The role of spatial and temporal radiation deposition in inertial fusion chambers: the case of HiPER¿

The first wall armour for the reactor chamber of HiPER will have to face short energy pulses of 5 to 20 MJ mostly in the form of x-rays and charged particles at a repetition rate of 5–10 Hz. Armour material and chamber dimensions have to be chosen to avoid/minimize damage to the chamber, ensuring the proper functioning of the facility during its planned lifetime. The maximum energy fluence that the armour can withstand without risk of failure, is determined by temporal and spatial deposition of the radiation energy inside the material. In this paper, simulations on the thermal effect of the radiation–armour interaction are carried out with an increasing definition of the temporal and spatial deposition of energy to prove their influence on the final results. These calculations will lead us to present the first values of the thermo-mechanical behaviour of the tungsten armour designed for the HiPER project under a shock ignition target of 48 MJ. The results will show that only the crossing of the plasticity limit in the first few micrometres might be a threat after thousands of shots for the survivability of the armour.

Temperature Evolution and Light Species Diffusion in Armor and Structural Material for Inertial Fusion Reactor Chambers: a Case for HiPER 4a

One of the most advance designs for HiPER fusion reactor is a spherical chamber 10 m in diameter based on dry wall concept. In this system, the first wall will have to withstand short energy pulses of 5 to 20 MJ at a repetition rate of 0.5-10 Hz mostly in form of X-rays and charged particles. To avoid melting of the inner surface, the first wall consists on a thin armor attached to the structural material. Thickness (th) and material of each layer have to be chosen to assure the proper functioning of the facility during its planned lifetime.

Long-term foliar persistence and efficacy of spinosad against beet armyworm under greenhouse conditions.

BACKGROUND: The immediate lethality caused by spinosad has been widely studied on Spodoptera exigua (H ¿ ubner). However, long-term effects can also provide valuable information on insecticide toxic action. Here, the persistence of spinosad on Capsicum annuum L. foliage and the lethal and sublethal effects of greenhouse-aged foliar residues of this insecticide on third instars of S. exigua are reported. RESULTS: Foliage was collected at 0, 3, 5, 10, 20, 30, 40 and 50 days after application, and spinosad residues were measured. Residues decreased over time according to first-order kinetics. The average rate constant and half-life of disappearance were 4.44×10?3 and156 daysand5.80×10?3 and120 days for60and120 mg L?1 respectively. Larval mortalitygradually decreased, corresponding to the residues, but was still appreciable (35 and 65% for 60 and 120 mg L?1 respectively) when the larvae were fed with foliage collected 50 days after treatment. Subsequently, pupal development was reduced and varied between 20 and 60% and between 21 and 41% for 60 and 120 mg L?1, respectively, in all ages of leaf residues that were bioassayed. At all time points, the consumption rate by the larvae was reduced between 62 and 84% for both concentrations that were bioassayed. CONCLUSION: It is concluded that, under the present greenhouse conditions, the degradation of spinosad was slower than that reported by other authors in the field, and, because of that, its residues could cause lethal and sublethal effects to S. exigua larvae.

Efecto del cereal base y del programa de alimetnación sobre los parámetros productivos en pollitas de 1 a 17 semanas de edad.

