Variante de la CV-50. Tramo : variante norte de Benaguasil - Autovía A-3

El objetivo principal del presente proyecto Variante de la CV-50. Tramo Variante Norte de Benaguasil - Autovia A-3 es dar satisfaccion a una importante demanda social de transporte terrestre existente en esta zona. Permitiendo, como hemos comentado antes, que la infraestructura se transforme en un arco distribuidor exterior al Area Metropolitana de Valencia, conectando a su vez, algunas zonas de mayor potencial productivo de la Comunidad Valenciana, y aliviando, al mismo tiempo, las congestiones de trafico de los cinturones mas interiores, como es el caso de la A-7, que genera grandes congestiones en su enlace con la Carretera de Valencia o A-3. Con la construccion de esta infraestructura se conseguira expulsar el trafico de los núcleos de poblacion de Cheste y Villamarxant, en los que la actual carretera CV-50 ha quedado, con el paso del tiempo y crecimiento de las poblaciones, recogida dentro de ellas. Con esto se logra mayor tranquilidad y calidad de vida de los vecinos, tanto en aspectos visuales, acusticos y medioambientales. A su vez, se consigue reducir el consumo de combustible que supone el paso de vehiculos ligeros y pesados por los centros de poblacion, asi como la importante perdida de productividad que suponen los tiempos de espera en los nucleos de las poblaciones, la congestion innecesaria y los retrasos, que quedaran suprimidos en la circulacion por la nueva autovia, disenada para una velocidad de proyecto de 120 km/h. En resumen, el presente proyecto dotara de una mejor comunicacion a los municipios de Cheste, Villamarxant, Benaguasil y nucleos urbanos de los alrededores y de una importante descongestion a la Autovia A-3, la cual posee un trafico mas alto a medida que se acerca a Valencia, produciendose las retenciones mas importantes en el nudo de la A-3 con la A-7. La nueva autovia Variante de la CV-50 desviara gran parte de este trafico de la A-3, haciendo funcion de anillo distribuidor como la nombrada A-7. Siempre se tiene en cuenta la maxima de invertir los recursos publicos en aquellas actuaciones que mas beneficien a la sociedad; esto toma especial importancia en epocas como la actual, de escasez de recursos publicos que sufrimos. No debieran emplearse inversiones salvo en aquellas actuaciones debidamente justificadas. En nuestro caso, nos encontramos con una infraestructura de gran envergadura, no solo en un futuro a medio plazo, sino en estos momentos. Es preciso adelantarse a la realizacion de los nuevos desarrollos urbanos previstos en los respectivos PGOU, y dotar de accesibilidad antes de la llegada de la poblacion. En caso de no realizarse la infraestructura y esperar a la ampliacion de los municipios, se crearan nuevas congestiones y se agudizaran algunas ya existentes; y se entrara en una dinamica de perdidas de combustible, perdidas economicas de tiempo, accesibilidad… que podria haberse evitado con una adecuada planificacion. Por tanto, nuestra actuacion se enmarca dentro de una problematica de interes provincial. El principal objetivo es que la infraestructura se transforme en un arco distribuidor exterior al Area Metropolitana de Valencia y que conecte algunas zonas de mayor potencial productivo de la Comunidad Valenciana. Y ello, sobre todo, por el crecimiento excepcional que es previsible que sufran en los proximos anos, como se estudia en el anejo de trafico. Sin embargo, el proyecto tiene repercusiones a nivel autonomico y nacional. A nivel autonomico porque su funcion de anillo distribuidor desviara el trafico de la A-3 que tenga direccion a Castellon sin necesidad de acercarse mas kilometros a la ciudad de Valencia, y a nivel nacional porque afecta a la autovia A-3, que es de interes general y es muy importante garantizar un adecuado aprovechamiento de esta via.

Reducción de psicofármacos en aguas residuales después de la filtración con membranas

Se analiza la presencia de diferentes psicofármacos en el agua residual y los rendimientos de eliminación obtenidos en una depuradora convencional. Los psicofármacos prácticamente no se eliminan en el tratamiento biológico. Sin embargo, se ha obtenido una biodegradación considerable debido al tipo de compuesto y de la edad del fango. Además se estudian las retenciones de estos compuestos empleando tratamientos terciarios convencionales y plantas piloto de ultrafiltración y nanofiltración. Las eliminaciones obtenidas no difieren demasiado de un tipo de membrana a otro a pesar del diferente tamaño de paso entre ellas

Sistema de aviso en tiempo real de la velocidad óptima para minimizar consumo respetando la duración máxima del viaje

El estilo de conducción influye significativamente en el consumo de combustible de un vehículo. En este trabajo se presenta un algoritmo que permite calcular en tiempo real el perfil de velocidades necesario para cubrir un recorrido en un tiempo determinado a la vez que optimiza el consumo de combustible. El algoritmo se basa en la Programación Dinámica y tiene en cuenta la orografía del terreno, las características del sistema propulsor del vehículo y las retenciones de tráfico para informar al conductor el perfil de velocidad que debe mantener para reducir el consumo de combustible y cumplir con el objetivo de tiempo de viaje. El algoritmo evalúa periódicamente si el conductor ha seguido las indicaciones del sistema y analiza los posibles adelantos y retrasos ocurridos durante el viaje para adaptar las recomendaciones de velocidad de los tramos siguientes de recorrido. Esta supervisión continua resulta especialmente útil en caso de encontrarse el vehículo con retenciones que le obliguen a reducir la velocidad por debajo de la recomendada, de forma que el algoritmo recalcule un nuevo perfil de velocidades en cuanto desaparezca la retención manteniendo el criterio de optimizar consumo y respetando el tiempo de llegada al destino. El algoritmo se ha probado en recorridos reales logrando ahorros de combustible significativos. También garantiza el llegar a destino según el horario marcado siempre que sea posible, respetando los límites de velocidad de la carretera.

