El concepto y la clasificación de PYME en América Latina

El trabajo es el resultado de la revisión sobre el concepto y la clasificación de PYME. Incline un análisis del estado del arte en los últimos 6 años, las definiciones aplicadas en algunos países del Centro y Sur de América y de disiintos Organismos Internacionales. La investigación fue documental, de alcance analítico, con el fin de reflexionar sobre los distintas definiciones identificadas. Los resultados sugieren utilizar: número de empleados y volumen de ventos, por ser los elementos que podrían unificarse y lograr una sola definición que facilite a la PYME el acceso a financiamientos tamo nacionales como internacionales. Es posible en Jiituras investigaciones, establecer los rangos más convenientes para definir la PYME en función del Número de Trabajadores y Volumen de Ventas, de manera de evitar las barreras a los financiamientos independientemente del sector o País al cual pertenecen

Clasificación y criterios elección de los aperos para trabajo de suelo

En este artículo se hace un análisis de los distintos aperos para la labor del suelo, señalando las principales ventajes e inconvenientes de los mismos y, consecuentemente, las condiciones más favoralbes para su utilización. Además, se detalla la sucesión de labores que frecuentemente se realizan en el norte del Valle del Ebro sobre cultivos de maíz y cereal de invierno.

ICSM: Un procedimiento de clasificación de las condiciones de seguridad de las márgenes de las carreteras

En el marco del proyecto de investigación DISCAM desarrollado en el Departamento de Ingeniería Civil - Transportes de la Universidad Politécnica de Madrid, se ha establecido un procedimiento de clasificación de las condiciones de seguridad de las márgenes de las carreteras. La investigación se ha apoyado en una serie de indicadores de las principales condiciones de la infraestructura y de su entorno físico que influyen en las consecuencias de los accidentes por salida de la calzada: pendiente transversal de la margen, distancia al borde de la calzada de los obstáculos rígidos, existencia y adecuación de las barreras de seguridad y condiciones del trazado. Con el fin de identificar las combinaciones de los valores de estos indicadores, que presentan valores homogéneos de los índices de frecuencia y gravedad de los accidentes con víctimas por salida de la calzada, se analizó una muestra de 1 956 km de carreteras convencionales. Como resultado se estableció una escala categó- rica de cinco niveles a la que se ha denominado Índice de Condiciones de Seguridad de las Márgenes (ICSM). El ICSM permite sistematizar la toma de datos relacionados con la seguridad de las márgenes de las carreteras y puede introducirse como variable explicativa en los modelos de regresión multivariante de estimación de la frecuencia de accidentes. También puede utilizarse como referencia en la planificación de las medidas de mejora de la seguridad vial.

Clasificación visual estructural de la madera de pino radiata procedente de Cataluña

Se han clasificado visualmente, según la norma española UNE 56544; 150 piezas de madera aserrada de pino radiata procedentes de Cataluña (España) con una sección de 80x150 mm y una longitud de 2.500 mm. Esta norma establece dos calidades visuales (ME-1 y ME-2) para piezas con grueso menor o igual que 70 mm y una única calidad visual (MEG) para gruesos mayores de 70 mm. Con el fin de conocer el efecto frontera entre la pequeña y la gran escuadría se clasificaron las piezas según ambas categorías. Se determinó la tensión de rotura en flexión, el módulo de elasticidad en flexión y la densidad de cada pieza mediante el ensayo de acuerdo con la norma UNE-EN 408 siguiendo los ajustes definidos en la norma UNE-EN 384. Un 53 % de las piezas se clasificaron como MEG con una resistencia característica a flexión de 28 N/mm2 y un valor medio del módulo de elasticidad de 9.900 N/mm2. Por otra, un 42 % de las piezas se clasificaron como ME-2 y sólo un 3 % como ME-1; en este caso las propiedades mecánicas de la calidad ME-2 no se alejan mucho de las de la calidad MEG. El elevado porcentaje de piezas rechazadas (47 % frente a la MEG) se debe principalmente al defecto de alabeo responsable de un 39 % de rechazo. Si no se considera el alabeo en la clasificación el porcentaje de rechazo desciende al 17 % y las propiedades mecánicas de la calidad MEG presentan un valor característico de resistencia a flexión de 21 N/mm2 y un módulo de elasticidad de 9.100 N/mm2. A sample of 150 pieces of radiata pine sawn timber with 180x120 mm in cross-section and 2.500 mm in length sourcing from Catalonia (Spain) were visually graded according to Spanish standard UNE 56544. This standard establish two visual grades (ME-1 and ME-2) for timber pieces with thickness equal or less than 70 mm, and one grade (MEG) for thickness bigger than 70 mm. In order to know the border effect between small and larger cross-section the pieces were graded in both categories. The modulus of rupture, modulus of elasticity and density were obtained by test according to EN 408 standard and the adjustments of EN 384. A 53 % of pieces were classified as MEG with a characteristic bending strength of 28 N/mm2 and a mean value of MOE of 9.900 N/mm2. On the other hand, a 42 % of pieces were classified as ME-2 and only a 3 % as ME-1; in this case the mechanical properties of ME-2 are not far from MEG properties. The high percentage of rejected pieces (47 % vs MEG) is mainly due to the twist defect with a 39 % of rejected pieces. If twist is not considered in the grading process the reject percentage decreases to 17 % and the mechanical properties of MEG grade present a characteristic value of bending strength of 21 N/mm2 and a MOE of 9.100 N/mm2.

