Identificación Automatizada de Minerales de Mena con Microscopio de Reflexión: Uso de Imágenes Multiespectrales

Se ha desarrollado un sistema capaz de caracterizar las menas metálicas por sus propiedades de reflexión para lograr su reconocimiento automatizado sobre probetas pulidas. Establecida la proporcionalidad entre los valores de reflectancia característicos de las menas y los niveles de gris en imagen digital (Berrezueta y Castroviejo, 2007), se usan ahora medidas multiespectrales

Análisis experimental y computacional de modelos termofluidomecánicos para el diseño de ingeniería con metales líquidos

Es importante disponer de una herramienta con la cual diseñar dispositivos de uso industrial y comercial que trabajen con metales líquidos (fuentes de neutrones de alta intensidad, núcleos de sistemas de transmutación nuclear, reactores de fisión de nueva generación, instalaciones de irradiación de materiales o reactores de fusión nuclear). Los códigos CFD (Computational Fluid Dynamics) son una de esas herramientas, y la manera de llevar a cabo su validación es la simulación de experimentos existentes. La turbulencia y la presencia de dos o más fases, son los dos principales problemas a los que tiene que hacer frente un código CFD. La mayoría de los modelos de turbulencia presentes en los códigos CFD se basan en considerar la proporcionalidad directa entre el transporte de cantidad de movimiento turbulento y el transporte turbulento de calor. Precisamente, el coeficiente de difusión del calor turbulento, se asume que sea proporcional a la viscosidad turbulenta a través de una constante empírica, llamada número de Prandtl turbulento. El valor de este número, en los códigos comerciales está entre 0,9 y 0,85 dependiendo del modelo de turbulencia, lo cual significa que en los códigos se asume que el transporte turbulento tanto de cantidad de movimiento como de calor, son prácticamente equivalentes. Esta asunción no es cierta en los flujos de metales líquidos, donde se demuestra que la transmisión de calor por turbulencia es pequeña frente a la transmisión de calor molecular. La solución pasa por aumentar el número de Prandtl turbulento, o abandonar la analogía de Reynolds, en el tratamiento de la turbulencia. Por otro lado, en los metales líquidos la capa límite térmica es más ancha que la de velocidad, y las funciones de pared incluidas en los códigos no satisfacen adecuadamente los flujos turbulentos de los fluidos con bajo número de Prantdl (los metales líquidos). Sí serían adecuados, si el mallado es tal, que la celda más cercana a la pared, está dentro de la subcapa laminar, en la cual la propiedad dominante es la conductividad molecular. En la simulación de flujo multifase los códigos se encuentran con una serie de dificultades, que en el caso de que las densidades de los fluidos que intervienen sean muy diferentes entre sí (como ocurre con los metales líquidos y los gases), serán aún mayores. La modelización de la interfase gas metal líquido, así como el encontrar una correlación válida para los coeficientes de resistencia y sustentación para el movimiento de las burbujas en el seno del metal líquido, son dos de los principales retos en la simulación de este tipo de flujos. Las dificultades no se limitan sólo a la simulación mediante CFD, las medidas experimentales de velocidad de las burbujas y del metal líquido también son complicadas. Hay parámetros que no se pueden definir bien: la trayectoria y la forma de las burbujas entre ellos. En el campo de aplicación industrial de los metales líquidos, los altos valores de los coeficientes de expansión volumétrica y de conductividad térmica hacen que estos fluidos sean muy atractivos en la refrigeración por convección libre en dispositivos de alta densidad de potencia. Tomando como base uno de los diseños de ADS (Accelerator Driven System), y teniendo en cuenta la dificultad que conlleva el uso de múltiples modelos físicos, los cálculos realizados muestran cómo, en caso de fallo eléctrico, la operación de la instalación puede continuar de forma segura. Para la validación de los códigos CFD en su uso como herramienta de diseño, uno de los fenómenos donde cuantitativamente más dificultades encuentran los códigos es en los que aparecen en la modelización de las superficies libres. Un buen ajuste de los modelos multifase y de turbulencia es imprescindible en este tipo de simulaciones. Efectivamente, en la instalación de irradiación de materiales IFMIF, la formación de ondas en la superficie libre del flujo de Litio, es un fenómeno que hay que tratar de evitar, y además se requiere predecir las temperaturas, para ver si hay peligro de ebullición del metal líquido. La simulación llevada a cabo se enfoca al análisis termohidráulico. Variando la velocidad de inyección de Litio desde 10 hasta 20 m/s, se comprueba que las temperaturas máximas quedan alejadas del punto de ebullición del Litio, debido al aumento de presión producido por la fuerza centrífuga. Una de las cuestiones más críticas que se presentan en las fuentes de neutrones sería la refrigeración de la ventana metálica sobre la que incide el haz de protones. La simulación de experimentos como MEGAPIE y TS-1, permite la “visualización” de recirculación en el flujo, de los puntos de estancamiento, de los puntos calientes, etc, y da una fotografía de las zonas críticas del diseño.

