Energeia, Año 12, N° 12, 2014 - Biblioteca Digitalbibliotecadigital.uca.edu.ar/repositorio/revistas/energeia12.pdf · social, analizada como un ... combustion of coal, oil, or natural

Energeia, Año 12. Nro. 12, 2014, ISSN 1668-1622

Índice Presentación

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Estudio teórico-experimental de la adsorción y reducción catalítica de SO2 sobre Cr2O3/Al2O3 en presencia de CH4 a altas temperaturas.

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Estudio de los procesos de transferencia de masa, cantidad de movimiento y energía en el secado de granos de origen agrícola. Desarrollo de herramientas de cálculo aplicables al diseño de equipos y control de procesos.

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Herramientas y métodos para la caracterización de la sostenibilidad socio, productivo, ambiental en áreas representativas de la cuenca del río Carcarañá, en el sur de la Provincia de Santa Fe.

33

Films de polietileno oxo-degradados mediante envejecimiento acelerado por radiación UV y calor.

41

Redes de Sensores Inalámbricos aplicadas al Monitoreo y Análisis de condiciones de Higiene y Seguridad en Entornos Industriales.

48

Recuperar plásticos desechables a los fines de conformar elementos constructivos de una vivienda económica como respuesta social, analizada como un problema de ingeniería ambiental.

52

Análisis de la eficiencia técnica de programas de desarrollo empresarial: Avance de investigación.

58

Abordaje metodológico de la marginalidad urbana en el Barrio San Francisquito de la ciudad de Rosario.

66

Redes Neuronales Artificiales aplicadas al análisis de datos en Ingeniería Ambiental e Impacto Ambiental.

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Presentación Presentamos en esta oportunidad el número 12 de la Revista Energeia, dedicada a difundir artículos sobre investigaciones en el campo de la Ingeniería Industrial, Ingeniería Ambiental y Licenciatura en Química Industrial, representando tanto resultados de nuestras propias investigaciones como de artículos sobre estas temáticas que se reciben de diversos investigadores pertenecientes a diferentes centros de estudio. La presente edición contiene un número significativo de artículos referidos a los avances en los proyectos de investigación que se corresponden con las carreras antemencionadas y que han sido todas acreditadas por la Comisión Nacional de Evaluación y Acreditación Universitaria. En el artículo referido a la adsorción y reducción catalítica de SO2 sobre Cr2O3/Al2O3 en presencia de CH4, se presentan los avances más recientes de este proyecto que ha producido importantes resultados y obrado como un semillero para la investigación por medio de la participación de alumnos. En el proyecto referido al estudio de los procesos de transferencia de masa, cantidad de movimiento y energía en el secado de granos de origen agrícola, se muestran los últimos adelantos y se dan lineamientos para el control de las secadoras de granos, indispensable en la tarea de optimización de energía. Un proyecto de gran importancia para la región es el que apunta a la caracterización de la sostenibilidad socio-productivo y ambiental en la cuenca del río Carcarañá, en el sur de la Provincia de Santa Fe, en el que se describen las herramientas con las que se propone alcanzar un objetivo tan complejo, a la vez que se muestran los últimos progresos del estudio. El informe referido a la caracterización de los films de polietileno oxo-degradados por envejecimiento de radiación UV y calor, proyecto de gran importancia para la carrera de Ingeniería Ambiental, presenta también los resultados más recientes. De especial importancia para la Ingeniería Industrial, se describe el proyecto recientemente iniciado referido a redes de sensores inalámbricos aplicados al monitoreo y análisis de condiciones de higiene y seguridad en entornos industriales. Dentro de las investigaciones en ambiente, también se exhiben los resultados parciales de un proyecto tendiente a recuperar plásticos desechables a los fines de conformar elementos constructivos de una vivienda económica como respuesta social, analizada como un problema de ingeniería ambiental y el proyecto referido al uso de redes neuronales artificiales aplicadas al análisis de datos e Impacto Ambiental. De pertinencia para la Ingeniería Industrial, otro proyecto recientemente iniciado trata sobre el análisis de la eficiencia técnica de programas de desarrollo empresarial. Por su parte, las actividades de extensión y compromiso social con la comunidad se reflejan también, con el lenguaje de la investigación, en el artículo referido al abordaje metodológico de la marginalidad urbana en el Barrio San Francisquito de la ciudad de Rosario. Queda plasmado de esta manera el importante esfuerzo que se hace en investigación en la Facultad de Química e Ingeniería que, desde fines del año 2013, tiene su “Campus Rosario” finalizado, con sus laboratorios funcionando ya a pleno y con las actividades de servicios a terceros tomando un nuevo e importante impulso. Todo esto es posible gracias a la comprometida e incondicional participación de toda la comunidad de la Universidad, tanto en sus áreas dependientes específicamente de la Facultad como de las centralizadas, por sus docentes, personal administrativo y de maestranza, alumnos y sus familias, todos mancomunados, tal como el Papa Francisco nos lo ha pedido y teniendo siempre como objetivo el bien común que, como él nos lo ha recordado en Evangelii Gaudium, es un bien superior y el camino hacia la paz social. ¡Gracias por ser lector de esta revista, por acompañarnos en esta tarea de promoción del conocimiento a través de la búsqueda de la verdad en las ciencias particulares! Francisco Casiello, Ph. D. Decano Facultad de Química e Ingeniería “Fray Rogelio Bacon” Pontificia Universidad Católica Argentina CAMPUS ROSARIO


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Estudio teórico-experimental de la adsorción y reducción catalítica de SO2 sobre Cr2O3/Al2O3 en presencia de CH4 a altas temperaturas

Director de línea: Dr. Ignacio Daniel Coria1,2 Investigadores: Lic. Oscar Caratolli2, Ing. Sabrina N. Hernández Guiance1,2, Mg. Diana Hamman2 Director de tesis: Dr. Eduardo E. Mola1,2 Co-directores: Dr. Víctor A. Ranea1, Dra. I. Irurzun1 Tesista: Ing. Sabrina N. Hernández Guiance1,2 Becarios: Eliana Y. Lette, Emanuel Ayala, Fernanda Avigliano, Juliana galliano, Lara Cantarini, Lilén Lucero, María José Heredia, Mariel Maurutto, Melisa C. Castellarin, Micaela Avedaño, Yair F. Malik.

1 Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas, INIFTA-CONICET, Universidad Nacional de La Plata, Diag. 113 y 64, Sucursal 4, C.C. 16, 1900 La Plata. 2 Facultad de Química e Ingeniería “Fray Rogelio Bacon”, Universidad Católica Argentina. Crespo 1650, 2000, Rosario, Argentina.

Resumen: Los óxidos de azufre y nitrógeno son liberados al aire desde el escape de vehículos motorizados, de la combustión del carbón, petróleo, o gas natural, y durante procesos tales como la soldadura al arco, galvanoplastía, grabado de metales y detonación de dinamita. Además, son empleados en la producción de lacas, tinturas y otros productos químicos, como combustibles para cohetes, en la nitrificación de compuestos químicos orgánicos y en la manufactura de explosivos. Debido a la amplia aplicación en estas producciones industriales, estos óxidos constituyen dos de los gases más importantes toxicológicamente. Cuando entran en contacto con la atmósfera, son degradados rápidamente al reaccionar con otras sustancias químicas, que por acción de la luz solar lleva a la formación de ácidos sulfúricos y nítricos, principales constituyentes de la lluvia ácida. Por otra parte, estos óxidos reaccionan con la luz solar formando de ozono, y smog en el aire. Respecto a los efectos que producen en los seres vivos, niveles bajos en aire pueden irritar los ojos, la nariz, la garganta, los pulmones, y posiblemente causar tos y una sensación de falta de aliento, cansancio y náusea. La exposición de animales preñados a los óxidos de azufre y nitrógeno ha producido efectos tóxicos en los fetos, además de alteraciones en el material genético de células de animales.1 Por estos motivos, es de gran importancia desarrollar una tecnología que los elimine en forma económica, eficiente, y de bajo impacto al medio ambiente, la cual se compone principalmente, del catalizador Cr2O3/Al2O3. Para llevar a cado este trabajo, se realizaron espectros de desorción programada del SO2, con el propósito de determinar energías de activación de procesos de desorción. Esta información se comparó con cálculos teóricos, basados en DFT (Density Functional Theory) y generados en el seno del Grupo de Sistemas Complejos, con el propósito de determinar los sitios preferenciales de adsorción del SO2. Se analizó experimentalmente la posible competencia por sitios de adsorción con otros gases como oxígeno. Se determinaron los sitios preferenciales de adsorción de Sº y la posible competencia con SO2 experimentalmente y por cálculos basados en DFT. Bajo condiciones estequiométricas actualmente se investiga la reacción de reducción del SO2, en presencia de hidrocarburos (principalmente CH4) y de O2 en función de la temperatura, con el fin de determinar la constante de velocidad de la reacción. Finalmente, en presencia de aire, se analizará la influencia del oxígeno sobre esta reacción. Con el propósito de estudiar variaciones en la eficiencia del catalizador se realizarán ciclos de adsorción y desorción en atmósfera inerte y en presencia de oxígeno (suministrado por una corriente de aire). Además, se prevé hallar las energías de activación de la reacción global y reacciones intermedias, la tasa de producción de CO2 dependiendo de las condiciones de experimentación, el balance de masa de carbono entre productos y reactivos, y el porcentaje de conversión CH4 a CO2, el cual a nivel ambiental tiene un poder de efecto invernadero 21 veces menor que su reactivo. Se continuará con los trabajos teóricos dentro del estudio de la adsorción disociativa de CH4

