4 resultados para ciclo completo
em Universidad Politécnica de Madrid
Estudio técnico y económico para la sustitución del gasóleo por biomasa térmica en edificios urbanos
Resumo:
La finalidad del proyecto consiste en realizar la sustitución de calderas de gasóleo por calderas de biomasa para suministrar calefacción a edificios urbanos. En primer lugar, se ha hecho un estudio de la demanda calorífica de los edificios, y posteriormente se ha estudiado el ciclo completo de la biomasa, incluyendo el suministro y tipo de biomasa, dimensiones de los equipos y espacios necesarios para la instalación. Después de estudiar la viabilidad técnica y económica, podemos concluir que utilizar biomasa en edificios con calderas centralizadas nos aporta un gran ahorro en comparación con el gasóleo, además de evitar emisiones de CO2 y utilizar un combustible renovable y de producción nacional. ABSTRACT The purpose of the project consists of performing the substitution of diesel boilers by biomass boilers to provide the heating to urban buildings. In first place, it has been made a study of the calorific demand of the buildings. In addition, it has been studied the completed cycle of the biomass even including the supply and the type of biomass, the dimensions of the machines and the necessary spaces to carry out the installation. After studying the technical and economical viability, we can conclude that using biomass in buildings with central boilers provides us an important saving in comparison with diesel as well as to avoid CO2 emissions and using a renewable combustible of national production.
Resumo:
Está Tesis refleja los trabajos de investigación que tienen como resultado el desarrollo de una metodología cuyo objetivo es la automatización optimizada en la generación de grandes entornos virtuales destinados a simulaciones de conducción terrestre guiada, es decir, sobre trayectorias predefinidas, bajo PC. En ella se aborda el ciclo completo de generación de un entorno virtual, aportando soluciones optimizadas en cada una de las fases. Para definir estas soluciones, se ha llevado a cabo un estudio en profundidad de las características y requisitos exigidos a este tipo de representaciones virtuales así como de las posibles vías resolutivas, concluyéndose con el establecimiento de tres fases constructivas. La primera fase es la del análisis perceptivo visual. La presente Tesis, tras sintetizar las características que definen a este tipo de entornos así como sus condiciones perceptivas, propone una metodología constructiva que saca el máximo partido de las mismas de una manera hasta ahora no considerada: la creación del entorno mediante el ensamblaje y repetición (instanciación) de un número finito de patrones repetitivos o módulos. Son múltiples las ventajas aportadas por este sistema modular de instanciación: disminución de las labores de modelado, reducción drástica de la memoria de almacenamiento requerida y de los tiempos de carga, facilitación de las tareas de creación y edición de los escenarios. La segunda fase es la generación geométrica y topológica del entorno. El elevado volumen y heterogeneidad de la información a manejar hace necesario el desarrollo de métodos que automaticen el procesamiento de la misma. La presente Tesis desarrolla un sistema consistente en varios criterios de organización, corrección y almacenamiento de la información de partida. Dicho sistema permite por un lado la construcción fácilmente escalable y editable de entornos que cumplan las normativas circulatorias vigentes y por otro lado garantiza un óptimo flujo de la información entre los diversos subsistemas integrantes de la simulación. Flujo que ha sido plasmado en la elaboración de diversos protocolos de comunicación. La tercera fase es la del posicionamiento 3D de la base de datos visual, su jerarquización y optimización escénica. En esta fase, la presente Tesis ha desarrollado una serie de Algoritmos de Posicionamiento modular que garantizan el correcto acoplamiento de los módulos a lo largo de una serie de líneas directrices. Dichas líneas son creadas a partir de la definición de las trayectorias circulatorias, lo que ha permitido a su vez, la definición por parte de esta Tesis de un sistema de niveles de detalle discretos pseudo-variantes con el punto de vista, que permite optimizar la carga geométrica del escenario, mediante la definición en tiempo de precarga de los posibles niveles de detalle de cada módulo en función de su distancia transversal a la trayectoria. Por otro lado, con el fin de potenciar las ventajas de este sistema de instanciación esta Tesis propone el empleo de una serie de shaders que deforman los módulos en tiempo real, lo que permite disminuir el número de módulos necesarios en tiempo de precarga y aumenta la versatilidad constructiva y realismo de los escenarios. Finalmente, esta Tesis organiza todo el escenario en un grafo de la escena (scene graph) que busca minimizar el recorrido del mismo con el fin de maximizar las velocidades de refresco y facilitar las labores de edición de los escenarios. En este punto, la construcción modular del entorno es fundamental para alcanzar dichos objetivos. Todos los planteamientos teóricos expuestos en esta Tesis se han materializado en las correspondientes aplicaciones informáticas que se han validado como herramientas de desarrollo en la creación de grandes entornos virtuales de simuladores actualmente en funcionamiento, como los de Metro de Madrid de las series 7000, 8000, 3000, 9000 y Citadis y en otros experimentales donde también se han implementado los criterios y resultados perceptivos que optimizan estos simuladores.