Optimización del consumo de combustible de un vehículo dependiendo de las condiciones de la carretera

El consumo de combustible en un automóvil es una característica que se intenta mejorar continuamente debido a los precios del carburante y a la creciente conciencia medioambiental. Esta tesis doctoral plantea un algoritmo de optimización del consumo que tiene en cuenta las especificaciones técnicas del vehículo, el perfil de orografía de la carretera y el tráfico presente en ella. El algoritmo de optimización calcula el perfil de velocidad óptima que debe seguir el vehículo para completar un recorrido empleando un tiempo de viaje especificado. El cálculo del perfil de velocidad óptima considera los valores de pendiente de la carretera así como también las condiciones de tráfico vehicular de la franja horaria en que se realiza el recorrido. El algoritmo de optimización reacciona ante condiciones de tráfico cambiantes y adapta continuamente el perfil óptimo de velocidad para que el vehículo llegue al destino cumpliendo el horario de llegada establecido. La optimización de consumo es aplicada en vehículos convencionales de motor de combustión interna y en vehículos híbridos tipo serie. Los datos de consumo utilizados por el algoritmo de optimización se obtienen mediante la simulación de modelos cuasi-estáticos de los vehículos. La técnica de minimización empleada por el algoritmo es la Programación Dinámica. El algoritmo divide la optimización del consumo en dos partes claramente diferenciadas y aplica la Programación Dinámica sobre cada una de ellas. La primera parte corresponde a la optimización del consumo del vehículo en función de las condiciones de tráfico. Esta optimización calcula un perfil de velocidad promedio que evita, cuando es posible, las retenciones de tráfico. El tiempo de viaje perdido durante una retención de tráfico debe recuperarse a través de un aumento posterior de la velocidad promedio que incrementaría el consumo del vehículo. La segunda parte de la optimización es la encargada del cálculo de la velocidad óptima en función de la orografía y del tiempo de viaje disponible. Dado que el consumo de combustible del vehículo se incrementa cuando disminuye el tiempo disponible para finalizar un recorrido, esta optimización utiliza factores de ponderación para modular la influencia que tiene cada una de estas dos variables en el proceso de minimización. Aunque los factores de ponderación y la orografía de la carretera condicionan el nivel de ahorro de la optimización, los perfiles de velocidad óptima calculados logran ahorros de consumo respecto de un perfil de velocidad constante que obtiene el mismo tiempo de recorrido. Las simulaciones indican que el ahorro de combustible del vehículo convencional puede lograr hasta un 8.9% mientras que el ahorro de energía eléctrica del vehículo híbrido serie un 2.8%. El algoritmo fusiona la optimización en función de las condiciones del tráfico y la optimización en función de la orografía durante el cálculo en tiempo real del perfil óptimo de velocidad. La optimización conjunta se logra cuando el perfil de velocidad promedio resultante de la optimización en función de las condiciones de tráfico define los valores de los factores de ponderación de la optimización en función de la orografía. Aunque el nivel de ahorro de la optimización conjunta depende de las condiciones de tráfico, de la orografía, del tiempo de recorrido y de las características propias del vehículo, las simulaciones indican ahorros de consumo superiores al 6% en ambas clases de vehículo respecto a optimizaciones que no logran evitar retenciones de tráfico en la carretera. ABSTRACT Fuel consumption of cars is a feature that is continuously being improved due to the fuel price and an increasing environmental awareness. This doctoral dissertation describes an optimization algorithm to decrease the fuel consumption taking into account the technical specifications of the vehicle, the terrain profile of the road and the traffic conditions of the trip. The algorithm calculates the optimal speed profile that completes a trip having a specified travel time. This calculation considers the road slope and the expected traffic conditions during the trip. The optimization algorithm is also able to react to changing traffic conditions and tunes the optimal speed profile to reach the destination within the specified arrival time. The optimization is applied on a conventional vehicle and also on a Series Hybrid Electric vehicle (SHEV). The fuel consumption optimization algorithm uses data obtained from quasi-static simulations. The algorithm is based on Dynamic Programming and divides the fuel consumption optimization problem into two parts. The first part of the optimization process reduces the fuel consumption according to foreseeable traffic conditions. It calculates an average speed profile that tries to avoid, if possible, the traffic jams on the road. Traffic jams that delay drivers result in higher vehicle speed to make up for lost time. A higher speed of the vehicle within an already defined time scheme increases fuel consumption. The second part of the optimization process is in charge of calculating the optimal speed profile according to the road slope and the remaining travel time. The optimization tunes the fuel consumption and travel time relevancies by using two penalty factors. Although the optimization results depend on the road slope and the travel time, the optimal speed profile produces improvements of 8.9% on the fuel consumption of the conventional car and of 2.8% on the spent energy of the hybrid vehicle when compared with a constant speed profile. The two parts of the optimization process are combined during the Real-Time execution of the algorithm. The average speed profile calculated by the optimization according to the traffic conditions provides values for the two penalty factors utilized by the second part of the optimization process. Although the savings depend on the road slope, traffic conditions, vehicle features, and the remaining travel time, simulations show that this joint optimization process can improve the energy consumption of the two vehicles types by more than 6%.