1 Fuente: http://www.atsdr.cdc.gov/es/toxfaqs/es_tfacts175.html

http://www.atsdr.cdc.gov/es/toxfaqs/es_tfacts175.html


sobre Cr2O3 con O2 previamente adsorbido, en estado molecular y en estado disociativo, y con SO2 adsorbido previamente. Se investigará además la adsorción de CO, para hallar la energía de adsorción con la superficie y la estabilidad de las configuraciones optimizadas. Paso siguiente, se estudiará su interacción con un átomo de oxígeno coadsorbido y la posible formación de CO2. Otra alternativa es que el CO sea adsorbido en forma inestable, por lo que un porcentaje de CO podría desorberse sin formar CO2 o quedar adsorbido por algún tiempo y llegar a envenenar la superficie. Se investigará la disociación de SO2, de O2 y de CH4 adsorbidos en forma individual. Se calcularan las energías de activación para la disociación parcial y total de la molécula SO2 adsorbida. Se calculara la energía de activación para la disociación de la molécula O2 adsorbida inicialmente en forma molecular. El objetivo de estudiar diferentes configuraciones geométricas para el sistema CH4 disociado en Cr2O3 es hallar una energía de adsorción menor que la obtenida para este mismo sistema con el adsorbato sin disociar. Siguiente a esta etapa, se coadsorberá O2 para estudiar la posible formación de CO2. Palabras clave: catalizador, quimisorción, pseudopotencial, energía de activación, espectrometría IR. Abstract: The sulfur and nitrogen oxides are released into the air from motor vehicle exhaust, combustion of coal, oil, or natural gas, and during processes such as arc welding, electroplating, metal etching and detonation of dynamite. They are also used in the production of lacquers, dyes and other chemicals such as rocket fuels, nitration of organic chemicals and the manufacture of explosives. Due to the wide application in these industrial productions, these oxides are two of the most important toxicologically gases. When in contact with the atmosphere, they are rapidly degraded by reacting with other chemicals, which by action of sunlight leads to the formation of sulfuric and nitric, major constituent of acid rain acids. Moreover, these oxides react with sunlight to form ozone and smog in the air. Regarding the effects that occur in living beings, low levels in the air can irritate the eyes, nose, throat, lungs, and may cause coughing and shortness of breath, fatigue and nausea. The exposure of pregnant animals to sulfur and nitrogen oxides produced toxic effects in fetuses, in addition to alterations in the genetic material of animal cells. For these reasons, it is of great importance to develop a technology that eliminates economic, efficient, and low environmental impact, which is mainly composed of Cr2O3/Al2O3 catalyst. In order to market this work, spectra SO2 programmed desorption were performed in order to determine the activation energy of desorption process. This information was compared with theoretical calculations based on DFT (Density Functional Theory) and generated within the Complex Systems Group, in order to determine the preferential adsorption sites of SO2. Possible competition for adsorption sites with other gases such as oxygen was experimentally analyzed. Preferential adsorption sites Sº and possible competition with SO2 and experimentally based on DFT calculations were determined. Under stoichiometric conditions the reaction currently SO2 reduction in the presence of hydrocarbons (mostly CH4) and O2 as a function of temperature, in order to determine the rate constant of the reaction is investigated. Finally, in the presence of air, the influence of oxygen this reaction will be discussed. In order to study variations in catalyst efficiency of adsorption and desorption cycles in inert atmosphere and in the presence of oxygen (supplied by a current of air) is performed. In addition, it is expected to find the activation energies of the overall reaction and intermediate reactions, the rate of CO2 production depending on experimental conditions, the mass balance of carbon between products and reactants, and the percentage of CH4 to CO2 conversion, environmental level which has a greenhouse to 21 times lower than its reactive. We will continue with the theoretical work in the study of the dissociative adsorption of CH4 on Cr2O3 with O2 previously adsorbed in molecular state and dissociative state, and previously adsorbed SO2. CO adsorption was further investigated to find the energy of the surface adsorption and stability of the optimized configurations. Next step, we will study its interaction with co-adsorbed atom oxygen and the possible formation of CO2. Another alternative is that the CO is adsorbed unstable, so that a percentage of CO could be desorbed without forming CO2 or remain adsorbed for some time, and reach the surface poisoning. Dissociation of SO2, O2 and CH4 adsorbed be investigated individually. Activation energies for the partial and total dissociation of SO2 adsorbed molecule were calculated. The activation energy for the dissociation of O2 molecule adsorbed in molecular form initially be calculated. In order to study different geometrical configurations for the system CH4 is dissociated into Cr2O3 find lower adsorption energy than that obtained for the same system with the adsorbate undissociated. Next to this stage, will adsorb O2


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to study the possible formation of CO2. Keywords: catalytic, chemisorption, pseudopotential, activation energy, IR spectrometry.

Introducción La emisión de dióxido de azufre por chimeneas industriales constituye una de las principales problemáticas ambientales, con las consecuencias ya conocidas de problemas para la salud de la población y con efectos nocivos como la lluvia ácida. El proyecto consiste en desarrollar un proceso catalítico de reducción de SO2 que reúna las siguientes características:

a) Eficiente.

b) Económico.

c) No genere subproductos.

En las chimeneas industriales, la reducción del SO2 ocurre por reacción con CH4, a la vez que este último es oxidado a CO2 por el O2. Por este motivo ambos se emplean como reactivos. Esta conversión es de gran importancia a nivel ambiental debido a que cada molécula de CH4 contamina como si se emitieran 21 moléculas de CO2 a la atmósfera. Por lo tanto, al emitir CO2 en su lugar, se provoca un efecto contaminante 21 veces menor.

En la primera etapa, se caracterizaron óxidos de metales de transición (Co, Ni, Fe, V, Mn, Cr y Mo) soportados en alúmina, con el objeto de hallar las condiciones aptas para lograr la mayor eficiencia en cada uno, mediante la adsorción del SO2. El Cr2O3/Al2O3 resultó ser el mejor adsorbente de SO2 entre los estudiados, el cual oxida, mediante este compuesto y en presencia de O2, el gas CH4 para obtener CO2. Su uso se justifica además por su resistencia térmica, mecánica y su posibilidad de regeneración.

Dicha adsorción es un proceso de quimisorción con formación de especies sulfito superficiales sobre sitios básicos, acompañado de un proceso de óxido-reducción del ión metálico. Apoya este mecanismo el hecho de que la cantidad de SO2 adsorbido disminuye con el incremento de la temperatura (a partir de los 650ºC).

En la segunda etapa se apuntó al estudio de las propiedades ácido-base y redox en una misma superficie. En la tercera se estudió la influencia del O2, y sus modificaciones en la reacción entre SO2 y CH4.

