Analyzing left-truncated right-censored data with uncertain onset time with parametric models

Prevalent sampling is an efficient and focused approach to the study of the natural history of disease. Right-censored time-to-event data observed from prospective prevalent cohort studies are often subject to left-truncated sampling. Left-truncated samples are not randomly selected from the population of interest and have a selection bias. Extensive studies have focused on estimating the unbiased distribution given left-truncated samples. However, in many applications, the exact date of disease onset was not observed. For example, in an HIV infection study, the exact HIV infection time is not observable. However, it is known that the HIV infection date occurred between two observable dates. Meeting these challenges motivated our study. We propose parametric models to estimate the unbiased distribution of left-truncated, right-censored time-to-event data with uncertain onset times. We first consider data from a length-biased sampling, a specific case in left-truncated samplings. Then we extend the proposed method to general left-truncated sampling. With a parametric model, we construct the full likelihood, given a biased sample with unobservable onset of disease. The parameters are estimated through the maximization of the constructed likelihood by adjusting the selection bias and unobservable exact onset. Simulations are conducted to evaluate the finite sample performance of the proposed methods. We apply the proposed method to an HIV infection study, estimating the unbiased survival function and covariance coefficients. ^

Major, trace and rare earth elements and minerals at DSDP Legs 69-70 Holes

We obtained major and trace element data on 113 samples from basalts drilled during DSDP Legs 69 and 70 in the Costa Rica Rift area. The majority have major and trace element characteristics typical of ocean-ridge tholeiities. Most of the basalts are relatively MgO rich (MgO > 8 wt.%) and have Mg values (MgO/MgO + 0.85FeO x 100) of about 53, characteristics that clearly indicate that the various magmas underwent only a small amount of crystal fractionation before being erupted onto the seafloor. According to their normative mineralogies, the rocks are olivine tholeiites. A few samples plot close to the diopside-hypersthene join of the projected basalt tetrahedron. Except for basalts from two thin intervals in Hole 504B, which differ significantly from all the other basalts of the hole, practically no chemical downhole variation could be established. In the two exceptional intervals, both TiO2 and P2O5 contents are markedly enriched among the major oxides. The trace elements in these intervals are distinguished by relatively high contents of magmatophile elements and have flat to enriched chondrite-normalized distribution patterns of light rare earth elements (LREE). Most of the rocks outside these intervals are strongly depleted in large-ionlithophile (LIL) elements and LREE. We offer no satisfactory hypothesis for the origin of these basalts at this time. They might have originated within pockets of mantle materials that were more primitive than the LIL-element-depleted magmas that were the source of the other basalts. A significant change with depth in the type of alteration occurs in the 561 meters of basalt cored in Hole 504B. According to the behavior of such alteration-sensitive species as K2O, H2O-, CO2, S, Tl, and the iron oxidation ratio, the alteration is oxidative in the upper part and nonoxidative or even reducing in the lower part. The oxidative alteration may have resulted from low temperature basalt/seawater interaction, whereas hydrothermal solutions may be responsible for the nonoxidative alteration.

Surface time series of nitrate, silicate and chlorophyll a (1999-2011) and CTD profiles (1999) at the PhytoCly station, Bay of Calvi, Corsica, Mediterranean Sea

This work is based on a long time series of data collected in the well-preserved Bay of Calvi (Corsica island, Ligurian Sea, NW Mediterranean) between 1979 and 2011, which include physical characteristics (31 years), chlorophyll a (chl a, 15 years), and inorganic nutrients (13 years). Because samples were collected at relatively high frequencies, which ranged from daily to biweekly during the winter-spring period, it was possible to (1) evidence the key role of two interacting physical variables, i.e. water temperature and wind intensity, on nutrient replenishment and phytoplankton dynamics during the winter-spring period, (2) determine critical values of physical factors that explained interannual variability in the replenishment of surface nutrients and the winter-spring phytoplankton bloom, and (3) identify previously unrecognized characteristics of the planktonic ecosystem. Over the >30 year observation period, the main driver of nutrient replenishment and phytoplankton (chl a) development was the number of wind events (mean daily wind speed >5 m s-1) during the cold-water period (subsurface water <13.5°C). According to winter intensity, there were strong differences in both the duration and intensity of nutrient fertilization and phytoplankton blooms (chl a). The trophic character of the Bay of Calvi changed according to years, and ranged from very oligotrophic (i.e. subtropical regime, characterized by low seasonal variability) to mesotrophic (i.e. temperate regime, with a well-marked increase in nutrient concentrations and chl a during the winter-spring period) during mild and moderate winters, respectively. A third regime occurred during severe winters characterized by specific wind conditions (i.e. high frequency of northeasterly winds), when Mediterranean "high nutrient - low chlorophyll" conditions occurred as a result of enhanced crossshore exchanges and associated offshore export of the nutrient-rich water. There was no long-term trend (e.g. climatic) in either nutrient replenishment or the winter-spring phytoplankton bloom between 1979 and 2011, but both nutrients and chl a reflected interannual and decadal changes in winter intensity.

(Table 2) Concentrations of natural radioactive elements in Black Sea sediments from DSDP Hole 42-381

A description is given of a gamma-ray spectrometer complex consisting of four interchangeable, low-background NaI(Tl) crystals that operate simultaneously. The system is used in determination of concentrations of natural radioactive elements and sedimentation rates of bottom sediments by the ionium method. Three detector sizes are used, depending on amount of material available: 80x80; 100x100, and 150x150. The system is operated clockwise and data are brought out on a punch tape; results are computer-processed. Examples are shown of the complex use in determining sedimentation rates of bottom sediments in the Southeast Pacific and concentrations of natural radioactive elements in DSDP Hole 381.

Segmentación de Secuencias de Vídeo: análisis y desarrollo de estrategias para la detección de cambios de toma y para la detección de objetos móviles

The important technological advances experienced along the last years have resulted in an important demand for new and efficient computer vision applications. On the one hand, the increasing use of video editing software has given rise to a necessity for faster and more efficient editing tools that, in a first step, perform a temporal segmentation in shots. On the other hand, the number of electronic devices with integrated cameras has grown enormously. These devices require new, fast, and efficient computer vision applications that include moving object detection strategies. In this dissertation, we propose a temporal segmentation strategy and several moving object detection strategies, which are suitable for the last generation of computer vision applications requiring both low computational cost and high quality results. First, a novel real-time high-quality shot detection strategy is proposed. While abrupt transitions are detected through a very fast pixel-based analysis, gradual transitions are obtained from an efficient edge-based analysis. Both analyses are reinforced with a motion analysis that allows to detect and discard false detections. This analysis is carried out exclusively over a reduced amount of candidate transitions, thus maintaining the computational requirements. On the other hand, a moving object detection strategy, which is based on the popular Mixture of Gaussians method, is proposed. This strategy, taking into account the recent history of each image pixel, adapts dynamically the amount of Gaussians that are required to model its variations. As a result, we improve significantly the computational efficiency with respect to other similar methods and, additionally, we reduce the influence of the used parameters in the results. Alternatively, in order to improve the quality of the results in complex scenarios containing dynamic backgrounds, we propose different non-parametric based moving object detection strategies that model both background and foreground. To obtain high quality results regardless of the characteristics of the analyzed sequence we dynamically estimate the most adequate bandwidth matrices for the kernels that are used in the background and foreground modeling. Moreover, the application of a particle filter allows to update the spatial information and provides a priori knowledge about the areas to analyze in the following images, enabling an important reduction in the computational requirements and improving the segmentation results. Additionally, we propose the use of an innovative combination of chromaticity and gradients that allows to reduce the influence of shadows and reflects in the detections.

