Estudio y mejora de un microinterruptor e implementación de un método de detección de islanding pasivo (IDM) basado en la monitorización de armónicos

Las microrredes son agrupaciones de fuentes de generación distribuida, cargas y elementos almacenadores de energía, que pueden actuar individualmente o conectadas a una red mayor. Debido a que presentan una serie de ventajas se están implantando de forma progresiva y creciente en los sistemas eléctricos de potencia. Son sistemas totalmente autónomos y, por ello, altamente flexibles. Ante una situación anómala que pueda producirse en la red principal, ya sea un fallo eléctrico, una disrupción física en la topología o una subida desproporcionada de precio, la microrred debe ser capaz de detectar esa situación y desconectarse a fin de poder protegerse. La situación de islanding se produce cuando por cualquier circunstancia hay una pérdida de la red principal y la microrred queda operando de forma aislada. Los métodos anti-islanding, que ayudan a la detección del fenómeno en las microrredes y a la desconexión de las mismas presentan dificultades a la hora de realizar esa tarea en determinados puntos del plano P-Q. Con este trabajo fin de Máster se pretende profundizar en el conocimiento y aplicabilidad de los métodos de detección de islanding extendidos a microrredes. Se analiza la viabilidad del microinterrumptor inteligente diseñado por los investigadores de la Universidad de Wisconsin - Madison para desarrollar la función de detección y actuación ante una situación de islanding inintencionado. A continuación se realiza un estudio de armónicos en el punto de conexión entre la red principal y la microrred. Por último se utilizan los resultados de este análisis para implementar y validar un nuevo método pasivo de detección de islanding en el microinterruptor basado en la medida y monitorización del nivel de tensión de 5º armónico en el PCC.

Monitorización de emisiones de CO2 en un análogo natural mediante correlación con Índices de Vegetación

Entre las soluciones más satisfactorias al problema de las emisiones de CO2 está la captura y almacenamiento de este gas de efecto invernadero en reservorios profundos. Esta técnica implica la necesidad de monitorizar grandes extensiones de terreno. Utilizando una zona de vulcanismo residual, en la provincia de Ciudad Real, se han monitorizado las emisiones de CO2 utilizando imágenes de muy alta resolución espacial. Se han generado índices de vegetación, y estos se han correlacionado con medidas de contenido de CO2 del aire en los puntos de emisión. Los resultados han arrojado niveles de correlación significativos (p. ej.: SAVI = -0,93) y han llevado a descubrir un nuevo punto de emisión de CO2. Palabras clave: teledetección, CO2, vegetación, satélite Monitoring CO2 emissions in a natural analogue by correlating with vegetation indices Abstract: Among the most satisfactory solutions for the CO2 emissions problem is the capture and storage of this greenhouse gas in deep reservoirs. This technique involves the need to monitor large areas. Using a volcanic area with residual activity, in the province of Ciudad Real, CO2 emissions were monitored through very high spatial resolution imagery. Vegetation indexes were generated and correlated with measurements of the air?s CO2 content at the emission points. The results yielded significant correlation levels (e.g.: SAVI = -0.93) and led to the discovery of a new CO2 emission point. Keywords: remote sensing, CO2, vegetation, satellite.

