Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la predicción de contaminantes atmosféricos

Abstract Air pollution is a big threat and a phenomenon that has a specific impact on human health, in addition, changes that occur in the chemical composition of the atmosphere can change the weather and cause acid rain or ozone destruction. Those are phenomena of global importance. The World Health Organization (WHO) considerates air pollution as one of the most important global priorities. Salamanca, Gto., Mexico has been ranked as one of the most polluted cities in this country. The industry of the area led to a major economic development and rapid population growth in the second half of the twentieth century. The impact in the air quality is important and significant efforts have been made to measure the concentrations of pollutants. The main pollution sources are locally based plants in the chemical and power generation sectors. The registered concerning pollutants are Sulphur Dioxide (SO2) and particles on the order of ∼10 micrometers or less (PM10). The prediction in the concentration of those pollutants can be a powerful tool in order to take preventive measures such as the reduction of emissions and alerting the affected population. In this PhD thesis we propose a model to predict concentrations of pollutants SO2 and PM10 for each monitoring booth in the Atmospheric Monitoring Network Salamanca (REDMAS - for its spanish acronym). The proposed models consider the use of meteorological variables as factors influencing the concentration of pollutants. The information used along this work is the current real data from REDMAS. In the proposed model, Artificial Neural Networks (ANN) combined with clustering algorithms are used. The type of ANN used is the Multilayer Perceptron with a hidden layer, using separate structures for the prediction of each pollutant. The meteorological variables used for prediction were: Wind Direction (WD), wind speed (WS), Temperature (T) and relative humidity (RH). Clustering algorithms, K-means and Fuzzy C-means, are used to find relationships between air pollutants and weather variables under consideration, which are added as input of the RNA. Those relationships provide information to the ANN in order to obtain the prediction of the pollutants. The results of the model proposed in this work are compared with the results of a multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The evaluation of the prediction is calculated with the mean absolute error, the root mean square error, the correlation coefficient and the index of agreement. The results show the importance of meteorological variables in the prediction of the concentration of the pollutants SO2 and PM10 in the city of Salamanca, Gto., Mexico. The results show that the proposed model perform better than multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The models implemented for each monitoring booth have the ability to make predictions of air quality that can be used in a system of real-time forecasting and human health impact analysis. Among the main results of the development of this thesis we can cite: A model based on artificial neural network combined with clustering algorithms for prediction with a hour ahead of the concentration of each pollutant (SO2 and PM10) is proposed. A different model was designed for each pollutant and for each of the three monitoring booths of the REDMAS. A model to predict the average of pollutant concentration in the next 24 hours of pollutants SO2 and PM10 is proposed, based on artificial neural network combined with clustering algorithms. Model was designed for each booth of the REDMAS and each pollutant separately. Resumen La contaminación atmosférica es una amenaza aguda, constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud del hombre. Los cambios que se producen en la composición química de la atmósfera pueden cambiar el clima, producir lluvia ácida o destruir el ozono, fenómenos todos ellos de una gran importancia global. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera la contaminación atmosférica como una de las más importantes prioridades mundiales. Salamanca, Gto., México; ha sido catalogada como una de las ciudades más contaminadas en este país. La industria de la zona propició un importante desarrollo económico y un crecimiento acelerado de la población en la segunda mitad del siglo XX. Las afectaciones en el aire son graves y se han hecho importantes esfuerzos por medir las concentraciones de los contaminantes. Las principales fuentes de contaminación son fuentes fijas como industrias químicas y de generación eléctrica. Los contaminantes que se han registrado como preocupantes son el Bióxido de Azufre (SO2) y las Partículas Menores a 10 micrómetros (PM10). La predicción de las concentraciones de estos contaminantes puede ser una potente herramienta que permita tomar medidas preventivas como reducción de emisiones a la atmósfera y alertar a la población afectada. En la presente tesis doctoral se propone un modelo de predicción de concentraci ón de los contaminantes más críticos SO2 y PM10 para cada caseta de monitorización de la Red de Monitorización Atmosférica de Salamanca (REDMAS). Los modelos propuestos plantean el uso de las variables meteorol ógicas como factores que influyen en la concentración de los contaminantes. La información utilizada durante el desarrollo de este trabajo corresponde a datos reales obtenidos de la REDMAS. En el Modelo Propuesto (MP) se aplican Redes Neuronales Artificiales (RNA) combinadas con algoritmos de agrupamiento. La RNA utilizada es el Perceptrón Multicapa con una capa oculta, utilizando estructuras independientes para la predicción de cada contaminante. Las variables meteorológicas disponibles para realizar la predicción fueron: Dirección de Viento (DV), Velocidad de Viento (VV), Temperatura (T) y Humedad Relativa (HR). Los algoritmos de agrupamiento K-means y Fuzzy C-means son utilizados para encontrar relaciones existentes entre los contaminantes atmosféricos en estudio y las variables meteorológicas. Dichas relaciones aportan información a las RNA para obtener la predicción de los contaminantes, la cual es agregada como entrada de las RNA. Los resultados del modelo propuesto en este trabajo son comparados con los resultados de una Regresión Lineal Multivariable (RLM) y un Perceptrón Multicapa (MLP). La evaluación de la predicción se realiza con el Error Medio Absoluto, la Raíz del Error Cuadrático Medio, el coeficiente de correlación y el índice de acuerdo. Los resultados obtenidos muestran la importancia de las variables meteorológicas en la predicción de la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 en la ciudad de Salamanca, Gto., México. Los resultados muestran que el MP predice mejor la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 que los modelos RLM y MLP. Los modelos implementados para cada caseta de monitorizaci ón tienen la capacidad para realizar predicciones de calidad del aire, estos modelos pueden ser implementados en un sistema que permita realizar la predicción en tiempo real y analizar el impacto en la salud de la población. Entre los principales resultados obtenidos del desarrollo de esta tesis podemos citar: Se propone un modelo basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento para la predicción con una hora de anticipaci ón de la concentración de cada contaminante (SO2 y PM10). Se diseñó un modelo diferente para cada contaminante y para cada una de las tres casetas de monitorización de la REDMAS. Se propone un modelo de predicción del promedio de la concentración de las próximas 24 horas de los contaminantes SO2 y PM10, basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento. Se diseñó un modelo para cada caseta de monitorización de la REDMAS y para cada contaminante por separado.

