934 resultados para Spotting (Cleaning)


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La empresa Proamerica Ltda con una trayectoria de más de 40 años, perteneciente al sector químico, dedicada a fabricar y comercializar productos para el aseo, decide emprender junto al Centro de Investigación y Desarrollo (CIDEM) el proceso de internacionalización de la empresa, buscando un crecimiento, rentabilidad y supervivencia en el largo plazo; el CIDEM coloco a su alcance un guía de cómo exportar, dirigida a facilitar el conocimiento y desarrollo de cada una de las etapas involucradas dentro del proceso exportador. En el marco teórico metodológico se realizo en primera instancia una preselección de países en el cual se tuvo en cuenta aspectos como el destino actual de las exportaciones colombianas del producto a exportar (Limpiador Fresco Desinfectante), la afinidad cultural y comercial, preferencias arancelarias, países competidores y disponibilidad de transporte; paso a seguir se escogieron tres países (potencial, contingente y alterno), describiendo una reseña económica, geográfica y política de cada país, estimando un costo de transporte al mercado potencial teniendo en cuenta las exigencias de entrada del producto y régimen comercial. Así mismo, obteniendo información del mercado como productos, precios, comercialización, competencia y promoción. En este sentido, se hizo una evaluación de las condiciones de la compañía frente al mercado potencial escogido de acuerdo a la organización, producción, producto, mercadeo, finanzas y competitividad. Finalmente, se definió la planeación de la exportación teniendo en cuenta los objetivos, estrategias, búsqueda de clientes y mecanismos de familiarización con el mercado.

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Se presenta el uso de una cámara anestésica de bajo costo, construida en vidrio, de fácil manejo y limpieza, como recurso didáctico, para explicar, en ratones de laboratorio, los fundamentos de la anestesia general inhalatoria a estudiantes de medicina veterinaria. La cámara permite adecuada dosificación del anestésico, garantiza la vida de los animales y disminuye la exposición de profesores y estudiantes a los gases anestésicos. Así, se pueden abordar didácticamente los aspectos básicos de la anestesia general inhalada, como el efecto de la concentración del anestésico en el aire inspirado y solubilidad.

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Este proyecto busca analizar y formular estrategias que permitan reducir la contaminación física por partículas en la planta de producción de la empresa Pelpak S.A. generando una solución que perdure en el tiempo en la medida que se controla, verifica, mantiene e involucra a los procesos organizacionales. Para ello se plantean una serie de estrategias acordes a las necesidades de la empresa a partir de sus características de infraestructura, equipos y planta de producción teniendo como fundamentación teórica la Norma AIB Internacional con atención específica en los apartes que sean relevantes para cumplir con el proyecto. En la formulación de las estrategias, es fundamental garantizar la protección del envase en las etapas de mayor vulnerabilidad relacionada con la exposición a fuentes contaminantes. El alcance de este proyecto abarca la reducción de los cuerpos extraños en la planta, pues estos generan contaminación en el proceso productivo. Para lograr este resultado, se debe determinar el porqué, quiénes, en dónde y cómo se generan los elementos nocivos con el fin de eliminar, mitigar o controlar esta problemática. Esta investigación arrojó ocho estrategias a tratar, en donde el objetivo de cada una es mejorar el entorno en el cual se trabaja, evitar que el envase se contamine y lograr proteger el envase en las etapas del proceso con la identificación de los puntos críticos. El aseo y limpieza para los techos, pisos y paredes es el común denominador de las estrategias planteadas en este estudio.