Maíz y trigo son los cereales más utilizados en piensos para aves. El maíz tiene menos proteína (7,7 vs. 11,2%) pero más energía (3.260 vs. 3.150 Kcal EMAn/kg) que el trigo (FEDNA, 2010). Además, el valor nutricional es más variable para el trigo que para el maíz Kim et al., 1976; Mollah et al., 1983). En pollos y en ponedoras, numerosos trabajos indican que el trigo puede ser utilizado en sustitución del maíz como ingrediente principal del pienso Mathlouthi et al., 2002; Carré et al., 2002; Lázaro et al., 2003; Pérez-Bonilla et al., 2011). Frikha et al. (2009), observaron que las pollitas alimentadas con maíz tenían mayores GMD pero IC similares que las pollitas alimentadas con trigo. La presentación del pienso afecta los rendimientos productivos en avicultura. Amerah et al. (2007) mostraron un aumento de la GMD y una mejora del IC en pollos alimentados con gránulos en comparación con los alimentados con harina. Gous y Morris (2001) observaron que pollitas alimentadas con migas de 1 a 4 sem y con gránulo de 5 a 20 sem de edad, consumieron 2% menos pienso pero pesaron un 6% más que las alimentadas con harina durante toda la recría. Frikha et al. (2009) observaron un incremento en la GMD en las pollitas alimentadas con gránulo respecto a las pollitas alimentadas con harina. Los autores no han encontrado información alguna sobre el efecto de alternar la presentación del pienso (bien en harina, bien en miga) durante las distintas etapas del periodo de recría (0-5, 5-10 y 10-17 sem de vida) sobre la productividad de las aves. El presente trabajo estudió la influencia del cereal base del pienso y de cambios en la presentación del mismo durante las 3 fases del programa de alimentación en recría sobre los parámetros productivos en pollitas de 1 a 17 semanas de edad.

Efecto del acoplamiento sensor-roca en la medida de vibraciones por voladura

Este trabajo analiza algunos métodos de medida de vibraciones producidas en voladuras. Se han ensayado dos geófonos triaxiales de diferente tipo, tamaño y masa en un excitador de vibraciones. Los sensores se han acoplado a una losa de granito usando tres métodos: apoyado (sin sujeción) sobre la losa, sujeto con un saco con arena y anclado a la losa con un perno. La losa se sometió a un movimiento periódico horizontal de frecuencia variable entre 16 y 200 Hz, y amplitud constante. Se han aplicado dos niveles de vibraciones de 5 y 20 mm/s cuando el sensor se sujetó con un saco o perno, y tan sólo 5 mm/s cuando no se usó sujeción de ningún tipo. Para cada método ensayado, la transmisibilidad de las vibraciones de la roca al geófono se ha calculado en función de la frecuencia como el cociente entre la respuesta del geófono y el movimiento de la losa. La transmisibilidad de las vibraciones se considera como la combinación de la transmisibilidad del acoplamiento entre la roca y el sensor y la transmisibilidad del equipo de medida. Para obtener la transmisibilidad del acoplamiento se ha normalizado la transmisibilidad total con la transmisibilidad de los sismógrafos obtenida en un ensayo en él se supone que la transmisibilidad del acoplamiento es 1. Se observa que el acoplamiento entre el geófono y la roca, es un fenómeno resonante, que puede alterar la amplitud de las vibraciones por un factor que va desde 1,2 hasta valores inferiores a 0,6. Las medidas más exactas y precisas se obtienen con geófonos anclados a la roca. Los otros métodos (sensores colocados libremente o sujetos con un saco) proporcionan unas condiciones de contacto que no son reproducibles que pueden amplificar o atenuar las vibraciones en la mayor parte del rango de frecuencias analizado. Se muestra también que los criterios de aceleración existentes para seleccionar los métodos de acoplamiento no conducen necesariamente a medidas de vibración de buena calidad.

La exactitud de la medida de vibración por voladura en roca

Este trabajo analiza algunos métodos de medida de vibraciones producidas en voladuras. Se han ensayado dos geófonos triaxiales de diferente tipo, tamaño y masa en un excitador de vibraciones. Los sensores se han acoplado a una losa de granito usando tres métodos: apoyado (sin sujeción) sobre la losa, sujeto con un saco con arena y anclado a la losa con un perno. La losa se sometió a un movimiento periódico horizontal de frecuencia variable entre 16 y 200 Hz, y amplitud constante. Se han aplicado dos niveles de vibración de 5 y 20 mm/s cuando el sensor se sujetó con un saco o perno, y sólo 5 mm/s cuando no se usó sujeción de ningún tipo. Para cada método ensayado, la transmisibilidad de las vibraciones de la roca al geófono se ha calculado en función de la frecuencia, como el cociente entre la respuesta del geófono y el movimiento de la losa. La transmisibilidad de las vibraciones se considera como la combinación de la transmisibilidad del acoplamiento entre la roca y el sensor y la transmisibilidad del equipo de medida. Para obtener la transmisibilidad del acoplamiento se ha normalizado la transmisibilidad total con la transmisibilidad de los sismógrafos obtenida en un ensayo en el que se supone que el acoplamiento es perfecto, es decir con transmisibilidad 1. Se observa que el acoplamiento entre el geófono y la roca es un fenómeno resonante, que puede alterar la amplitud de las vibraciones por un factor que va desde 1,2 hasta valores inferiores a 0,6. Las medidas más exactas y precisas se obtienen con geófonos anclados a la roca. Los otros métodos (sensores colocados libremente o sujetos con un saco) proporcionan unas condiciones de contacto que no son reproducibles, pudiendo amplificar o atenuar las vibraciones en la mayor parte del rango de frecuencias analizado. Se muestra también que los criterios de aceleración existentes para seleccionar los métodos de acoplamiento no conducen necesariamente a medidas de vibración de buena calidad.