Optimizing Bottom Subcells for III-V-on-Si MultiJunction Solar Cells

Dual-junction solar cells formed by a GaAsP or GaInP top cell and a silicon bottom cell seem to be attractive candidates to materialize the long sought-for integration of III-V materials on silicon for photovoltaic applications. Such integration would offer a cost breakthrough for photovoltaic technology, unifying the low cost of silicon and the efficiency potential of III-V multijunction solar cells. In this study, we analyze several factors influencing the performance of the bottom subcell of this dual-junction, namely, 1) the formation of the emitter as a result of the phosphorus diffusion that takes place during the prenucleation temperature ramp and during the growth of the III-V layers; 2) the degradation in surface morphology during diffusion; and 3) the quality needed for the passivation provided by the GaP layer on the emitter.

Effect of endurance, speed and strength training on skin temperature measured by infrared thermography = Efecto del entrenamiento de resistencia, velocidad y fuerza en la temperatura de la piel a través de la termografía infrarroja

La termografía infrarroja (TI) es una técnica no invasiva y de bajo coste que permite, con el simple acto de tomar una fotografía, el registro sin contacto de la energía que irradia el cuerpo humano (Akimov & Son’kin, 2011, Merla et al., 2005, Ng et al., 2009, Costello et al., 2012, Hildebrandt et al., 2010). Esta técnica comenzó a utilizarse en el ámbito médico en los años 60, pero debido a los malos resultados como herramienta diagnóstica y la falta de protocolos estandarizados (Head & Elliot, 2002), ésta se dejó de utilizar en detrimento de otras técnicas más precisas a nivel diagnóstico. No obstante, las mejoras tecnológicas de la TI en los últimos años han hecho posible un resurgimiento de la misma (Jiang et al., 2005, Vainer et al., 2005, Cheng et al., 2009, Spalding et al., 2011, Skala et al., 2012), abriendo el camino a nuevas aplicaciones no sólo centradas en el uso diagnóstico. Entre las nuevas aplicaciones, destacamos las que se desarrollan en el ámbito de la actividad física y el deporte, donde recientemente se ha demostrado que los nuevos avances con imágenes de alta resolución pueden proporcionar información muy interesante sobre el complejo sistema de termorregulación humana (Hildebrandt et al., 2010). Entre las nuevas aplicaciones destacan: la cuantificación de la asimilación de la carga de trabajo físico (Čoh & Širok, 2007), la valoración de la condición física (Chudecka et al., 2010, 2012, Akimov et al., 2009, 2011, Merla et al., 2010), la prevención y seguimiento de lesiones (Hildebrandt et al., 2010, 2012, Badža et al., 2012, Gómez Carmona, 2012) e incluso la detección de agujetas (Al-Nakhli et al., 2012). Bajo estas circunstancias, se acusa cada vez más la necesidad de ampliar el conocimiento sobre los factores que influyen en la aplicación de la TI en los seres humanos, así como la descripción de la respuesta de la temperatura de la piel (TP) en condiciones normales, y bajo la influencia de los diferentes tipos de ejercicio. Por consiguiente, este estudio presenta en una primera parte una revisión bibliográfica sobre los factores que afectan al uso de la TI en los seres humanos y una propuesta de clasificación de los mismos. Hemos analizado la fiabilidad del software Termotracker, así como su reproducibilidad de la temperatura de la piel en sujetos jóvenes, sanos y con normopeso. Finalmente, se analizó la respuesta térmica de la piel antes de un entrenamiento de resistencia, velocidad y fuerza, inmediatamente después y durante un período de recuperación de 8 horas. En cuanto a la revisión bibliográfica, hemos propuesto una clasificación para organizar los factores en tres grupos principales: los factores ambientales, individuales y técnicos. El análisis y descripción de estas influencias deben representar la base de nuevas investigaciones con el fin de utilizar la TI en las mejores condiciones. En cuanto a la reproducibilidad, los resultados mostraron valores excelentes para imágenes consecutivas, aunque la reproducibilidad de la TP disminuyó ligeramente con imágenes separadas por 24 horas, sobre todo en las zonas con valores más fríos (es decir, zonas distales y articulaciones). Las asimetrías térmicas (que normalmente se utilizan para seguir la evolución de zonas sobrecargadas o lesionadas) también mostraron excelentes resultados pero, en este caso, con mejores valores para las articulaciones y el zonas centrales (es decir, rodillas, tobillos, dorsales y pectorales) que las Zonas de Interés (ZDI) con valores medios más calientes (como los muslos e isquiotibiales). Los resultados de fiabilidad del software Termotracker fueron excelentes en todas las condiciones y parámetros. En el caso del estudio sobre los efectos de los entrenamientos de la velocidad resistencia y fuerza