Monitorización de sistemas en alta disponibilidad

El objetivo del proyecto es implantar un sistema de monitorización, con la peculiaridad de encontrarse en alta disponibilidad, esto es, que el servicio (la monitorización de una infraestructura) se preste forma continua y no se vea interrumpido. Dado que el propósito del sistema es monitorizar activamente una infraestructura, ha sido necesario desplegar una infraestructura, además del sistema de monitorización. La infraestructura en cuestión está compuesta por un servidor de documentación, un servidor de base de datos, un servidor de aplicaciones y un servidor web. El sistema de monitorización se ha desplegado en la misma red de área local de esta infraestructura y monitoriza que los servicios prestados por los componentes de esta infraestructura se encuentren operativos y funcionando adecuadamente. Así pues, se tendría un sistema de monitorización local funcional. No obstante, el proyecto plantea un sistema escalable, que esté preparado para el crecimiento de la infraestructura y continúe siendo eficiente. Para ello, sistema de monitorización se encuentre dividido por dos componentes:  Sonda delegada: monitoriza localmente los activos de la infraestructura a monitorizar, es el escenario anteriormente descrito.  Sonda maestra: recibe los resultados de la monitorización realizada, este sistema puede estar desplegado en otra red distinta a la sonda delegada. Este enfoque no solo es escalable, sino también es fiel a la realidad, pues puede darse el caso de que las sondas pertenezcan a distintas infraestructuras e inclusive, distintas organizaciones, y se comuniquen a través de internet, mediante un mecanismo confiable a ser posible. El proyecto plantea que ambas sondas se encuentren en alta disponibilidad (en adelante HA, referente a high availability), y que cada sonda está compuesta por dos equipos (nodos, en adelante). Como se analizará en posteriores capítulos, existen diversas configuraciones que permiten implantar un sistema en HA, la configuración escogida para el proyecto es Activo – Pasivo(los detalles de esta configuración también se explican en posteriores capítulos). Para finalizar, se estudiara la posibilidad de ofrecer respuestas activas en ciertas situaciones y configuraciones adicionales sobre el sistema de monitorización base. Por otro lado, para la implantación del proyecto se ha usado software de código abierto para la virtualización de la infraestructura (Virtual Box y GNS3), los sistemas operativos base (Linux), el sistema de monitorización(Nagios Core) así como el software que implementa la HA (corosync y pacemaker).---ABSTRACT---The aim of the Project is to implement a monitoring system, with the peculiarity of being deployed in high availability, what it is that the service (monitoring infrastructure) is provided continuously and not interrupted. As the purpose of the system is monitoring infrastructure actively, an infrastructure has been deployed, and also the monitoring system. The infrastructure monitored is composed of a documentation server, a server database, an application server and a Web server. The monitoring system has been also deployed on the same LAN of this infrastructure and monitors the services provided by the components of this infrastructure are operational and working as expected. This is a local monitoring system functional. However, the project also proposes a scalable system that is ready for growth of infrastructure and efficient. This is the reason of divide the system in two components:  Slave Component: monitors locally the infrastructure assets to be monitored, this is the scenario described above.  Master Component: get the results from the monitoring, provided by the Slave Component. This system can be deployed in a different network than the slave component. This approach is not only scalable but also a real scenario, as may be the case that the Components belongs to different infrastructures and even, different organizations, also this components can communicate over the Internet, through a reliable mechanism if possible. The project proposes that both Components are deployed in high availability (HA onwards concerning high availability), each Component is composed of two servers (nodes, hereafter). As will be discussed in later chapters, there are several settings available to deploy a system in HA, the configuration chosen for the project is Active - Passive (details of this configuration are also explained in later chapters). Finally the possibility of offering active responses in certain situations and additional settings on the monitoring system will be discussed. On the other hand, for the implementation of the project, open source software has been used, for virtualization infrastructure (Virtual Box and GNS3), code-based operating systems (Linux), the monitoring system (Nagios core), as well as the software that implements the HA (corosync and pacemaker).