Clasificación de los sistemas y elementos constructivos de las estructuras metálicas en hierro y acero para la actualización de la normativa técnica

El estudio del lenguaje técnico es una tarea común a varias disciplinas. La terminología es una disciplina autónoma de carácter interdisciplinario al servicio de diferentes campos científico-técnicos. Los enfoques interdisciplinares/transversales permiten acercarse a un mismo fenómeno desde distintos ángulos ofreciendo una imagen más completa con diferentes aportaciones procedentes de los distintos métodos utilizados [1]. En la actualidad, es esencial la colaboración interdisciplinar de áreas que comparten aspectos íntimamente ligados como en el presente estudio: la terminología, la arquitectura y la construcción. La Normativa Técnica española en el área de la arquitectura y de la construcción ha sufrido muchos cambios en relación con la clasificación de los sistemas y elementos constructivos. La presente comunicación toma como punto de partida el análisis de un corpus 1 [2] lingüístico automatizado que contiene textos especializados, en lengua inglesa y española, del subdominio de sistemas y elementos constructivos de las estructuras metálicas de hierro y acero. La investigación se realiza mediante el estudio de estos textos de referencia empleados por los profesionales de la arquitectura y de la construcción. En esta comunicación se presentan los resultados relacionados con un elemento estructural que se presta a un análisis conceptual complejo, a saber “beam”, en español “viga”. Partimos del análisis semántico de las unidades clave (nudos conceptuales) para establecer las clases/categorías conceptuales pertinentes a este subdominio de especialidad. Posteriormente analizamos los nudos conceptuales con el objetivo de representar las relaciones entre los conceptos por medio de un análisis contrastivo de los conceptos/términos en lengua inglesa y española con el fin de determinar si el uso, en las dos lenguas de estudio, concuerda con la definición dada en los textos y en la normativa de origen.

