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                <text>La densidad aparente del suelo (ρb) es una propiedad clave en física e hidrología de suelos. En la ausencia de mediciones en terreno, las Funciones de PedoTransferencia (FPTs) son típicamente utilizadas para estimar la ρb. Recientemente, y como resultado del avance de las Redes Neuronales Artificiales (RNAs), un nuevo método para formular ecuaciones para estimar la ρb ha sido desarrollado. Esta técnica es particularmente adecuada para formular un acercamiento jerárquico y para condiciones de cantidad limitada de datos de suelo. Es por esto que el objetivo de este estudio fue utilizar un acercamiento jerárquico para desarrollar una serie de FPTs utilizando RNAs para predecir la ρb, y comparar estas estimaciones con las obtenidas con 10 FPTs existentes reportadas en la literatura. Esta evaluación fue hecha con un set de datos independiente de 1.007 mediciones de ρb provenientes de un amplio rango de suelos de Chile Central. Los resultados probaron que el desempeño (en términos de exactitud y error global) es función de la cantidad de variables de entrada con un rango de r2 de 0,22 a 0,72 y un rango de RMSE de 0,32 a 0,17 Mg m-3. Los resultados demuestran que usando sólo información de la distribución de tamaño de partícula como variable de entrada para estimar la ρb no tiene una precisión adecuada y que un modelo basado en el contenido de carbono orgánico (CO) es capaz de estimar con más precisión que uno basado en la distribución de tamaño de partícula, incluso en suelos con bajo contenido de CO. Además, la inclusión del pH y los cationes básicos como variables de entrada mejora la exactitud de las estimaciones. Los resultados muestran que la mejor ecuación se generó con las variables de entrada de: distribución de tamaño de partícula, contenido de CO, profundidad de suelo y contenido de humedad a punto de marchitez permanente. Finalmente, con las mismas variables de entrada, las ecuaciones desarrolladas con RNAs incrementan la calidad de las estimaciones en comparación con las clásicas regresiones multi-variables, mejorando el r2 entre 0,02 y 0,14 y el RMSE entre 0,01 y 0,04 Mg m-3.</text>
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                <text>Hoy en día, las simulaciones numéricas son esenciales en la caracterización de amenazas debidas a tsunamis, pero la complejidad y las restricciones impuestas por el software y hardware representan una barrera relevante para los no expertos en el campo, desalentando el desarrollo de soluciones para casos de uso en la reducción de riesgos, como la divulgación pública, la educación y la comunicación del riesgo. Sin embargo, los navegadores web son hoy en día herramientas ubicuas, con un rico ecosistema tecnológico que abre la oportunidad de llegar a una amplia audiencia de usuarios y desarrolladores. Como parte del proyecto TsunamiLab, una plataforma web para la educación y la divulgación científica de la amenaza de tsunami, desarrollamos Nami, una biblioteca WebGL Javascript que permite ejecutar simulaciones de tsunami de manera eficiente en el navegador web utilizando la GPU (integrada o dedicada), representando la propagación de ondas largas en el océano. Además, la integración de sus resultados con otras tecnologías web y fuentes de datos fomenta la creación de herramientas y aplicaciones de visualización interactiva novedosas. En este documento explicamos cómo Nami está construido, los casos de uso básicos y mostramos cómo nos ha permitido crear TsunamiLab y llegar a una audiencia diversa en diferentes contextos. Nami se encuentra disponible como un software de código abierto para así alentar a más personas a desarrollar nuevas herramientas de geovisualización científica para la comunicación de riesgos de tsunamis.</text>
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                <text>El potencial económico en techos y fachadas para proyectos fotovoltaicos en Chile ha sido estudiado analizando la radiación, generación de electricidad a partir de la instalación fotovoltaica, curvas de consumo eléctrico y tarifas eléctricas de 318 comunas a lo largo de Chile. El estudio considera curvas de generación fotovoltaica para diferentes orientaciones e inclinaciones en techos y fachadas. El sector de Chile con el mayor potencial técnico económico para instalaciones fotovoltaicas se encuentra en la región de atacama, que combina altos niveles de precios eléctricos y altos niveles de radiación. Este estudio indica que Chile es uno de los países privilegiados en Latinoamérica en donde la instalación de proyectos fotovoltaicos en techos es costo-efectivo sin necesidad de políticas de incentivos o subsidios. El período de retorno de inversión para proyectos fotovoltaicos ubicados en techos para un costo de inversión de 2.000 USD/kW varía desde los 7.7 años a más de 20 años. Por el contrario, a los precios actuales los proyectos fotovoltaicos instalados en fachadas no son costo-eficientes en ninguna región, considerando sólo los ingresos por energía generada.</text>