Aplicación distribuida para la monitorización y diagnosis de automóviles

En este proyecto se va desarrollar una aplicación distribuida para la diagnosis y monitorización de automóviles. Se pretende poder realizar estas funciones en prácticamente cualquier automóvil del mercado (con fabricación a partir del año 1996 para el caso de automóviles gasolina y para el año 2000 en el caso de automóviles diésel) de manera remota, aprovechando la conectividad a Internet que actualmente brindan la mayoría de los smartphones. La viabilidad del proyecto reside en la existencia de estándares para la diagnosis de la electrónica del motor. Para poder llevar a cabo esta tarea, se empleará una interfaz de diagnóstico ELM327 bluetooth, que servirá de enlace entre el vehículo y el teléfono móvil del usuario y que a su vez se encargara de enviar los datos que reciba del vehículo a un terminal remoto. De esta manera, se tendrá la aplicación dividida en dos partes: por un lado la aplicación que se ejecuta en el terminal móvil del usuario que actuará como parte servidora, y por el otro la aplicación cliente que se ejecutará en un terminal remoto. También estará disponible una versión de la aplicación servidora para PC. El potencial del proyecto reside en la capacidad de visualización en tiempo real de los parámetros más importantes del motor del vehículo y en la detección de averías gracias a la funcionalidad de lectura de la memoria de averías residente en el vehículo. Así mismo, otras funcionalidades podrían ser implementadas en posteriores versiones de la aplicación, como podría ser el registro de dichos parámetros en una base de datos para su posterior procesado estadístico; de este modo se podría saber el consumo medio, la velocidad media, velocidad máxima alcanzada, tiempo de uso, kilometraje diario o mensual… y un sin fin de posibilidades. ABSTRACT. In this project a distributed application for car monitor and diagnostic is going to be developed. The idea is to be able to connect remotely to almost any car (with production starting in 1996 in the case of petrol engines and production starting in 2000 in case of diesel engines) using the Internet connection available in almost every smartphone. The project is viable because of the existence of standards for engine electronic unit connection. In order to do that, an ELM327 bluetooth interface is going to be used. This interface works as a link between the car and the smartphone, and it is the smartphone which sends the received data from the car to a remote terminal (computer). Thus, the application is divided into two parts: the server which is running on smartphone and the client which is running on a remote terminal. Also there is available a server application for PC. The potential of the project lies in the real-time display data capacity of the most important engine parameters and in the diagnostic capacity based on reading fault memory. In addition, other features could be implemented in later versions of the application, as the capacity of record data for future statistic analysis. By doing this, it is possible to know the average fuel consumption, average speed, maximum speed, time of use, daily or monthly mileage… and an endless number of possibilities.

Monitorización de la integración de sistemas intensivos software

El software se ha convertido en el eje central del mundo actual, una compleja creación humana que influye en la vida, negocios y comunicación de todas las personas pertenecientes a la Sociedad de la Información. El rápido crecimiento experimentado en el ámbito del desarrollo software ha permitido la creación de avanzadas estructuras tecnológicas, denominadas “Sistemas Intensivos Software”, capaces de comunicarse con otros sistemas, dispositivos, sensores y personas. A lo largo de los próximos años los sistemas se enfrentarán a una mayor complejidad, surgida de la necesidad de operar en entornos de grandes dimensiones y de comportamientos no deterministas. Los métodos y herramientas actuales no son lo suficientemente potentes para diseñar, construir,implementar y mantener sistemas intensivos software con estas características, y detener la construcción de sistemas intensivos software o construir sistemas poco flexibles o fiables no es una alternativa real. En el desarrollo de “Sistemas Intensivos Software” pueden llegar a intervenir distintas entidades o compañías software que suelen estar en ubicaciones geográficas distintas y constituidas por grandes equipos de desarrollo, multidisciplinares e incluso multilingües. Debido a la criticidad del resultado de las actividades realizadas de forma independiente en el sistema resultante, éstas se han de controlar y monitorizar para asegurar la correcta integración de todos los elementos del sistema completo. El objetivo de este proyecto es la creación de una herramienta software para dar soporte a la gestión y monitorización de la construcción e integración de sistemas intensivos software, siendo extensible también a proyectos de otra índole. La herramienta resultante se denomina Positioning System, una aplicación web del tipo SPA (Single Page Application) creada con tecnología de última generación como el framework JavaScript AngularJS y tecnología de back-end como SlimPHP. Positioning System provee la funcionalidad necesaria para la creación de proyectos, familias y subfamilias de productos que constituyen los productos software de los proyectos creados, así como la gestión de socios comerciales y gestión de contactos de dichos proyectos. Todas estas funcionalidades son fácilmente monitorizadas y controladas por gráficos estadísticos generados para cada proyecto. ABSTRACT Software has become the backbone of today’s world, a complex human creation that has an important impact in the life, business and communication of all people involved with the Information Society. The quick growth that software development has undergone for last years has enabled the creation of advanced technological structures called “Software Intensive Systems”. They are able to communicate with other systems, devices, sensors and people. Next years, systems will face more complexity. It arises from the need of operating systems of large dimensions with non-deterministic behaviors. Current methods and tools are not powerful enough to design, build, implement and maintain software intensive systems; however stopping the development or developing unreliable and non-flexible systems is not a real alternative. Software Intensive Systems” development may involve different entities or software companies which may be in different geographical locations and may be constituted by large, multidisciplinary and even multilingual development teams. Due to the criticality of the result of each conducted activity, independently in the resulting system, these activities must be controlled and monitored to ensure the proper integration of all the elements within the complete system. The goal of this project is the creation of a software tool to support the management and monitoring of the construction and integration of software intensive systems, being possible to be extended to other kind of projects. The resultant tool is called Positioning System, a web application that follows the SPA (Single Page Application) style. It was created with the latest technologies, such as, the AngularJS framework and SlimPHP. The Positioning System provides the necessary features for the creation of projects, families and subfamilies of products that constitute the software products of the created projects, as well as the management of business partners and contacts of these projects. All these features are easily monitored and controlled by statistical graphs generated for each project.