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El propósito de este estudio es determinar la relación entre la exposición ocupacional y los niveles de audición en trabajadores urbanos en espacio abierto (aseo urbano en general). Se realizó un estudio de corte transversal con 491 personas que incluyen hombres y mujeres, cuyo ambiente laboral es el espacio abierto de la ciudad. Los datos se obtuvieron durante los exámenes médicos periódicos realizados en el año 2014 a los empleados de una empresa cuya actividad económica es el aseo urbano, que incluye recolección de basuras, cuidado forestal y de prados de uso común, y limpieza del borde de los andenes. Se realizó estadística descriptiva para las características demográficas y razón de disparidad u Odds Ratio (OR) para buscar la relación de antecedentes y hábitos personales con el riesgo de desarrollar pérdida auditiva. De las 491 personas expuestas a niveles altos de ruido ocupacional, 62% presentó pérdida auditiva, de los cuales la mayoría se desempeña como guadañadores y cortadores de césped, y son personas que llevan trabajando entre 1-5 años en la empresa. Se encontró un aumento estadísticamente significativo entre la baja escolaridad y el riesgo de sufrir hipoacusia (p=0.0001) y un efecto protector del uso de motocicleta y audífonos. La enfermedad vascular periférica, la práctica de tejo y la diabetes mostraron una fuerte tendencia a aumentar el riesgo. La pérdida auditiva encontrada en este grupo no se puede relacionar directamente con la exposición ocupacional a ruido, a pesar de ser trabajos que se llevan a cabo en el espacio urbano. Sin embargo, la baja escolaridad favorece la lesión auditiva y puede verse acelerada por enfermedades de alta prevalencia como diabetes y practicas recreacionales locales.

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Innovation Electronics es una empresa dedicada a la creación de robots para la limpieza autónoma del hogar. Podrá encontrar aquí todos los elementos y bases para la realización de la empresa en diferentes campos y ámbitos.

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Empresa dedicada a la producción y distribución de elementos de limpieza tales como escobas, traperos y cepillos, caracterizados principalmente por ser 100% ecológicos, fabricados con los estándares de calidad más altos y diseño innovador.

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Consumim productes que ens eviten el contacte amb els microorganismes, però no tenim consciència dels efectes que provoquen en els ecosistemes, als quals arriben a través de les aigües residuals o el fang de les depuradores

