6 resultados para empirical methods

em Universidad Politécnica de Madrid


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This paper is concerned with the study of the berth system in port terminals. The main objective is to present the management methodologies, which include empirical methods, analytical methods and simulation methods The comparison shows that these three methods are not independent, but they are complementary. Each method has advantages and limitations and these depend on the type of study performed.

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La heterogeneidad del medio geológico introduce en el proyecto de obra subterránea un alto grado de incertidumbre que debe ser debidamente gestionado a fin de reducir los riesgos asociados, que son fundamentalmente de tipo geotécnico. Entre los principales problemas a los que se enfrenta la Mecánica de Rocas moderna en el ámbito de la construcción subterránea, se encuentran la fluencia de roca en túneles (squeezing) y la rotura de pilares de carbón. Es ampliamente conocido que su aparición causa importantes perjuicios en el coste y la seguridad de los proyectos por lo que su estudio, ha estado tradicionalmente vinculado a la predicción de su ocurrencia. Entre las soluciones existentes para la determinación de estos problemas se encuentran las que se basan en métodos analíticos y numéricos. Estas metodologías son capaces de proporcionar un alto nivel de representatividad respecto del comportamiento geotécnico real, sin embargo, su utilización solo es posible cuando se dispone de una suficiente caracterización geotécnica y por tanto de una detallada definición de los parámetros que alimentan los complejos modelos constitutivos y criterios de rotura que los fenómenos estudiados requieren. Como es lógico, este nivel de definición solo es posible cuando se alcanzan etapas avanzadas de proyecto, incluso durante la propia construcción, a fin de calibrar adecuadamente los parámetros introducidos en los modelos, lo que supone una limitación de uso en etapas iniciales, cuando su predicción tiene verdadero sentido. Por su parte, los métodos empíricos permiten proporcionar soluciones a estos complejos problemas de un modo sencillo, con una baja parametrización y, dado su eminente enfoque observacional, de gran fiabilidad cuando se implementan sobre condiciones de contorno similares a las originales. La sencillez y escasez de los parámetros utilizados permiten a estas metodologías ser utilizadas desde las fases preliminares del proyecto, ya que estos constituyen en general, información habitual de fácil y económica adquisición. Este aspecto permite por tanto incorporar la predicción desde el principio del proceso de diseño, anticipando el riesgo en origen. En esta tesis doctoral, se presenta una nueva metodología empírica que sirve para proporcionar predicciones para la ocurrencia de squeezing y el fallo de pilares de carbón basada en una extensa recopilación de información de casos reales de túneles y minas en las que ambos fenómenos fueron evaluados. Esta información, recogida de referencias bibliográficas de prestigio, ha permitido recopilar una de las más extensas bases de datos existentes hasta la fecha relativa a estos fenómenos, lo que supone en sí mismo una importante contribución sobre el estado del arte. Con toda esta información, y con la ayuda de la teoría de clasificadores estadísticos, se ha implementado sobre las bases de datos un clasificador lineal de tipo regresión logística que permite hacer predicciones sobre la ocurrencia de ambos fenómenos en términos de probabilidad, y por tanto ponderar la incertidumbre asociada a la heterogeneidad incorporada por el medio geológico. Este aspecto del desarrollo es el verdadero valor añadido proporcionado por la tesis y la principal ventaja de la solución propuesta respecto de otras metodologías empíricas. Esta capacidad de ponderación probabilística permite al clasificador constituir una solución muy interesante como metodología para la evaluación de riesgo geotécnico y la toma de decisiones. De hecho, y como ejercicio de validación práctica, se ha implementado la solución desarrollada en un modelo coste-beneficio asociado a la optimización del diseño de pilares involucrados en una de mina “virtual” explotada por tajos largos. La capacidad del clasificador para cuantificar la probabilidad de fallo del diseño, junto con una adecuada cuantificación de las consecuencias de ese fallo, ha permitido definir una ley de riesgo que se ha incorporado al balance de costes y beneficios, que es capaz, a partir del redimensionamiento iterativo del sistema de pilares y de la propia configuración de la mina, maximizar el resultado económico del proyecto minero bajo unas condiciones de seguridad aceptables, fijadas de antemano. Geological media variability introduces to the subterranean project a high grade of uncertainty that should be properly managed with the aim to reduce the associated risks, which are mainly geotechnical. Among the major problems facing the modern Rock Mechanics in the field of underground construction are both, the rock squeezing while tunneling and the failure of coal pillars. Given their harmfulness to the cost and safety of the projects, their study has been traditionally linked to the determination of its occurrence. Among the existing solutions for the determination of these problems are those that are based on analytical and numerical methods. Those methodologies allow providing a high level of reliability of the geotechnical behavior, and therefore a detailed definition of the parameters that feed the complex constitutive models and failure criteria that require the studied phenomena. Obviously, this level of definition is only possible when advanced stages of the project are achieved and even during construction in order to properly calibrate the parameters entered in the models, which suppose a limited use in early stages, when the prediction has true sense. Meanwhile, empirical methods provide solutions to these complex problems in a simple way, with low parameterization and, given his observational scope, with highly reliability when implemented on similar conditions to the original context. The simplicity and scarcity of the parameters used allow these methodologies be applied in the early stages of the project, since that information should be commonly easy and cheaply to get. This aspect can therefore incorporate the prediction from the beginning of the design process, anticipating the risk beforehand. This thesis, based on the extensive data collection of case histories of tunnels and underground mines, presents a novel empirical approach used to provide predictions for the occurrence of both, squeezing and coal pillars failures. The information has been collected from prestigious references, providing one of the largest databases to date concerning phenomena, a fact which provides an important contribution to the state of the art. With all this information, and with the aid of the theory of statistical classifiers, it has been implemented on both databases, a type linear logistic regression classifier that allows predictions about the occurrence of these phenomena in terms of probability, and therefore weighting the uncertainty associated with geological variability. This aspect of the development is the real added value provided by the thesis and the main advantage of the proposed solution over other empirical methodologies. This probabilistic weighting capacity, allows being the classifier a very interesting methodology for the evaluation of geotechnical risk and decision making. In fact, in order to provide a practical validation, we have implemented the developed solution within a cost-benefit analysis associated with the optimization of the design of coal pillar systems involved in a "virtual" longwall mine. The ability of the classifier to quantify the probability of failure of the design along with proper quantification of the consequences of that failure, has allowed defining a risk law which is introduced into the cost-benefits model, which is able, from iterative resizing of the pillar system and the configuration of the mine, maximize the economic performance of the mining project under acceptable safety conditions established beforehand.