The influence of Theosophy on Mondrian's neoplastic work

(ENG)The influence of Theosophy in the symbolist painting of Mondrian (1908-1911) has been unanimously recognized. There is not, however, the same consensus with respect to the influence of theosophy in his neoplastic period. There is a relationship between Mondrian’s theoretical writing and his practical work, but no proportionality. Mondrian’s theoretical discourse is not limited to painting and touches on other arts and disciplines (architecture, urbanism). Mondrian will define a complex – philosophical? – system whose final goal will be to completely transform the human visual environment. That is to say that the area covered by his theoretical discourse widely exceeds that of his practical activity (painting). The goal of this article is to try to delimit the scope of Theosophy’s influence on Mondrian’s work during his neoplastic period, in his theoretical writing and in his practical production. (SPA)La influencia de la teosofía en la pintura simbolista de Mondrian (1908-1911) es unánimemente reconocida. No existe el mismo consenso respecto a la influencia de la teosofía durante su periodo neoplástico. Existe relación entre los escritos teóricos de Mondrian y su obra práctica, pero no proporcionalidad. El discurso teórico de Mondrian no se limita a la pintura, sino que alcanza a otras artes y disciplinas (la arquitectura, la ciudad). Mondrian va a definir un complejo sistema -¿filosófico?- cuyo objetivo final será la transformación de todo el entorno visual del ser humano. Es decir, el ámbito de su discurso teórico supera ampliamente el de su actividad práctica (la pintura). El objetivo de este artículo es el de tratar de acotar el alcance de la influencia de la teosofía en la obra de Mondrian de su periodo neoplástico, tanto en sus escritos teóricos como en su pintura.

Development and implementation of an air quality integrated assessment modelling system for the Iberian Peninsula

