Caracterización del comportamiento hidráulico y químico del picón como material para la depuración natural del estiércol líquido de rumiantes

[ES] Los efluentes ganaderos constituyen un beneficioso aporte de nutrientes para los cultivos, que es fundamental a la hora de garantizar la sostenibilidad de la gestión de las explotaciones ganaderas, pudiendo ocasionar graves problemas ambientales si se emplean mal. La intensificación agraria ha convertido los efluentes ganaderos de subproducto a residuo. Su tratamiento con materiales locales y tecnologías de baja intensidad es una solución de bajo coste financiero y energético. En el proyecto REAGUA se plantea la posibilidad de utilizar el “picón” (lapilli) como material para el tratamiento del estiércol líquido de rumiantes, para su posterior empleo en el riego enterrado de especies forrajeras y biocombustibles, actuando el suelo como medio de depuración avanzado. Para ello, se diseña un sistema en el que se aporte el efluente con un flujo subsuperficial vertical en un medio no saturado, que circule por tres fases (en serie). Para determinar las condiciones de manejo que optimicen el filtrado se caracterizó el comportamiento hidráulico del picón y su capacidad de eliminar sustancias. Utilizando tres columnas rellenas de picón y un efluente de rumiantes, las reducciones de la DQO, DBO5 y amonio, fósforo y SS superaron el 80, 90% y 95% respectivamente, obteniéndose valores asumibles para inyectarse al riego.

Aportaciones al control inverso con modelo de referencia basado en lógica borrosa, redes neuronales y algoritmos genéticos

Programa de doctorado: Ingeniería de Telecomunicación Avanzada.

System level design space exploration for MPSoC : methods, algorithms and new infrastructure

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A methodological research on software engineering applied to design of smart grids using a complex system approach

[ES] El reto de conseguir una red eléctrica más eficiente pasa por la introducción masiva de energías renovables en la red eléctrica, disminuyendo así las emisiones de CO2. Por ello, se propone no sólo controlar la producción, como se ha hecho hasta ahora, sino que también se propone controlar la demanda. Por ello, en esta investigación se evalúa el uso de la Ingeniería Dirigida por Modelos para gestionar la complejidad en el modelado de redes eléctricas, la Inteligencia de Negocio para analizar la gran cantidad de datos de simulaciones y la Inteligencia Colectiva para optimizar el reparto de energía entre los millones de dispositivos que se encuentran en el lado de la demanda.