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This paper provides an overview of an ongoing research project work: “A Polytechnical Bilingual Dictionary of Metaphors: Spanish-English/English-Spanish” done by the UPM consolidated research group “DISCYT” (Estudios Cognitivos del Discurso Científico-Técnico). A detailed explanation of the method adopted to identify key metaphors collected from the different subject areas is included. Drawing from recognized empirical methods (Pragglejaz 2007, Cameron 2007, Steen 2007), the examples have been examined according to the main tenets of conceptual metaphor and conceptual integration theory (Deignan 2005, Gibbs 2008, Lakoff 1993, Lakoff & Johnson 1999, Steen 2007, Fauconnier & Turner 2008). This forthcoming dictionary comprises metaphors of over 10 scientific and technical areas such as Aeronautical engineering, Agronomy, Architecture, Biotechnology, Civil engineering, Geology and Mining, Mechanical engineering, Nanotechnology, Naval and Maritime engineering, Sports and Telecommunications. In this paper, we focus on the study of examples taken from civil engineering, materials engineering and naval engineering. Representative cases are analyzed from several points of view (multimodal metaphor, linguistic information strategies and translation into target language) highlighting cross linguistic variations between Spanish and English.

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We define a capacity reserve model to dimension passenger car service installations according to the demographic distribution of the area to be serviced by using hospital?s emergency room analogies. Usually, service facilities are designed applying empirical methods, but customers arrive under uncertain conditions not included in the original estimations, and there is a gap between customer?s real demand and the service?s capacity. Our research establishes a valid methodology and covers the absence of recent researches and the lack of statistical techniques implementation, integrating demand uncertainty in a unique model built in stages by implementing ARIMA forecasting, queuing theory, and Monte Carlo simulation to optimize the service capacity and occupancy, minimizing the implicit cost of the capacity that must be reserved to service unexpected customers. Our model has proved to be a useful tool for optimal decision making under uncertainty integrating the prediction of the cost implicit in the reserve capacity to serve unexpected demand and defining a set of new process indicators, such us capacity, occupancy, and cost of capacity reserve never studied before. The new indicators are intended to optimize the service operation. This set of new indicators could be implemented in the information systems used in the passenger car services.

