Nutrición animal en sistemas tropicales: uso de residuos agrícolas en la producción animal

El aumento mundial en la demanda de alimentos, especialmente proteína, plantea la necesidad de aplicar estrategias más eficientes y sostenibles de alimentación animal. La capacidad de los rumiantes de utilizar eficientemente la fibra hace posible aprovechar subproductos y residuos agrícolas provenientes de cultivos tropicales como la palma aceitera, banano y mango, los cuales también aportan energía y proteína. Al respecto, Cuenca et al. (2015) mencionan que la harina de almendra de palma posee un valor aproximado de 14.8% de proteína cruda y 8.9% de grasa. Por su parte, Silva et al. (2014) reportan que el uso de harina integral de mango reduce las emisiones de gas y aumenta el contenido de grasa en la leche de cabras Saanen, aunque concentraciones crecientes disminuyen linealmente el volumen de producción. En cuanto a la digestibilidad de estos productos, DiLorenzo et al. (datos no publicados) mencionan que la cascara y fruto maduro del banano presentan una alta digestibilidad in vitro de la materia orgánica (90.45%), superior a la de otros productos del banano, kikuyo y palmiste. Un alimento menos tradicional, el ensilado de pez diablo (EPD) fue incluido en diferentes niveles por Tejeda-Arroyo et al. (2015), en dietas de corderos en crecimiento, obteniendo ganancias de peso de 211.5 g/día (18% EPD) y conversión alimenticia de 6.6 y 6.4 kilogramo de alimento por kilogramo de ganancia de peso (27% EPD y 9% EPD). Se requiere avanzar en la investigación del potencial nutritivo de estos y otros alimentos no tradicionales, así como de las técnicas adecuadas para su mejor utilización, almacenamiento y transporte. El uso de estos subproductos podría reducir los costos de producción y contribuir a disminuir el impacto ambiental de las actividades agrícolas y ganaderas.

Validación de la simulación numérica del flujo bifásico hidrodinámico en sistemas de lecho fluido

Este trabajo tiene como objetivo la mejora en la validación de la simulación numérica del flujo bifásico característico del transporte de lecho fluido, mediante la formulación y desarrollo de un modelo numérico combinado Volúmenes Finitos - Elementos Finitos. Para ello se simula numéricamente el flujo de mezcla sólido-gas en una Cámara de Lecho Fluido, bajo implementación en código COMSOL, cuyos resultados son mejores comparativamente a un modelo basado en el método de Elementos Discretos implementado en código abierto MFIX. El problema fundamental de la modelización matemática del fenómeno de lecho fluido es la irregularidad del dominio, el acoplamiento de las variables en espacio y tiempo y, la no linealidad. En esta investigación se reformula apropiadamente las ecuaciones conservativas del fenómeno, tales que permitan obtener un problema variacional equivalente y solucionable numéricamente. Entonces; se define una ecuación de estado en función de la presión hidrodinámica y la fracción volumétrica de sólidos, quedando desacoplado el sistema en tres sub-problemas, garantizando así la existencia de solución del problema general. Una vez aproximados numéricamente ambos modelos, se comparan los resultados de donde se observa que el modelo materia del presente artículo, verifica de forma más eficaz las condiciones de mezcla óptima, reflejada en la calidad del burbujeo y velocidad de mezcla.

Análisis de viajes con la aplicación de teléfonos inteligentes

Se han desarrollado varios modelos prometedores para la captura digital de datos de movilidad, que pueden ser aplicados en la planificación urbana, de transporte y de ordenamiento territorial. Por ello el objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología que recolecte información de movilidad con la cual se generen matrices Origen-Destino (OD) y de tiempos de viajes, además que identifique puntos de interés, modos y rutas frecuentes de viaje mediante el desarrollo e implementación de una aplicación para dispositivos móviles Android. Metodología: Se produjo una aplicación para dispositivos móviles con sistema operativo Android, en base a modelos existentes. Esta aplicación obtuvo datos de movilidad a partir de los sensores de localización incorporados en los móviles (GPS), para su posterior migración a una base de datos en la nube y consiguiente post proceso con herramientas de análisis como KNIME, Python y QuantumGis. La aplicación fue probada por 68 estudiantes voluntarios de la Universidad de Cuenca, durante 14 días del mes de enero de 2016. Resultados: Con la información completa de 44 participantes se obtuvieron matrices OD y de tiempos de viajes para diferentes períodos del día, las cuales permitieron identificar variaciones de interacción entre zonas, variaciones de número y tiempo de viajes. Fueron reconocidos también modos de transporte como caminata, bicicleta y motorizados para una sub muestra (n=6). Se detectaron los POIs Residencia (91%), Trabajo/Estudio (74%) y puntos intermedios (20% del total de POIs) y se logró observar comportamientos de movilidad atípico. Finalmente se compararon las rutas más frecuentadas por los usuarios con las rutas óptimas teóricas calculadas, encontrando que el 63.6% de los usuarios coincidían con el recorrido de estas últimas. Conclusiones: El método planteado presenta coherencia con trabajos previos, mostrando niveles de confianza equiparables. El mayor reto es la implementación masiva del modelo creado para la recolección de datos útiles para planes de movilidad.