Monitorización inteligente de redes de comunicación

El avance tecnológico de los últimos años ha aumentado la necesidad de guardar enormes cantidades de datos de forma masiva, llegando a una situación de desorden en el proceso de almacenamiento de datos, a su desactualización y a complicar su análisis. Esta situación causó un gran interés para las organizaciones en la búsqueda de un enfoque para obtener información relevante de estos grandes almacenes de datos. Surge así lo que se define como inteligencia de negocio, un conjunto de herramientas, procedimientos y estrategias para llevar a cabo la “extracción de conocimiento”, término con el que se refiere comúnmente a la extracción de información útil para la propia organización. Concretamente en este proyecto, se ha utilizado el enfoque Knowledge Discovery in Databases (KDD), que permite lograr la identificación de patrones y un manejo eficiente de las anomalías que puedan aparecer en una red de comunicaciones. Este enfoque comprende desde la selección de los datos primarios hasta su análisis final para la determinación de patrones. El núcleo de todo el enfoque KDD es la minería de datos, que contiene la tecnología necesaria para la identificación de los patrones mencionados y la extracción de conocimiento. Para ello, se utilizará la herramienta RapidMiner en su versión libre y gratuita, debido a que es más completa y de manejo más sencillo que otras herramientas como KNIME o WEKA. La gestión de una red engloba todo el proceso de despliegue y mantenimiento. Es en este procedimiento donde se recogen y monitorizan todas las anomalías ocasionadas en la red, las cuales pueden almacenarse en un repositorio. El objetivo de este proyecto es realizar un planteamiento teórico y varios experimentos que permitan identificar patrones en registros de anomalías de red. Se ha estudiado el repositorio de MAWI Lab, en el que se han almacenado anomalías diarias. Se trata de buscar indicios característicos anuales detectando patrones. Los diferentes experimentos y procedimientos de este estudio pretenden demostrar la utilidad de la inteligencia de negocio a la hora de extraer información a partir de un almacén de datos masivo, para su posterior análisis o futuros estudios. ABSTRACT. The technological progresses in the recent years required to store a big amount of information in repositories. This information is often in disorder, outdated and needs a complex analysis. This situation has caused a relevant interest in investigating methodologies to obtain important information from these huge data stores. Business intelligence was born as a set of tools, procedures and strategies to implement the "knowledge extraction". Specifically in this project, Knowledge Discovery in Databases (KDD) approach has been used. KDD is one of the most important processes of business intelligence to achieve the identification of patterns and the efficient management of the anomalies in a communications network. This approach includes all necessary stages from the selection of the raw data until the analysis to determine the patterns. The core process of the whole KDD approach is the Data Mining process, which analyzes the information needed to identify the patterns and to extract the knowledge. In this project we use the RapidMiner tool to carry out the Data Mining process, because this tool has more features and is easier to use than other tools like WEKA or KNIME. Network management includes the deployment, supervision and maintenance tasks. Network management process is where all anomalies are collected, monitored, and can be stored in a repository. The goal of this project is to construct a theoretical approach, to implement a prototype and to carry out several experiments that allow identifying patterns in some anomalies records. MAWI Lab repository has been selected to be studied, which contains daily anomalies. The different experiments show the utility of the business intelligence to extract information from big data warehouse.