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Los tratamientos biopelícula fueron unos de los primeros tratamientos biológicos que se aplicaron en las aguas residuales. Los tratamientos biopelícula presentan importantes ventajas frente a los cultivos en suspensión, sin embargo, el control de los tratamientos biopelícula es complicado y su modelización también. Las bases teóricas del comportamiento de las biopelículas empezaron a desarrollarse fundamentalmente a partir de los años 80. Dado que el proceso es complejo con ecuaciones de difícil resolución, estas conceptualizaciones han sido consideradas durante años como ejercicios matemáticos más que como herramientas de diseño y simulación. Los diseños de los reactores estaban basados en experiencias de plantas piloto o en comportamientos empíricos de determinadas plantas. Las ecuaciones de diseño eran regresiones de los datos empíricos. La aplicabilidad de las ecuaciones se reducía a las condiciones particulares de la planta de la que provenían los datos empíricos. De tal forma que existía una gran variedad y diversidad de ecuaciones empíricas para cada tipo de reactor. La investigación médica durante los años 90 centró su atención en la formación y eliminación de las biopelículas. Gracias al desarrollo de nuevas prácticas de laboratorio que permitían estudiar el interior de las biopelículas y gracias también al aumento de la capacidad de los ordenadores, la simulación del comportamiento de las biopelículas tomó un nuevo impulso en esta década. El desarrollo de un tipo de biopelículas, fangos granulares, en condiciones aerobias realizando simultaneamente procesos de eliminación de nutrientes ha sido recientemente patentado. Esta patente ha recibido numerosos premios y reconocimientos internacionales tales como la Eurpean Invention Award (2012). En 1995 se descubrió que determinadas bacterias podían realizar un nuevo proceso de eliminación de nitrógeno denominado Anammox. Este nuevo tipo de proceso de eliminación de nitrógeno tiene el potencial de ofrecer importantes mejoras en el rendimiento de eliminación y en el consumo de energía. En los últimos 10 años, se han desarrollado una serie de tratamientos denominados “innovadores” de eliminación de nutrientes. Dado que no resulta posible el establecimiento de estas bacterias Anammox en fangos activos convencionales, normalmente se recurre al uso de cultivos biopelícula. La investigación se ha centrado en el desarrollo de estos procesos innovadores en cultivos biopelícula, en particular en los fangos granulares y MBBR e IFAs, con el objeto de establecer las condiciones bajo las cuales estos procesos se pueden desarrollar de forma estable. Muchas empresas y organizaciones buscan una segunda patente. Una cuestión principal en el desarrollo de estos procesos se encuentra la correcta selección de las condiciones ambientales y de operación para que unas bacterias desplacen a otras en el interior de las biopelículas. El diseño de plantas basado en cultivos biopelícula con procesos convencionales se ha realizado normalmente mediante el uso de métodos empíricos y semi-empíricos. Sin embargo, los criterios de selección avanzados aplicados en los Tratamientos Innovadores de Eliminación de Nitrógeno unido a la complejidad de los mecanismos de transporte de sustratos y crecimiento de la biomasa en las biopelículas, hace necesario el uso de herramientas de modelización para poder conclusiones no evidentes. Biofilms were one of the first biological treatments used in the wastewater treatment. Biofilms exhibit important advantages over suspended growth activated sludge. However, controlling biofilms growth is complicated and likewise its simulation. The theoretical underpinnings of biofilms performance began to be developed during 80s. As the equations that govern the growth of biofilms are complex and its resolution is challenging, these conceptualisations have been considered for years as mathematical exercises instead of practical design and simulation tools. The design of biofilm reactors has been based on performance information of pilot plants and specific plants. Most of the times, the designing equations were simple regressions of empirical data. The applicability of these equations were confined to the particular conditions of the plant from where the data came from. Consequently, there were a wide range of design equations for each type of reactor During 90s medical research focused its efforts on how biofilm´s growth with the ultimate goal of avoiding it. Thanks to the development of new laboratory techniques that allowed the study the interior of the biofilms and thanks as well to the development of the computers, simulation of biofilms’ performance had a considerable evolution during this decade. In 1995 it was discovered that certain bacteria can carry out a new sort of nutrient removal process named Anammox. This new type of nutrient removal process potentially can enhance considerably the removal performance and the energy consumption. In the last decade, it has been developed a range of treatments based on the Anammox generally named “Innovative Nutrient Removal Treatments”. As it is not possible to cultivate Anammox bacteria in activated sludge, normally scientists and designers resort to the use of biofilms. A critical issue in the development of these innovative processes is the correct selection of environment and operation conditions so as to certain bacterial population displace to others bacteria within the biofilm. The design of biofilm technology plants is normally based on the use of empirical and semi-empirical methods. However, the advanced control strategies used in the Innovative Nutrient Removal Processes together with the complexity of the mass transfer and biomass growth in biofilms, require the use of modeling tools to be able to set non evident conclusions.