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                <text>En el último tiempo las actividades laborales se han ido tornando cada vez más demandantes en cuanto al esfuerzo mental requerido para llevarlas a cabo. Esto ha ido&#13;
acompañado de elevados niveles de estrés laboral en los trabajadores. Diversos estudios&#13;
han demostrado que una de las profesiones más afectadas ha sido la conducción en el&#13;
transporte público.&#13;
Por una parte, en esta investigación se busca entender los orígenes y consecuencias del&#13;
estrés tanto en el bienestar del conductor como en el desempeño del sistema de transporte&#13;
público. En este sentido, se desprende que la congestión vehicular y la interacción con&#13;
los pasajeros resultan ser los factores estresantes más comunes, revelando que la tensión&#13;
mental surge de la combinación entre altas demandas laborales y un bajo control por sobre&#13;
ellas.&#13;
Por otro lado, esta investigación busca diseñar esquemas de incentivos óptimos en&#13;
situaciones en donde el estrés laboral tiene efectos negativos en el comportamiento del&#13;
conductor. El estrés laboral genera un problema de asimetría de creencias entre el conductor y el operador, por cuanto las preocupaciones de carrera del primero pueden influenciar&#13;
la manera en que se toman la decisiones. El modelo muestra que los incentivos implícitos&#13;
fuerzan al operador a compensar al conductor por las eventuales pérdidas de productividad&#13;
que el estrés laboral le pueden significar.&#13;
Las futuras líneas de investigación debiesen apuntar a mejorar el modelo microeconómico en términos de representar ciertos atributos característicos de la conducción&#13;
en el transporte público, como por ejemplo la presencia de multitasking, es decir, cuando&#13;
el conductor debe realizar más de una tarea simultáneamente.</text>
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                <text>La minería es el sector de mayor actividad en la economía nacional, posicionando a Chile como el mayor productor y exportador de cobre a nivel mundial. Sin embargo, aún existen grandes desafíos que buscan mitigar el aumento en los costos de la energía y la disminución de las leyes de mineral, así como la promoción de nuevas tecnologías. Bajo este contexto, las tecnologías de automatización se presentan como una alternativa viable y necesaria para aumentar la productividad y confiabilidad de los procesos que forman parte de este negocio. Por otra parte, el interés en desarrollar estrategias de control para procesos de gran escala ha llevado a formular nuevas metodologías que consideren el comportamiento global de un proceso industrial, facilitando el diseño, validación y evaluación de estrategias de control avanzado de mayor complejidad. Una de estas metodologías es el control predictivo híbrido, el cual utiliza un modelo dinámico del proceso caracterizado por variables continuas, discretas y reglas lógicas.&#13;
En este trabajo se formula una estrategia de control predictivo híbrido para una planta de flotación de minerales, válida para una línea compuesta por celdas y bancos bajo diferentes modos de operación. Para cumplir este objetivo, primero se desarrolla un simulador dinámico híbrido fenomenológico de una línea de flotación, el cual es calibrado mediante datos pertenecientes a una planta industrial. Posteriormente, se formula una metodología de identificación de modelos híbridos global, a partir de datos entrada-salida generados desde el simulador, obteniendo modelos lineales bajo una estructura PWARX, para ser utilizados como modelos de predicción en la estrategia de control. Finalmente, se comprueba que el controlador predictivo híbrido diseñado permite mantener la ley de mineral del flujo de cola de una línea de flotación en un valor de referencia, variando sus modelos de predicción de acuerdo a la condición de operación en la cual se encuentre el proceso.</text>