Eficiencia técnica de instituciones públicas de educación secundaria del estado Barinas, Venezuela

Con el objetivo de analizar la eficiencia técnica de instituciones públicas de educación secundaria, se estimó la función de producción mediante el modelo DEA. Los principales resultados indican que: 1) En promedio, la eficiencia técnica global fue de 74,0%; 2) La función de producción de las instituciones educativas se ajusta a rendimientos constantes a escala, con un 14,5% de instituciones educativas eficientes, ya que las ineficiencias en la escala de producción no fueron estadísticamente significativas, utilizando esta específica combinación de insumos y productos y 3) La matrícula agregada se puede elevar de 40.955 a 58.584 estudiantes (43,0%) y la tasa de graduación de bachilleres de 14,5% a 20,0 (43,0%), manteniendo igual los niveles actuales de insumos aplicados en dichas instituciones.

LiDAR remote sensing applied to forest resources assessment

Disponer de información precisa y actualizada de inventario forestal es una pieza clave para mejorar la gestión forestal sostenible y para proponer y evaluar políticas de conservación de bosques que permitan la reducción de emisiones de carbono debidas a la deforestación y degradación forestal (REDD). En este sentido, la tecnología LiDAR ha demostrado ser una herramienta perfecta para caracterizar y estimar de forma continua y en áreas extensas la estructura del bosque y las principales variables de inventario forestal. Variables como la biomasa, el número de pies, el volumen de madera, la altura dominante, el diámetro o la altura media son estimadas con una calidad comparable a los inventarios tradicionales de campo. La presente tesis se centra en analizar la aplicación de los denominados métodos de masa de inventario forestal con datos LIDAR bajo diferentes condiciones y características de masa forestal (bosque templados puros y mixtos) y utilizando diferentes bases de datos LiDAR (información proveniente de vuelo nacionales e información capturada de forma específica). Como consecuencia de lo anterior, se profundiza en la generación de inventarios forestales continuos con LiDAR en grandes áreas. Los métodos de masa se basan en la búsqueda de relaciones estadísticas entre variables predictoras derivadas de la nube de puntos LiDAR y las variables de inventario forestal medidas en campo con el objeto de generar una cartografía continua de inventario forestal. El rápido desarrollo de esta tecnología en los últimos años ha llevado a muchos países a implantar programas nacionales de captura de información LiDAR aerotransportada. Estos vuelos nacionales no están pensados ni diseñados para fines forestales por lo que es necesaria la evaluación de la validez de esta información LiDAR para la descripción de la estructura del bosque y la medición de variables forestales. Esta información podría suponer una drástica reducción de costes en la generación de información continua de alta resolución de inventario forestal. En el capítulo 2 se evalúa la estimación de variables forestales a partir de la información LiDAR capturada en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA-LiDAR) en España. Para ello se compara un vuelo específico diseñado para inventario forestal con la información de la misma zona capturada dentro del PNOA-LiDAR. El caso de estudio muestra cómo el ángulo de escaneo, la pendiente y orientación del terreno afectan de forma estadísticamente significativa, aunque con pequeñas diferencias, a la estimación de biomasa y variables de estructura forestal derivadas del LiDAR. La cobertura de copas resultó más afectada por estos factores que los percentiles de alturas. Considerando toda la zona de estudio, la estimación de la biomasa con ambas bases de datos no presentó diferencias estadísticamente significativas. Las simulaciones realizadas muestran que las diferencias medias en la estimación de biomasa entre un vuelo específico y el vuelo nacional podrán superar el 4% en áreas abruptas, con ángulos de escaneo altos y cuando la pendiente de la ladera no esté orientada hacia la línea de escaneo. En el capítulo 3 se desarrolla un estudio en masas mixtas y puras de pino silvestre y haya, con un enfoque multi-fuente empleando toda la información disponible (vuelos LiDAR nacionales de baja densidad de puntos, imágenes satelitales Landsat