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El objetivo de esta investigación consiste en definir un modelo de reserva de capacidad, por analogías con emergencias hospitalarias, que pueda ser implementado en el sector de servicios. Este está específicamente enfocado a su aplicación en talleres de servicio de automóviles. Nuestra investigación incorpora la incertidumbre de la demanda en un modelo singular diseñado en etapas que agrupa técnicas ARIMA, teoría de colas y simulación Monte Carlo para definir los conceptos de capacidad y ocupación de servicio, que serán utilizados para minimizar el coste implícito de la reserva capacidad necesaria para atender a clientes que carecen de cita previa. Habitualmente, las compañías automovilísticas estiman la capacidad de sus instalaciones de servicio empíricamente, pero los clientes pueden llegar bajo condiciones de incertidumbre que no se tienen en cuenta en dichas estimaciones, por lo que existe una diferencia entre lo que el cliente realmente demanda y la capacidad que ofrece el servicio. Nuestro enfoque define una metodología válida para el sector automovilístico que cubre la ausencia genérica de investigaciones recientes y la habitual falta de aplicación de técnicas estadísticas en el sector. La equivalencia con la gestión de urgencias hospitalarias se ha validado a lo largo de la investigación en la se definen nuevos indicadores de proceso (KPIs) Tal y como hacen los hospitales, aplicamos modelos estocásticos para dimensionar las instalaciones de servicio de acuerdo con la distribución demográfica del área de influencia. El modelo final propuesto integra la predicción del coste implícito en la reserva de capacidad para atender la demanda no prevista. Asimismo, se ha desarrollado un código en Matlab que puede integrarse como un módulo adicional a los sistemas de información (DMS) que se usan actualmente en el sector, con el fin de emplear los nuevos indicadores de proceso definidos en el modelo. Los resultados principales del modelo son nuevos indicadores de servicio, tales como la capacidad, ocupación y coste de reserva de capacidad, que nunca antes han sido objeto de estudio en la industria automovilística, y que están orientados a gestionar la operativa del servicio. ABSTRACT Our aim is to define a Capacity Reserve model to be implemented in the service sector by hospital's emergency room (ER) analogies, with a practical approach to passenger car services. A stochastic model has been implemented using R and a Monte Carlo simulation code written in Matlab and has proved a very useful tool for optimal decision making under uncertainty. The research integrates demand uncertainty in a unique model which is built in stages by implementing ARIMA forecasting, Queuing Theory and a Monte Carlo simulation to define the concepts of service capacity and occupancy, minimizing the implicit cost of the capacity that must be reserved to service unexpected customers. Usually, passenger car companies estimate their service facilities capacity using empirical methods, but customers arrive under uncertain conditions not included in the estimations. Thus, there is a gap between customer’s real demand and the dealer’s capacity. This research sets a valid methodology for the passenger car industry to cover the generic absence of recent researches and the generic lack of statistical techniques implementation. The hospital’s emergency room (ER) equalization has been confirmed to be valid for the passenger car industry and new process indicators have been defined to support the study. As hospitals do, we aim to apply stochastic models to dimension installations according to the demographic distribution of the area to be serviced. The proposed model integrates the prediction of the cost implicit in the reserve capacity to serve unexpected demand. The Matlab code could be implemented as part of the existing information technology systems (ITs) to support the existing service management tools, creating a set of new process indicators. Main model outputs are new indicators, such us Capacity, Occupancy and Cost of Capacity Reserve, never studied in the passenger car service industry before, and intended to manage the service operation.