Semi-supervised subspace clustering and applications to neuroscience

Machine learning techniques are used for extracting valuable knowledge from data. Nowa¬days, these techniques are becoming even more important due to the evolution in data ac¬quisition and storage, which is leading to data with different characteristics that must be exploited. Therefore, advances in data collection must be accompanied with advances in machine learning techniques to solve new challenges that might arise, on both academic and real applications. There are several machine learning techniques depending on both data characteristics and purpose. Unsupervised classification or clustering is one of the most known techniques when data lack of supervision (unlabeled data) and the aim is to discover data groups (clusters) according to their similarity. On the other hand, supervised classification needs data with supervision (labeled data) and its aim is to make predictions about labels of new data. The presence of data labels is a very important characteristic that guides not only the learning task but also other related tasks such as validation. When only some of the available data are labeled whereas the others remain unlabeled (partially labeled data), neither clustering nor supervised classification can be used. This scenario, which is becoming common nowadays because of labeling process ignorance or cost, is tackled with semi-supervised learning techniques. This thesis focuses on the branch of semi-supervised learning closest to clustering, i.e., to discover clusters using available labels as support to guide and improve the clustering process. Another important data characteristic, different from the presence of data labels, is the relevance or not of data features. Data are characterized by features, but it is possible that not all of them are relevant, or equally relevant, for the learning process. A recent clustering tendency, related to data relevance and called subspace clustering, claims that different clusters might be described by different feature subsets. This differs from traditional solutions to data relevance problem, where a single feature subset (usually the complete set of original features) is found and used to perform the clustering process. The proximity of this work to clustering leads to the first goal of this thesis. As commented above, clustering validation is a difficult task due to the absence of data labels. Although there are many indices that can be used to assess the quality of clustering solutions, these validations depend on clustering algorithms and data characteristics. Hence, in the first goal three known clustering algorithms are used to cluster data with outliers and noise, to critically study how some of the most known validation indices behave. The main goal of this work is however to combine semi-supervised clustering with subspace clustering to obtain clustering solutions that can be correctly validated by using either known indices or expert opinions. Two different algorithms are proposed from different points of view to discover clusters characterized by different subspaces. For the first algorithm, available data labels are used for searching for subspaces firstly, before searching for clusters. This algorithm assigns each instance to only one cluster (hard clustering) and is based on mapping known labels to subspaces using supervised classification techniques. Subspaces are then used to find clusters using traditional clustering techniques. The second algorithm uses available data labels to search for subspaces and clusters at the same time in an iterative process. This algorithm assigns each instance to each cluster based on a membership probability (soft clustering) and is based on integrating known labels and the search for subspaces into a model-based clustering approach. The different proposals are tested using different real and synthetic databases, and comparisons to other methods are also included when appropriate. Finally, as an example of real and current application, different machine learning tech¬niques, including one of the proposals of this work (the most sophisticated one) are applied to a task of one of the most challenging biological problems nowadays, the human brain model¬ing. Specifically, expert neuroscientists do not agree with a neuron classification for the brain cortex, which makes impossible not only any modeling attempt but also the day-to-day work without a common way to name neurons. Therefore, machine learning techniques may help to get an accepted solution to this problem, which can be an important milestone for future research in neuroscience. Resumen Las técnicas de aprendizaje automático se usan para extraer información valiosa de datos. Hoy en día, la importancia de estas técnicas está siendo incluso mayor, debido a que la evolución en la adquisición y almacenamiento de datos está llevando a datos con diferentes