Objetivos:

En esta última etapa, los objetivos fueron los siguientes:

- Estudiar cambios en la reacción al pasar de escala laboratorio a planta piloto utilizando una columna metálica de mayor diámetro.

- Desarrollar el estudio teórico de la adsorción de O2 y CO2 sobre el mismo sustrato, y el estudio de la cinética de la reacción entre CH4, SO2 y el O2 por medio del programa VASP (Vienna Ab-initio Simulation Package).

- Verificar, a través de los datos experimentales y teóricos y en colaboración con el Dr. V. A. Ranea y el Prof. E. E. Mola (INIFTA, UNLP), la presencia de especies sulfito y sulfato sobre la superficie del soporte.

- Estudiar la reducción del SO2 con CH4 en función de la temperatura para determinar la constante de velocidad de la reacción.

- Determinar variaciones en la eficiencia del catalizador mediante ciclos de adsorción y desorción, en presencia de oxígeno y de aire.

- Determinar sitios preferenciales de adsorción de Sº y la posible competencia con SO2 experimentalmente y por cálculos teóricos.

Materiales y métodos utilizados Fase experimental: Los catalizadores se caracterizaron mediante difracción de Rayos X, XPS y BET, determinándose su estructura cristalina, composición, superficie específica y volumen de poros. Paso siguiente, fueron sometidos a ciclos de temperatura bajo atmósfera inerte para estudiar su estabilidad térmica y la posible variación de los sitios activos con la temperatura. Luego se realizaron espectros de desorción programada del SO2 con el propósito de determinar energías de activación en la desorción.

Se experimentó con diferentes masas de catalizador y caudales de los gases, se estudió la influencia del oxígeno, y la


regeneración del catalizador.

Actividades y metodología: el dispositivo experimental empleado se esquematiza y describe a continuación:

Suministro de gases: Dentro del equipo de experimentación de hicieron circular los gases reactivos SO2 CH4 y/u

O2, cada uno en una concentración de 10ppm en N2. Se suministraron en forma individual desde un tubo de gas y se regularon mediante dos mecanismos: una válvula reguladora de caudal y un rotámetro con un rango de 50-500 ml/min. Además de hizo circular, para las experiencias de desorción, un flujo de N2 también mediante un tubo de gas y dosificado por una válvula reguladora de caudal y un rotámetro de 50-500 ml/min.

Sitio de reacción: Para la experimentación se utilizó un reactor de lecho fijo, compuesto por cuarzo y de forma tubular, de 0,6 cm de diámetro y 100 cm de largo y con dos muescas internas para soportar el relleno. Previo al lecho se presenta la primera zona del reactor que es la zona de precalentamiento de los gases ingresantes. El mismo se dispuso dentro de un horno vertical con sección circular y aberturas superior e inferior para extraer para limpiar y recargar y colocar luego el tubo de reacción. El horno es regulable hasta 1473 K mediante un termopar de hierro constantán. Allí se tiene la segunda zona que es la zona de reacción, sección del tubo donde se ubica, sobre las muescas y entre dos capas de lana de cuarzo, el óxido soportado en alúmina.

Zona de medición de concentración de SO2 y CO2: Por último se tiene la tercera zona que es la más externa y de descarga conectada en paralelo a dos registradores de gases. El primero, para detectar la concentración de SO2, es un analizador de celda electroquímica específica SafeLog 100, Quest Technologies calibrado de modo que una concentración marcada de 3.5 representa 10ppm en concentración real, o sea, el total suministrado por el tubo. El segundo es un sensor infrarrojo que detecta CO2, modelo TES-1370 NDIR con un rango de medición de 1 a 6000ppm. Luego la corriente se hizo burbujear en un frasco lavador con agua destilada para verificar la posible presencia de trióxido de azufre. Y por último se hizo burbujear la misma en una solución de hidróxido de potasio diluida, con el objeto de retener el dióxido de azufre remanente y evitar así la contaminación el aire presente en el laboratorio. Se estudiaron los óxidos de metales de transición del primer período, desde vanadio hasta níquel, soportados en alúmina.

Preparación de muestras: Los óxidos se prepararon en el laboratorio por el método de impregnación a partir del nitrato de Cromo: Cr(NO3)3 .9H2O, marca FLUKA. El soporte empleado es gamma alúmina, la cual fue secada a 378 K durante 10 hs y luego calcinada a 873 K. Los catalizadores se caracterizaron mediante difracción de Rayos X, XPS y BET, determinándose el porcentaje de cristalinidad, el tipo de átomos y de enlace presentes en cada uno de ellos y su superficie específica.

Preparadas y caracterizadas, las muestras fueron sometidos a ciclos de temperatura bajo atmósfera inerte para estudiar su estabilidad térmica y la posible variación de los sitios activos con la temperatura. Al cabo de cada ciclo de temperatura, la muestra debió ser sometida a ensayos BET para determinar la posible variación de la superficie específica. Asimismo se evaluó la capacidad retentiva de SO2 para cada una de las muestras.

Fase teórica: La información experimental se combinó con cálculos teóricos, basados en DFT (Density Functional Theory), con el propósito de determinar los sitios preferenciales de adsorción del SO2.

Para los sistemas adsorbato-sustrato, se empleó una supercelda hexagonal cuyas constantes de redes son: a = b = 4,954 y c = 20 Å. El modelo empleado para el sustrato se conforma de una capa de cinco subcapas (Cr-O3-Cr) de espesor


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separadas por una zona de vacío para evitar las interacciones entre las mismas. La superficie empleada es 1x1. Al sustrato se le permitió relajar las nueve capas atómicas externas del junto con los átomos de cada adsorbato. Se llevó a cabo la optimización de cada una de las moléculas de adsorbato en estado gaseoso (celda cúbica de 10 Å de lado). Se calcularon las geometrías óptimas y las frecuencias vibracionales. Los resultados fueron comparados con la bibliografía de referencia.

Resultados experimentales Síntesis de resultados

Experiencia: 2.0. CH4 + SO2 + O2 sobre Cr2O3/Al2O3

Comentarios: Con el fin de llevar a cabo una experiencia en la que la medición de CO2 sea lo más precisa posible, se procedió a cubrir una de las fuentes de muestreo del medidor, para evitar el contacto del detector de CO2 con el CO2 atmosférico. De este modo se logra una atmósfera con una concentración inicial nula de dicho gas dentro del equipo.

La experiencia arrojó los siguientes resultados, en los que la producción de CO2 comenzó luego de los 1033 ºK (760 ºC) de temperatura. Esto se debe a que, en este punto, se comenzó a obtener la energía necesaria para llevar a cabo el proceso de combustión completo. La curva ([CO2] vs Temperatura) comienza a ascender debido a que, a medida que aumenta la energía térmica, la eficiencia de conversión es mayor. Sin embargo, se llega a un punto en el que la reacción de combustión va disminuyendo su porcentaje de conversión provocando una caída en la cantidad de CO2 producido hasta llegar al valor cero.

Caudales:

CH4 = 100 ml/min

O2 = 50 ml/min

SO2 = 250 ml/min

T = 23 - 1000 °C = 296 - 1273 K

Masa Cr2O3/Al2O3 = 0,100 g

Resultados: Mediante cálculos de integración de área, se pudo calcular el área bajo la curva de producción de CO2. Se predijeron 1.368 ml de CO2, lo cual equivale a 2,33 mg o 3.19. 1019 moléculas.

Experiencia: 2.1.1. CH4 + SO2 en fase gaseosa

Comentarios: Esta reacción (en ausencia de oxígeno) nos permitirá comparar el poder oxidante del O2 y el SO2 frente al CH4. El par O2, CH4 se estudiará en la reacción 2.1.2. Se tiene en cuenta la relación estequiométrica entre reactivos de 1:2

Caudales:

CH4 = 150 ml/min

SO2 = 300 ml/min

T = 23 - 700 °C = 296 - 973 K

Masa Cr2O3/Al2O3 = 0 g


Resultados: Mediante cálculos de integración de área, se pudo calcular el área bajo la curva de producción de CO2. Se predijeron 3.902 ml de CO2, lo cual equivale a 11,2 mg 1.53 .1020 moléculas.