en la TP, los resultados muestran respuestas específicas según el tipo de entrenamiento, zona de interés, el momento de la evaluación y la función de las zonas analizadas. Los resultados mostraron que la mayoría de las ZDI musculares se mantuvieron significativamente más calientes 8 horas después del entrenamiento, lo que indica que el efecto del ejercicio sobre la TP perdura por lo menos 8 horas en la mayoría de zonas analizadas. La TI podría ser útil para cuantificar la asimilación y recuperación física después de una carga física de trabajo. Estos resultados podrían ser muy útiles para entender mejor el complejo sistema de termorregulación humano, y por lo tanto, para utilizar la TI de una manera más objetiva, precisa y profesional con visos a mejorar las nuevas aplicaciones termográficas en el sector de la actividad física y el deporte Infrared Thermography (IRT) is a safe, non-invasive and low-cost technique that allows the rapid and non-contact recording of the irradiated energy released from the body (Akimov & Son’kin, 2011; Merla et al., 2005; Ng et al., 2009; Costello et al., 2012; Hildebrandt et al., 2010). It has been used since the early 1960’s, but due to poor results as diagnostic tool and a lack of methodological standards and quality assurance (Head et al., 2002), it was rejected from the medical field. Nevertheless, the technological improvements of IRT in the last years have made possible a resurgence of this technique (Jiang et al., 2005; Vainer et al., 2005; Cheng et al., 2009; Spalding et al., 2011; Skala et al., 2012), paving the way to new applications not only focused on the diagnose usages. Among the new applications, we highlighted those in physical activity and sport fields, where it has been recently proven that a high resolution thermal images can provide us with interesting information about the complex thermoregulation system of the body (Hildebrandt et al., 2010), information than can be used as: training workload quantification (Čoh & Širok, 2007), fitness and performance conditions (Chudecka et al., 2010, 2012; Akimov et al., 2009, 2011; Merla et al., 2010; Arfaoui et al., 2012), prevention and monitoring of injuries (Hildebrandt et al., 2010, 2012; Badža et al., 2012, Gómez Carmona, 2012) and even detection of Delayed Onset Muscle Soreness – DOMS- (Al-Nakhli et al., 2012). Under this context, there is a relevant necessity to broaden the knowledge about factors influencing the application of IRT on humans, and to better explore and describe the thermal response of Skin Temperature (Tsk) in normal conditions, and under the influence of different types of exercise. Consequently, this study presents a literature review about factors affecting the application of IRT on human beings and a classification proposal about them. We analysed the reliability of the software Termotracker®, and also its reproducibility of Tsk on young, healthy and normal weight subjects. Finally, we examined the Tsk thermal response before an endurance, speed and strength training, immediately after and during an 8-hour recovery period. Concerning the literature review, we proposed a classification to organise the factors into three main groups: environmental, individual and technical factors. Thus, better exploring and describing these influence factors should represent the basis of further investigations in order to use IRT in the best and optimal conditions to improve its accuracy and results. Regarding the reproducibility results, the outcomes showed excellent values for consecutive images, but the reproducibility of Tsk slightly decreased with time, above all in the colder Regions of Interest (ROI) (i.e. distal and joint areas). The side-to-side differences (ΔT) (normally used to follow the evolution of some injured or overloaded ROI) also showed highly accurate results, but in this case with better values for joints and central ROI (i.e. Knee, Ankles, Dorsal and Pectoral) than the hottest muscle ROI (as Thigh or Hamstrings). The reliability results of the IRT software Termotracker® were excellent in all conditions and parameters. In the part of the study about the effects on Tsk of aerobic, speed and strength training, the results of Tsk demonstrated specific responses depending on the type of training, ROI, moment of the assessment and the function of the considered ROI. The results showed that most of muscular ROI maintained warmer significant Tsk 8 hours after the training, indicating that the effect of exercise on Tsk last at least 8 hours in most of ROI, as well as IRT could help to quantify the recovery status of the athlete as workload assimilation indicator. Those results could be very useful to better understand the complex skin thermoregulation behaviour, and therefore, to use IRT in a more objective, accurate and professional way to improve the new IRT applications for the physical activity and sport sector.