Detección de patrones y anomalías espectrales del terreno mediante espectrometría de imagen de alta resolución : reconocimiento, optimización y evaluación multiescenario

El objeto de esta Tesis doctoral es el desarrollo de una metodologia para la deteccion automatica de anomalias a partir de datos hiperespectrales o espectrometria de imagen, y su cartografiado bajo diferentes condiciones tipologicas de superficie y terreno. La tecnologia hiperespectral o espectrometria de imagen ofrece la posibilidad potencial de caracterizar con precision el estado de los materiales que conforman las diversas superficies en base a su respuesta espectral. Este estado suele ser variable, mientras que las observaciones se producen en un numero limitado y para determinadas condiciones de iluminacion. Al aumentar el numero de bandas espectrales aumenta tambien el numero de muestras necesarias para definir espectralmente las clases en lo que se conoce como Maldicion de la Dimensionalidad o Efecto Hughes (Bellman, 1957), muestras habitualmente no disponibles y costosas de obtener, no hay mas que pensar en lo que ello implica en la Exploracion Planetaria. Bajo la definicion de anomalia en su sentido espectral como la respuesta significativamente diferente de un pixel de imagen respecto de su entorno, el objeto central abordado en la Tesis estriba primero en como reducir la dimensionalidad de la informacion en los datos hiperespectrales, discriminando la mas significativa para la deteccion de respuestas anomalas, y segundo, en establecer la relacion entre anomalias espectrales detectadas y lo que hemos denominado anomalias informacionales, es decir, anomalias que aportan algun tipo de informacion real de las superficies o materiales que las producen. En la deteccion de respuestas anomalas se asume un no conocimiento previo de los objetivos, de tal manera que los pixeles se separan automaticamente en funcion de su informacion espectral significativamente diferenciada respecto de un fondo que se estima, bien de manera global para toda la escena, bien localmente por segmentacion de la imagen. La metodologia desarrollada se ha centrado en la implicacion de la definicion estadistica del fondo espectral, proponiendo un nuevo enfoque que permite discriminar anomalias respecto fondos segmentados en diferentes grupos de longitudes de onda del espectro, explotando la potencialidad de separacion entre el espectro electromagnetico reflectivo y emisivo. Se ha estudiado la eficiencia de los principales algoritmos de deteccion de anomalias, contrastando los resultados del algoritmo RX (Reed and Xiaoli, 1990) adoptado como estandar por la comunidad cientifica, con el metodo UTD (Uniform Targets Detector), su variante RXD-UTD, metodos basados en subespacios SSRX (Subspace RX) y metodo basados en proyecciones de subespacios de imagen, como OSPRX (Orthogonal Subspace Projection RX) y PP (Projection Pursuit). Se ha desarrollado un nuevo metodo, evaluado y contrastado por los anteriores, que supone una variacion de PP y describe el fondo espectral mediante el analisis discriminante de bandas del espectro electromagnetico, separando las anomalias con el algortimo denominado Detector de Anomalias de Fondo Termico o DAFT aplicable a sensores que registran datos en el espectro emisivo. Se han evaluado los diferentes metodos de deteccion de anomalias en rangos del espectro electromagnetico del visible e infrarrojo cercano (Visible and Near Infrared-VNIR), infrarrojo de onda corta (Short Wavelenght Infrared-SWIR), infrarrojo medio (Meadle Infrared-MIR) e infrarrojo termico (Thermal Infrared-TIR). La respuesta de las superficies en las distintas longitudes de onda del espectro electromagnetico junto con su entorno, influyen en el tipo y frecuencia de las anomalias espectrales que puedan provocar. Es por ello que se han utilizado en la investigacion cubos de datos hiperepectrales procedentes de los sensores aeroportados cuya estrategia y diseno en la construccion espectrometrica de la imagen difiere. Se han evaluado conjuntos de datos de test de los sensores AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) y MASTER (MODIS/ASTER Simulator). Se han disenado experimentos sobre ambitos naturales, urbanos y semiurbanos de diferente complejidad. Se ha evaluado el comportamiento de los diferentes detectores de anomalias a traves de 23 tests correspondientes a 15 areas de estudio agrupados en 6 espacios o escenarios: Urbano - E1, Semiurbano/Industrial/Periferia Urbana - E2, Forestal - E3, Agricola - E4, Geologico/Volcanico - E5 y Otros Espacios Agua, Nubes y Sombras - E6. El tipo de sensores evaluados se caracteriza por registrar imagenes en un amplio rango de bandas, estrechas y contiguas, del espectro electromagnetico. La Tesis se ha centrado en el desarrollo de tecnicas que permiten separar y extraer automaticamente pixeles o grupos de pixeles cuya firma espectral difiere de manera discriminante de las que tiene alrededor, adoptando para ello como espacio muestral parte o el conjunto de las bandas espectrales en las que ha registrado radiancia el sensor hiperespectral. Un factor a tener en cuenta en la investigacion ha sido el propio instrumento de medida, es decir, la caracterizacion de los distintos subsistemas, sensores imagen y auxiliares, que intervienen en el proceso. Para poder emplear cuantitativamente los datos medidos ha sido necesario definir las relaciones espaciales y espectrales del sensor con la superficie observada y las potenciales anomalias y patrones objetivos de deteccion. Se ha analizado la repercusion que en la deteccion de anomalias tiene el tipo de sensor, tanto en su configuracion espectral como en las estrategias de diseno a la hora de registrar la radiacion prodecente de las superficies, siendo los dos tipos principales de sensores estudiados los barredores o escaneres de espejo giratorio (whiskbroom) y los barredores o escaneres de empuje (pushbroom). Se han definido distintos escenarios en la investigacion, lo que ha permitido abarcar una amplia variabilidad de entornos geomorfologicos y de tipos de coberturas, en ambientes mediterraneos, de latitudes medias y tropicales. En resumen, esta Tesis presenta una tecnica de deteccion de anomalias para datos hiperespectrales denominada DAFT en su variante de PP, basada en una reduccion de la dimensionalidad proyectando el fondo en un rango de longitudes de onda del espectro termico distinto de la proyeccion de las anomalias u objetivos sin firma espectral conocida. La metodologia propuesta ha sido probada con imagenes hiperespectrales reales de diferentes sensores y en diferentes escenarios o espacios, por lo tanto de diferente fondo espectral tambien, donde los resultados muestran los beneficios de la aproximacion en la deteccion de una gran variedad de objetos cuyas firmas espectrales tienen suficiente desviacion respecto del fondo. La tecnica resulta ser automatica en el sentido de que no hay necesidad de ajuste de parametros, dando resultados significativos en todos los casos. Incluso los objetos de tamano subpixel, que no pueden distinguirse a simple vista por el ojo humano en la imagen original, pueden ser detectados como anomalias. Ademas, se realiza una comparacion entre el enfoque propuesto, la popular tecnica RX y otros detectores tanto en su modalidad global como local. El metodo propuesto supera a los demas en determinados escenarios, demostrando su capacidad para reducir la proporcion de falsas alarmas. Los resultados del algoritmo automatico DAFT desarrollado, han demostrado la mejora en la definicion cualitativa de las anomalias espectrales que identifican a entidades diferentes en o bajo superficie, reemplazando para ello el modelo clasico de distribucion normal con un metodo robusto que contempla distintas alternativas desde el momento mismo de la adquisicion del dato