En base a las curvas anteriores, se calculó la energía de activación promedio de la reacción:

Tabla 1 – Energías de activación de la formación de CO2 a partir de la reacción de CH4 y SO2 en fase gaseosa

Experiencia: 2.1.2. CH4 + O2 en fase gaseosa

Comentarios: Se propone estudiar la reacción de combustión entre CH4 y O2 en fase gaseosa. El objetivo es determinar el grado de influencia de la temperatura en dicha reacción independientemente de la actividad aportada por el catalizador. Además, se pretende comparar el porcentaje de conversión de CH4 a CO2 en presencia de SO2 y de O2 y el mismo porcentaje en presencia de O2 únicamente. De este modo, se podría averiguar de qué reactivo provienen los átomos de oxígeno pertenecientes al CO2, si provienen del SO2 o el O2 del medio.

Caudales:

CH4 = 100 ml/min

O2 = 200 ml/min

T = 23 - 1000 °C = 296 - 1273 K


Resultados: No se detectó producción de CO2

Experiencia: 2.3.1. CH4 sobre Cr2O3/Al2O3

Comentarios: Se estudió la interacción del CH4 sobre el catalizador en estudio. Previamente, se hizo pasar N2 dentro del equipo de experimentación, con el fin de evitar la reacción del CH4 con el oxígeno atmosférico.

Caudales :

CH4 = 250 ml/min

T = 23 - 1000 °C = 296 - 1273 K



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Resultados: No se detectó producción de CO2.

Experiencia: 2.3.1.2. CH4 + O2 en fase gaseosa

Caudales:

CH4 = 100 ml/min

O2 = 200 ml/min

T = 23 - 1000 °C = 296 - 1273 K


Resultados: No se detectó producción de CO2. Este resultado es esperado, ya que la oxidación del metano con oxígeno produce una reacción de combustión a partir de los 2273 K.

Experiencia: 2.3.2. CH4 + SO2 sobre Cr2O3/Al2O3

Comentarios: Se estudió la interacción del CH4 con el SO2 sobre el catalizador en estudio. El objetivo es saber el origen de los O2 del CO2 que se forma como producto. Estos pueden provenir tanto del SO2 como del O2 existente del medio.

La reacción es CH4 + 2SO2 2Sº + CO2 + 2H2O

A pesar de que la relación estequiométrica entre los gases reactivos es de 1:1, se emplearán caudales iguales. En la próxima experiencia, se respetará dicha proporción.

Caudales:

CH4 = 200 ml/min

SO2 = 200 ml/min

T = 23 - 1000 °C = 296 - 1273 K


Resultados: Las curvas muestran un comportamiento muy similar desde el rango de temperatura ambiente hasta los 703 K.


Comentarios: Se estudió la interacción del CH4 con SO2 sobre el catalizador en estudio. El objetivo es saber el origen de los O2 del CO2 que se forma como producto. La reacción principal es CH4 + 2SO2 2Sº + CO2 + 2H2O. Se respeta la relación estequiométrica, de1:2.

Caudales:

CH4 = 150 ml/min

SO2 = 300 ml/min

T = 23 - 700 °C = 296 - 973 K



Resultados: La producción de CO2 es mucho menor en el intervalo de temperaturas que se está empleando en la presente serie de experiencias. Sin embargo, de detecta gas producido a partir de los 25 ºC de temperatura. Se deduce que es probable que el comienzo de la reacción sea independiente de la presencia del catalizador empleado.

- El ascenso de la concentración de CO2 en la reacción en fase gaseosa tiene un comportamiento muy similar al ascenso que se lleva a cabo en la primera y segunda experiencia sobre el catalizador, teniendo en cuenta la diferencia entre los valores obtenidos. Los valores de concentración difieren en 200 ppm aproximadamente, pero el comportamiento de las curvas son muy semejantes.

Experiencia: 2.3.4. CH4 + O2 sobre Cr2O3/Al2O3

Comentarios: Se estudia la oxidación del CH4 con O2 sobre el catalizador en estudio. El objetivo es saber el origen de los O2 del CO2 que se forma, junto con las características generales de la presente reacción, tales como: cantidad de moléculas de CO2 producidas, temperatura a la que comienza a producirse, variación de su concentración respecto de la temperatura (y al tener un coeficiente de calentamiento constante, una varia independiente podría ser el tiempo), y la cinética de reacción.

Caudales:

CH4 = 100 ml/min

O2 = 200 ml/min

T = 23 - 1000 °C = 296 - 1273 K


Resultados:

1) Existe una diferencia entre la reacción (SO2 + CH4) en Fase Gaseosa y sobre el catalizador Cr2O3. En presencia del catalizador se observa un claro aumento en la producción de CO2 a partir de los 435 oC

2) En la reacción O2 + CH4 no se observa producción alguna de CO2 en fase gaseosa hasta temperaturas de 1273 K.

3) Los resultados permiten observar que, en presencia del catalizador, la Retención del SO2 se alcanza y es eficiente a una temperatura de 500 ºC. Por Retención entendemos un aumento significativo en la velocidad de la oxidación del metano y la consiguiente reducción (y retención) del SO2

Experiencia: 2.3.6. CH4 + O2 sobre Cr2O3/Al2O3

Comentarios: Con el fin de estudiar esta zona de aumento del gas producto con mayor detalle (con comportamiento de raíz cuadrada), se programó un aumento “escalonado” de la temperatura. Se comienza desde los 50ºC, y se asciende cada 15 ºC hasta llegar al valor máximo de 230ºC. En cada valor de temperatura, se mide la producción de CO2 durante 7 minutos. Luego, con los datos recopilados se realizaron grafías del logaritmo neperiano de la concentración de CO2 producido respecto del inverso de la temperatura en unidades Kelvin. Con este tipo de curvas.

Desde el punto de vista experimental, la cinética química consiste en la determinación de la constante de velocidad, el


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orden de la reacción y la energía de activación; desde el punto de vista teórico consiste en proponer un mecanismo de reacción que incluye determinadas etapas para pasar de reactante a productos de reacción.

Se calcularon las energías de activación correspondientes a las gráficas de las experiencias recientes, las cuales consisten en estudiar la concentración de CO2 producida respecto de la temperatura, tomada en intervalos de 5ºK.


Caudales:

CH4 = 100 ml/min

SO2 = 400 ml/min

T = 50 - 400 °C = 323 - 673 K


Resultados: En la presente gráfica se comparan las tres experiencias en las que se aumentó la temperatura de 50 a 230 ºC. Las dos últimas tienen un comportamiento similar, por lo que es necesario continuar realizando experiencias en las que se mantengan las mismas condiciones de experimentación. Se recomienda sin embargo, acotar el intervalo de temperaturas de experimentación en el rango en el que el comportamiento de las curvas asciende en forma brusca.


Comentarios: En etapas anteriores del presente trabajo, se detectó una tendencia a aumentar el CO2 producido en la oxidación de CH4 en presencia de SO2 sobre el catalizador de Cr2O3/Al2O3, en el intervalo de temperatura de los 50 a los 200 ºC. Luego de estas temperaturas, dicha concentración parece alcanzar un valor relativamente estable. El aumento programado de la temperatura empleado hasta el momento consiste en emplear un coeficiente de calentamiento lineal de 10.8 ºK/min. En esta serie de experiencias, el intervalo de temperaturas fue reducido de 25 a 110 ºC, con el fin de estudiar esta reacción en detalle.

El procedimiento consistió en armar un lecho de Cr2O3/Al2O3, con una masa de 0,10 g. luego se hizo pasar SO2 y CH4, respetando la relación estequiométrica 2:1. Mientras, se monitoreó la concentración de CO2 producido a la salida del equipo junto con la posible concertación de SO2 que pudiera atravesar el lecho sin reaccionar. El valor de CO2 tomado para la recopilación de datos es aquél que se obtiene un vez que la concentración se estabiliza, para un valor de temperatura determinado. Los intervalos de muestreo fueron establecidos cada 5ºC.