La mejora de la calidad del aire es una tarea eminentemente interdisciplinaria. Dada la gran variedad de ciencias y partes involucradas, dicha mejora requiere de herramientas de evaluación simples y completamente integradas. La modelización para la evaluación integrada (integrated assessment modeling) ha demostrado ser una solución adecuada para la descripción de los sistemas de contaminación atmosférica puesto que considera cada una de las etapas involucradas: emisiones, química y dispersión atmosférica, impactos ambientales asociados y potencial de disminución. Varios modelos de evaluación integrada ya están disponibles a escala continental, cubriendo cada una de las etapas antesmencionadas, siendo el modelo GAINS (Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies) el más reconocido y usado en el contexto europeo de toma de decisiones medioambientales. Sin embargo, el manejo de la calidad del aire a escala nacional/regional dentro del marco de la evaluación integrada es deseable. Esto sin embargo, no se lleva a cabo de manera satisfactoria con modelos a escala europea debido a la falta de resolución espacial o de detalle en los datos auxiliares, principalmente los inventarios de emisión y los patrones meteorológicos, entre otros. El objetivo de esta tesis es presentar los desarrollos en el diseño y aplicación de un modelo de evaluación integrada especialmente concebido para España y Portugal. El modelo AERIS (Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain) es capaz de cuantificar perfiles de concentración para varios contaminantes (NO2, SO2, PM10, PM2,5, NH3 y O3), el depósito atmosférico de especies de azufre y nitrógeno así como sus impactos en cultivos, vegetación, ecosistemas y salud como respuesta a cambios porcentuales en las emisiones de sectores relevantes. La versión actual de AERIS considera 20 sectores de emisión, ya sea equivalentes a sectores individuales SNAP o macrosectores, cuya contribución a los niveles de calidad del aire, depósito e impactos han sido modelados a través de matrices fuentereceptor (SRMs). Estas matrices son constantes de proporcionalidad que relacionan cambios en emisiones con diferentes indicadores de calidad del aire y han sido obtenidas a través de parametrizaciones estadísticas de un modelo de calidad del aire (AQM). Para el caso concreto de AERIS, su modelo de calidad del aire “de origen” consistió en el modelo WRF para la meteorología y en el modelo CMAQ para los procesos químico-atmosféricos. La cuantificación del depósito atmosférico, de los impactos en ecosistemas, cultivos, vegetación y salud humana se ha realizado siguiendo las metodologías estándar establecidas bajo los marcos internacionales de negociación, tales como CLRTAP. La estructura de programación está basada en MATLAB®, permitiendo gran compatibilidad con software típico de escritorio comoMicrosoft Excel® o ArcGIS®. En relación con los niveles de calidad del aire, AERIS es capaz de proveer datos de media anual y media mensual, así como el 19o valor horario más alto paraNO2, el 25o valor horario y el 4o valor diario más altos para SO2, el 36o valor diario más alto para PM10, el 26o valor octohorario más alto, SOMO35 y AOT40 para O3. En relación al depósito atmosférico, el depósito acumulado anual por unidad de area de especies de nitrógeno oxidado y reducido al igual que de azufre pueden ser determinados. Cuando los valores anteriormente mencionados se relacionan con características del dominio modelado tales como uso de suelo, cubiertas vegetales y forestales, censos poblacionales o estudios epidemiológicos, un gran número de impactos puede ser calculado. Centrándose en los impactos a ecosistemas y suelos, AERIS es capaz de estimar las superaciones de cargas críticas y las superaciones medias acumuladas para especies de nitrógeno y azufre. Los daños a bosques se calculan como una superación de los niveles críticos de NO2 y SO2 establecidos. Además, AERIS es capaz de cuantificar daños causados por O3 y SO2 en vid, maíz, patata, arroz, girasol, tabaco, tomate, sandía y trigo. Los impactos en salud humana han sido modelados como consecuencia de la exposición a PM2,5 y O3 y cuantificados como pérdidas en la esperanza de vida estadística e indicadores de mortalidad prematura. La exactitud del modelo de evaluación integrada ha sido contrastada estadísticamente con los resultados obtenidos por el modelo de calidad del aire convencional, exhibiendo en la mayoría de los casos un buen nivel de correspondencia. Debido a que la cuantificación de los impactos no es llevada a cabo directamente por el modelo de calidad del aire, un análisis de credibilidad ha sido realizado mediante la comparación de los resultados de AERIS con los de GAINS para un escenario de emisiones determinado. El análisis reveló un buen nivel de correspondencia en las medias y en las distribuciones probabilísticas de los conjuntos de datos. Las pruebas de verificación que fueron aplicadas a AERIS sugieren que los resultados son suficientemente consistentes para ser considerados como razonables y realistas. En conclusión, la principal motivación para la creación del modelo fue el producir una herramienta confiable y a la vez simple para el soporte de las partes involucradas en la toma de decisiones, de cara a analizar diferentes escenarios “y si” con un bajo coste computacional. La interacción con políticos y otros actores dictó encontrar un compromiso entre la complejidad del modeladomedioambiental con el carácter conciso de las políticas, siendo esto algo que AERIS refleja en sus