Efectos dinámicos debidos al tráfico de ferrocarril sobre la infraestructura de vía y las estructuras

La vía tradicional sobre balasto sigue siendo una selección para las líneas de alta velocidad a pesar de los problemas técnicos y la prestación del funcionamiento. El problema de la vía sobre balasto es el proceso continuo del deterioro de éste debido a las cargas asociadas al tráfico ferroviario. En consecuencia es imprescindible un mantenimiento continuado para mantener un alineamiento adecuado de la vía. Por eso se surge la necesidad de comprender mejor el mecanismo involucrado en el deterioro de la vía y los factores claves que rigen su progresión a lo largo de ciclos de carga con el fin de reducir los costos del mantenimiento de la vía y mejorar el diseño de las nuevas vías. La presente tesis intenta por un lado desarrollar los modelos más adecuados y eficientes del vehículo y de la vía para los cálculos de los efectos dinámicos debido al tráfico de ferrocarril sobre la infraestructura de la vía sobre balasto, y por otro evaluar estos efectos dinámicos sobre el deterioro de la vía sobre balasto a largo plazo, empleando un adecuado modelo de predicción del deterioro de la misma. Se incluye en el trabajo una recopilación del estado del arte en lo referente a la dinámica de la vía, a la modelización del vehículo, de la vía y de la interacción entre ambos. También se hace un repaso al deterioro de la vía y los factores que influyen en su proceso. Para la primera línea de investigación de esta tesis, se han desarrollado los diferentes modelos del vehículo y de la vía y la modelización de la interacción entre ambos para los cálculos dinámicos en dos y tres dimensiones. En la interacción vehículo-vía, se ha empleado la formulación de contacto nodo-superficie para establecer la identificación de las superficies en contacto y el método de los multiplicadores de Lagrange para imponer las restricciones de contacto. El modelo de interacción se ha contrastado con los casos reportados en la literatura. Teniendo en cuenta el contacto no lineal entre rueda-carril y los perfiles de irregularidades distribuidas de la vía, se han evaluado y comparado los efectos dinámicos sobre el sistema vehículo-vía en la interacción de ambos, para distintas velocidades de circulación del vehículo, en los aspectos como la vibración del vehículo, fuerza de contacto, fuerza transmitida en los railpads, la vibración del carril. También se hace un estudio de la influencia de las propiedades de los componentes de la vía en la respuesta dinámica del sistema vehículo-vía. Se ha desarrollado el modelo del asiento de la vía que consiste en la implementación del modelo de acumulación de Bochum y del modelo de hipoplasticidad en la subrutina del usuario \UMAT" del programa ABAQUS. La implementación numérica ha sido comprobado al comparar los resultados de las simulaciones numéricas con los reportados en la literatura. Se ha evaluado la calidad geométrica de la vía sobre balasto de los tramos de estudio con datos reales de la auscultación proporcionados por ADIF (2012). Se ha propuesto una metodología de simulación, empleando el modelo de asiento, para reproducir el deterioro de la geometría de la vía. Se usan los perfiles de la nivelación longitudinal de la auscultación como perfiles de irregularidades iniciales de la vía en las simulaciones numéricas. También se evalúa la influencia de la velocidad de circulación sobre el deterioro de la vía. The traditional ballast track structures are still being used in high speed railways lines with success, however technical problems or performance features have led to ballast track solution in some cases. The considerable maintenance work is needed for ballasted tracks due to the track deterioration. Therefore it is very important to understand the mechanism of track deterioration and to predict the track settlement or track irregularity growth rate in order to reduce track maintenance costs and enable new track structures to be designed. This thesis attempts to develop the most adequate and efficient models for calculation of dynamic track load effects on railways track infrastructure, and to evaluate these dynamic effects on the track settlement, using a track