hiperespectral. Para su consecucion ha sido necesario analizar la relacion entre parametros biofisicos, como la reflectancia y la emisividad de los materiales, y la distribucion espacial de entidades detectadas respecto de su entorno. Por ultimo, el algoritmo DAFT ha sido elegido como el mas adecuado para sensores que adquieren datos en el TIR, ya que presenta el mejor acuerdo con los datos de referencia, demostrando una gran eficacia computacional que facilita su implementacion en un sistema de cartografia que proyecte de forma automatica en un marco geografico de referencia las anomalias detectadas, lo que confirma un significativo avance hacia un sistema en lo que se denomina cartografia en tiempo real. The aim of this Thesis is to develop a specific methodology in order to be applied in automatic detection anomalies processes using hyperspectral data also called hyperspectral scenes, and to improve the classification processes. Several scenarios, areas and their relationship with surfaces and objects have been tested. The spectral characteristics of reflectance parameter and emissivity in the pattern recognition of urban materials in several hyperspectral scenes have also been tested. Spectral ranges of the visible-near infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) from hyperspectral data cubes of AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) and MASTER (MODIS/ASTER Simulator) have been used in this research. It is assumed that there is not prior knowledge of the targets in anomaly detection. Thus, the pixels are automatically separated according to their spectral information, significantly differentiated with respect to a background, either globally for the full scene, or locally by the image segmentation. Several experiments on different scenarios have been designed, analyzing the behavior of the standard RX anomaly detector and different methods based on subspace, image projection and segmentation-based anomaly detection methods. Results and their consequences in unsupervised classification processes are discussed. Detection of spectral anomalies aims at extracting automatically pixels that show significant responses in relation of their surroundings. This Thesis deals with the unsupervised technique of target detection, also called anomaly detection. Since this technique assumes no prior knowledge about the target or the statistical characteristics of the data, the only available option is to look for objects that are differentiated from the background. Several methods have been developed in the last decades, allowing a better understanding of the relationships between the image dimensionality and the optimization of search procedures as well as the subpixel differentiation of the spectral mixture and its implications in anomalous responses. In other sense, image spectrometry has proven to be efficient in the characterization of materials, based on statistical methods using a specific reflection and absorption bands. Spectral configurations in the VNIR, SWIR and TIR have been successfully used for mapping materials in different urban scenarios. There has been an increasing interest in the use of high resolution data (both spatial and spectral) to detect small objects and to discriminate surfaces in areas with urban complexity. This has come to be known as target detection which can be either supervised or unsupervised. In supervised target detection, algorithms lean on prior knowledge, such as the spectral signature. The detection process for matching signatures is not straightforward due to the complications of converting data airborne sensor with material spectra in the ground. This could be further complicated by the large number of possible objects of interest, as well as uncertainty as to the reflectance or emissivity of these objects and surfaces. An important objective in this research is to establish relationships that allow linking spectral anomalies with what can be called informational anomalies and, therefore, identify information related to anomalous responses in some places rather than simply spotting differences from the background. The development in recent years of new hyperspectral sensors and techniques, widen the possibilities for applications in remote sensing of the Earth. Remote sensing systems measure and record electromagnetic disturbances that the surveyed objects induce in their surroundings, by means of different sensors mounted on airborne or space platforms. Map updating is important for management and decisions making people, because of the fast changes that usually happen in natural, urban and semi urban areas. It is necessary to optimize the methodology for obtaining the best from remote sensing techniques from hyperspectral data. The first problem with hyperspectral data is to reduce the dimensionality, keeping the maximum amount of information. Hyperspectral sensors augment considerably the amount of information, this allows us to obtain a better precision on the separation of material but at the same time it is necessary to calculate a bigger number of parameters, and the precision lowers with the increase in the number of bands. This is known as the Hughes effects (Bellman, 1957) . Hyperspectral imagery allows us to discriminate between a huge number of different materials however some land and urban covers are made up with similar material and respond similarly which produces confusion in the classification. The training and the algorithm used for mapping are also important for the final result and some properties of thermal spectrum for detecting land cover will be studied. In summary, this Thesis presents a new technique for anomaly detection in hyperspectral data called DAFT, as a PP's variant, based on dimensionality reduction by projecting anomalies or targets with unknown spectral signature to the background, in a range thermal spectrum wavelengths. The proposed methodology has been tested with hyperspectral images from different imaging spectrometers corresponding to several places or scenarios, therefore with different spectral background. The results show the benefits of the approach to the detection of a variety of targets whose spectral signatures have sufficient deviation in relation to the background. DAFT is an automated technique in the sense that there is not necessary to adjust parameters, providing significant results in all cases. Subpixel anomalies which cannot be distinguished by the human eye, on the original image, however can be detected as outliers due to the projection of the VNIR end members with a very strong thermal contrast. Furthermore, a comparison between the proposed approach and the well-known RX detector is performed at both modes, global and local. The proposed method outperforms the existents in particular scenarios, demonstrating its performance to reduce the probability of false alarms. The results of the automatic algorithm DAFT have demonstrated improvement in the qualitative definition of the spectral anomalies by replacing the classical model by the normal distribution with a robust method. For their achievement has been necessary to analyze the relationship between biophysical parameters such as reflectance and emissivity, and the spatial distribution of detected entities with respect to their environment, as for example some buried or semi-buried materials, or building covers of asbestos, cellular polycarbonate-PVC or metal composites. Finally, the DAFT method has been chosen as the most suitable for anomaly detection using imaging spectrometers that acquire them in the thermal infrared spectrum, since it presents the best results in comparison with the reference data, demonstrating great computational efficiency that facilitates its implementation in a mapping system towards, what is called, Real-Time Mapping.

