Fachada de chapa perforada: análisis de su comportamiento acústico

[ES]Este proyecto tiene como objetivo servir de punto de partida al estudio del comportamiento acústico de las chapas perforadas como solución para el revestimiento de fachadas. Para ello se presentan dos posibles modelos de fachada analizados a través del software SoundFlow que determina su coeficiente de absorción. Con el fin de encontrar la solución más adecuada nos centraremos en las siguientes variables: separación de la chapa a la pared (d), diámetro del agujero de las chapas (Ø), y porcentaje de área perforada de la chapa o porosidad (p). Previamente se estudiarán las principales fuentes de contaminación acústica y su espectro de ruido para determinar la frecuencia en la que deben centrarse nuestros esfuerzos por aumentar el coeficiente de absorción.

Suelo de ocupación magdaleniense en la cueva de Praile Aitz I (Deba, Gipuzkoa): evidencias de arte mobiliar

[ES] La reciente excavación de la cueva de Praile Aitz I (Deba) ha identificado sucesivas breves ocupaciones del Tardiglaciar. Se estudian los materiales arqueológicos más significativos del Magdaleniense Inferior recuperados sobre un suelo preparado con cantitos de caliza. En él se localizaron, además de restos industriales líticos y faunísticos que no trataremos en esta ocasión, las siguientes evidencias: una azagaya, restos de ocre y un interesante lote de colgantes (cuatro cantos rodados perforados y tres incisivos de cabra con doble perforación).

Analysis of multivariate stochastic signals sampled by on-line particle analyzers: Application to the quantitative assessment of occupational exposure to NOAA in multisource industrial scenarios (MSIS)

In multisource industrial scenarios (MSIS) coexist NOAA generating activities with other productive sources of airborne particles, such as parallel processes of manufacturing or electrical and diesel machinery. A distinctive characteristic of MSIS is the spatially complex distribution of aerosol sources, as well as their potential differences in dynamics, due to the feasibility of multi-task configuration at a given time. Thus, the background signal is expected to challenge the aerosol analyzers at a probably wide range of concentrations and size distributions, depending of the multisource configuration at a given time. Monitoring and prediction by using statistical analysis of time series captured by on-line particle analyzers in industrial scenarios, have been proven to be feasible in predicting PNC evolution provided a given quality of net signals (difference between signal at source and background). However the analysis and modelling of non-consistent time series, influenced by low levels of SNR (Signal-Noise Ratio) could build a misleading basis for decision making. In this context, this work explores the use of stochastic models based on ARIMA methodology to monitor and predict exposure values (PNC). The study was carried out in a MSIS where an case study focused on the manufacture of perforated tablets of nano-TiO2 by cold pressing was performed