Resumo:
Las herramientas de configuración basadas en lenguajes de alto nivel como LabVIEW permiten el desarrollo de sistemas de adquisición de datos basados en hardware reconfigurable FPGA muy complejos en un breve periodo de tiempo. La estandarización del ciclo de diseño hardware/software y la utilización de herramientas como EPICS facilita su integración con la plataforma de adquisición y control ITER CODAC CORE SYSTEM (CCS) basada en Linux. En este proyecto se propondrá una metodología que simplificará el ciclo completo de integración de plataformas novedosas, como cRIO, en las que el funcionamiento del hardware de adquisición puede ser modificado por el usuario para que éste se amolde a sus requisitos específicos. El objetivo principal de este proyecto fin de master es realizar la integración de un sistema cRIO NI9159 y diferentes módulos de E/S analógica y digital en EPICS y en CODAC CORE SYSTEM (CCS). Este último consiste en un conjunto de herramientas software que simplifican la integración de los sistemas de instrumentación y control del experimento ITER. Para cumplir el objetivo se realizarán las siguientes tareas: • Desarrollo de un sistema de adquisición de datos basado en FPGA con la plataforma hardware CompactRIO. En esta tarea se realizará la configuración del sistema y la implementación en LabVIEW para FPGA del hardware necesario para comunicarse con los módulos: NI9205, NI9264, NI9401.NI9477, NI9426, NI9425 y NI9476 • Implementación de un driver software utilizando la metodología de AsynDriver para integración del cRIO con EPICS. Esta tarea requiere definir todos los records necesarios que exige EPICS y crear las interfaces adecuadas que permitirán comunicarse con el hardware. • Implementar la descripción del sistema cRIO y del driver EPICS en el sistema de descripción de plantas de ITER llamado SDD. Esto automatiza la creación de las aplicaciones de EPICS que se denominan IOCs. SUMMARY The configuration tools based in high-level programing languages like LabVIEW allows the development of high complex data acquisition systems based on reconfigurable hardware FPGA in a short time period. The standardization of the hardware/software design cycle and the use of tools like EPICS ease the integration with the data acquisition and control platform of ITER, the CODAC Core System based on Linux. In this project a methodology is proposed in order to simplify the full integration cycle of new platforms like CompactRIO (cRIO), in which the data acquisition functionality can be reconfigured by the user to fits its concrete requirements. The main objective of this MSc final project is to develop the integration of a cRIO NI-9159 and its different analog and digital Input/Output modules with EPICS in a CCS. The CCS consists of a set of software tools that simplifies the integration of instrumentation and control systems in the International Thermonuclear Reactor (ITER) experiment. To achieve such goal the following tasks are carried out: • Development of a DAQ system based on FPGA using the cRIO hardware platform. This task comprehends the configuration of the system and the implementation of the mandatory hardware to communicate to the I/O adapter modules NI9205, NI9264, NI9401, NI9477, NI9426, NI9425 y NI9476 using LabVIEW for FPGA. • Implementation of a software driver using the asynDriver methodology to integrate such cRIO system with EPICS. This task requires the definition of the necessary EPICS records and the creation of the appropriate interfaces that allow the communication with the hardware. • Develop the cRIO system’s description and the EPICS driver in the ITER plant description tool named SDD. This development will automate the creation of EPICS applications, called IOCs.