Moving object detection strategy for augmented-reality applications in a GPGPU by using CUDA

A spatial-color-based non-parametric background-foreground modeling strategy in a GPGPU by using CUDA is proposed. This strategy is suitable for augmented-reality applications, providing real-time high-quality results in a great variety of scenarios.

A Knowledge Model for Automatic Configuration of Traffic Messages

This paper describes a knowledge model for a configuration problem in the do-main of traffic control. The goal of this model is to help traffic engineers in the dynamic selection of a set of messages to be presented to drivers on variable message signals. This selection is done in a real-time context using data recorded by traffic detectors on motorways. The system follows an advanced knowledge-based solution that implements two abstract problem solving methods according to a model-based approach recently proposed in the knowledge engineering field. Finally, the paper presents a discussion about the advantages and drawbacks found for this problem as a consequence of the applied knowledge modeling ap-proach.

Metodología de Ejecución y Explotación de los Ensayos en Vuelo de Flameo

El flameo o flutter es un fenómeno vibratorio debido a la interacción de fuerzas inerciales, elásticas y aerodinámicas. Consiste en un intercambio de energía, que se puede observar en el cambio de amortiguamientos, entre dos o más modos estructurales, denominados modos críticos, cuyas frecuencias tienden a acercarse (coalescencia de frecuencias). Los ensayos en vuelo de flameo suponen un gran riesgo debido a la posibilidad de una perdida brusca de estabilidad aeroelástica (flameo explosivo) con la posibilidad de destrucción de la aeronave. Además existen otros fenómenos asociados que pueden aparecer como el LCO (Limit Cycle Oscillation) y la interacción con los mandos de vuelo. Debido a esto, se deben llevar a cabo análisis exhaustivos, que incluyen GVT (vibraciones en tierra), antes de comenzar los ensayos en vuelo, y estos últimos deben ser ejecutados con robustos procedimientos. El objetivo de los ensayos es delimitar la frontera de estabilidad sin llegar a ella, manteniéndose siempre dentro de la envolvente estable de vuelo. Para lograrlo se necesitan métodos de predicción, siendo el “Flutter Margin”, el más utilizado. Para saber cuánta estabilidad aeroelástica tiene el avión y lo lejos que está de la frontera de estabilidad (a través de métodos de predicción) los parámetros modales, en particular la frecuencia y el amortiguamiento, son de vital importancia. El ensayo en vuelo consiste en la excitación de la estructura a diferentes condiciones de vuelo, la medición de la respuesta y su análisis para obtener los dos parámetros mencionados. Un gran esfuerzo se dedica al análisis en tiempo real de las señales como un medio de reducir el riesgo de este tipo de ensayos. Existen numerosos métodos de Análisis Modal, pero pocos capaces de analizar las señales procedentes de los ensayos de flameo, debido a sus especiales características. Un método novedoso, basado en la Descomposición por Valores Singulares (SVD) y la factorización QR, ha sido desarrollado y aplicado al análisis de señales procedentes de vuelos de flameo del F-18. El método es capaz de identificar frecuencia y amortiguamiento de los modos críticos. El algoritmo se basa en la capacidad del SVD para el análisis, modelización y predicción de series de datos con características periódicas y en su capacidad de identificar el rango de una matriz, así como en la aptitud del QR para seleccionar la mejor base vectorial entre un conjunto de vectores para representar el campo vectorial que forman. El análisis de señales de flameo simuladas y reales demuestra, bajo ciertas condiciones, la efectividad, robustez, resistencia al ruido y capacidad de automatización del método propuesto. ABSTRACT Flutter involves the interaction between inertial, elastic and aerodynamic forces. It consists on an exchange of energy, identified by change in damping, between two or more structural modes, named critical modes, whose frequencies tend to get closer to each other (frequency coalescence). Flight flutter testing involves high risk because of the possibility of an abrupt lost in aeroelastic stability (hard flutter) that may lead to aircraft destruction. Moreover associated phenomena may happen during the flight as LCO (Limit Cycle Oscillation) and coupling with flight controls. Because of that, intensive analyses, including GVT (Ground Vibration Test), have to be performed before beginning the flights test and during them consistent procedures have to be followed. The test objective is to identify the stability border, maintaining the aircraft always inside the stable domain. To achieve that flutter speed prediction methods have to be used, the most employed being the “Flutter Margin”. In order to know how much aeroelastic stability remains and how far the aircraft is from the stability border (using the prediction methods), modal parameters, in particular frequency and damping are paramount. So flight test consists in exciting the structure at various flight conditions, measuring the response and identifying in real-time these two parameters. A great deal of effort is being devoted to real-time flight data analysis as an effective way to reduce the risk. Numerous Modal Analysis algorithms are available, but very few are suitable to analyze signals coming from flutter testing due to their special features. A new method, based on Singular Value Decomposition (SVD) and QR factorization, has been developed and applied to the analysis of F-18 flutter flight-test data. The method is capable of identifying the frequency and damping of the critical aircraft modes. The algorithm relies on the capability of SVD for the analysis, modelling and prediction of data series with periodic features and also on its power to identify matrix rank as well as QR competence for selecting the best basis among a set of vectors in order to represent a given vector space of such a set. The analysis of simulated and real flutter flight test data demonstrates, under specific conditions, the effectiveness, robustness, noise-immunity and the capability for automation of the method proposed.

Modelización e integración de sistemas de adquisición de datos inteligentes en sistemas de instrumentación para dispositivos de fusión