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                <text>Obtener parámetros de compuestos puros y discernir entre conjuntos de parámetros que parecen ajustar igualmente bien son importantes desafíos al momento de calibrar ecuaciones de estado (EoS) de la familia Statistical Associating Fluid Theory (SAFT). En este trabajo, un nuevo método para mejorar la estimación de parámetros de compuestos puros es propuesto y aplicado a perturbed chain SAFT (PC-SAFT). El método consiste en el uso de información de un análisis de sensibilidad para definir una función de costo de peso variable y fijar el parámetro menos sensible. El modelo es calibrado con una función de costos sesgada hacia aquellas propiedades y rangos de temperatura donde la EoS es más sensible. Para evaluar este enfoque, otro conjunto de parámetros es obtenido usando el método clásico, que consiste en usar una función de costo sin pesos. Resultados de cuatro 1-alkanoles y cuatro n-alquilaminas demuestran que los parámetros obtenidos con el método propuesto correlacionan de mejor manera con el peso molecular. Además, ajustan y predicen las propiedades de mezclas de manera más precisa. En promedio, el error de predicción del equilibrio líquido-vapor fue reducido de 7.17% a 6.49% para la fase líquida y de 3.55% a 3.13% en la fase vapor. Adicionalmente, el error de la predicción de densidad de mezcla líquida fue reducido de 0.53% a 0.31%. Finalmente, el error de predicción de equilibrio liquido-vapor ternario fue reducido un 15% para la composición de vapor y un 43% para la temperatura de equilibrio.El equipo de mayor importancia en el diseño industrial de Pressurized Hot Water Extraction (PHWE) es el extractor, que asegura que el solvente se mantenga en estado líquido. Es fundamental predecir los cambios de fase a altas presiones de mezclas hidroalcohólicas adecuadas para extraer productos naturales y así minimizar los costos de construcción y asegurar la correcta operación del proceso. Los parámetros puros de PC-SAFT y de mezcla fueron ajustados para agua, metanol, etanol y glicerol. La predicción de temperatura de burbuja a alta presiones de mezclas binarias y ternarias fue realizada para temperaturas entre los 323.15 K y 573.15.</text>
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                <text>El hormigón es el material más utilizado en la construcción a nivel mundial. Sin embargo, su alta conductividad térmica dificulta a las envolventes de hormigón cumplir con las normativas térmicas. La incorporación de agregados livianos al hormigón mejora su comportamiento térmico, pero un reduce su desempeño mecánico. La mayoría de las investigaciones de hormigones livianos consideran solo la materialidad y proporción de sus componentes en la evaluación de conductividad térmica y resistencia a compresión. No obstante, estas propiedades también dependen de la distribución de tamaño de poros contenida en los agregados, donde estos agregados representan hasta un 80% del volumen del hormigón. Esta tesis se enfoca en evaluar el efecto de la distribución de tamaño de poros sobre las propiedades térmicas y mecánicas del hormigón con agregados livianos utilizando un nuevo modelo térmico y mecánico (LWAC-TMM) basado en el método de elementos finitos. El modelo térmico utiliza la ley de Fourier, mientras que el mecánico usa la ley de Hooke y la superficie de fluencia de Drucker-Prager. La validación muestra que el modelo estima adecuadamente la conductividad térmica, módulo de Young y resistencia a compresión de materiales porosos compuestos. Respecto a la influencia de la distribución de tamaño de poros sobre la conductividad térmica, el efecto es insignificante, cambiando 1.4% al disminuir el tamaño promedio de poros de 161 a 25 μm en hormigones con 53.2%&#13;
de porosidad. Sin embargo, para el mismo cambio de tamaño promedio de poros la resistencia a compresión aumentó 30.8%. La distribución del tamaño de poros afecta en mayor medida al comportamiento mecánico que al térmico en este rango de porosidad. Dicha diferencia se explica por el efecto de tortuosidad y cantidad de caminos a través de los cuales fluye el calor entre los poros. El trabajo futuro debería evaluar menores tamaños de poros, asociados a un mejor desempeño mecánico, así como mejorar las propiedades térmicas a través de la optimización de distribuciones de tamaño y localización de poros.</text>