y parcelas permanentes del inventario forestal nacional español). Se concluye que este enfoque multi-fuente es adecuado para realizar inventarios forestales continuos de alta resolución en grandes superficies. Los errores obtenidos en la fase de ajuste y de validación de los modelos de área basimétrica y volumen son similares a los registrados por otros autores (usando un vuelo específico y parcelas de campo específicas). Se observan errores mayores en la variable número de pies que los encontrados en la literatura, que pueden ser explicados por la influencia de la metodología de parcelas de radio variable en esta variable. En los capítulos 4 y 5 se evalúan los métodos de masa para estimar biomasa y densidad de carbono en bosques tropicales. Para ello se trabaja con datos del Parque Nacional Volcán Poás (Costa Rica) en dos situaciones diferentes: i) se dispone de una cobertura completa LiDAR del área de estudio (capitulo 4) y ii) la cobertura LiDAR completa no es técnica o económicamente posible y se combina una cobertura incompleta de LiDAR con imágenes Landsat e información auxiliar para la estimación de biomasa y carbono (capitulo 5). En el capítulo 4 se valida un modelo LiDAR general de estimación de biomasa aérea en bosques tropicales y se compara con los resultados obtenidos con un modelo ajustado de forma específica para el área de estudio. Ambos modelos están basados en la variable altura media de copas (TCH por sus siglas en inglés) derivada del modelo digital LiDAR de altura de la vegetación. Los resultados en el área de estudio muestran que el modelo general es una alternativa fiable al ajuste de modelos específicos y que la biomasa aérea puede ser estimada en una nueva zona midiendo en campo únicamente la variable área basimétrica (BA). Para mejorar la aplicación de esta metodología es necesario definir en futuros trabajos procedimientos adecuados de medición de la variable área basimétrica en campo (localización, tamaño y forma de las parcelas de campo). La relación entre la altura media de copas del LiDAR y el área basimétrica (Coeficiente de Stock) obtenida en el área de estudio varía localmente. Por tanto es necesario contar con más información de campo para caracterizar la variabilidad del Coeficiente de Stock entre zonas de vida y si estrategias como la estratificación pueden reducir los errores en la estimación de biomasa y carbono en bosques tropicales. En el capítulo 5 se concluye que la combinación de una muestra sistemática de información LiDAR con una cobertura completa de imagen satelital de moderada resolución (e información auxiliar) es una alternativa efectiva para la realización de inventarios continuos en bosques tropicales. Esta metodología permite estimar altura de la vegetación, biomasa y carbono en grandes zonas donde la captura de una cobertura completa de LiDAR y la realización de un gran volumen de trabajo de campo es económica o/y técnicamente inviable. Las alternativas examinadas para la predicción de biomasa a partir de imágenes Landsat muestran una ligera disminución del coeficiente de determinación y un pequeño aumento del RMSE cuando la cobertura de LiDAR es reducida de forma considerable. Los resultados indican que la altura de la vegetación, la biomasa y la densidad de carbono pueden ser estimadas en bosques tropicales de forma adecuada usando coberturas de LIDAR bajas (entre el 5% y el 20% del área de estudio). ABSTRACT The availability of accurate and updated forest data is essential for improving sustainable forest management, promoting forest conservation policies and reducing carbon emissions from deforestation and forest degradation (REDD). In this sense, LiDAR technology proves to be a clear-cut tool for characterizing forest structure in large areas and assessing main forest-stand variables. Forest variables such as biomass, stem volume, basal area, mean diameter, mean height, dominant height, and stem number can be thus predicted with better or comparable quality than with costly traditional field inventories. In this thesis, it is analysed the potential of LiDAR technology for the estimation of plot-level forest variables under a range of conditions (conifer & broadleaf temperate forests and tropical forests) and different LiDAR capture characteristics (nationwide LiDAR information vs. specific forest LiDAR data). This study