La obtención de energía a partir de la fusión nuclear por confinamiento magnético del plasma, es uno de los principales objetivos dentro de la comunidad científica dedicada a la energía nuclear. Desde la construcción del primer dispositivo de fusión, hasta la actualidad, se han llevado a cabo multitud de experimentos, que hoy en día, gran parte de ellos dan soporte al proyecto International Thermonuclear Experimental Reactor (ITER). El principal problema al que se enfrenta ITER, se basa en la monitorización y el control del plasma. Gracias a las nuevas tecnologías, los sistemas de instrumentación y control permiten acercarse más a la solución del problema, pero a su vez, es más complicado estandarizar los sistemas de adquisición de datos que se usan, no solo en ITER, sino en otros proyectos de igual complejidad. Desarrollar nuevas implementaciones hardware y software bajo los requisitos de los diagnósticos definidos por los científicos, supone una gran inversión de tiempo, retrasando la ejecución de nuevos experimentos. Por ello, la solución que plantea esta tesis, consiste en la definición de una metodología de diseño que permite implementar sistemas de adquisición de datos inteligentes y su fácil integración en entornos de fusión para la implementación de diagnósticos. Esta metodología requiere del uso de los dispositivos Reconfigurable Input/Output (RIO) y Flexible RIO (FlexRIO), que son sistemas embebidos basados en tecnología Field-Programmable Gate Array (FPGA). Para completar la metodología de diseño, estos dispositivos van a ser soportados por un software basado en EPICS Device Support utilizando la tecnología EPICS software asynDriver. Esta metodología se ha evaluado implementando prototipos para los controladores rápidos de planta de ITER, tanto para casos prácticos de ámbito general como adquisición de datos e imágenes, como para casos concretos como el diagnóstico del fission chamber, implementando pre-procesado en tiempo real. Además de casos prácticos, esta metodología se ha utilizado para implementar casos reales, como el Ion Source Hydrogen Positive (ISHP), desarrollada por el European Spallation Source (ESS Bilbao) y la Universidad del País Vasco. Finalmente, atendiendo a las necesidades que los experimentos en los entornos de fusión requieren, se ha diseñado un mecanismo mediante el cual los sistemas de adquisición de datos, que pueden ser implementados mediante la metodología de diseño propuesta, pueden integrar un reloj hardware capaz de sincronizarse con el protocolo IEEE1588-V2, permitiendo a estos, obtener los TimeStamps de las muestras adquiridas con una exactitud y precisión de decenas de nanosegundos y realizar streaming de datos con TimeStamps. ABSTRACT Fusion energy reaching by means of nuclear fusion plasma confinement is one of the main goals inside nuclear energy scientific community. Since the first fusion device was built, many experiments have been carried out and now, most of them give support to the International Thermonuclear Experimental Reactor (ITER) project. The main difficulty that ITER has to overcome is the plasma monitoring and control. Due to new technologies, the instrumentation and control systems allow an approaching to the solution, but in turn, the standardization of the used data acquisition systems, not only in ITER but also in other similar projects, is more complex. To develop new hardware and software implementations under scientific diagnostics requirements, entail time costs, delaying new experiments execution. Thus, this thesis presents a solution that consists in a design methodology definition, that permits the implementation of intelligent data acquisition systems and their easy integration into fusion environments for diagnostic purposes. This methodology requires the use of Reconfigurable Input/Output (RIO) and Flexible RIO (FlexRIO) devices, based on Field-Programmable Gate Array (FPGA) embedded technology. In order to complete the design methodology, these devices are going to be supported by an EPICS Device Support software, using asynDriver technology. This methodology has been evaluated implementing ITER PXIe fast controllers prototypes, as well as data and image acquisition, so as for concrete solutions like the fission chamber diagnostic use case, using real time preprocessing. Besides of these prototypes solutions, this methodology has been applied for the implementation of real experiments like the Ion Source Hydrogen Positive (ISHP), developed by the European Spallation Source and the Basque country University. Finally, a hardware mechanism has been designed to integrate a hardware clock into RIO/FlexRIO devices, to get synchronization with the IEEE1588-V2 precision time protocol. This implementation permits to data acquisition systems implemented under the defined methodology, to timestamp all data acquired with nanoseconds accuracy, permitting high throughput timestamped data streaming.