estructuras conceptual y computacional. Finalmente, cabe decir que AERIS ha sido creado para su uso exclusivo dentro de un marco de evaluación y de ninguna manera debe ser considerado como un sustituto de los modelos de calidad del aire ordinarios. ABSTRACT Improving air quality is an eminently inter-disciplinary task. The wide variety of sciences and stakeholders that are involved call for having simple yet fully-integrated and reliable evaluation tools available. Integrated AssessmentModeling has proved to be a suitable solution for the description of air pollution systems due to the fact that it considers each of the involved stages: emissions, atmospheric chemistry, dispersion, environmental impacts and abatement potentials. Some integrated assessment models are available at European scale that cover each of the before mentioned stages, being the Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies (GAINS) model the most recognized and widely-used within a European policy-making context. However, addressing air quality at the national/regional scale under an integrated assessment framework is desirable. To do so, European-scale models do not provide enough spatial resolution or detail in their ancillary data sources, mainly emission inventories and local meteorology patterns as well as associated results. The objective of this dissertation is to present the developments in the design and application of an Integrated Assessment Model especially conceived for Spain and Portugal. The Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain (AERIS) is able to quantify concentration profiles for several pollutants (NO2, SO2, PM10, PM2.5, NH3 and O3), the atmospheric deposition of sulfur and nitrogen species and their related impacts on crops, vegetation, ecosystems and health as a response to percentual changes in the emissions of relevant sectors. The current version of AERIS considers 20 emission sectors, either corresponding to individual SNAP sectors or macrosectors, whose contribution to air quality levels, deposition and impacts have been modeled through the use of source-receptor matrices (SRMs). Thesematrices are proportionality constants that relate emission changes with different air quality indicators and have been derived through statistical parameterizations of an air qualitymodeling system (AQM). For the concrete case of AERIS, its parent AQM relied on the WRF model for meteorology and on the CMAQ model for atmospheric chemical processes. The quantification of atmospheric deposition, impacts on ecosystems, crops, vegetation and human health has been carried out following the standard methodologies established under international negotiation frameworks such as CLRTAP. The programming structure isMATLAB ® -based, allowing great compatibility with typical software such as Microsoft Excel ® or ArcGIS ® Regarding air quality levels, AERIS is able to provide mean annual andmean monthly concentration values, as well as the indicators established in Directive 2008/50/EC, namely the 19th highest hourly value for NO2, the 25th highest daily value and the 4th highest hourly value for SO2, the 36th highest daily value of PM10, the 26th highest maximum 8-hour daily value, SOMO35 and AOT40 for O3. Regarding atmospheric deposition, the annual accumulated deposition per unit of area of species of oxidized and reduced nitrogen as well as sulfur can be estimated. When relating the before mentioned values with specific characteristics of the modeling domain such as land use, forest and crops covers, population counts and epidemiological studies, a wide array of impacts can be calculated. When focusing on impacts on ecosystems and soils, AERIS is able to estimate critical load exceedances and accumulated average exceedances for nitrogen and sulfur species. Damage on forests is estimated as an exceedance of established critical levels of NO2 and SO2. Additionally, AERIS is able to quantify damage caused by O3 and SO2 on grapes, maize, potato, rice, sunflower, tobacco, tomato, watermelon and wheat. Impacts on human health aremodeled as a consequence of exposure to PM2.5 and O3 and quantified as losses in statistical life expectancy and premature mortality indicators. The accuracy of the IAM has been tested by statistically contrasting the obtained results with those yielded by the conventional AQM, exhibiting in most cases a good agreement level. Due to the fact that impacts cannot be directly produced by the AQM, a credibility analysis was carried out for the outputs of AERIS for a given emission scenario by comparing them through probability tests against the performance of GAINS for the same scenario. This analysis revealed a good correspondence in the mean behavior and the probabilistic distributions of the datasets. The verification tests that were applied to AERIS suggest that results are consistent enough to be credited as reasonable and realistic. In conclusion, the main reason thatmotivated the creation of this model was to produce a reliable yet simple screening tool that would provide decision and policy making support for different “what-if” scenarios at a low computing cost. The interaction with politicians and other stakeholders dictated that reconciling the complexity of modeling with the conciseness of policies should be reflected by AERIS in both, its conceptual and computational structures. It should be noted however, that AERIS has been created under a policy-driven framework and by no means should be considered as a substitute of the ordinary AQM.