Resumo:
La investigación de esta tesis se centra en el estudio de técnicas geoestadísticas y su contribución a una mayor caracterización del binomio factores climáticos-rendimiento de un cultivo agrícola. El inexorable vínculo entre la variabilidad climática y la producción agrícola cobra especial relevancia en estudios sobre el cambio climático o en la modelización de cultivos para dar respuesta a escenarios futuros de producción mundial. Es información especialmente valiosa en sistemas operacionales de monitoreo y predicción de rendimientos de cultivos Los cuales son actualmente uno de los pilares operacionales en los que se sustenta la agricultura y seguridad alimentaria mundial; ya que su objetivo final es el de proporcionar información imparcial y fiable para la regularización de mercados. Es en este contexto, donde se quiso dar un enfoque alternativo a estudios, que con distintos planteamientos, analizan la relación inter-anual clima vs producción. Así, se sustituyó la dimensión tiempo por la espacio, re-orientando el análisis estadístico de correlación interanual entre rendimiento y factores climáticos, por el estudio de la correlación inter-regional entre ambas variables. Se utilizó para ello una técnica estadística relativamente nueva y no muy aplicada en investigaciones similares, llamada regresión ponderada geográficamente (GWR, siglas en inglés de “Geographically weighted regression”). Se obtuvieron superficies continuas de las variables climáticas acumuladas en determinados periodos fenológicos, que fueron seleccionados por ser factores clave en el desarrollo vegetativo de un cultivo. Por ello, la primera parte de la tesis, consistió en un análisis exploratorio sobre comparación de Métodos de Interpolación Espacial (MIE). Partiendo de la hipótesis de que existe la variabilidad espacial de la relación entre factores climáticos y rendimiento, el objetivo principal de esta tesis, fue el de establecer en qué medida los MIE y otros métodos geoestadísticos de regresión local, pueden ayudar por un lado, a alcanzar un mayor entendimiento del binomio clima-rendimiento del trigo blando (Triticum aestivum L.) al incorporar en dicha relación el componente espacial; y por otro, a caracterizar la variación de los principales factores climáticos limitantes en el crecimiento del trigo blando, acumulados éstos en cuatro periodos fenológicos. Para lleva a cabo esto, una gran carga operacional en la investigación de la tesis consistió en homogeneizar y hacer los datos fenológicos, climáticos y estadísticas agrícolas comparables tanto a escala espacial como a escala temporal. Para España y los Bálticos se recolectaron y calcularon datos diarios de precipitación, temperatura máxima y mínima, evapotranspiración y radiación solar en las estaciones meteorológicas disponibles. Se dispuso de una serie temporal que coincidía con los mismos años recolectados en las estadísticas agrícolas, es decir, 14 años contados desde 2000 a 2013 (hasta 2011 en los Bálticos). Se superpuso la malla de información fenológica de cuadrícula 25 km con la ubicación de las estaciones meteorológicas con el fin de conocer los valores fenológicos en cada una de las estaciones disponibles. Hecho esto, para cada año de la serie temporal disponible se calcularon los valores climáticos diarios acumulados en cada uno de los cuatro periodos fenológicos seleccionados P1 (ciclo completo), P2 (emergencia-madurez), P3 (floración) y P4 (floraciónmadurez). Se calculó la superficie interpolada por el conjunto de métodos seleccionados en la comparación: técnicas deterministas convencionales, kriging ordinario y cokriging ordinario ponderado por la altitud. Seleccionados los métodos más eficaces, se calculó a nivel de provincias las variables climatológicas interpoladas. Y se realizaron las regresiones locales GWR para cuantificar, explorar y modelar las relaciones espaciales entre el rendimiento del trigo y las variables climáticas acumuladas en los cuatro periodos fenológicos. Al comparar la eficiencia de los MIE no destaca una técnica por encima del resto como la que proporcione el menor error en su predicción. Ahora bien, considerando los tres indicadores de calidad de los MIE estudiados se han identificado los métodos más efectivos. En el caso de la precipitación, es la técnica geoestadística cokriging la más idónea en la mayoría de los casos. De manera unánime, la interpolación determinista en función radial (spline regularizado) fue la técnica que mejor describía la superficie de precipitación acumulada en los cuatro periodos fenológicos. Los resultados son más heterogéneos para la evapotranspiración y radiación. Los métodos idóneos para estas se reparten entre el Inverse Distance Weighting (IDW), IDW ponderado por la altitud y el Ordinary Kriging (OK). También, se identificó que para la mayoría de los casos en que el error del Ordinary CoKriging (COK) era mayor que el del OK su eficacia es comparable a la del OK en términos de error y el requerimiento computacional de este último es mucho menor. Se pudo confirmar que existe la variabilidad espacial inter-regional entre factores climáticos y el rendimiento del trigo blando tanto en España como en los Bálticos. La herramienta estadística GWR fue capaz de reproducir esta variabilidad con un rendimiento lo suficientemente significativo como para considerarla una herramienta válida en futuros estudios. No obstante, se identificaron ciertas limitaciones en la misma respecto a la información que devuelve el programa a nivel local y que no permite desgranar todo el detalle sobre la ejecución del mismo. Los indicadores y periodos fenológicos que mejor pudieron reproducir la variabilidad espacial del rendimiento en España y Bálticos, arrojaron aún, una mayor credibilidad a los resultados obtenidos y a la eficacia del GWR, ya que estaban en línea con el conocimiento agronómico sobre el cultivo del trigo blando en sistemas agrícolas mediterráneos y norteuropeos. Así, en España, el indicador más robusto fue el balance climático hídrico Climatic Water Balance) acumulado éste, durante el periodo de crecimiento (entre la emergencia y madurez). Aunque se identificó la etapa clave de la floración como el periodo en el que las variables climáticas acumuladas proporcionaban un mayor poder explicativo del modelo GWR. Sin embargo, en los Bálticos, países donde el principal factor limitante en su agricultura es el bajo número de días de crecimiento efectivo, el indicador más efectivo fue la radiación acumulada a lo largo de todo el ciclo de crecimiento (entre la emergencia y madurez). Para el trigo en regadío no existe ninguna combinación que pueda explicar más allá del 30% de la variación del rendimiento en España. Poder demostrar que existe un comportamiento heterogéneo en la relación inter-regional entre el rendimiento y principales variables climáticas, podría contribuir a uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan, a día de hoy, los sistemas operacionales de monitoreo y predicción de rendimientos de cultivos, y éste es el de poder reducir la escala espacial de predicción, de un nivel nacional a otro regional. ABSTRACT This thesis explores geostatistical techniques and their contribution to a better characterization of the relationship between climate factors and agricultural crop yields. The crucial link between climate variability and crop production plays a key role in climate change research as well as in crops modelling towards the future global production scenarios. This information is particularly important for monitoring and forecasting operational crop systems. These geostatistical techniques are currently one of the most fundamental operational systems on which global agriculture and food security rely on; with the final aim of providing neutral and reliable information for food market controls, thus avoiding financial speculation of nourishments of primary necessity. Within this context the present thesis aims to provide an alternative approach to the existing body of research examining the relationship between inter-annual climate and production. Therefore, the temporal dimension was replaced for the spatial dimension, re-orienting the statistical analysis of the inter-annual relationship between crops yields and climate factors to an inter-regional correlation between these two variables. Geographically weighted regression, which is a relatively new statistical technique and which has rarely been used in previous research on this topic was used in the current study. Continuous surface values of the climate accumulated variables in specific phenological periods were obtained. These specific periods were selected because they are key factors in the development of vegetative crop. Therefore, the first part of this thesis presents an exploratory analysis regarding the comparability of spatial interpolation methods (SIM) among diverse SIMs and alternative geostatistical methodologies. Given the premise that spatial variability of the relationship between climate factors and crop production exists, the primary aim of this thesis was to examine the extent to which the SIM and other geostatistical methods of local regression (which are integrated tools of the GIS software) are useful in relating crop production and climate variables. The usefulness of these methods was examined in two ways; on one hand the way this information could help to achieve higher production of the white wheat binomial (Triticum aestivum L.) by incorporating the spatial component in the examination of the above-mentioned relationship. On