Monitorización de emisiones de CO2 en análogos naturales de almacenamientos geológicos a través de la vegetación mediante técnicas de teledetección multiespectral

Uno de los problemas más importantes a los que se enfrenta nuestra sociedad es el de la degradación del medioambiente por la emisión de gases de efecto invernadero. La captura de CO2 en los puntos de emisión y su enterramiento mediante inyección en reservorios geológicos profundos se plantea como una solución hasta que a medio o largo plazo pueda ser mitigada la actual dependencia de la quema de combustibles fósiles. Pero la estabilidad de esos reservorios debe ser monitorizada adecuadamente. En esta tesis se ha estudiado el problema de la detección de fugas de CO2 en un análogo natural de un emplazamiento de almacenamiento profundo a través del análisis de imágenes de satélite multiespectrales. El análogo utilizado ha sido la zona de Campo de Calatrava (Ciudad Real, España), donde, por efecto de la actividad volcánica remanente, aún se pueden encontrar numerosos puntos de emisión de CO2. Se han caracterizado los puntos de emisión de CO2 identificándose dos tipologías con características y manifestaciones claramente diferenciadas: puntos de emisión húmeda o hervideros, y puntos de emisión seca o fumarolas. Para el estudio se han utilizado índices de vegetación y su relación de éstos con los contenidos atmosféricos de CO2. Se han utilizado imágenes multiespectrales de los satélites QuickBird y WorldView‐2. Se ha realizado una preselección de doce índices de vegetación especialmente adecuados para la detección de puntos de emisión de CO2. Mediante análisis y comparación de imágenes de índices de vegetación sobre puntos de emisión conocidos se ha seleccionado los cinco índices con mayor sensibilidad frente al fenómeno. Atendiendo a los principales factores condicionantes de la aparición de nuevos puntos de emisión de CO2 se ha realizado sobre las imágenes de índices de vegetación una predicción de nuevos puntos de emisión. Entre los puntos candidato se han encontrado tres nuevos puntos de emisión de CO2 no descritos previamente en la bibliografía. ABSTRACT One of the most important issues facing our society is the degradation of the environment caused by the emission of greenhouse gases. Capturing CO2 emissions, injection and burial in deep geological reservoirs is presented as a solution until the medium or long term, when the problem of the current dependence on fossil fuels burning can be mitigated. But the stability of these reservoirs should be properly monitored. In this work we study the problem of detecting CO2 leakage in a natural analogue of a deep storage site through analysis of multispectral satellite imagery. The analogue used is in the Campo de Calatrava (Ciudad Real, Spain) where, due to the remaining volcanic activity, it can still be found numerous CO2 emission points. CO2 emission points have been characterized identifying two types having distinct characteristics and effects: wet emission points or hotbeds, and dry emission points or fumaroles. For this study it has been used vegetation indices and its relationship with atmospheric CO2 contents. It has been used multispectral images from QuickBird and WorldView‐2 satellites. It has been done a preselection of twelve vegetation indices especially suitable for the detection of CO2 emission points. Using analysis and comparison of vegetation index images on real emission points it has been selected the five indexes with greater sensitivity to this phenomenon. Based upon the main factors of the emergence of new CO2 emission points it has been made a prediction of new emission points over the vegetation index images. Among the candidate points it has been found three new CO2 emission points not previously described in the literature.