Caudales:

CH4 = 100 ml/min

SO2 = 200 ml/min

T = 25 - 110 °C = 298 - 383 K


Resultados: Las experiencias realizadas en la serie 2.4.2 consistieron en la formación de CH4 con SO2 sobre Cr2O3/Al2O3, durante el aumento escalonado de la temperatura. En cada valor se esperó el tiempo necesario hasta que se estabilizó la concentración de gas producto.


Analizando las 9 experiencias en las que se emplearon las condiciones mencionadas, hubo 5 que mantuvieron un comportamiento similar y otras 4 que se desviaron muy por debajo de las primeras. Por lo tanto, se concluye que se, hasta este punto, hay baja reproducibilidad de los datos. Las divergencias observadas pueden deberse a dos factores, los cuales son: 1. Irregularidades en la superficie del sustrato: tanto las dos capas de lana de cuarzo como la capa de catalizador deben estar distribuidos en forma homogénea, para evitar el desvío de los gases reactivos a través de grietas o zonas de menor espesor del lecho. 2. Irregularidades en la medición del equipo detector de CO2: tiene una precisión de 1ppm en un rango de humedad relativa de 30-95% y de temperatura de -20 a 60 ºC. Se debe verificar este aspecto mediante la medición directa de CO2 emitido por un tubo que contenga este reactivo, con una concentración previamente conocida.

Paso siguiente, se compararon las energías de activación para las experiencias de SO2 y CH4 sobre el catalizador:

Tabla 2 – Energías de activación de la formación de CO2 a partir de la reacción de CH4 y SO2 sobre Cr2O3/Al2O3 (masa = 0,100 g)


14


Comentarios: En las experiencias anteriores se observó que hay importantes divergencias en las curvas obtenidas. Se infiere que uno de los factores causantes es la presencia de CO2 y O2 ambiental en el equipo.

En las mismas, previamente se limpió el equipo con N2 con el fin de eliminarlos. Por este motivo, en una nueva serie de experiencias se suministra CH4 en concentración de 10ppm diluida en N2, durante un intervalo de temperaturas de 12 a 900ºC o hasta que la concentración de gas producto llegue a cero, mediante su ascenso lineal. Se busca hacer reaccionar la totalidad de CH4 con el fin de verificar la precisión de las mediciones de CO2 producido.

Caudales:

CH4 = 50 ml/min

SO2 = 250 ml/min

T = 25 - 110 °C = 298 - 383 K


Resultados: Hay salida de CO2 desde el comienzo. En la primera experiencia, la detección CO2 llegó a cero. Sin embargo, en la siguiente no se logró este comportamiento. Además reobserva que la producción de CO2 aumenta con la temperatura y se estabiliza a valores crecientes en los dos días siguientes, lo cual es motivo de incertidumbres. Los motivos pueden ser los siguientes:

- Hay una fisura en la columna, que se dilata al aumentar la temperatura permitiendo la entrada de aire.

- La entrada al detector está permitiendo la entrada de aire al sistema. Por lo tanto, se revisarán nuevamente todas las conexiones a la columna: las entradas al sistema y la conexión al detector. Luego se repetirán las experiencias con CH4. Si se siguen obteniendo divergencias en las curvas de CO2 se enviará a reparar la comuna de cuarzo.

- Avalan estas hipótesis el hecho de que, en experiencias anteriores, donde se emplearon los gases reactivos CH4 + O2, no se obtuvo producción de CO2 hasta altas temperaturas (el detector de CO2 se mantuvo en cero).

Experiencia: 2.5. CH4 + SO2 sobre Cr2O3/Al2O3

Comentarios: Se emplearon los tres gases reactivos, con proporciones estequiométricas: CH4 : SO2 : O2 = 1:1:0. Se comenzó a temperatura ambiente, se midió la concentración de CO2 emitida en ese valor junto con la concentración de SO2 y se continuó con el ascenso escalonado de la temperatura. Cada 5K, se realizó una medición simultánea de ambos gases. Previo al comienzo de la experiencia, no se limpió la superficie del catalizador con un pasaje de N2, ya que se busca trabajar con las condiciones en las que se encontraría dicho Cr2O3/Al2O3 al operar en una chimenea del tipo industrial (presión atmosférica, altas y variables temperaturas, contacto con gases atmosféricos como O2, CO2, etc)

Caudales:

CH4 = 100 ml/min

SO2 = 100 ml/min

T = 25 - 350 °C = 298 - 573 K


Resultados: Durante cada una de las experiencias, sólo se registró emisión de SO2 luego de los 493K en la experiencia 2.5.b, y en las otras dos a partir de los 548K, con una concentración de 0.1 ppm. Al llegar a los 623K, este valor llega en


las experiencias a y c a 0.3 y en la experiencia b a 0.6. Se observa emisión de CO2 a partir de los 443 K. las experiencias a y c muestran curvas similares, con un valor de concentración máxima emitida de 113 ppm. Hay ascenso de dichas curvas hasta llegar a los 540K, donde hay una tendencia a estabilizarse.

Experiencia: 2.3.5: CH4 + SO2 sobre Cr2O3/Al2O3

Comentarios: Se comenzó el suministro de N2 a temperatura ambiente. Luego, se continuó con el ascenso lineal de este parámetro, hasta llegar a los 323K. Durante este proceso, se midió la concentración de CO2 emitida, proveniente de los gases atmosféricos adsorbidos en la superficie catalítica (además de una fracción contenida en el aire ambiental contenido dentro de la columna de cuarzo). Al llegar a los 323K, se verificó la ausencia total de concentración de CO2 registradas en el medidor. Luego, se dejó atemperar el equipo nuevamente a 298K, para luego comenzar con la experiencia.

Se realizaron 12 experiencias, en donde se empleó una muestra de catalizador por cada una. Previamente a realizarlas, se llevó a cabo la “limpieza” de la superficie catalítica, mediante el suministro de N2 conjuntamente con un ascenso de temperatura en el sitio de reacción (ver Pre-tratamiento de las muestras). Paso siguiente, se suministraron los gases O2 y CH4 (en relación estequiométrica, 1:2) a flujo constante, junto con el aumento escalonado de temperatura. Para tal fin, se comenzó a 298 K, se midió la concentración de CO2 emitida en ese valor una vez estabilizada, y se continuó con el ascenso escalonado de la temperatura, cada 5K.

Caudales:

CH4 = 160 ml/min

O2 = 80 ml/min

T = 25 - 50 °C = 298 - 323 K


Resultados: Se realizaron 12 experiencias, en donde se empleó una muestra de catalizador por cada una. Previamente a realizarlas, se llevó a cabo la “limpieza” de la superficie catalítica, mediante el suministro de N2 conjuntamente con un ascenso de temperatura en el sitio de reacción (ver Pre-tratamiento de las muestras). Paso siguiente, se suministraron los gases O2 y CH4 (en relación estequiométrica, 1:2) a flujo constante, junto con el aumento escalonado de temperatura. Para tal fin, se comenzó a 298 K, se midió la concentración de CO2 emitida en ese valor una vez estabilizada, y se continuó con el ascenso escalonado de la temperatura, cada 5K. Luego se calculó la energía de activación, mediante las gráficas de ln CO2 versus la inversa de la temperatura a la que se tomó cada punto (de concentración de gas emitido).


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Experiencia: 3.1. CH4 sobre Cr2O3/Al2O3

Comentarios: se propone estudiar la reacción de combustión del CH4 sobre el sustrato, con el fin de estudiar la afinidad de este gas con los oxígenos del sustrato. En caso de que esto ocurra, habría producción de CO2.

Caudales :

CH4 = 250 ml/min

T = 25 - 1000 °C = 298 - 1273 K


Resultados : No se registró salida de CO2, lo que puede significar que el CH4 no pudo desprender átomos de oxígeno del sustrato para formar CO2.


Comentarios: Se propone estudiar la reacción de combustión entre CH4 y SO2, con el fin de saber el origen de los O2 del CO2 que se forma como producto. Éstos pueden provenir tanto del SO2 (empleado en esta experiencia en fase gaseosa), como del O2 existente del medio, el cual se incluirá en la próxima experiencia.