características que deben ser explotadas. Por lo tanto, los avances en la recolección de datos deben ir ligados a avances en las técnicas de aprendizaje automático para resolver nuevos retos que pueden aparecer, tanto en aplicaciones académicas como reales. Existen varias técnicas de aprendizaje automático dependiendo de las características de los datos y del propósito. La clasificación no supervisada o clustering es una de las técnicas más conocidas cuando los datos carecen de supervisión (datos sin etiqueta), siendo el objetivo descubrir nuevos grupos (agrupaciones) dependiendo de la similitud de los datos. Por otra parte, la clasificación supervisada necesita datos con supervisión (datos etiquetados) y su objetivo es realizar predicciones sobre las etiquetas de nuevos datos. La presencia de las etiquetas es una característica muy importante que guía no solo el aprendizaje sino también otras tareas relacionadas como la validación. Cuando solo algunos de los datos disponibles están etiquetados, mientras que el resto permanece sin etiqueta (datos parcialmente etiquetados), ni el clustering ni la clasificación supervisada se pueden utilizar. Este escenario, que está llegando a ser común hoy en día debido a la ignorancia o el coste del proceso de etiquetado, es abordado utilizando técnicas de aprendizaje semi-supervisadas. Esta tesis trata la rama del aprendizaje semi-supervisado más cercana al clustering, es decir, descubrir agrupaciones utilizando las etiquetas disponibles como apoyo para guiar y mejorar el proceso de clustering. Otra característica importante de los datos, distinta de la presencia de etiquetas, es la relevancia o no de los atributos de los datos. Los datos se caracterizan por atributos, pero es posible que no todos ellos sean relevantes, o igualmente relevantes, para el proceso de aprendizaje. Una tendencia reciente en clustering, relacionada con la relevancia de los datos y llamada clustering en subespacios, afirma que agrupaciones diferentes pueden estar descritas por subconjuntos de atributos diferentes. Esto difiere de las soluciones tradicionales para el problema de la relevancia de los datos, en las que se busca un único subconjunto de atributos (normalmente el conjunto original de atributos) y se utiliza para realizar el proceso de clustering. La cercanía de este trabajo con el clustering lleva al primer objetivo de la tesis. Como se ha comentado previamente, la validación en clustering es una tarea difícil debido a la ausencia de etiquetas. Aunque existen muchos índices que pueden usarse para evaluar la calidad de las soluciones de clustering, estas validaciones dependen de los algoritmos de clustering utilizados y de las características de los datos. Por lo tanto, en el primer objetivo tres conocidos algoritmos se usan para agrupar datos con valores atípicos y ruido para estudiar de forma crítica cómo se comportan algunos de los índices de validación más conocidos. El objetivo principal de este trabajo sin embargo es combinar clustering semi-supervisado con clustering en subespacios para obtener soluciones de clustering que puedan ser validadas de forma correcta utilizando índices conocidos u opiniones expertas. Se proponen dos algoritmos desde dos puntos de vista diferentes para descubrir agrupaciones caracterizadas por diferentes subespacios. Para el primer algoritmo, las etiquetas disponibles se usan para bus¬car en primer lugar los subespacios antes de buscar las agrupaciones. Este algoritmo asigna cada instancia a un único cluster (hard clustering) y se basa en mapear las etiquetas cono-cidas a subespacios utilizando técnicas de clasificación supervisada. El segundo algoritmo utiliza las etiquetas disponibles para buscar de forma simultánea los subespacios y las agru¬paciones en un proceso iterativo. Este algoritmo asigna cada instancia a cada cluster con una probabilidad de pertenencia (soft clustering) y se basa en integrar las etiquetas conocidas y la búsqueda en subespacios dentro de clustering basado en modelos. Las propuestas son probadas utilizando diferentes bases de datos reales y sintéticas, incluyendo comparaciones con otros métodos cuando resulten apropiadas. Finalmente, a modo de ejemplo de una aplicación real y actual, se aplican diferentes técnicas de aprendizaje automático, incluyendo una de las propuestas de este trabajo (la más sofisticada) a una tarea de uno de los problemas biológicos más desafiantes hoy en día, el modelado del cerebro humano. Específicamente, expertos neurocientíficos no se ponen de acuerdo en una clasificación de neuronas para la corteza cerebral, lo que imposibilita no sólo cualquier intento de modelado sino también el trabajo del día a día al no tener una forma estándar de llamar a las neuronas. Por lo tanto, las técnicas de aprendizaje automático pueden ayudar a conseguir una solución aceptada para este problema, lo cual puede ser un importante hito para investigaciones futuras en neurociencia.