Time-resolved evolution of coherent structures in turbulent channels

El objetivo de esta tesis es estudiar la dinámica de la capa logarítmica de flujos turbulentos de pared. En concreto, proponemos un nuevo modelo estructural utilizando diferentes tipos de estructuras coherentes: sweeps, eyecciones, grupos de vorticidad y streaks. La herramienta utilizada es la simulación numérica directa de canales turbulentos. Desde los primeros trabajos de Theodorsen (1952), las estructuras coherentes han jugado un papel fundamental para entender la organización y dinámica de los flujos turbulentos. A día de hoy, datos procedentes de simulaciones numéricas directas obtenidas en instantes no contiguos permiten estudiar las propiedades fundamentales de las estructuras coherentes tridimensionales desde un punto de vista estadístico. Sin embargo, la dinámica no puede ser entendida en detalle utilizando sólo instantes aislados en el tiempo, sino que es necesario seguir de forma continua las estructuras. Aunque existen algunos estudios sobre la evolución temporal de las estructuras más pequeñas a números de Reynolds moderados, por ejemplo Robinson (1991), todavía no se ha realizado un estudio completo a altos números de Reynolds y para todas las escalas presentes de la capa logarítmica. El objetivo de esta tesis es llevar a cabo dicho análisis. Los problemas más interesantes los encontramos en la región logarítmica, donde residen las cascadas de vorticidad, energía y momento. Existen varios modelos que intentan explicar la organización de los flujos turbulentos en dicha región. Uno de los más extendidos fue propuesto por Adrian et al. (2000) a través de observaciones experimentales y considerando como elemento fundamental paquetes de vórtices con forma de horquilla que actúan de forma cooperativa para generar rampas de bajo momento. Un modelo alternativo fué ideado por del Álamo & Jiménez (2006) utilizando datos numéricos. Basado también en grupos de vorticidad, planteaba un escenario mucho más desorganizado y con estructuras sin forma de horquilla. Aunque los dos modelos son cinemáticamente similares, no lo son desde el punto de vista dinámico, en concreto en lo que se refiere a la importancia que juega la pared en la creación y vida de las estructuras. Otro punto importante aún sin resolver se refiere al modelo de cascada turbulenta propuesto por Kolmogorov (1941b), y su relación con estructuras coherentes medibles en el flujo. Para dar respuesta a las preguntas anteriores, hemos desarrollado un nuevo método que permite seguir estructuras coherentes en el tiempo y lo hemos aplicado a simulaciones numéricas de canales turbulentos con números de Reynolds lo suficientemente altos como para tener un rango de escalas no trivial y con dominios computacionales lo suficientemente grandes como para representar de forma correcta la dinámica de la capa logarítmica. Nuestros esfuerzos se han desarrollado en cuatro pasos. En primer lugar, hemos realizado una campaña de simulaciones numéricas directas a diferentes números de Reynolds y tamaños de cajas para evaluar el efecto del dominio computacional en las estadísticas de primer orden y el espectro. A partir de los resultados obtenidos, hemos concluido que simulaciones con cajas de longitud 2vr y ancho vr veces la semi-altura del canal son lo suficientemente grandes para reproducir correctamente las interacciones entre estructuras coherentes de la capa logarítmica y el resto de escalas. Estas simulaciones son utilizadas como punto de partida en los siguientes análisis. En segundo lugar, las estructuras coherentes correspondientes a regiones con esfuerzos de Reynolds tangenciales intensos (Qs) en un canal turbulento han sido estudiadas extendiendo a tres dimensiones el análisis de cuadrantes, con especial énfasis en la capa logarítmica y la región exterior. Las estructuras coherentes han sido identificadas como regiones contiguas del espacio donde los esfuerzos de Reynolds tangenciales son más intensos que un cierto nivel. Los resultados muestran que los Qs separados de la pared están orientados de forma isótropa y su contribución neta al esfuerzo de Reynolds medio es nula. La mayor contribución la realiza una familia de estructuras de mayor tamaño y autosemejantes cuya parte inferior está muy cerca de la pared (ligada a la pared), con una geometría compleja y dimensión fractal « 2. Estas estructuras tienen una forma similar a una ‘esponja de placas’, en comparación con los grupos de vorticidad que tienen forma de ‘esponja de cuerdas’. Aunque el número de objetos decae al alejarnos de la pared, la fracción de esfuerzos de Reynolds que contienen es independiente de su altura, y gran parte reside en unas pocas estructuras que se extienden más allá del centro del canal, como en las grandes estructuras propuestas por otros autores. Las estructuras dominantes en la capa logarítmica son parejas de sweeps y eyecciones uno al lado del otro y con grupos de vorticidad asociados que comparten las dimensiones y esfuerzos con los remolinos ligados a la pared propuestos por Townsend. En tercer lugar, hemos estudiado la evolución temporal de Qs y grupos de vorticidad usando las simulaciones numéricas directas presentadas anteriormente hasta números de Reynolds ReT = 4200 (Reynolds de fricción). Las estructuras fueron identificadas siguiendo el proceso descrito en el párrafo anterior y después seguidas en el tiempo. A través de la interseción geométrica de estructuras pertenecientes a instantes de tiempo contiguos, hemos creado gratos de conexiones temporales entre todos los objetos y, a partir de ahí, definido ramas primarias y secundarias, de tal forma que cada rama representa la evolución temporal de una estructura coherente. Una vez que las evoluciones están adecuadamente organizadas, proporcionan toda la información necesaria para caracterizar la historia de las estructuras desde su nacimiento hasta su muerte. Los resultados muestran que las estructuras nacen a todas las distancias de la pared, pero con mayor probabilidad cerca de ella, donde la cortadura es más intensa. La mayoría mantienen tamaños pequeños y no viven mucho tiempo, sin embargo, existe una familia de estructuras que crecen lo suficiente como para ligarse a la pared y extenderse a lo largo de la capa logarítmica convirtiéndose en las estructuras observas anteriormente y descritas por Townsend. Estas estructuras son geométricamente autosemejantes con tiempos de vida proporcionales a su tamaño. La mayoría alcanzan tamaños por encima de la escala de Corrsin, y por ello, su dinámica está controlada por la cortadura media. Los resultados también muestran que las eyecciones se alejan de la pared con velocidad media uT (velocidad de fricción) y su base se liga a la pared muy rápidamente al inicio de sus vidas. Por el contrario, los sweeps se mueven hacia la pared con velocidad -uT y se ligan a ella más tarde. En ambos casos, los objetos permanecen ligados a la pared durante 2/3 de sus vidas. En la dirección de la corriente, las estructuras se desplazan a velocidades cercanas a la convección media del flujo y son deformadas por la cortadura. Finalmente, hemos interpretado la cascada turbulenta, no sólo como una forma conceptual de organizar el flujo, sino como un proceso físico en el cual las estructuras coherentes se unen y se rompen. El volumen de una estructura cambia de forma suave, cuando no se une ni rompe, o lo hace de forma repentina en caso contrario. Los procesos de unión y rotura pueden entenderse como una cascada directa (roturas) o inversa (uniones), siguiendo el concepto de cascada de remolinos ideado por Richardson (1920) y Obukhov (1941). El análisis de los datos muestra que las estructuras con tamaños menores a 30η (unidades de Kolmogorov) nunca se unen ni rompen, es decir, no experimentan el proceso de cascada. Por el contrario, aquellas mayores a 100η siempre se rompen o unen al menos una vez en su vida. En estos casos, el volumen total ganado y perdido es una fracción importante del volumen medio de la estructura implicada, con una tendencia ligeramente mayor a romperse (cascada directa) que a