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Una de las actuaciones posibles para la gestión de los residuos sólidos urbanos es la valorización energética, es decir la incineración con recuperación de energía. Sin embargo es muy importante controlar adecuadamente el proceso de incineración para evitar en lo posible la liberación de sustancias contaminantes a la atmósfera que puedan ocasionar problemas de contaminación industrial.Conseguir que tanto el proceso de incineración como el tratamiento de los gases se realice en condiciones óptimas presupone tener un buen conocimiento de las dependencias entre las variables de proceso. Se precisan métodos adecuados de medida de las variables más importantes y tratar los valores medidos con modelos adecuados para transformarlos en magnitudes de mando. Un modelo clásico para el control parece poco prometedor en este caso debido a la complejidad de los procesos, la falta de descripción cuantitativa y la necesidad de hacer los cálculos en tiempo real. Esto sólo se puede conseguir con la ayuda de las modernas técnicas de proceso de datos y métodos informáticos, tales como el empleo de técnicas de simulación, modelos matemáticos, sistemas basados en el conocimiento e interfases inteligentes. En [Ono, 1989] se describe un sistema de control basado en la lógica difusa aplicado al campo de la incineración de residuos urbanos. En el centro de investigación FZK de Karslruhe se están desarrollando aplicaciones que combinan la lógica difusa con las redes neuronales [Jaeschke, Keller, 1994] para el control de la planta piloto de incineración de residuos TAMARA. En esta tesis se plantea la aplicación de un método de adquisición de conocimiento para el control de sistemas complejos inspirado en el comportamiento humano. Cuando nos encontramos ante una situación desconocida al principio no sabemos como actuar, salvo por la extrapolación de experiencias anteriores que puedan ser útiles. Aplicando procedimientos de prueba y error, refuerzo de hipótesis, etc., vamos adquiriendo y refinando el conocimiento, y elaborando un modelo mental. Podemos diseñar un método análogo, que pueda ser implementado en un sistema informático, mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial.Así, en un proceso complejo muchas veces disponemos de un conjunto de datos del proceso que a priori no nos dan información suficientemente estructurada para que nos sea útil. Para la adquisición de conocimiento pasamos por una serie de etapas: - Hacemos una primera selección de cuales son las variables que nos interesa conocer. - Estado del sistema. En primer lugar podemos empezar por aplicar técnicas de clasificación (aprendizaje no supervisado) para agrupar los datos y obtener una representación del estado de la planta. Es posible establecer una clasificación, pero normalmente casi todos los datos están en una sola clase, que corresponde a la operación normal. Hecho esto y para refinar el conocimiento utilizamos métodos estadísticos clásicos para buscar correlaciones entre variables (análisis de componentes principales) y así poder simplificar y reducir la lista de variables. - Análisis de las señales. Para analizar y clasificar las señales (por ejemplo la temperatura del horno) es posible utilizar métodos capaces de describir mejor el comportamiento no lineal del sistema, como las redes neuronales. Otro paso más consiste en establecer relaciones causales entre las variables. Para ello nos sirven de ayuda los modelos analíticos - Como resultado final del proceso se pasa al diseño del sistema basado en el conocimiento. El objetivo principal es aplicar el método al caso concreto del control de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética. En primer lugar, en el capítulo 2 Los residuos sólidos urbanos, se trata el problema global de la gestión de los residuos, dando una visión general de las diferentes alternativas existentes, y de la situación nacional e internacional en la actualidad. Se analiza con mayor detalle la problemática de la incineración de los residuos, poniendo especial interés en aquellas características de los residuos que tienen mayor importancia de cara al proceso de combustión.En el capítulo 3, Descripción del proceso, se hace una descripción general del proceso de incineración y de los distintos elementos de una planta incineradora: desde la recepción y almacenamiento de los residuos, pasando por los distintos tipos de hornos y las exigencias de los códigos de buena práctica de combustión, el sistema de aire de combustión y el sistema de humos. Se presentan también los distintos sistemas de depuración de los gases de combustión, y finalmente el sistema de evacuación de cenizas y escorias.El capítulo 4, La planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos de Girona, describe los principales sistemas de la planta incineradora de Girona: la alimentación de residuos, el tipo de horno, el sistema de recuperación de energía, y el sistema de depuración de los gases de combustión Se describe también el sistema de control, la operación, los datos de funcionamiento de la planta, la instrumentación y las variables que son de interés para el control del proceso de combustión.En el capítulo 5, Técnicas utilizadas, se proporciona una visión global de los sistemas basados en el conocimiento y de los sistemas expertos. Se explican las diferentes técnicas utilizadas: redes neuronales, sistemas de clasificación, modelos cualitativos, y sistemas expertos, ilustradas con algunos ejemplos de aplicación.Con respecto a los sistemas basados en el conocimiento se analizan en primer lugar las condiciones para su aplicabilidad, y las formas de representación del conocimiento. A continuación se describen las distintas formas de razonamiento: redes neuronales, sistemas expertos y lógica difusa, y se realiza una comparación entre ellas. Se presenta una aplicación de las redes neuronales al análisis de series temporales de temperatura.Se trata también la problemática del análisis de los datos de operación mediante técnicas estadísticas y el empleo de técnicas de clasificación. Otro apartado está dedicado a los distintos tipos de modelos, incluyendo una discusión de los modelos cualitativos.Se describe el sistema de diseño asistido por ordenador para el diseño de sistemas de supervisión CASSD que se utiliza en esta tesis, y las herramientas de análisis para obtener información cualitativa del comportamiento del proceso: Abstractores y ALCMEN. Se incluye un ejemplo de aplicación de estas técnicas para hallar las relaciones entre la temperatura y las acciones del operador. Finalmente se analizan las principales características de los sistemas expertos en general, y del sistema experto CEES 2.0 que también forma parte del sistema CASSD que se ha utilizado.El capítulo 6, Resultados, muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación de las diferentes técnicas, redes neuronales, clasificación, el desarrollo de la modelización del proceso de combustión, y la generación de reglas. Dentro del apartado de análisis de datos se emplea una red neuronal para la clasificación de una señal de temperatura. También se describe la utilización del método LINNEO+ para la clasificación de los estados de operación de la planta.En el apartado dedicado a la modelización se desarrolla un modelo de combustión que sirve de base para analizar el comportamiento del horno en régimen estacionario y dinámico. Se define un parámetro, la superficie de llama, relacionado con la extensión del fuego en la parrilla. Mediante un modelo linealizado se analiza la respuesta dinámica del proceso de incineración. Luego se pasa a la definición de relaciones cualitativas entre las variables que se utilizan en la elaboración de un modelo cualitativo. A continuación se desarrolla un nuevo modelo cualitativo, tomando como base el modelo dinámico analítico.Finalmente se aborda el desarrollo de la base de conocimiento del sistema experto, mediante la generación de reglas En el capítulo 7, Sistema de control de una planta incineradora, se analizan los objetivos de un sistema de control de una planta incineradora, su diseño e implementación. Se describen los objetivos básicos del sistema de control de la combustión, su configuración y la implementación en Matlab/Simulink utilizando las distintas herramientas que se han desarrollado en el capítulo anterior.Por último para mostrar como pueden aplicarse los distintos métodos desarrollados en esta tesis se construye un sistema experto para mantener constante la temperatura del horno actuando sobre la alimentación de residuos.Finalmente en el capítulo Conclusiones, se presentan las conclusiones y resultados de esta tesis.