Optimización de operaciones unitarias utilizando líquidos iónicos como agentes materiales de separación

En este trabajo se estudia la modelización y optimización de procesos industriales de separación mediante el empleo de mezclas de líquidos iónicos como disolventes. Los disolventes habitualmente empleados en procesos de absorción o extracción suelen ser componentes orgánicos muy volátiles y dañinos para la salud humana. Las innovadoras propiedades que presentan los líquidos iónicos, los convierten en alternativas adecuadas para solucionar estos problemas. La presión de vapor de estos compuestos es muy baja y apenas varía con la temperatura. Por tanto, estos compuestos apenas se evaporan incluso a temperaturas altas. Esto supone una gran ventaja en cuanto al empleo de estos compuestos como disolventes industriales ya que permite el reciclaje continuo del disolvente al final del proceso sin necesidad de introducir disolvente fresco debido a la evaporación del mismo. Además, al no evaporarse, estos compuestos no suponen un peligro para la salud humana por inhalación; al contrario que otros disolventes como el benceno. El único peligro para la salud que tienen estos compuestos es por tanto el de contacto directo o ingesta, aunque de hecho muchos Líquidos Iónicos son inocuos con lo cual no existe peligro para la salud ni siquiera a través de estas vías. Los procesos de separación estudiados en este trabajo, se rigen por la termodinámica de fases, concretamente el equilibrio líquido-vapor. Para la predicción de los equilibrios se ha optado por el empleo de modelos COSMO (COnductor-like Screening MOdel). Estos modelos tienen su origen en el empleo de la termodinámica de solvatación y en la mecánica cuántica. En el desarrollo de procesos y productos, químicos e ingenieros frecuentemente precisan de la realización de cálculos de predicción de equilibrios de fase. Previamente al desarrollo de los modelos COSMO, se usaban métodos de contribución de grupos como UNIFAC o modelos de coeficientes de actividad como NRTL.La desventaja de estos métodos, es que requieren parámetros de interacción binaria que únicamente pueden obtenerse mediante ajustes por regresión a partir de resultados experimentales. Debido a esto, estos métodos apenas tienen aplicabilidad para compuestos con grupos funcionales novedosos debido a que no se dispone de datos experimentales para llevar a cabo los ajustes por regresión correspondientes. Una alternativa a estos métodos, es el empleo de modelos de solvatación basados en la química cuántica para caracterizar las interacciones moleculares y tener en cuenta la no idealidad de la fase líquida. Los modelos COSMO, permiten la predicción de equilibrios sin la necesidad de ajustes por regresión a partir de resultados experimentales. Debido a la falta de resultados experimentales de equilibrios líquido-vapor de mezclas en las que se ven involucrados los líquidos iónicos, el empleo de modelos COSMO es una buena alternativa para la predicción de equilibrios de mezclas con este tipo de materiales. Los modelos COSMO emplean las distribuciones superficiales de carga polarizada (sigma profiles) de los compuestos involucrados en la mezcla estudiada para la predicción de los coeficientes de actividad de la misma, definiéndose el sigma profile de una molécula como la distribución de probabilidad de densidad de carga superficial de dicha molécula. Dos de estos modelos son COSMO-RS (Realistic Solvation) y COSMO-SAC (Segment Activity Coefficient). El modelo COSMO-RS fue la primera extensión de los modelos de solvatación basados en continuos dieléctricos a la termodinámica de fases líquidas mientras que el modelo COSMO-SAC es una variación de este modelo, tal y como se explicará posteriormente. Concretamente en este trabajo se ha empleado el modelo COSMO-SAC para el cálculo de los coeficientes de actividad de las mezclas estudiadas. Los sigma profiles de los líquidos iónicos se han obtenido mediante el empleo del software de química computacional Turbomole y el paquete químico-cuántico COSMOtherm. El software Turbomole permite optimizar la geometría de la molécula para hallar la configuración más estable mientras que el paquete COSMOtherm permite la obtención del perfil sigma del compuesto mediante el empleo de los datos proporcionados por Turbomole. Por otra parte, los sigma profiles del resto de componentes se han obtenido de la base de datos Virginia Tech-2005 Sigma Profile Database. Para la predicción del equilibrio a partir de los coeficientes de actividad se ha empleado la Ley de Raoult modificada. Se ha supuesto por tanto que la fracción de cada componente en el vapor es proporcional a la fracción del mismo componente en el líquido, dónde la constante de proporcionalidad es el coeficiente de actividad del componente en la mezcla multiplicado por la presión de vapor del componente y dividido por la presión del sistema. Las presiones de vapor de los componentes se han obtenido aplicando la Ley de Antoine. Esta ecuación describe la relación entre la temperatura y la presión de vapor y se deduce a partir de la ecuación de Clausius-Clapeyron. Todos estos datos se han empleado para la modelización de una separación flash usando el algoritmo de Rachford-Rice. El valor de este modelo reside en la deducción de una función que relaciona las constantes de equilibrio, composición total y fracción de vapor. Para llevar a cabo la implementación del modelado matemático descrito, se ha programado un código empleando el software MATLAB de análisis numérico. Para comprobar la fiabilidad del código programado, se compararon los resultados obtenidos en la predicción de equilibrios de mezclas mediante el código con los resultados obtenidos mediante el simulador ASPEN PLUS de procesos químicos. Debido a la falta de datos relativos a líquidos iónicos en la base de datos de ASPEN PLUS, se han introducido estos componentes como pseudocomponentes, de manera que se han introducido únicamente los datos necesarios de estos componentes para realizar las simulaciones. El modelo COSMO-SAC se encuentra implementado en ASPEN PLUS, de manera que introduciendo los sigma profiles, los volúmenes de la cavidad y las presiones de vapor de los líquidos iónicos, es posible predecir equilibrios líquido-vapor en los que se ven implicados este tipo de materiales. De esta manera pueden compararse los resultados obtenidos con ASPEN PLUS y como el código programado en MATLAB y comprobar la fiabilidad del mismo. El objetivo principal del presente Trabajo Fin de Máster es la optimización de mezclas multicomponente de líquidos iónicos para maximizar la eficiencia de procesos de separación y minimizar los costes de los mismos. La estructura de este problema es la de un problema de optimización no lineal con variables discretas y continuas, es decir, un problema de optimización MINLP (Mixed Integer Non-Linear Programming). Tal y como se verá posteriormente, el modelo matemático de este problema es no lineal. Por otra parte, las variables del mismo son tanto continuas como binarias. Las variables continuas se corresponden con las fracciones molares de los líquidos iónicos presentes en las mezclas y con el caudal de la mezcla de líquidos iónicos. Por otra parte, también se ha introducido un número de variables binarias igual al número de líquidos iónicos presentes en la mezcla. Cada una de estas variables multiplican a las fracciones molares de sus correspondientes líquidos iónicos, de manera que cuando dicha variable es igual a 1, el líquido se encuentra en la mezcla mientras que cuando dicha variable es igual a 0, el líquido iónico no se encuentra presente en dicha mezcla. El empleo de este tipo de variables obliga por tanto a emplear algoritmos para la resolución de problemas de optimización MINLP ya que si todas las variables fueran continuas, bastaría con el empleo de algoritmos para la resolución de problemas de optimización NLP (Non-Linear Programming). Se han probado por tanto diversos algoritmos presentes en el paquete OPTI Toolbox de MATLAB para comprobar cuál es el más adecuado para abordar este problema. Finalmente, una vez validado el código programado, se han optimizado diversas mezclas de líquidos iónicos para lograr la máxima recuperación de compuestos aromáticos en un proceso de absorción de mezclas orgánicas. También se ha usado este código para la minimización del coste correspondiente a la compra de los líquidos iónicos de la mezcla de disolventes empleada en la operación de absorción. En este caso ha sido necesaria la introducción de restricciones relativas a la recuperación de aromáticos en la fase líquida o a la pureza de la mezcla obtenida una vez separada la mezcla de líquidos iónicos. Se han modelizado los dos problemas descritos previamente (maximización de la recuperación de Benceno y minimización del coste de operación) empleando tanto únicamente variables continuas (correspondientes a las fracciones o cantidades molares de los líquidos iónicos) como variables continuas y binarias (correspondientes a cada uno de los líquidos iónicos implicados en las mezclas).

