Front spreading in population dynamic models. Theory and application to the Neolithic transition

This thesis presents population dynamics models that can be applied to predict the rate of spread of the Neolithic transition (change from hunter-gathering to farming economics) across the European continent, which took place about 9000 to 5000 years ago. The first models in this thesis provide predictions at a continental scale. We develop population dynamics models with explicit kernels and apply realistic data. We also derive a new time-delayed reaction-diffusion equation which yields speeds about a 10% slower than previous models. We also deal with a regional variability: the slowdown of the Neolithic front when reaching the North of Europe. We develop simple reaction-diffusion models that can predict the measured speeds in terms of the non-homogeneous distribution of pre-Neolithic (Mesolithic) population in Europe, which were present in higher densities at the North of the continent. Such models can explain the observed speeds.

A proposal for the diagnosis of uncertain dynamic systems based on interval models

The performance of a model-based diagnosis system could be affected by several uncertainty sources, such as,model errors,uncertainty in measurements, and disturbances. This uncertainty can be handled by mean of interval models.The aim of this thesis is to propose a methodology for fault detection, isolation and identification based on interval models. The methodology includes some algorithms to obtain in an automatic way the symbolic expression of the residual generators enhancing the structural isolability of the faults, in order to design the fault detection tests. These algorithms are based on the structural model of the system. The stages of fault detection, isolation, and identification are stated as constraint satisfaction problems in continuous domains and solved by means of interval based consistency techniques. The qualitative fault isolation is enhanced by a reasoning in which the signs of the symptoms are derived from analytical redundancy relations or bond graph models of the system. An initial and empirical analysis regarding the differences between interval-based and statistical-based techniques is presented in this thesis. The performance and efficiency of the contributions are illustrated through several application examples, covering different levels of complexity.

Dissolution of Dynamic Electronic Institutions, a first approach: Relevant factors and causes

In the context of the digital business ecosystems, small organizations cooperate between them in order to achieve common goals or offer new services for expanding their markets. There are different approaches for these cooperation models such as virtual enterprises, virtual organizations or dynamic electronic institutions which in their lifecycle have in common a dissolution phase. However this phase has not been studied deeply in the current literature and it lacks formalization. In this paper a first approach for achieving and managing the dissolution phase is proposed, as well as a CBR process in order to support it in a multi-agent system

Probabilistic models to assist maintenance of multiple instruments

The paper discusses maintenance challenges of organisations with a huge number of devices and proposes the use of probabilistic models to assist monitoring and maintenance planning. The proposal assumes connectivity of instruments to report relevant features for monitoring. Also, the existence of enough historical registers with diagnosed breakdowns is required to make probabilistic models reliable and useful for predictive maintenance strategies based on them. Regular Markov models based on estimated failure and repair rates are proposed to calculate the availability of the instruments and Dynamic Bayesian Networks are proposed to model cause-effect relationships to trigger predictive maintenance services based on the influence between observed features and previously documented diagnostics

A dynamic knowledge-based decision support system to handle solids separation problems in activated sludge systems: development and validation