unirse (cascade inversa). La mayor parte de interacciones entre ramas se debe a roturas o uniones de fragmentos muy pequeños en la escala de Kolmogorov con estructuras más grandes, aunque el efecto de fragmentos de mayor tamaño no es despreciable. También hemos encontrado que las roturas tienen a ocurrir al final de la vida de la estructura y las uniones al principio. Aunque los resultados para la cascada directa e inversa no son idénticos, son muy simétricos, lo que sugiere un alto grado de reversibilidad en el proceso de cascada. ABSTRACT The purpose of the present thesis is to study the dynamics of the logarithmic layer of wall-bounded turbulent flows. Specifically, to propose a new structural model based on four different coherent structures: sweeps, ejections, clusters of vortices and velocity streaks. The tool used is the direct numerical simulation of time-resolved turbulent channels. Since the first work by Theodorsen (1952), coherent structures have played an important role in the understanding of turbulence organization and its dynamics. Nowadays, data from individual snapshots of direct numerical simulations allow to study the threedimensional statistical properties of those objects, but their dynamics can only be fully understood by tracking them in time. Although the temporal evolution has already been studied for small structures at moderate Reynolds numbers, e.g., Robinson (1991), a temporal analysis of three-dimensional structures spanning from the smallest to the largest scales across the logarithmic layer has yet to be performed and is the goal of the present thesis. The most interesting problems lie in the logarithmic region, which is the seat of cascades of vorticity, energy, and momentum. Different models involving coherent structures have been proposed to represent the organization of wall-bounded turbulent flows in the logarithmic layer. One of the most extended ones was conceived by Adrian et al. (2000) and built on packets of hairpins that grow from the wall and work cooperatively to gen- ´ erate low-momentum ramps. A different view was presented by del Alamo & Jim´enez (2006), who extracted coherent vortical structures from DNSs and proposed a less organized scenario. Although the two models are kinematically fairly similar, they have important dynamical differences, mostly regarding the relevance of the wall. Another open question is whether such a model can be used to explain the cascade process proposed by Kolmogorov (1941b) in terms of coherent structures. The challenge would be to identify coherent structures undergoing a turbulent cascade that can be quantified. To gain a better insight into the previous questions, we have developed a novel method to track coherent structures in time, and used it to characterize the temporal evolutions of eddies in turbulent channels with Reynolds numbers high enough to include a non-trivial range of length scales, and computational domains sufficiently long and wide to reproduce correctly the dynamics of the logarithmic layer. Our efforts have followed four steps. First, we have conducted a campaign of direct numerical simulations of turbulent channels at different Reynolds numbers and box sizes, and assessed the effect of the computational domain in the one-point statistics and spectra. From the results, we have concluded that computational domains with streamwise and spanwise sizes 2vr and vr times the half-height of the channel, respectively, are large enough to accurately capture the dynamical interactions between structures in the logarithmic layer and the rest of the scales. These simulations are used in the subsequent chapters. Second, the three-dimensional structures of intense tangential Reynolds stress in plane turbulent channels (Qs) have been studied by extending the classical quadrant analysis to three dimensions, with emphasis on the logarithmic and outer layers. The eddies are identified as connected regions of intense tangential Reynolds stress. Qs are then classified according to their streamwise and wall-normal fluctuating velocities as inward interactions, outward interactions, sweeps and ejections. It is found that wall-detached Qs are isotropically oriented background stress fluctuations, common to most turbulent flows, and do not contribute to the mean stress. Most of the stress is carried by a selfsimilar family of larger wall-attached Qs, increasingly complex away from the wall, with fractal dimensions « 2. They have shapes similar to ‘sponges of flakes’, while vortex clusters resemble ‘sponges of strings’. Although their number decays away from the wall, the fraction of the stress that they carry is independent of their heights, and a substantial part resides in a few objects extending beyond the centerline, reminiscent of the very large scale motions of several authors. The predominant logarithmic-layer structures are sideby- side pairs of sweeps and ejections, with an associated vortex cluster, and dimensions and stresses similar to Townsend’s conjectured wall-attached eddies. Third, the temporal evolution of Qs and vortex clusters are studied using time-resolved DNS data up to ReT = 4200 (friction Reynolds number). The eddies are identified following the procedure presented above, and then tracked in time. From the geometric intersection of structures in consecutive fields, we have built temporal connection graphs of all the objects, and defined main and secondary branches in a way that each branch represents the temporal evolution of one coherent structure. Once these evolutions are properly organized, they provide the necessary information to characterize eddies from birth to death. The results show that the eddies are born at all distances from the wall, although with higher probability near it, where the shear is strongest. Most of them stay small and do not last for long times. However, there is a family of eddies that become large enough to attach to the wall while they reach into the logarithmic layer, and become the wall-attached structures previously observed in instantaneous flow fields. They are geometrically self-similar, with sizes and lifetimes proportional to their distance from the wall. Most of them achieve lengths well above the Corrsin’ scale, and hence, their dynamics are controlled by the mean shear. Eddies associated with ejections move away from the wall with an average velocity uT (friction velocity), and their base attaches very fast at the beginning of their lives. Conversely, sweeps move towards the wall at -uT, and attach later. In both cases, they remain attached for 2/3 of their lives. In the streamwise direction, eddies are advected and deformed by the local mean velocity. Finally, we interpret the turbulent cascade not only as a way to conceptualize the flow, but as an actual physical process in which coherent structures merge and split. The volume of an eddy can change either smoothly, when they are not merging or splitting, or through sudden changes. The processes of merging and splitting can be thought of as a direct (when splitting) or an inverse (when merging) cascade, following the ideas envisioned by Richardson (1920) and Obukhov (1941). It is observed that there is a minimum length of 30η (Kolmogorov units) above which mergers and splits begin to be important. Moreover, all eddies above 100η split and merge at least once in their lives. In those cases, the total volume gained and lost is a substantial fraction of the average volume of the structure involved, with slightly more splits (direct cascade) than mergers. Most branch interactions are found to be the shedding or absorption of Kolmogorov-scale fragments by larger structures, but more balanced splits or mergers spanning a wide range of scales are also found to be important. The results show that splits are more probable at the end of the life of the eddy, while mergers take place at the beginning of the life. Although the results for the direct and the inverse cascades are not identical, they are found to be very symmetric, which suggests a high degree of reversibility of the cascade process.