Caudales:

CH4 = 200 ml/min

SO2 = 200 ml/min T = 25 - 1000 °C = 298 - 1273 K


Resultados: Se observa producción de CO2 a partir de temperatura ambiente, junto con un comportamiento similar de las mismas desde los 65 °C (338 K) hasta los 415 °C (668 K) aproximadamente. Luego de esta temperatura, se observan importantes desviaciones en la producción de CO2 entre las dos primeras experiencias y la tercera.


Caudales:

CH4 = 100 ml/min

SO2 = 100 ml/min

O2 = 50 ml/min

T = 25 - 350 °C = 298 - 573 K



Experiencia: 3.1. CH4 sobre Cr2O3/Al2O3

Comentarios: se propone estudiar la reacción de combustión del CH4 sobre el sustrato, con el fin de estudiar la afinidad de este gas con los oxígenos del sustrato. En caso de que esto ocurra, habría producción de CO2.

Caudales :

CH4 = 250 ml/min

T = 25 - 1000 °C = 298 - 1273 K


Resultados : No se registró salida de CO2, lo que puede significar que el CH4 no pudo desprender átomos de oxígeno del sustrato para formar CO2.

Resultados experimentales conjuntos: Línea de investigación y trabajo de Tesis Doctoral Energías de activación global para la formación de CO2 sobre Cr2O3/Al2O3:

En base a los datos obtenidos, y utilizando una ecuación del tipo Arrhenius, se realizaron las tablas con los valores de energía de activación, para la formación de CO2 a partir de la reacción de CH4 y SO2 sobre Cr2O3/Al2O3 (masa = 0,100 g), como se presentó anteriormente:

Tabla 3 – Energías de activación de la formación de CO2

Termodesorción de SO2:

Se observa un máximo alrededor de 1143K en el espectro TPD de SO2 sobre la muestra de Cr2O3 policristalino. Se utiliza un alto cubrimiento de SO2, cerca de 1 ML. En estas condiciones, la temperatura del pico parece ser casi independiente del cubrimiento.

La temperatura se elevó según la expresión T= T0t + β, con una tasa de calentamiento β = 0,12 K/s, de 373 a 1273 K. En este intervalo se observa sólo un pico de desorción. Se realiza una estimación de la barrera de energía, Eb, para la desorción de SO2 Cr2O3 policristalino mediante la ecuación de Polanyi-Wigner. El valor calculado de Eb =- 3,12 eV.

Gráfica 1 – Desorción de SO2 sobre Cr2O3/Al2O3


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Para la presente gráfica, se empleó una experiencia de desorción con las siguientes condiciones experimentales: Caudal SO2 = 10 ppm en N2. Velocidad de calentamiento: β = 0,12 ° C / s de 100 a 1.000 ° C. Masa Cr2O3/Al2O3 = 0.075 g.

Superficie que ocupa una molécula de SO2 sobre la superficie de Cr2O3/Al2O3:

En base a los estudios BET realizados sobre el Cr2O3, su superficie específica es 150 m2/g. Se calculó la masa de gas diluido en N2 que circuló a través del lecho de sustrato en cada experiencia, que es la máxima cantidad de SO2 que puede quedar retenida.

Se halló el factor de corrección del medidor de gases (si el medidor tiene un mínimo margen de error, la dilución será la misma que la concentración en ppm medida a la salida del tubo de suministro de gas) y se correlacionó con los datos medidos en el laboratorio. La masa de SO2 que sale es aquella que no quedó retenida en el lecho, ya sea por saturación o porque la temperatura disminuyó en gran medida la coeficiencia de adsorción de las moléculas. Finalmente, calcularon los parámetros de red de la celda hexagonal.

Condiciones experimentales:

- Masa Cr2O3 /Al2O3 = 0 gr

- Caudal SO2 = 300 ml/min

- Intervalo de temperatura = 298 – 973 K.

Tabla 4 – superficie que ocupa una molécula de SO2 sobre el sustrato

Los valores son comparados con los de la superficie (0001). Los parámetros de red superficiales son a = b = 4.954 Å (R. Wyckoff, Crystal Structures, Second Edition Interscience, New York, 1965). Una molécula de SO2 se adsorbe sobre esta superficie, obteniéndose un cubrimiento de monocapa.

El área calculada para esta superficie romboidal es 24.54 Å. Este valor es algo mayor que el obtenido experimentalmente (19.58 Å). De esta manera se comparan se comparan los resultados experimentales y teóricos del área ocupada por una molécula de SO2.

Resultados teóricos: Energía vs distancia vertical relativa:

La gráfica 7 muestra la energía relativa calculada en función de la distancia de la molécula de SO2 a la superficie. No muestra evidencia de una barrera de energía para la adsorción. Con una energía de activación nula para la adsorción de SO2 se puede comparar el cálculo de adsorción de energía DFT + U, Ea = -3,09 eV, con la barrera de energía para la desorción, Eb =- 3,12 eV, obtenidos del espectro TPD y de la ecuación Polanyi-Wigner. El buen acuerdo entre estos


valores podría ser interpretado como un apoyo de la formación de especies sulfito sobre la superficie de Cr2O3 policristalino después de la adsorción de SO2.

Gráfica 2 – energía de adsorción teórica de de SO2 sobre Cr2O3 respecto de la distancia a la superficie

Sistema S-Cr2O3: se adsorbió un átomo de azufre sobre la superficie en 5 sitios: Sobre un átomo de cromo de la primera capa, obteniéndose una energía de adsorción de -0.594 eV, sobre un cromo de la tercera capa, y sobre el oxígeno de la segunda, la cuarta y la quinta capa.

Referencias: Color de las esferas:

Rojo = oxígeno del sustrato.

Celeste = cromo del sustrato.

Amarillo = oxígeno del adsorbato.

Verde = azufre.

Fucsia = carbono.

Naranja = hidrógeno.

Imagen 1 – Adsorción de S sobre Cr2O3 (0001)

Sistema SO2- Cr2O3: hay dos configuraciones de adsorción estables, con energías de adsorción: Ea =- 3.09 eV y -2.79 eV, llamadas sitio 4 y 3.

A pesar de haber una diferencia de 0,3 eV, no hay diferencias estructurales entre ellos alrededor de la molécula adsorbida. En estas geometrías, las longitudes de enlace son 5% más largas que en la geometría del SO2 en fase gaseosa pero un 1% más cortas que los enlaces del SO3

2– en fase gaseosa. La formación de un enlace O superficial-S se presentan con una longitud de 1,77 Å, un 17% más largo que las otras dos distancias S-O y más corto que la longitud de enlace Cr-O, con 2.02 Å (se pierde después de la formación en superficie).

Después de la adsorción, el ángulo O-S-O es 13° menor que el valor calculado en la fase de gas (119°), pero mucho más cercano al valor de 112 ° calculado para el SO3

2 – en fase cercanos el valor O-S-O de la especie SO3 2 –.

Imagen 2 – Adsorción de SO2 sobre Cr2O3 (0001)


20

Sistema O2-Cr2O3: Se ubicó la molécula de O2 a diferentes distancias de la superficie, partiendo de dos configuraciones: estado molecular y disociativo, obteniéndose una cobertura de monocapa.

SO2 molecular sobre Cr2O3: la configuración más estable corresponde a una

Ea =-1.567 eV.

O2 disociativo sobre Cr2O3: la configuración más estable corresponde a una

Ea =-1.397 eV.

Imagen 3 – Adsorción de O2 sobre Cr2O3 (0001)- 3-a-Estado molecular. 3-b-Estado disociativo.

Sistema CH4-Cr2O3: la configuración más estable corresponde a una Ea =1.42 eV (adsorción inestable), donde la molécula mantiene su integridad y si geometría inicial. En relación con los resultados experimentales, no se forma CO2 en la interacción entre CH4 como único reactivo y Cr2O3, por lo que no hay formación de CO2 a partir de los oxígenos superficiales.

Imagen 4 – Adsorción de CH4 sobre Cr2O3 (0001)

Sistema CO2 en Cr2O3: el resultado correspondiente a la configuración más estable tiene Ea =-0.8 eV. Este valor bajo,


correspondiente a una adsorción estable, es una fisisorción. Coincide con los resultados experimentales, donde hay formación y emisión de CO2 desde temperatura ambiente.