El sistema de fangs activats és el tractament biològic més àmpliament utilitzat arreu del món per la depuració d'aigües residuals. El seu funcionament depèn de la correcta operació tant del reactor biològic com del decantador secundari. Quan la fase de sedimentació no es realitza correctament, la biomassa no decantada s'escapa amb l'efluent causant un impacte sobre el medi receptor. Els problemes de separació de sòlids, són actualment una de les principals causes d'ineficiència en l'operació dels sistemes de fangs activats arreu del món. Inclouen: bulking filamentós, bulking viscós, escumes biològiques, creixement dispers, flòcul pin-point i desnitrificació incontrolada. L'origen dels problemes de separació generalment es troba en un desequilibri entre les principals comunitats de microorganismes implicades en la sedimentació de la biomassa: els bacteris formadors de flòcul i els bacteris filamentosos. Degut a aquest origen microbiològic, la seva identificació i control no és una tasca fàcil pels caps de planta. Els Sistemes de Suport a la Presa de Decisions basats en el coneixement (KBDSS) són un grup d'eines informàtiques caracteritzades per la seva capacitat de representar coneixement heurístic i tractar grans quantitats de dades. L'objectiu de la present tesi és el desenvolupament i validació d'un KBDSS específicament dissenyat per donar suport als caps de planta en el control dels problemes de separació de sòlids d'orígen microbiològic en els sistemes de fangs activats. Per aconseguir aquest objectiu principal, el KBDSS ha de presentar les següents característiques: (1) la implementació del sistema ha de ser viable i realista per garantir el seu correcte funcionament; (2) el raonament del sistema ha de ser dinàmic i evolutiu per adaptar-se a les necessitats del domini al qual es vol aplicar i (3) el raonament del sistema ha de ser intel·ligent. En primer lloc, a fi de garantir la viabilitat del sistema, s'ha realitzat un estudi a petita escala (Catalunya) que ha permès determinar tant les variables més utilitzades per a la diagnosi i monitorització dels problemes i els mètodes de control més viables, com la detecció de les principals limitacions que el sistema hauria de resoldre. Els resultats d'anteriors aplicacions han demostrat que la principal limitació en el desenvolupament de KBDSSs és l'estructura de la base de coneixement (KB), on es representa tot el coneixement adquirit sobre el domini, juntament amb els processos de raonament a seguir. En el nostre cas, tenint en compte la dinàmica del domini, aquestes limitacions es podrien veure incrementades si aquest disseny no fos òptim. En aquest sentit, s'ha proposat el Domino Model com a eina per dissenyar conceptualment el sistema. Finalment, segons el darrer objectiu referent al seguiment d'un raonament intel·ligent, l'ús d'un Sistema Expert (basat en coneixement expert) i l'ús d'un Sistema de Raonament Basat en Casos (basat en l'experiència) han estat integrats com els principals sistemes intel·ligents encarregats de dur a terme el raonament del KBDSS. Als capítols 5 i 6 respectivament, es presenten el desenvolupament del Sistema Expert dinàmic (ES) i del Sistema de Raonament Basat en Casos temporal, anomenat Sistema de Raonament Basat en Episodis (EBRS). A continuació, al capítol 7, es presenten detalls de la implementació del sistema global (KBDSS) en l'entorn G2. Seguidament, al capítol 8, es mostren els resultats obtinguts durant els 11 mesos de validació del sistema, on aspectes com la precisió, capacitat i utilitat del sistema han estat validats tant experimentalment (prèviament a la implementació) com a partir de la seva implementació real a l'EDAR de Girona. Finalment, al capítol 9 s'enumeren les principals conclusions derivades de la present tesi.

Applications of hydrodynamic and water quality models to the Sau and Boadella Reservoirs

Applicaciò d'un model de hydrodinàmica i de qualitat de l'aigua als embassaments de Sau i Boadella

Phytoplankton dynamic in permanent and temporary waters of Empordà Salt marshes (NE Spain)

Se ha estudiado la dinámica del fitoplancton en las lagunas costeras de Aiguamolls de l'Empordà. El fitoplancton esta sujeto principalmente al control "bottom-up", la variabilidad hidrológica y la disponibilidad de nutrientes tienen una mayor influencia en la composición y distribución de tamaños del fitoplancton, que el zooplancton. La concentración de materia orgánica disuelta es el factor ambiental más correlacionado con el crecimiento de la biomasa fitoplanctónica. Dada la proximidad entre las lagunas costeras y el mar, donde la ocurrencia de Proliferaciones de Algas Nocivas es cada vez más frecuente, se realizan un inventario general de las especies más abundantes del fitoplancton y se llevan a cabo análisis extensivos de la toxicidad. La mayoría de especies de dinoflagelados encontradas son potencialmente nocivas. Hay pocas especies en común entre el mar y las lagunas, sin embargo, existen especies productoras de PANs características de los ambientes lagunares.

Application of modal interval analysis to the simulation of the behaviour of dynamic systems with uncertain parameters

Els models matemàtics quantitatius són simplificacions de la realitat i per tant el comportament obtingut per simulació d'aquests models difereix dels reals. L'ús de models quantitatius complexes no és una solució perquè en la majoria dels casos hi ha alguna incertesa en el sistema real que no pot ser representada amb aquests models. Una forma de representar aquesta incertesa és mitjançant models qualitatius o semiqualitatius. Un model d'aquest tipus de fet representa un conjunt de models. La simulació del comportament de models quantitatius genera una trajectòria en el temps per a cada variable de sortida. Aquest no pot ser el resultat de la simulació d'un conjunt de models. Una forma de representar el comportament en aquest cas és mitjançant envolupants. L'envolupant exacta és complete, és a dir, inclou tots els possibles comportaments del model, i correcta, és a dir, tots els punts dins de l'envolupant pertanyen a la sortida de, com a mínim, una instància del model. La generació d'una envolupant així normalment és una tasca molt dura que es pot abordar, per exemple, mitjançant algorismes d'optimització global o comprovació de consistència. Per aquesta raó, en molts casos s'obtenen aproximacions a l'envolupant exacta. Una aproximació completa però no correcta a l'envolupant exacta és una envolupant sobredimensionada, mentre que una envolupant correcta però no completa és subdimensionada. Aquestes propietats s'han estudiat per diferents simuladors per a sistemes incerts.