Análisis y clasificación de maderas mediante técnicas no invasivas de baja energía

El estudio de materiales, especialmente biológicos, por medios no destructivos está adquiriendo una importancia creciente tanto en las aplicaciones científicas como industriales. Las ventajas económicas de los métodos no destructivos son múltiples. Existen numerosos procedimientos físicos capaces de extraer información detallada de las superficie de la madera con escaso o nulo tratamiento previo y mínima intrusión en el material. Entre los diversos métodos destacan las técnicas ópticas y las acústicas por su gran versatilidad, relativa sencillez y bajo coste. Esta tesis pretende establecer desde la aplicación de principios simples de física, de medición directa y superficial, a través del desarrollo de los algoritmos de decisión mas adecuados basados en la estadística, unas soluciones tecnológicas simples y en esencia, de coste mínimo, para su posible aplicación en la determinación de la especie y los defectos superficiales de la madera de cada muestra tratando, en la medida de lo posible, no alterar su geometría de trabajo. Los análisis desarrollados han sido los tres siguientes: El primer método óptico utiliza las propiedades de la luz dispersada por la superficie de la madera cuando es iluminada por un laser difuso. Esta dispersión produce un moteado luminoso (speckle) cuyas propiedades estadísticas permiten extraer propiedades muy precisas de la estructura tanto microscópica como macroscópica de la madera. El análisis de las propiedades espectrales de la luz laser dispersada genera ciertos patrones mas o menos regulares relacionados con la estructura anatómica, composición, procesado y textura superficial de la madera bajo estudio que ponen de manifiesto características del material o de la calidad de los procesos a los que ha sido sometido. El uso de este tipo de láseres implica también la posibilidad de realizar monitorizaciones de procesos industriales en tiempo real y a distancia sin interferir con otros sensores. La segunda técnica óptica que emplearemos hace uso del estudio estadístico y matemático de las propiedades de las imágenes digitales obtenidas de la superficie de la madera a través de un sistema de scanner de alta resolución. Después de aislar los detalles mas relevantes de las imágenes, diversos algoritmos de clasificacion automatica se encargan de generar bases de datos con las diversas especies de maderas a las que pertenecían las imágenes, junto con los márgenes de error de tales clasificaciones. Una parte fundamental de las herramientas de clasificacion se basa en el estudio preciso de las bandas de color de las diversas maderas. Finalmente, numerosas técnicas acústicas, tales como el análisis de pulsos por impacto acústico, permiten complementar y afinar los resultados obtenidos con los métodos ópticos descritos, identificando estructuras superficiales y profundas en la madera así como patologías o deformaciones, aspectos de especial utilidad en usos de la madera en estructuras. La utilidad de estas técnicas esta mas que demostrada en el campo industrial aun cuando su aplicación carece de la suficiente expansión debido a sus altos costes y falta de normalización de los procesos, lo cual hace que cada análisis no sea comparable con su teórico equivalente de mercado. En la actualidad gran parte de los esfuerzos de investigación tienden a dar por supuesto que la diferenciación entre especies es un mecanismo de reconocimiento propio del ser humano y concentran las tecnologías en la definición de parámetros físicos (módulos de elasticidad, conductividad eléctrica o acústica, etc.), utilizando aparatos muy costosos y en muchos casos complejos en su aplicación de campo. Abstract The study of materials, especially the biological ones, by non-destructive techniques is becoming increasingly important in both scientific and industrial applications. The economic advantages of non-destructive methods are multiple and clear due to the related costs and resources necessaries. There are many physical processes capable of extracting detailed information on the wood surface with little or no previous treatment and minimal intrusion into the material. Among the various methods stand out acoustic and optical techniques for their great versatility, relative simplicity and low cost. This thesis aims to establish from the application of simple principles of physics, surface direct measurement and through the development of the more appropriate decision algorithms based on statistics, a simple technological solutions with the minimum cost for possible application in determining the species and the wood surface defects of each sample. Looking for a reasonable accuracy without altering their work-location or properties is the main objetive. There are three different work lines: Empirical characterization of wood surfaces by means of iterative autocorrelation of laser speckle patterns: A simple and inexpensive method for the qualitative characterization of wood surfaces is presented. it is based on the iterative autocorrelation of laser speckle patterns produced by diffuse laser illumination of the wood surfaces. The method exploits the high spatial frequency content of speckle images. A similar approach with raw conventional photographs taken with ordinary light would be very difficult. A few iterations of the algorithm are necessary, typically three or four, in order to visualize the most important periodic features of the surface. The processed patterns help in the study of surface parameters, to design new scattering models and to classify the wood species. Fractal-based image enhancement techniques inspired by differential interference contrast microscopy: Differential interference contrast microscopy is a very powerful optical technique for microscopic imaging. Inspired by the physics of this type of microscope, we have developed a series of image processing algorithms aimed at the magnification, noise reduction, contrast enhancement and tissue analysis of biological samples. These algorithms use fractal convolution schemes which provide fast and accurate results with a performance comparable to the best present image enhancement algorithms. These techniques can be used as post processing tools for advanced microscopy or as a means to improve the performance of less expensive visualization instruments. Several examples of the use of these algorithms to visualize microscopic images of raw pine wood samples with a simple desktop scanner are provided. Wood species identification using stress-wave analysis in the audible range: Stress-wave analysis is a powerful and flexible technique to study mechanical properties of many materials. We present a simple technique to obtain information about the species of wood samples using stress-wave sounds in the audible range generated by collision with a small pendulum. Stress-wave analysis has been used for flaw detection and quality control for decades, but its use for material identification and classification is less cited in the literature. Accurate wood species identification is a time consuming task for highly trained human experts. For this reason, the development of cost effective techniques for automatic wood classification is a desirable goal. Our proposed approach is fully non-invasive and non-destructive, reducing significantly the cost and complexity of the identification and classification process.