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                <text>En esta investigación se presenta un exhaustivo estudio de laboratorio sobre ensayos de compresión edométrica, isotrópica y resistencia al corte en muestras diatomáceas de la Bahía de Mejillones, Chile. Se reportan también ensayos de columna resonante, torsión cíclica, triaxial cíclico y observaciones microscópicas SEM de estos fósiles y de su composición mineralógica. A pesar de su baja densidad (~103) y alta plasticidad (U.S.C.S: MH), el material alcanza valores elevados de resistencia al corte y un comportamiento relativamente rígido hasta una presión de preconsolidación del orden de 0.5 MPa, debido probablemente a procesos de diagénesis y a la trabazón entre resistentes microfósiles de sílice de superficie rugosa y forma irregular. Sobre dicha presión, el suelo presenta un comportamiento altamente compresible y contractivo, probablemente debido a la ruptura de frústulas de diatomea. También se obtienen significativas deformaciones por fluencia lenta (creep) medidas incluso hasta 50 días. Finalmente, los resultados se contrastan con datos reportados en la literatura para poder comparar el comportamiento de estos suelos singulares con respecto a resultados clásicos en finos y arenas.</text>
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                <text>Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2023</text>
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                <text>La sequía puede ocurrir en cualquier región del mundo, generando efectos negativos en los sectores afectados y sus habitantes. La sequía puede verse exacerbada por el cambio climático y el aumento de la demanda de agua por parte de diversos sectores sociales y económicos, ambos problemas bastante evidentes en Chile, Sudamérica. Para el desarrollo de esquemas eficientes de mitigación de la sequía, es importante desarrollar pronósticos de sequía para los sistemas de alerta temprana, apoyando la planificación y gestión de los recursos hídricos. Este trabajo evalúa las habilidades de los modelos SARIMA (Modelo estacional autorregresivo integrado de media móvil) para predecir el comportamiento futuro de los índices de sequía (es decir, el índice de precipitación estandarizado, IPE, y el índice de caudal estandarizado, ICE) en Chile, un país con una variedad de condiciones climáticas y geográficas. Para ello, ajustamos modelos SARIMA utilizando registros históricos de IPE e ICE desde enero de 1990 hasta diciembre de 2016, los que luego son evaluados durante el período comprendido entre enero de 2017 y diciembre de 2020 utilizando métricas de desempeño de Porcentaje Correcto y Error Medio Cuadrático, así como las métricas de Peirce Skill Score y Ranked Probability Skill Score. Los resultados muestran que, considerando el valor más conservador según las puntuaciones de habilidad, el 26% y el 6% de los modelos pronosticados logran un pronóstico significativo de hasta 6 meses de adelanto para ICE e IPE respectivamente. Utilizando la regulación chilena, la declaración de sequía resultó ser mejor pronosticada hacia el sur.</text>
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                <text>Los efectos del cambio climático implican incertidumbre sobre diferentes áreas, una de ellas los recursos hídricos y sus actividades productivas asociadas. Además, muchas regulaciones, acuerdos y obras de infraestructura se desarrollaron sin considerar los impactos sobre las temperaturas, los niveles de precipitación y la disponibilidad de caudales ; por lo que es necesario replantear estas herramientas para un uso eficiente del agua bajo un sistema regulatorio dado y diversos intereses productivos. La decisión de qué estrategia de adaptación debe ser implementada para mantener el desempeño de un sistema productivo en una cuenca del nexo Agua-Energía-Alimento debe ser abordada considerando el equilibrio entre el uso productivo del agua y la mantención ambiental del ecosistema. Recientemente, la cuenca del Maule en Chile se ha visto afectada por eventos de escasez hídrica, generando repercusiones negativas sobre la producción de cultivos y la permisividad de los derechos de agua, lo que genera preocupación por los eventos futuros. Este estudio presenta una modelación de la cuenca del Maule y los impactos de catorce escenarios de cambio climático sobre la misma, junto con un análisis comparativo de la implementación de estrategias adaptativas ; tanto desde el punto de vista de la Oferta (Operacion de Embalses) como de la Demanda (Eficiencia de Riego y Derechos de Agua). La modelación de la cuenca, incluyendo las características físicas, productivas y de regulación, se realiza con la herramienta computacional PYWR. Adicionalmente, se utiliza un Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo (MOEA) para generar portafolios óptimos de estrategias. Los resultados muestran que existe un trade-off entre los objetivos ambientales y productivos, sin embargo, bajo un enfoque integral, los agentes productivos pueden incurrir en un escenario win-win si el análisis multiobjetivo considera tanto la producción hidroeléctrica como la de cultivos en un contexto agua-energía-alimento</text>
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