Imagen 5 – Adsorción de CO2 sobre Cr2O3 (0001)

Conclusiones finales - Se observa un importante incremento en la eficiencia de adsorción del catalizador ante un aumento de su masa.

- La eficiencia de adsorción promedio del catalizador disminuye a una velocidad promedio de 0.32% por hora. También disminuye luego de cada desorción con N2 a 750 ºC.

- Si la masa es muy baja, de 0,01 g, la retención de SO2 a 250 ml/min es muy baja.

- Cuando se hace pasar 250 ml/min de O2 previo a las experiencias de retención, se observa que la capacidad de retención de SO2 disminuye hasta volverse nula.

- La capacidad de retención de SO2 disminuye con el número de readsorciones sucesivas.

- El pasaje de O2 previo a las experiencias de retención disminuye significativamente la retención de SO2. por cálculos teóricos se verifica que el O2 ocupa los espacios disponibles en la superficie.

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Estudio de los procesos de transferencia de masa, cantidad de movimiento y energía en el secado de granos de origen agrícola. Desarrollo de herramientas de cálculo aplicables al

diseño de equipos y control de procesos

Boffa, Guillermo; Farías, Ana María; Galaretto. Oscar: Giannico Fernando; Herrera, Luis;

Casiello, Francisco; Scuracchio Pablo.

Facultad de Química e Ingeniería Fray Rogelio Bacon de Rosario Universidad Católica Argentina.

Av.Pellegrini 3314 Rosario 2000 / ingenierí[email protected]

Resumen. El estudio sobre secado de granos de origen agrícola forma parte de un proyecto amplio de investigación institucional dirigido a desarrollar temas vinculados a la actividad industrial en la zona núcleo agropecuaria, donde se encuentra ubicada la Facultad. El interés por estudiar la problemática de esta actividad proviene de advertir que, en la literatura especializada se admite como, normal un consumo de 1500 a 2000 kcal/kg de agua eliminada mientras que el necesario para evaporar 1 kg de agua es del orden de 550 kcal. Aun admitiendo que la ruptura de enlaces a nivel molecular pueden requerir mayor energía que la de una evaporación simple, la diferencia amerita intentar un abordaje sistemático del tema para identificar posibles ahorros de energía. En el presente trabajo se introduce la problemática asociada al secado de granos utilizando gases de combustión en lugar de aire, lo que le confiere una mayor complejidad por tratarse de un gas de composición y peso molecular variables. Además se analizan cuestiones de implementación del sistema de control empleando redes neuronales. Palabras Clave: Energía; Procesos; Secado; Termodinámica Abstract. This article concerns agricultural grain drying processes and is part of a broader research project related to industrial activity in the agricultural core zone around Rosario in Argentina, where the School of Engineering of the Catholic University of Argentina, Campus Rosario, is located. The interest in studying these problems arise from the fact that it is commonly accepted in the literature a consumption from 1500 to 2000 kcal / kg of water removed from grain, while the need to evaporate 1 kg of water is about 550 kcal. While admitting that breaking bonds at the molecular level may require more energy than a simple evaporation, the difference warrants a systematic approach to try to identify the topic potential energy savings. This paper also introduces the issue of grain drying using flue gas instead of air, a problem of greater complexity because it is a gas of varying composition and molecular weight. Furthermore, implementation issues of control systems using neural networks are analyzed. Keywords: Energy; processes; Drying; Thermodynamics

BALANCE DE MASA Y ENERGÌA PARA SISTEMAS DE SECADO CON GASES DE COMBUSTIÓN 1.1.- Configuración del sistema

La figura (1) muestra un esquema típico de secaderos que utilizan gases de combustión en lugar de aire en el proceso. El proceso es sencillo y consiste en quemar un combustible en una masa de aire que es posteriormente puesta en contacto con el material. El combustible que se utiliza casi excluyentemente es el GN, ya que otros tales como el fuel oil puede dejar residuos indeseables en el material.


24

Figura 1. Esquema de secado de granos con gases de combustión. Fuente: elaboración propia.

1.2.- Cálculo de la proporción Aire/GN para conseguir una temperatura dada en la entrada al secadero

La temperatura de entrada al secadero es una de las principales variables del proceso, se fija con criterios de eficiencia de secado y preservación del material, normalmente no exceden los 75°C. El GN se combustiona en un gran exceso de aire para conseguir una mezcla de gases de entrada al secadero con la temperatura especificada. Utilizando planillas de cálculo convencionales se estableció la siguiente estrategia de cálculo aplicada a la cámara de combustión, indicada en la figura (2).

Figura 2. Estrategia de cálculo para obtener la relación aire/GN y la composición de los gases de secado. Fuente: elaboración propia.

1.3.- Obtención de los parámetros psicrométricos del gas de entrada al secadero

La diferencia de sistemas que utilizan gases de combustión con los que utilizan aire calentado en forma indirecta, es que la composición del gas será variable y función de la proporción aire/GN. Debe mencionarse también que, en rigor, no son aplicables a estos cálculos los valores de Humedad Relativa que proveen los instrumentos convencionales de medición de parámetros psicrométricos del aire húmedo porque estrictamente no darán el valor real de humedad debido

DATOS ENTRADA

GN % v/v

Metano 97

Etano 2 Aire Amb.

Propano 0,2 Exceso %

CO2 0,4 Eficiencia de Tbs °C Entrada al

N2 0,1 Combustión Tbh °C Secadero

H2O 0,3 CO/CO2 Te °C

|

Salida(Kmol)

O2

N2

CO

CO2

H2O

ƩniΔHi = Qcomb ; Ʃ(Ei + Ri) = ƩSi(Ei, Ri, Si, moles de entrada,de reacción (+/-) y de salida de la especie i)

ƩniCpi(Te - Tbs)

QcalkJ/m3GN

Qcomb kJ/m3GN

Qcomb=Qcal

no

Fin


a que el peso molecular ya no corresponde al del aire puro, sí pueden utilizarse los valores de Temperatura de Bulbo Húmedo que proveen estos aparatos. Entonces deben introducirse modificaciones en los cálculos que tengan en cuenta esta circunstancia. El primer paso es calcular el Peso Molecular Medio de la mezcla (excluido el vapor de agua) en función de la composición de los gases de entrada al secadero obtenida de acuerdo a la proporción Aire/GN que satisface la condición de temperatura especificada.

Con xi y PMi fracción molar y peso molecular de la especie i respectivamente. Con este valor se calculan X, Xs humedad absoluta actual y de saturación respectivamente a Te y finalmente el grado de saturación en %.

* El valor X se obtiene directamente conociendo la humedad absoluta del aire ambiente y la masa de vapor de H2O producido por combustión. Para determinar el resto de los parámetros psicrométricos debe calcularse todavía la entalpía de la mezcla mediante la fórmula

Donde Cpg es el calor específico medio de la mezcla excluido el vapor de agua, variable y función de la relación Aire/GN. Con los datos especificados puede entonces calcularse el resto de los parámetros psicrométricos tales como punto de rocío y volumen húmedo, aplicando las correlaciones polinómicas de las propiedades termodinámicas del agua obtenidas con anterioridad y las ecuaciones propias del aire húmedo, atendiendo a las modificaciones especificadas en este trabajo.

CUESTIONES DE IMPLEMENTACIÓN Y ESTABILIDAD DEL SISTEMA DE CONTROL 2.1.- Los sistemas de control modernos (CNS):

La estabilidad dinámica de cualquier sistema de control es un tema crítico. A modo de un simple ejemplo, si consideramos un sistema de control digital realimentado, como el de la figura (3), una componente importante de un diseño satisfactorio es obtener una respuesta natural que presente un decaimiento asintótico rápido y con buen comportamiento.

Figura 3. Estructura de un sistema de control digital realimentado. Fuente: elaboración propia.

Si la respuesta natural no decae, el efecto se observa como una pérdida de la acción de control deseada. Podemos decir además que la manifestación normal de la inestabilidad es una respuesta natural que presenta una magnitud que

ii PMxPMg .

%

)(.