the other hand, the way it helps with the characterization of the key limiting climate factors of soft wheat growth which were analysed in four phenological periods. To achieve this aim, an important operational workload of this thesis consisted in the homogenization and obtention of comparable phenological and climate data, as well as agricultural statistics, which made heavy operational demands. For Spain and the Baltic countries, data on precipitation, maximum and minimum temperature, evapotranspiration and solar radiation from the available meteorological stations were gathered and calculated. A temporal serial approach was taken. These temporal series aligned with the years that agriculture statistics had previously gathered, these being 14 years from 2000 to 2013 (until 2011 for the Baltic countries). This temporal series was mapped with a phenological 25 km grid that had the location of the meteorological stations with the objective of obtaining the phenological values in each of the available stations. Following this procedure, the daily accumulated climate values for each of the four selected phenological periods were calculated; namely P1 (complete cycle), P2 (emergency-maturity), P3 (flowering) and P4 (flowering- maturity). The interpolated surface was then calculated using the set of selected methodologies for the comparison: deterministic conventional techniques, ordinary kriging and ordinary cokriging weighted by height. Once the most effective methods had been selected, the level of the interpolated climate variables was calculated. Local GWR regressions were calculated to quantify, examine and model the spatial relationships between soft wheat production and the accumulated variables in each of the four selected phenological periods. Results from the comparison among the SIMs revealed that no particular technique seems more favourable in terms of accuracy of prediction. However, when the three quality indicators of the compared SIMs are considered, some methodologies appeared to be more efficient than others. Regarding precipitation results, cokriging was the most accurate geostatistical technique for the majority of the cases. Deterministic interpolation in its radial function (controlled spline) was the most accurate technique for describing the accumulated precipitation surface in all phenological periods. However, results are more heterogeneous for the evapotranspiration and radiation methodologies. The most appropriate technique for these forecasts are the Inverse Distance Weighting (IDW), weighted IDW by height and the Ordinary Kriging (OK). Furthermore, it was found that for the majority of the cases where the Ordinary CoKriging (COK) error was larger than that of the OK, its efficacy was comparable to that of the OK in terms of error while the computational demands of the latter was much lower. The existing spatial inter-regional variability between climate factors and soft wheat production was confirmed for both Spain and the Baltic countries. The GWR statistic tool reproduced this variability with an outcome significative enough as to be considered a valid tool for future studies. Nevertheless, this tool also had some limitations with regards to the information delivered by the programme because it did not allow for a detailed break-down of its procedure. The indicators and phenological periods that best reproduced the spatial variability of yields in Spain and the Baltic countries made the results and the efficiency of the GWR statistical tool even more reliable, despite the fact that these were already aligned with the agricultural knowledge about soft wheat crop under mediterranean and northeuropean agricultural systems. Thus, for Spain, the most robust indicator was the Climatic Water Balance outcome accumulated throughout the growing period (between emergency and maturity). Although the flowering period was the phase that best explained the accumulated climate variables in the GWR model. For the Baltic countries where the main limiting agricultural factor is the number of days of effective growth, the most effective indicator was the accumulated radiation throughout the entire growing cycle (between emergency and maturity). For the irrigated soft wheat there was no combination capable of explaining above the 30% of variation of the production in Spain. The fact that the pattern of the inter-regional relationship between the crop production and key climate variables is heterogeneous within a country could contribute to one is one of the greatest challenges that the monitoring and forecasting operational systems for crop production face nowadays. The present findings suggest that the solution may lay in downscaling the spatial target scale from a national to a regional level.