Realidad estratégica de la sostenibilidad de los recursos naturales: La explotación del hierro

Es en el campo de los recursos naturales y su aplicación a la industria, el entorno donde se desarrolla esta Tesis. El objetivo de la misma es demostrar cómo la minería del hierro puede resultar una actividad sostenible, logrando continuar de esta manera la estrecha relación de siempre entre las necesidades del hombre y la pervivencia de los recursos naturales. Es en la minería del hierro donde hace mayor énfasis este trabajo, dando lugar a un nuevo Indicador Sostenible que intenta evaluar las explotaciones de mineral de hierro desde una visión sostenible, empleando el consumo energético y las emisiones de CO2 como principales herramientas. Como se observa en el día a día, el tema de la sostenibilidad es de plena actualidad, lográndose en este trabajo implicar, tanto a la eficiencia energética, como al control de emisiones de gases efecto invernadero; ambas herramientas cobran más importancia cada día que pasa. La Tesis se desarrolla en 5 capítulos, aparte de su bibliografía correspondiente. En el primer capítulo se introduce el sentido de la sostenibilidad, desde sus inicios conceptuales, hasta sus actuales clasificaciones y definiciones empleadas; todo ello desde el punto de vista de los recursos naturales, y más habitualmente desde la minería. Resulta llamativo el contraste de opiniones, en lo que se ha dado a llamar la paradoja de la minería sostenible, quedando tras su lectura, la posición de la minería en una situación, si no ventajosa, si de equilibrio en importancia entre las necesidades a cubrir y el agotamiento de recursos. El segundo capítulo nos muestra el entorno donde se va a conducir la Tesis. El marco que engloba este trabajo se extiende desde la extracción del mineral de hierro (minería), su tratamiento y concentración (mineralurgia), su venta a los hornos altos (mercados) hasta su posterior fabricación en acero terminado (siderurgia). En este capítulo se presentan los principales actores que entrarán en el sector de la minería del hierro (productores y fabricantes) incluyendo una serie de datos estadísticos de gran interés para el desarrollo de la Tesis. El tercer capítulo se refiere al proceso completo que precisa la actividad sobre la que se va a evaluar la sostenibilidad. Es donde se definen, paso a paso, y obteniendo todos los datos de consumos energéticos y emisiones de CO2, las diferentes etapas por las que pasa el mineral de hierro, hasta encontrarse laminado en la acería. Es aquí donde se analizan los diversos tipos de yacimientos de hierro dispersos por el mundo y el mineral extraído, de manera que las propiedades aprendidas se puedan emplear más adelante en un indicador, y que así diferencie la sostenibilidad en función de los orígenes motivo de las necesidades energéticas para su transformación. El capítulo 4 consta de dos bloques: el uso de las herramientas de medida de la sostenibilidad, a día de hoy en el mundo industrial, y de una manera pormenorizada, el consumo energético y sus emisiones medioambientales como herramienta de gestión ambiental para la minería del hierro. Esta herramienta resultará básica para el cálculo del indicador buscado para la medida de la sostenibilidad. El capítulo 5 constituye el núcleo de la tesis, y supone el desarrollo del indicador, la metodología de uso y las conclusiones obtenidas. A través de varios ejemplos se logra entender la aplicación del indicador, dando lugar a una clasificación sostenible sencilla y práctica, situando en orden las diferentes explotaciones en función de un nivel de sostenibilidad determinado. Este último capítulo da origen al Indicador Sostenible Energético buscado, mostrándose en todo su esplendor y descubriendo cómo la relación ponderada entre el consumo energético y sus emisiones de CO2 permite, a través de una valoración, mostrar todos los parámetros de relevancia para el mineral de hierro y su posterior transformación en acero. Esa cifra obtenida por el indicador, clasificará la explotación teniendo en cuenta, el tipo de yacimiento, características del mineral (especie mineralógica, tipo de mineral, ley del mineral en hierro, tipo de ganga, características físicas como dureza o tamaño de grano, susceptibilidad magnética, etc.), situación geográfica, infraestructuras, etc. Sin profundizar en la siderurgia, por lo menos sí incluir los principales parámetros (relacionados siempre desde el mineral) que pudieran tener influencia en la disminución de energía requerida (y sus emisiones de CO2 relacionadas): la reducibilidad, el contenido en hierro, y mencionar la influencia del SiO2. Se completa la Tesis con las referencias bibliográficas y documentales, así como con una bibliografía general. ABSTRACT This Thesis is set in a context of natural resources and applied science. The aim of this document is to prove that iron mining is a sustainable activity, so the ancient relationship between men and natural resources will continue. Iron mining is the main subject of this work, so a new sustainable indicator is created in order to evaluate the iron mining from a sustainable point of view. The main tools applied are energy consumption and CO2 emissions. In this research document two relevant issues are involved: energy efficiency and GHGs control; both tools gain significance by the day. This thesis develops along 5 chapters and its bibliography. The first chapter refers to the concept of sustainability, from the beginning to the current definitions and classifications; all this information is focused from the natural resources point of view, especially mining. The contrast of opinion is remarkable, which has been called the “paradox of sustainable mining”; however this chapter concludes that taking into account the less bright side of the mining its activity maintains an important balance between necessities to cover, available resources and environment. The second chapter sets out where this Thesis has been conducted. The frame of this work lies between iron mining, ore processing, the market and the latter steel fabrication (steelmaking). This chapter shows the iron mining key stakeholders, supported with statistical data. The third chapter refers to the whole process definition. From the iron mineral to the rolled steel, all data related with energy consumption and CO2 emissions are considered step by step. Different iron deposits widespread all over the world are analyzed now, as well as the exploited iron mineral in order to apply the lessons learned to create a new sustainability tool. Then, our sustainability studies will consider the influence of this in the energy necessities when iron is transformed. Chapter four is divided in the currently applied sustainability measurement tools, and focusing on energy consumption and CO2 emissions linked to the iron mining process. This tool is essential to calculate the required indicator that reflects the sustainability. Chapter five is the Thesis’ core: it is where the new sustainable indicator is developed, the methodology stated and the final conclusions obtained. Through several examples the indicator application is explained, and a practical and simple sustainable classification will show the ranking of every exploitation. This last chapter develops the sustainable tool and discovers how the weighted relation between energy consumption and CO2 emissions allows understanding all the relevant parameters in the iron mineral transformation. The number calculated will be used to classify the mineral exploitation, taking into account the deposit typology, mineral characteristics (mineralogy, type of mineral, iron percentage, physical properties as hardness or grain size, magnetic susceptibility, etc.), geographic situation, infrastructures, etc. Although steelmaking is not studied in depth, main parameters (from the mineral side) which can operate in the energy decrease (and CO2 emissions in parallel) are referred to: reducibility, iron content and SiO2 influence. The bibliography used is included at the end of this paper.