Monitorización de estructuras aeronáuticas mediante técnicas de inteligencia artificial

Una de las barreras para la aplicación de las técnicas de monitorización de la integridad estructural (SHM) basadas en ondas elásticas guiadas (GLW) en aeronaves es la influencia perniciosa de las condiciones ambientales y de operación (EOC). En esta tesis se ha estudiado dicha influencia y la compensación de la misma, particularizando en variaciones del estado de carga y temperatura. La compensación de dichos efectos se fundamenta en Redes Neuronales Artificiales (ANN) empleando datos experimentales procesados con la Transformada Chirplet. Los cambios en la geometría y en las propiedades del material respecto al estado inicial de la estructura (lo daños) provocan cambios en la forma de onda de las GLW (lo que denominamos característica sensible al daño o DSF). Mediante técnicas de tratamiento de señal se puede buscar una relación entre dichas variaciones y los daños, esto se conoce como SHM. Sin embargo, las variaciones en las EOC producen también cambios en los datos adquiridos relativos a las GLW (DSF) que provocan errores en los algoritmos de diagnóstico de daño (SHM). Esto sucede porque las firmas de daño y de las EOC en la DSF son del mismo orden. Por lo tanto, es necesario cuantificar y compensar el efecto de las EOC sobre la GLW. Si bien existen diversas metodologías para compensar los efectos de las EOC como por ejemplo “Optimal Baseline Selection” (OBS) o “Baseline Signal Stretching” (BSS), estas, se emplean exclusivamente en la compensación de los efectos térmicos. El método propuesto en esta tesis mezcla análisis de datos experimentales, como en el método OBS, y modelos basados en Redes Neuronales Artificiales (ANN) que reemplazan el modelado físico requerido por el método BSS. El análisis de datos experimentales consiste en aplicar la Transformada Chirplet (CT) para extraer la firma de las EOC sobre la DSF. Con esta información, obtenida bajo diversas EOC, se entrena una ANN. A continuación, la ANN actuará como un interpolador de referencias de la estructura sin daño, generando información de referencia para cualquier EOC. La comparación de las mediciones reales de la DSF con los valores simulados por la ANN, dará como resultado la firma daño en la DSF, lo que permite el diagnóstico de daño. Este esquema se ha aplicado y verificado, en diversas EOC, para una estructura unidimensional con un único camino de daño, y para una estructura representativa de un fuselaje de una aeronave, con curvatura y múltiples elementos rigidizadores, sometida a un estado de cargas complejo, con múltiples caminos de daños. Los efectos de las EOC se han estudiado en detalle en la estructura unidimensional y se han generalizado para el fuselaje, demostrando la independencia del método respecto a la configuración de la estructura y el tipo de sensores utilizados para la adquisición de datos GLW. Por otra parte, esta metodología se puede utilizar para la compensación simultánea de una variedad medible de EOC, que afecten a la adquisición de datos de la onda elástica guiada. El principal resultado entre otros, de esta tesis, es la metodología CT-ANN para la compensación de EOC en técnicas SHM basadas en ondas elásticas guiadas para el diagnóstico de daño. ABSTRACT One of the open problems to implement Structural Health Monitoring techniques based on elastic guided waves in real aircraft structures at operation is the influence of the environmental and operational conditions (EOC) on the damage diagnosis problem. This thesis deals with the compensation of these environmental and operational effects, specifically, the temperature and the external loading, by the use of the Chirplet Transform working with Artificial Neural Networks. It is well known that the guided elastic wave form is affected by the damage appearance (what is known as the damage sensitive feature or DSF). The DSF is modified by the temperature and by the load applied to the structure. The EOC promotes variations in the acquired data (DSF) and cause mistakes in damage diagnosis algorithms. This effect promotes changes on the waveform due to the EOC variations of the same order than the damage occurrence. It is difficult to separate both effects in order to avoid damage diagnosis mistakes. Therefore it is necessary to quantify and compensate the effect of EOC over the GLW forms. There are several approaches to compensate the EOC effects such as Optimal Baseline Selection (OBS) or Baseline Signal Stretching (BSS). Usually, they are used for temperature compensation. The new method proposed here mixes experimental data analysis, as in the OBS method, and Artificial Neural Network (ANN) models to replace the physical modelling which involves the BSS method. The experimental data analysis studied is based on apply the Chirplet Transform (CT) to extract the EOC signature on the DSF. The information obtained varying EOC is employed to train an ANN. Then, the ANN will act as a baselines interpolator of the undamaged structure. The ANN generates reference information at any EOC. By comparing real measurements of the DSF against the ANN simulated values, the damage signature appears clearly in the DSF, enabling an accurate damage diagnosis. This schema has been applied in a range of EOC for a one-dimensional structure containing single damage path and two dimensional real fuselage structure with stiffener elements and multiple damage paths. The EOC effects tested in the one-dimensional structure have been generalized to the fuselage showing its independence from structural arrangement and the type of sensors used for GLW data acquisition. Moreover, it can be used for the simultaneous compensation of a variety of measurable EOC, which affects the guided wave data acquisition. The main result, among others, of this thesis is the CT-ANN methodology for the compensation of EOC in GLW based SHM technique for damage diagnosis.