Utilizing the Internet of Things to promote energy awareness and efficiency at discrete production processes: Practices and methodology

El actual contexto de fabricación, con incrementos en los precios de la energía, una creciente preocupación medioambiental y cambios continuos en los comportamientos de los consumidores, fomenta que los responsables prioricen la fabricación respetuosa con el medioambiente. El paradigma del Internet de las Cosas (IoT) promete incrementar la visibilidad y la atención prestada al consumo de energía gracias tanto a sensores como a medidores inteligentes en los niveles de máquina y de línea de producción. En consecuencia es posible y sencillo obtener datos de consumo de energía en tiempo real proveniente de los procesos de fabricación, pero además es posible analizarlos para incrementar su importancia en la toma de decisiones. Esta tesis pretende investigar cómo utilizar la adopción del Internet de las Cosas en el nivel de planta de producción, en procesos discretos, para incrementar la capacidad de uso de la información proveniente tanto de la energía como de la eficiencia energética. Para alcanzar este objetivo general, la investigación se ha dividido en cuatro sub-objetivos y la misma se ha desarrollado a lo largo de cuatro fases principales (en adelante estudios). El primer estudio de esta tesis, que se apoya sobre una revisión bibliográfica comprehensiva y sobre las aportaciones de expertos, define prácticas de gestión de la producción que son energéticamente eficientes y que se apoyan de un modo preeminente en la tecnología IoT. Este primer estudio también detalla los beneficios esperables al adoptar estas prácticas de gestión. Además, propugna un marco de referencia para permitir la integración de los datos que sobre el consumo energético se obtienen en el marco de las plataformas y sistemas de información de la compañía. Esto se lleva a cabo con el objetivo último de remarcar cómo estos datos pueden ser utilizados para apalancar decisiones en los niveles de procesos tanto tácticos como operativos. Segundo, considerando los precios de la energía como variables en el mercado intradiario y la disponibilidad de información detallada sobre el estado de las máquinas desde el punto de vista de consumo energético, el segundo estudio propone un modelo matemático para minimizar los costes del consumo de energía para la programación de asignaciones de una única máquina que deba atender a varios procesos de producción. Este modelo permite la toma de decisiones en el nivel de máquina para determinar los instantes de lanzamiento de cada trabajo de producción, los tiempos muertos, cuándo la máquina debe ser puesta en un estado de apagada, el momento adecuado para rearrancar, y para pararse, etc. Así, este modelo habilita al responsable de producción de implementar el esquema de producción menos costoso para cada turno de producción. En el tercer estudio esta investigación proporciona una metodología para ayudar a los responsables a implementar IoT en el nivel de los sistemas productivos. Se incluye un análisis del estado en que se encuentran los sistemas de gestión de energía y de producción en la factoría, así como también se proporcionan recomendaciones sobre procedimientos para implementar IoT para capturar y analizar los datos de consumo. Esta metodología ha sido validada en un estudio piloto, donde algunos indicadores clave de rendimiento (KPIs) han sido empleados para determinar la eficiencia energética. En el cuarto estudio el objetivo es introducir una vía para obtener visibilidad y relevancia a diferentes niveles de la energía consumida en los procesos de producción. El método propuesto permite que las factorías con procesos de producción discretos puedan determinar la energía consumida, el CO2 emitido o el coste de la energía consumida ya sea en cualquiera de los niveles: operación, producto o la orden de fabricación completa, siempre considerando las diferentes fuentes de energía y las fluctuaciones en los precios de la misma. Los resultados muestran que decisiones y prácticas de gestión para conseguir sistemas de producción energéticamente eficientes son posibles en virtud del Internet de las Cosas. También, con los resultados de esta tesis los responsables de la gestión energética en las compañías pueden plantearse una aproximación a la utilización del IoT desde un punto de vista de la obtención de beneficios, abordando aquellas prácticas de gestión energética que se encuentran más próximas al nivel de madurez de la factoría, a sus objetivos, al tipo de producción que desarrolla, etc. Así mismo esta tesis muestra que es posible obtener reducciones significativas de coste simplemente evitando los períodos de pico diario en el precio de la misma. Además la tesis permite identificar cómo el nivel de monitorización del consumo energético (es decir al nivel de máquina), el intervalo temporal, y el nivel del análisis de los datos son factores determinantes a la hora de localizar oportunidades para mejorar la eficiencia energética. Adicionalmente, la integración de datos de consumo energético en tiempo real con datos de producción (cuando existen altos niveles de estandarización en los procesos productivos y sus datos) es esencial para permitir que las factorías detallen la energía efectivamente consumida, su coste y CO2 emitido durante la producción de un producto o componente. Esto permite obtener una valiosa información a los gestores en el nivel decisor de la factoría así como a los consumidores y reguladores. ABSTRACT In today‘s manufacturing scenario, rising energy prices, increasing ecological awareness, and changing consumer behaviors are driving decision makers to prioritize green manufacturing. The Internet of Things (IoT) paradigm promises to increase the visibility and awareness of energy consumption, thanks to smart sensors and smart meters at the machine and production line level. Consequently, real-time energy consumption data from the manufacturing processes can be easily collected and then analyzed, to improve energy-aware decision-making. This thesis aims to investigate how to utilize the adoption of the Internet of Things at shop floor level to increase energy–awareness and the energy efficiency of discrete production processes. In order to achieve the main research goal, the research is divided into four sub-objectives, and is accomplished during four main phases (i.e., studies). In the first study, by relying on a comprehensive literature review and on experts‘ insights, the thesis defines energy-efficient production management practices that are enhanced and enabled by IoT technology. The first study also explains the benefits that can be obtained by adopting such management practices. Furthermore, it presents a framework to support the integration of gathered energy data into a company‘s information technology tools and platforms, which is done with the ultimate goal of highlighting how operational and tactical decision-making processes could leverage such data in order to improve energy efficiency. Considering the variable energy prices in one day, along with the availability of detailed machine status energy data, the second study proposes a mathematical model to minimize energy consumption costs for single machine production scheduling during production processes. This model works by making decisions at the machine level to determine the launch times for job processing, idle time, when the machine must be shut down, ―turning on‖ time, and ―turning off‖ time. This model enables the operations manager to implement the least expensive production schedule during a production shift. In the third study, the research provides a methodology to help managers implement the IoT at the production system level; it includes an analysis of current energy management and production systems at the factory, and recommends procedures for implementing the IoT to collect and analyze energy data. The methodology has been validated by a pilot study, where energy KPIs have been used to evaluate energy efficiency. In the fourth study, the goal is to introduce a way to achieve multi-level awareness of the energy consumed during production processes. The proposed method enables discrete factories to specify energy consumption, CO2 emissions, and the cost of the energy consumed at operation, production and order levels, while considering energy sources and fluctuations in energy prices. The results show that energy-efficient production management practices and decisions can be enhanced and enabled by the IoT. With the outcomes of the thesis, energy managers can approach the IoT adoption in a benefit-driven way, by addressing energy management practices that are close to the maturity level of the factory, target, production type, etc. The thesis also shows that significant reductions in energy costs can be achieved by avoiding high-energy price periods in a day. Furthermore, the thesis determines the level of monitoring energy consumption (i.e., machine level), the interval time, and the level of energy data analysis, which are all important factors involved in finding opportunities to improve energy efficiency. Eventually, integrating real-time energy data with production data (when there are high levels of production process standardization data) is essential to enable factories to specify the amount and cost of energy consumed, as well as the CO2 emitted while producing a product, providing valuable information to decision makers at the factory level as well as to consumers and regulators.

Compilador de consultas tipo SQL para sistema de procesamiento masivo de eventos CEP

El paradigma de procesamiento de eventos CEP plantea la solución al reto del análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real, como por ejemplo, monitorización de los valores de bolsa o el estado del tráfico de carreteras. En este paradigma los eventos recibidos deben procesarse sin almacenarse debido a que el volumen de datos es demasiado elevado y a las necesidades de baja latencia. Para ello se utilizan sistemas distribuidos con una alta escalabilidad, elevado throughput y baja latencia. Este tipo de sistemas son usualmente complejos y el tiempo de aprendizaje requerido para su uso es elevado. Sin embargo, muchos de estos sistemas carecen de un lenguaje declarativo de consultas en el que expresar la computación que se desea realizar sobre los eventos recibidos. En este trabajo se ha desarrollado un lenguaje declarativo de consultas similar a SQL y un compilador que realiza la traducción de este lenguaje al lenguaje nativo del sistema de procesamiento masivo de eventos. El lenguaje desarrollado en este trabajo es similar a SQL, con el que se encuentran familiarizados un gran número de desarrolladores y por tanto aprender este lenguaje no supondría un gran esfuerzo. Así el uso de este lenguaje logra reducir los errores en ejecución de la consulta desplegada sobre el sistema distribuido al tiempo que se abstrae al programador de los detalles de este sistema.---ABSTRACT---The complex event processing paradigm CEP has become the solution for high volume data analytics which demand scalability, high throughput, and low latency. Examples of applications which use this paradigm are financial processing or traffic monitoring. A distributed system is used to achieve the performance requisites. These same requisites force the distributed system not to store the events but to process them on the fly as they are received. These distributed systems are complex systems which require a considerably long time to learn and use. The majority of such distributed systems lack a declarative language in which to express the computation to perform over incoming events. In this work, a new SQL-like declarative language and a compiler have been developed. This compiler translates this new language to the distributed system native language. Due to its similarity with SQL a vast amount of developers who are already familiar with SQL will need little time to learn this language. Thus, this language reduces the execution failures at the time the programmer no longer needs to know every single detail of the underlying distributed system to submit a query.

Fluorescence energy transfer detection as a homogeneous DNA diagnostic method

A homogeneous DNA diagnostic assay based on template-directed primer extension detected by fluorescence resonance energy transfer, named template-directed dye-terminator incorporation (TDI) assay, has been developed for mutation detection and high throughput genome analysis. Here, we report the successful application of the TDI assay to detect mutations in the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) gene, the human leukocyte antigen H (HLA-H) gene, and the receptor tyrosin kinase (RET) protooncogene that are associated with cystic fibrosis, hemochromatosis, and multiple endocrine neoplasia, type 2, respectively. Starting with total human DNA, the samples are amplified by the PCR followed by enzymatic degradation of excess primers and deoxyribonucleoside triphosphates before the primer extension reaction is performed. All these standardized steps are performed in the same tube, and the fluorescence changes are monitored in real time, making it a useful clinical DNA diagnostic method.