Planta de trituración y clasificación en cantera de caliza

Con este proyecto se va a diseñar una planta de trituración y cribado en una cantera de caliza, capaz de producir, como mínimo, 1 000 000 toneladas al año en puesto primario. El presente documento consta de una memoria que engloba diferentes estudios geológicos y técnicos, así como de un estudio económico en el que se detalla el coste que supondría la planta. Este documento se completa con varios anexos y planos que aparecen en la última parte del proyecto. ABSTRACT This project will design a crushing and screening plant in a limestone quarry, capable to produce at least 1 000 000 tons per year in primary position. This document consists of a memory that encompasses different geological and technical studies, as well as an economic study which details the cost involved in the plant. This document is completed by several annexes and plans that appear in the last part of the project.

Clasificación de madera estructural de gran escuadría de Pinus sylvestris l. mediante métodos no destructivos

Esta Tesis Doctoral aborda el estudio de algunas técnicas no destructivas para la clasificación de madera de pino silvestre (Pinus sylvestris L.) de procedencia española y de gruesa escuadría para uso estructural. Para la estimación del módulo de elasticidad y de la resistencia se han aplicado técnicas basadas en la propagación de una onda a través de la madera: onda de ultrasonidos (Sylvatest) o de impacto (Microsecond Timer) en dirección longitudinal, o vibración en dirección longitudinal y transversal (PLG). Para la estimación de la densidad se han utilizado métodos puntuales basados en el penetrómetro (Pilodyn) y en la resistencia al arranque de un tornillo. Las variables obtenidas han sido relacionadas con los resultados de la clasificación visual y con las propiedades de la madera determinadas mediante ensayo mecánico. Además, se ha estudiado la influencia de la humedad de la madera en la velocidad de propagación de la onda para definir factores de corrección a los equipos comerciales utilizados en esta Tesis Doctoral. La muestra de estudio está formada por 244 piezas procedentes de El Espinar, Segovia, con dimensiones nominales 150 x 200 x 4000 mm (218 piezas) y 100 x 150 x 3000 mm (26 piezas). De todas las piezas se tomaron datos de dimensiones, contenido de humedad y clasificación visual según la norma UNE 56544. En las primeras 218 vigas se aplicaron las técnicas de ultrasonidos, onda de impacto y vibraciones, se determinó la densidad de cada pieza completa y se ensayaron según la norma UNE-EN 408 para obtener el módulo de elasticidad global (en todos los casos) y local (en un porcentaje), así como de la tensión de rotura. Se extrajeron tres rebanadas para los ensayos puntuales y para el cálculo de la densidad. En las otras 26 piezas se repitieron los ensayos (transmisión de onda, vibración y clasificación visual) durante el proceso de secado natural, desde que la madera se encontraba húmeda (en torno al 40 %) hasta la humedad de equilibrio higroscópico (en torno al 9%). Respecto a la clasificación visual no se han observado diferencias significativas entre la calidad MEG o las rechazadas. Se han estudiado las consecuencias del secado (principalmente las deformaciones) y no se ha encontrado justificación para que estos defectos penalicen la clasificación. Para la densidad, el mayor R2 obtenido ha sido de un 47% a partir del uso combinado de los dos equipos puntuales (penetrómetro y arranque de tornillo). Para el módulo de elasticidad y la tensión de rotura, la mejor relación se ha obtenido a partir de la técnica de vibración longitudinal, con unos coeficientes de 79% y un 52% respectivamente. Se ha estimado que el aumento de un punto porcentual en el contenido de humedad de la madera produce una pérdida de velocidad de onda del 0,58% para Sylvatest y Microsecond Timer, y del 0,71% para PLG. Estos valores son generalizables para un rango de humedades entre 9 y 25 %. Abstract This Doctoral Thesis approach the study of some non-destructive techniques as a classification method for structural use of Scots pine wood of Spanish origin with large cross section. To estimate the modulus of elasticity and strength have been used techniques based on the propagation of a wave through the timber: ultrasonic wave (Sylvatest) or stress wave (Microsecond Timer) in longitudinal direction, or vibration in longitudinal and transversal direction (PLG). Local probing methods have been applied to estimate the density, based on penetrometer (Pilodyn) and the screw withdrawal resistance meter. The different variables obtained were compared with the results of the visual grading and the values of the properties of the wood determined by the standardized test of the pieces. Furthermore, the influence of the moisture content of the wood on the velocity of propagation of the waves through the timber has been analyzed in order to establish a correction factor for the commercial devices used in this Doctoral Thesis. The sample tested consists of 244 pieces from El Espinar, Segovia, with nominal dimensions 150 x 200 x 4000 mm (218 pieces) and 100 x 150 x 3000 mm (26 pieces). Data collection about dimensions, moisture content and visual grading according to the UNE 56544 standard were carried out on all the pieces. The first 218 pieces were tested by non destructive techniques based on ultrasonic wave, stress wave and vibration, the density was measured on each piece and bending test according to the UNE-EN 408 standard was carried out for calculating the global modulus of elasticity (all the pieces) and the local one (only a representative group), as well as the bending strength. Three slices were removed for implementing the local probing and to calculate the density. In the other 26 pieces the tests (wave transmission, vibration and visual grading) were repeated during the natural drying process, from wet timber (around 40 % moisture content) up to the equilibrium moisture content (around 9%). Regarding the visual grading no significant differences were observed between MEG or rejected pieces. The effects of drying (deformations) have been studied, and justification for the specification hasn't been found. To estimate the density, the greater R2 obtained was 47% by using both penetrometer and screw withdrawal. For the modulus of elasticity and bending strength, the best relationship has been found with the longitudinal vibration, with coefficients of 79% and 52% respectively. It has been estimated that an increase of a point of the moisture content of the wood produces a decrease on the velocity obtained from ultrasonic or stress wave of 0,58%, and 0,71 % for the one obtained from vibration. Those values can be generalized for a range of moisture content from 9 to 25 %.