Monitorización de la subsidencia del terreno en la Vega Media del río Segura mediante Interferometría SAR diferencial (DInSAR)

Ground subsidence caused by aquifer exploitation is a geotechnical hazard that affects wide areas, causing important economic damages. This phenomenon is due to soil consolidation produced by the increase of effective stress caused by piezometric depletion. In this work a Remote Sensing Technique called Coherent Pixel (CPT) is applied to monitor subsidence in the Vega Media of the Segura River during a period of eleven years.

Monitorización de cultivos mediante PolSAR y técnicas de sistemas dinámicos

En las últimas décadas diversas técnicas basadas en teledetección mediante sistemas de microondas han servido para aumentar el conocimiento de la superficie terrestre. En concreto, los sistemas basados en Radar de Apertura Sintética (SAR) han demostrado ser una herramienta con un gran potencial en la monitorización de cultivos y de gran ayuda a las técnicas de cultivo de precisión (Precision Farming). En la actualidad existen técnicas de clasificación de cultivos basadas en adquisiciones SAR que permiten con elevada precisión determinar la cobertura espacial de diferentes cultivos sin embargo la estimación de parámetros biofísicos resulta más compleja con estas técnicas. Recientemente diversas estrategias han sido propuestas con el objetivo de determinar el estado de un cultivo, el estado fenológico, en un determinado instante basándose en el análisis de las características de las imágenes SAR polarimétricas (PolSAR). Estas primeras aproximaciones todavía se encuentran en una etapa de desarrollo temprana y por tanto es posible profundizar y analizar las diferentes alternativas a partir de ellas de manera que podamos obtener resultados más precisos y que puedan aportar información de valor añadido a las técnicas de cultivo de precisión. En este trabajo abordaremos la alternativa de aprovechar las series de imágenes SAR obtenidas en diferentes instantes en el ciclo de un cultivo para determinar el estado fenológico de un cultivo.

Sensor IoT para monitorización de consumo de energía en continua

Hoy en día la mayor parte de los sensores de energía IoT (Internet of Things) están orientados a la medida de corriente alterna (AC). No son aptos para monitorizar equipos que no estén conectados a la red eléctrica (baterías, paneles fotovoltaicos, etc.) o que formen parte de otros equipos más grandes y que estén situados detrás del transformador (ej. aceleradores de cómputo en supercomputadores). El presente trabajo tiene como objetivo principal construir un sistema, con una instalación sencilla y reducida, que permita la monitorización de consumo de dispositivos conectados a corriente continua. Toda la información recogida será mostrada a través de una interfaz web, que nos permitirá observar los cambios en el consumo en tiempo real con un intervalo de actualización especificado por el usuario. Además el sistema será robusto, con bajo coste de implementación y permitirá una alta escalabilidad, ya que el objetivo del proyecto es que sea escalable a nivel de centro de datos o institución.