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Nitrogen trifluoride (NF3) is an industrial gas used in the semiconductor industry as a plasma etchant and chamber cleaning gas. NF3 is an alternative to other potent greenhouse gases and its usage has increased markedly over the last decade. In recognition of its increased relevance and to aid planning of future usage we report an updated radiative efficiency and global warming potentials for NF3. Laboratory measurements give an integrated absorption cross section of 7.04 x 10(-17) cm(2) molecule(-1) cm(-1) over the spectral region 200 2000 cm(-1). The radiative efficiency is calculated to be 0.21 Wm(-2) ppbv(-1) and the 100 year GWP, relative to carbon dioxide, is 17200. These values are approximately 60% higher than previously published estimates, primarily reflecting the higher infrared absorption cross-sections reported here.

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Surfactin is a bacterial lipopeptide produced by Bacillus subtilis and is a powerful surfactant, having also antiviral, antibacterial and antitumor properties. The recovery and purification of surfactin from complex fermentation broths is a major obstacle to its commercialization; therefore, a two-step membrane filtration process was developed using a lab scale tangential flow filtration (TFF) unit with 10 kDa MWCO regenerated cellulose (RC) and polyethersulfone (PES)membranes at three different transmembrane pressure (TMP) of 1.5 bar, 2.0 bar and 2.5 bar. Two modes of filtrations were studied, with and without cleaning of membranes prior to UF-2. In a first step of ultrafiltration (UF-1), surfactin was retained effectively by membranes at above its critical micelle concentration (CMC); subsequently in UF-2, the retentate micelles were disrupted by addition of 50% (v/v) methanol solution to allow recovery of surfactin in the permeate. Main protein contaminants were effectively retained by the membrane in UF-2. Flux of permeates, rejection coefficient (R) of surfactin and proteinwere measured during the filtrations. Overall the three different TMPs applied have no significant effect in the filtrations and PES is the more suitable membrane to selectively separate surfactin from fermentation broth, achieving high recovery and level of purity. In addition this two-step UF process is scalable for larger volume of samples without affecting the original functionality of surfactin, although membranes permeability can be affected due to exposure to methanolic solution used in UF-2.

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One of the most vexing issues for analysts and managers of property companies across Europe has been the existence and persistence of deviations of Net Asset Values of property companies from their market capitalisation. The issue has clear links to similar discounts and premiums in closed-end funds. The closed end fund puzzle is regarded as an important unsolved problem in financial economics undermining theories of market efficiency and the Law of One Price. Consequently, it has generated a huge body of research. Although it can be tempting to focus on the particular inefficiencies of real estate markets in attempting to explain deviations from NAV, the closed end fund discount puzzle indicates that divergences between underlying asset values and market capitalisation are not a ‘pure’ real estate phenomenon. When examining potential explanations, two recurring factors stand out in the closed end fund literature as often undermining the economic rationale for a discount – the existence of premiums and cross-sectional and periodic fluctuations in the level of discount/premium. These need to be borne in mind when considering potential explanations for real estate markets. There are two approaches to investigating the discount to net asset value in closed-end funds: the ‘rational’ approach and the ‘noise trader’ or ‘sentiment’ approach. The ‘rational’ approach hypothesizes the discount to net asset value as being the result of company specific factors relating to such factors as management quality, tax liability and the type of stocks held by the fund. Despite the intuitive appeal of the ‘rational’ approach to closed-end fund discounts the studies have not successfully explained the variance in closed-end fund discounts or why the discount to net asset value in closed-end funds varies so much over time. The variation over time in the average sector discount is not only a feature of closed-end funds but also property companies. This paper analyses changes in the deviations from NAV for UK property companies between 2000 and 2003. The paper present a new way to study the phenomenon ‘cleaning’ the gearing effect by introducing a new way of calculating the discount itself. We call it “ungeared discount”. It is calculated by assuming that a firm issues new equity to repurchase outstanding debt without any variation on asset side. In this way discount does not depend on an accounting effect and the analysis should better explain the effect of other independent variables.