Evaluation of nutritional status and energy expenditure in athletes

El ejercicio físico continuo conduce al atleta a mantener un equilibrio inestable entre la ingesta dietética, el gasto de energía y las exigencias adicionales de un alto grado de actividad física. Por lo tanto, una evaluación precisa del estado nutricional es esencial para optimizar el rendimiento, ya que afecta a la salud, la composición corporal, y la recuperación del atleta. Aspectos específicos como tipo de deporte, especialidad o posición de juego, programa de entrenamiento y calendario de competiciones, la categoría, objetivos específicos, que difieran de la población en general, deben ser tenidos en cuenta. La evaluación bioquímica nos puede dar una idea general del estado nutricional, del perfil lipídico, del funcionamiento de hígado o riñón, de si la dieta es demasiado alta en proteínas o grasas, así como las posibles deficiencias nutricionales y la necesidad de suplementación. La cineantropometría deportiva tiene gran utilidad ya que permite la evaluación de la masa corporal, altura, longitud, diámetro, perímetro y pliegues cutáneos, donde la información se procesa mediante la aplicación de diferentes ecuaciones, obteniendo información sobre el somatotipo, la composición corporal y la proporcionalidad de las distintas partes del cuerpo. Para poder dar una orientación nutricional adecuada, las necesidades de energía de los atletas deben ser conocidas. Si la medición objetiva no es posible, existen tablas que incluyen los requerimientos de energía teóricamente establecidos para diferentes deportes. La evaluación dietética debe incluir información sobre el consumo de alimentos y nutrientes para establecer la relación entre la dieta, el estado de salud y el rendimiento del atleta. Por otro lado, un estado adecuado de hidratación en los atletas es esencial para mantener un rendimiento óptimo. Se debe valorar específicamente la ingesta de líquidos por parte del deportista. La deshidratación puede causar efectos nocivos en la salud de los atletas. Como no existe un método “gold standard”, la gravidez y el color de la orina son los métodos más extendidos para analizar el estado de hidratación. Hay consenso en que la combinación de diferentes métodos asegura una captura efectiva de datos para la valoración nutricional del deportista que permitirá proceder a la intervención dietética y nutricional.