Monitorización de los principales patógenos de las abejas para la detección de alertas y riesgos sanitarios

Las abejas, principalmente la especie Apis mellifera, desarrollan una función biológica muy importante puesto que se encargan de polinizar diversos cultivos agrícolas y la flora silvestre de todo el mundo. No obstante, existen numerosos factores que influyen en el estado sanitario de las colonias de abejas y presentan además un alto grado de interacciones entre ellos. Algunos de los potenciales riesgos para la apicultura española ya han sido identificados, como por ejemplo las dos especies de microsporidios, Nosema apis y N. ceranae, que actúan como parásitos intracelulares obligados o los ectoparásitos Varroa destructor, Acarapis woodi o Braula coeca; así como numerosos virus capaces de infectar a Apis melífera, de los cuales los principales son el virus de las alas deformadas (DWV), el virus de las realeras negras (BQCV), el virus Kashmir (KBV), el virus de la parálisis aguda (ABPV) y su variante israelí (IAPV). Otras enfermedades que afectan fundamentalmente a la cría de abejas son la loque americana y la loque europea, ambas de origen bacteriano (Paenibacillus larvae y Melissococcus plutonius respectivamente), así como la ascosferosis causada por el hongo Ascosphaera apis. Otro riesgo potencial para las abejas es la posible entrada de agentes exóticos como el coleóptero Aethina tumida o el ácaro Tropilaelaps clareae cuya presencia en Europa debe ser declarada según la OIE (2015). Recientemente se ha incluido a los neogregarinos y tripanosomátidos como posibles agentes patógenos. Actualmente, N. ceranae junto con V. destructor son los principales agentes patógenos que producen problemas sanitarios de las colonias de abejas en Europa. Además, se considera que los patógenos podrían jugar un papel primordial en el incremento de mortalidad de las abejas detectado en distintos países durante los últimos años...

Monitorización clínica de la dilatación cervical en labor de parto normal en posición vertical materna. Hospital Vicente Corral Moscoso Cuenca 2000

El presente estudio es clínica comparativo, tipo prospectivo para controlar la labor de parto, mediante monitorización clínica, y realizar curvas de alerta de la dilatación cervical, las curvas fueron graficadas en el formulario del partograma, en gestantes que acudieron al servicio de Ginecología-obstetricia del Hospital Vicente Corral Moscoso de Cuenca, durante el año 1999-2000. Se estudiaron 200 gestantes, las cuales se encontraron entre los 15 y 35 años de edad, todas cumplieron los criterios de inclusión. Se divideron en 2 grupos Así: 100 gestantes multíparas y 100 primigestas, con membranas íntegras. Luego de obtenidas las curvas de alerta se evidenció que no hay diferencia entre las curvas diseñadas, tanto para gestantes multíparas como para primigestas, por esta razón se obtuvo una sola curva en promedio. Las curvas se graficaron desde los tres centímetros de dilatación cervical, se comparó con la curva del CLAP, desde los 4.5 cm., nuestra curva de alerta tiene el mismo tiempo de duración de la dilatación cervical que la curva de alerta del CLAP, pero nuestra curva es más vertical desde los 5 a 10 cm. de dilatación, con una diferencia de aproximadamente 30 minutos. Producto de la presente investigación se elaboró plantillas con la curva de alerta, dos formularios, y sus respectivos instructivos

Sistema de monitorización de redes informáticas. Caso real 'Turismo Andaluz'

Este Trabajo Fin de Grado, describe la implantación de un sistema de monitorización de redes informáticas. Se definirán los principales conceptos de monitorización, y se argumentará la elección de la herramienta finalmente seleccionada para llevarlo a cabo. Detallaremos el proceso de instalación, configuración y puesta en producción. Por último, se mostrará cómo funciona el sistema ya instalado sobre la red informática de la Empresa Pública de Turismo Andaluz, S.A., cubriendo las necesidades de control de sistemas desde su sede principal, sita en Málaga, al resto de provincias andaluzas, donde posee diversas sedes secundarias.