settlement prediction model, which consists of the vehicle/track dynamic model previously selected and a track settlement law. A revision of the state of the knowledge regarding the track dynamics, the modelling of the vehicle, the track and the interaction between them is included. An overview related to the track deterioration and the factors influencing the track settlement is also done. For the first research of this thesis, the different models of vehicle, track and the modelling of the interaction between both have been developed. In the vehicle-track interaction, the node-surface contact formulation to establish the identification of the surfaces in contact and the Lagrange multipliers method to enforce contact constraint are used. The interaction model has been verified by contrast with some benchmarks reported in the literature. Considering the nonlinear contact between wheel-rail and the track irregularities, the dynamic effects on the vehicle-track system have been evaluated and compared, for different speeds of the vehicle, in aspects as vehicle vibration, contact force, force transmitted in railpads, rail vibration. A study of the influence of the properties of the track components on the the dynamic response of the vehicle-track system has been done. The track settlement model is developed that consist of the Bochum accumulation model and the hipoplasticity model in the user subroutine \UMAT" of the program ABAQUS. The numerical implementation has been verified by comparing the numerical results with those reported in the literature. The geometric quality of the ballast track has been evaluated with real data of auscultation provided by ADIF (2012). The simulation methodology has been proposed, using the settlement model for the ballast material, to reproduce the deterioration of the track geometry. The profiles of the longitudinal level of the auscultation is used as initial profiles of the track irregularities in the numerical simulation. The influence of the running speed on the track deterioration is also investigated.

On soil-structure interaction in large non-slender partially buried structures

This paper addresses the seismic analysis of a deeply embedded non-slender structure hosting the pumping unit of a reservoir. The dynamic response in this type of problems is usually studied under the assumption of a perfectly rigid structure using a sub-structuring procedure (three-step solution) proposed specifically for this hypothesis. Such an approach enables a relatively simple assessment of the importance of some key factors influencing the structural response. In this work, the problem is also solved in a single step using a direct approach in which the structure and surrounding soil are modelled as a coupled system with its actual geometry and flexibility. Results indicate that, quite surprisingly, there are significant differences among prediction using both methods. Furthermore, neglecting the flexibility of the structure leads to a significant underestimation of the spectral accelerations at certain points of the structure.

Foundations of a New Interaction Paradigm for Immersive 3D Multimedia

Immersion and interaction have been identified as key factors influencing the quality of experience in stereoscopic video systems. The work presented here aims to create a new paradigm for 3D Multimedia consumption exploiting these factors in order to increase user involvement. We use a 5-sided CAVETM environment to support 3D panoramic video reproduction, real-time insertion of synthetic objects into the three-dimensional scene and real-time user interaction with the inserted elements. In this paper we describe our system requirements, functionalities, conceptual design and preliminary implementation results emphasizing the most relevant challenges accomplished. The focus is on three main issues: the generation of stereoscopic video panoramas; the synchronous reproduction of immersive 3D video across multiple screens; and, the real-time insertion algorithm implemented for the integration of synthetic objects into the stereoscopic video. These results have been successfully integrated into the graphic engine managing the operation of the CAVETM infrastructure.