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The application of automatic segmentation methods in lesion detection is desirable. However, such methods are restricted by intensity similarities between lesioned and healthy brain tissue. Using multi-spectral magnetic resonance imaging (MRI) modalities may overcome this problem but it is not always practicable. In this article, a lesion detection approach requiring a single MRI modality is presented, which is an improved method based on a recent publication. This new method assumes that a low similarity should be found in the regions of lesions when the likeness between an intensity based fuzzy segmentation and a location based tissue probabilities is measured. The usage of a normalized similarity measurement enables the current method to fine-tune the threshold for lesion detection, thus maximizing the possibility of reaching high detection accuracy. Importantly, an extra cleaning step is included in the current approach which removes enlarged ventricles from detected lesions. The performance investigation using simulated lesions demonstrated that not only the majority of lesions were well detected but also normal tissues were identified effectively. Tests on images acquired in stroke patients further confirmed the strength of the method in lesion detection. When compared with the previous version, the current approach showed a higher sensitivity in detecting small lesions and had less false positives around the ventricle and the edge of the brain

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Background: Microarray based comparative genomic hybridisation (CGH) experiments have been used to study numerous biological problems including understanding genome plasticity in pathogenic bacteria. Typically such experiments produce large data sets that are difficult for biologists to handle. Although there are some programmes available for interpretation of bacterial transcriptomics data and CGH microarray data for looking at genetic stability in oncogenes, there are none specifically to understand the mosaic nature of bacterial genomes. Consequently a bottle neck still persists in accurate processing and mathematical analysis of these data. To address this shortfall we have produced a simple and robust CGH microarray data analysis process that may be automated in the future to understand bacterial genomic diversity. Results: The process involves five steps: cleaning, normalisation, estimating gene presence and absence or divergence, validation, and analysis of data from test against three reference strains simultaneously. Each stage of the process is described and we have compared a number of methods available for characterising bacterial genomic diversity, for calculating the cut-off between gene presence and absence or divergence, and shown that a simple dynamic approach using a kernel density estimator performed better than both established, as well as a more sophisticated mixture modelling technique. We have also shown that current methods commonly used for CGH microarray analysis in tumour and cancer cell lines are not appropriate for analysing our data. Conclusion: After carrying out the analysis and validation for three sequenced Escherichia coli strains, CGH microarray data from 19 E. coli O157 pathogenic test strains were used to demonstrate the benefits of applying this simple and robust process to CGH microarray studies using bacterial genomes.

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By using simulation methods, we studied the adsorption of binary CO2-CH4 mixtures on various CH4 preadsorbed carbonaceous materials (e.g., triply periodic carbon minimal surfaces, slit-shaped carbon micropores, and Harris's virtual porous carbons) at 293 K. Regardless of the different micropore geometry, two-stage mechanism of CH4 displacement from carbon nanospaces by coadsorbed CO2 has been proposed. In the first stage, the coadsorbed CO2 molecules induced the enhancement of CH4 adsorbed amount. In the second stage, the stronger affinity of CO2 to flat/curved graphitic surfaces as well as CO2-CO2 interactions cause the displacement of CH4 molecules from carbonaceous materials. The operating conditions of CO2-induced cleaning of the adsorbed phase from CH4 mixture component strongly depend on the size of the carbon micropores, but, in general, the enhanced adsorption field in narrow carbon ultramicropores facilitates the nonreactive displacement of CH4 by coadsorbed CO2. This is because in narrow carbon ultramicropores the equilibrium CO2/CH4 selectivity (i.e., preferential adsorption toward CO2) increased significantly. The adsorption field in wider micropores (i.e., the overall surface energy) for both CO2 and CH4 is very similar, which decreases the preferential CO2 adsorption. This suppresses the displacement of CH4 by coadsorbed CO2 and assists further adsorption of CH4 from the bulk mixture (i.e., CO2/CH4 mixing in adsorbed phase).