evaluates the application of LiDAR-based plot-level methods in large areas. These methods are based on statistical relationships between predictor variables (derived from airborne data) and field-measured variables to generate wall to wall forest inventories. The fast development of this technology in recent years has led to an increasing availability of national LiDAR datasets, usually developed for multiple purposes throughout an expanding number of countries and regions. The evaluation of the validity of nationwide LiDAR databases (not designed specifically for forest purposes) is needed and presents a great opportunity for substantially reducing the costs of forest inventories. In chapter 2, the suitability of Spanish nationwide LiDAR flight (PNOA) to estimate forest variables is analyzed and compared to a specifically forest designed LiDAR flight. This study case shows that scan angle, terrain slope and aspect significantly affect the assessment of most of the LiDAR-derived forest variables and biomass estimation. Especially, the estimation of canopy cover is more affected than height percentiles. Considering the entire study area, biomass estimations from both databases do not show significant differences. Simulations show that differences in biomass could be larger (more than 4%) only in particular situations, such as steep areas when the slopes are non-oriented towards the scan lines and the scan angles are larger than 15º. In chapter 3, a multi-source approach is developed, integrating available databases such as nationwide LiDAR flights, Landsat imagery and permanent field plots from SNFI, with good resultos in the generation of wall to wall forest inventories. Volume and basal area errors are similar to those obtained by other authors (using specific LiDAR flights and field plots) for the same species. Errors in the estimation of stem number are larger than literature values as a consequence of the great influence that variable-radius plots, as used in SNFI, have on this variable. In chapters 4 and 5 wall to wall plot-level methodologies to estimate aboveground biomass and carbon density in tropical forest are evaluated. The study area is located in the Poas Volcano National Park (Costa Rica) and two different situations are analyzed: i) available complete LiDAR coverage (chapter 4) and ii) a complete LiDAR coverage is not available and wall to wall estimation is carried out combining LiDAR, Landsat and ancillary data (chapter 5). In chapter 4, a general aboveground biomass plot-level LiDAR model for tropical forest (Asner & Mascaro, 2014) is validated and a specific model for the study area is fitted. Both LiDAR plot-level models are based on the top-of-canopy height (TCH) variable that is derived from the LiDAR digital canopy model. Results show that the pantropical plot-level LiDAR methodology is a reliable alternative to the development of specific models for tropical forests and thus, aboveground biomass in a new study area could be estimated by only measuring basal area (BA). Applying this methodology, the definition of precise BA field measurement procedures (e.g. location, size and shape of the field plots) is decisive to achieve reliable results in future studies. The relation between BA and TCH (Stocking Coefficient) obtained in our study area in Costa Rica varied locally. Therefore, more field work is needed for assessing Stocking Coefficient variations between different life zones and the influence of the stratification of the study areas in tropical forests on the reduction of uncertainty. In chapter 5, the combination of systematic LiDAR information sampling and full coverage Landsat imagery (and ancillary data) prove to be an effective alternative for forest inventories in tropical areas. This methodology allows estimating wall to wall vegetation height, biomass and carbon density in large areas where full LiDAR coverage and traditional field work are technically and/or economically unfeasible. Carbon density prediction using Landsat imaginery shows a slight decrease in the determination coefficient and an increase in RMSE when harshly decreasing LiDAR coverage area. Results indicate that feasible estimates of vegetation height, biomass and carbon density can be accomplished using low LiDAR coverage areas (between 5% and 20% of the total area) in tropical locations.