Los productos agrícolas Evaluación cualitativa y clasificación. Métodos no destructivos

Este trabajo presenta una descripción de los diferentes métodos no destructivos utilizables para la tría, la clasificación y la evaluación cualitativa de productos agrícolas, desarrollados por diversos investigadores en las tres últimas décadas.

Caracterización multiescala de objetos como herramienta para la clasificación de imágenes de alta resolución espacial

This paper presents a new methodology, simple and affordable, for the definition and characterization of objects at different scales in high spatial resolution images. The objects have been generated by integrating texturally and spectrally homogeneous segments. The former have been obtained from the segmentation of Wavelet coefficients of the panchromatic image. The multi-scale character of this transform has yielded texturally homogeneous segments of different sizes for each of the scales. The spectrally homogeneous segments have been obtained by segmenting the classified corresponding multispectral image. In this way, it has been defined a set of objects characterized by different attributes, which give to the objects a semantic meaning, allowing to determine the similarities and differences between them. To demonstrate the capabilities of the methodology proposed, different experiments of unsupervised classification of a Quickbird image have been carried out, using different subsets of attributes and 1-D ascendant hierarchical classifier. Obtained results have shown the capability of the proposed methodology for separating semantic objects at different scales, as well as, its advantages against pixel-based image interpretation.

Definición y análisis de parámetros del régimen natural de caudales para la clasificación de ríos en hidrorregiones

El objetivo de este trabajo es la obtención de parámetros de Régimen Natural de Caudales (RNC) que permitan su clasificación en Hidrorregiones,siendo estas áreas, regiones que engloban masas de agua tipo río con características homogéneas respecto al régimen de caudales. Se entiende como RNC el que de forma natural circularía por el cauce,en contraposición a otros regímenes, a los que se puede denominar alterados, obtenidos al modificar el régimen natural mediante una regulación y/o detracción directa de caudales desde el cauce.

Clasificación y selección de materiales de cambio de fase según sus características para su aplicación en sistemas de almacenamiento de energía térmica

Clasificación y selección de materiales de cambio de fase según sus características para su aplicación en sistemas de almacenamiento de energía térmica

Análisis de sentiminetos de un corpus de redes sociales.

El análisis de sentimientos de textos en las redes sociales se ha convertido en un área de investigación cada vez más relevante debido a la influencia que las opiniones expresadas tienen en potenciales usuarios. De acuerdo con una clasificación conceptual de sentimientos y basándonos en un corpus de diversos dominios comerciales, hemos trabajado en la confección de reglas que permitan la clasificación de dichos textos según el sentimiento expresado con respecto a una marca, empresa o producto. Con la ayuda de una base de datos de colocaciones (Badele3000) y un gestor de corpus (Calíope) se han creado 200 reglas en español que han puesto de manifiesto algunas consideraciones a tener en cuenta en la siguiente fase del trabajo.