)(.

s

st

ss

vt

v

XXHR

PPP

PMgPMvX

PPP

PMgPMvX

XCpvtCpgth


26

aumenta exponencialmente o una oscilación con una magnitud que aumenta exponencialmente, de esta forma, dependiendo de la aplicación, el comportamiento inestable puede producir una situación peligrosa o un fallo catastrófico.

La compleja relación que existe entre la estabilidad del sistema y la forma en que se utiliza la realimentación resulta ser uno de los aspectos más importantes del diseño del sistema de control. De esta forma, una configuración realimentada mal diseñada puede producir una situación de inestabilidad cuando se aplica al control de una planta estable. Por otro lado, una configuración realimentada bien concebida puede producir una actuación estable cuando se aplica a una planta inestable. Teniendo en cuenta estas cuestiones cruciales a la hora de la implementación de los neuro/controladores, desarrollaremos algunos criterios fundamentales vinculados a la estabilidad del sistema de control neuronal y a cuestiones de implementación de los controladores en un entorno de control moderno (control montado sobre una red de comunicación), tal como es requerido en los procesos de secado de granos.

Un sistema de control realimentado cuyos lazos de control son cerrados a través de una red de comunicación es llamado Sistema de Control en Red (Networked Control System - NCS). Así, sensores, actuadores y controladores son interconectados vía redes de comunicación, esto hace más fácil su instalación y mantenimiento. Las principales ventajas de este tipo de sistemas son su bajo costo, pequeño volumen de cableado, procesamiento distribuido, instalación simple, fácil mantenimiento y alta fiabilidad. Todas estas ventajas mencionadas hacen a esta tecnología (NCS) muy apropiada para el proceso de secado de granos. Restaría entonces analizar la posibilidad de implementar los neuro/controladores sobre un entorno de trabajo NCS.

En un NCS uno de los factores clave que afectan el desempeño del sistema son los retardos de tiempo. Los retardos pueden ser constantes, variantes en el tiempo o aleatorios, esto depende del tipo de red, sistemas operativos, etc. Cuando el retardo de tiempo es menor que el tiempo de muestreo del NCS, algunos resultados indican que los efectos son mínimos en cuanto al desempeño del sistema de control. Sin embargo, cuando el retardo de tiempo es más grande que el tiempo de muestreo, esto suele reducir la eficiencia del NCS. Por lo tanto, analizar los retardos de tiempo así como desarrollar métodos eficientes para reducir sus efectos, resulta ser una tarea de fundamental importancia a resolver.

Uno de los primeros en investigar los retardos de tiempo en NCS fue Nilsson [6] su trabajo de Tesis Doctoral, introduce modelos para retardos en NCS, como retardo constante, como retardo aleatorios independientes y finalmente como un proceso de Markov, además desarrolla teoremas de control estocástico óptimo para NCSs basados en los modelos aleatorios independientes y procesos de Markov. A partir de este trabajo, trabajos posteriores introducen pautas de planificación (estática y dinámica) para la transmisión de datos del sensor en sistemas LTI en tiempo continuo, también se introduce la noción de Intervalo de Transferencia Máximo Conocido (Maximun Allowable Transfer Interval - MATI) que es el máximo tiempo en el que el dato del sensor debe ser transmitido. Así se pueden establecer cotas para el MATI y asegurar que el NCS es estable.

Varios autores han sugerido esquemas de control con configuraciones de tiempo ligeramente diferente. Las diferentes configuraciones provienen de si un nodo de red es conducido por evento o por tiempo.

Por conducido por evento se entiende que el nodo comienza su actividad cuando ocurre un evento, por ejemplo, cuando recibe información de otro nodo a través de la red. Por conducido por tiempo se entiende que el nodo comienza su actividad en un momento preestablecido, por ejemplo, el nodo puede correr periódicamente. Hay tres tipos esenciales de retrasos en el sistema:

Retraso de la comunicación entre el sensor y el controlador τsck.

Retraso computacional o de cálculo en el controlador τck

Retraso de la comunicación entre el controlador y el activador τcak

Figura 4. Sistema de control digital distribuido con retrasos inducidos, τsck y τca

k. El retraso en el nodo controlador, τck,

es también indicado. Fuente: Nilsson (1998).


El subíndice k es usado para indicar una posible dependencia del tiempo de los retrasos.

El retraso de control, τk, para el sistema de control, es el tiempo desde cuando una señal medida es obtenida hasta cuando es usada en el activador y es igual a la suma de esos retrasos, es decir, τk = τsc

k + τck + τca

k.

Una forma para librarse de las variaciones temporales es introducir buffers sobre la entrada en el nodo controlador y en el nodo activador. Si estos buffers son elegidos suficientemente grandes, más grandes que el peor caso de retraso, el retraso en la transferencia entre los dos nodos es deterministico. La introducción de buffers en el bucle significa que a veces estamos usando más información de la necesaria.

Desde la perspectiva de control de datos muestreados es natural muestrear la salida del proceso equi-distante con un periodo de muestreo h. Es también natural mantener el retraso de control tan corto como sea posible. La razón es que, los retrasos dan lugar a retrasos de la fase, lo cual degenera la estabilidad del sistema. Esta motivación sugiere una configuración de sistemas, con nodos controladores conducidos por eventos y nodos activadores conducidos por eventos, lo cual significa que el cálculo de nuevas señales del control toma lugar tan pronto como la nueva información llega a partir de los nodos sensores y de los nodos controladores respectivamente.

Figura 5. Representación de las señales de tiempo en el sistema de control. El primer diagrama ilustra la salida del

proceso y los instantes de muestreo, el segundo ilustra la señal dentro del nodo controlador, el tercero ilustra la señal dentro del nodo activador, el cuarto diagrama ilustra la llegada al proceso. Fuente: Nilsson (1998).

El inconveniente con esta configuración es que el sistema se vuelve variante en el tiempo, esto se muestra en la figura (6), con intervalos de tiempo irregulares. Desde el punto de vista del control, un diseño normal usualmente tiene 0.2 ≤ ωh ≤ 0.6, donde h es el periodo de muestreo y ω es la frecuencia natural del sistema de bucle cerrado.

Con un retraso igual a una muestra este diseño tiene un retraso en la fase inducido por el controlador, Φ lc, de 11º ≤ Φlc ≤ 34º. Un retraso grande en la fase podría hacer a muchos procesos difícil de controlar. Si se tiene un retraso de control más grande que el período de muestreo h, el muestreo podría conducir a un orden no cronológico de los nodos activadores. Esto a su vez, podría hacer un tanto complicado la implementación de algoritmos de control como al análisis de la estabilidad del sistema. Ahora bien, la condición de que el retraso de control sea menor que, puede ser reemplazada por el supuesto de que el retraso de control no varía más que h, lo cual también garantiza que el muestreo conduce a un orden cronológico.

Figura 6. Gráfico de tiempo que muestra los retrasos durante un ciclo de reloj. Fuente: Nilsson (1998).

Usando tiempos sincronizados en los nodos, la información de retrasos puede ser extraída, incluyendo el tiempo de generación (marcas de reloj) de cada uno de los mensajes. La información del retraso puede ser usada en el nodo controlador. Las marcas de reloj dirán al controlador cual es el retraso de la medida recibida. Esta información puede entonces ser usada por el controlador en el cálculo de las señales de control.

El nodo controlador puede fácilmente calcular τsck comparando las marcas de reloj de las medidas con los tiempos

internos del nodo controlador. El controlador puede también obtener información acerca de τcak-1.

En muchas implementaciones de redes es posible obtener información a partir de la interfase de la red cuando la última señal de control fue enviada a la red. Si esta información está disponible, el retraso en la transferencia τca

k-1 es conocido cuando uk es calculado. Otra forma de realizar la propagación de τca

k-1 al controlador, es enviar, inmediatamente, un


28

mensaje desde el nodo activador al controlador conteniendo el tiempo de transferencia τcak-1. Sin embargo no es seguro

que el controlador vaya a recibir este mensaje cuando la señal de control siguiente esta por ser calculada.

El tiempo para el sistema de control entre el cálculo de dos señales de control es mostrado en la figura (3). Ahí hemos introducido el retraso en la transferencia τca-b

k para el tiempo de transferencia de enviar la información de τcak al

controlador. La condición de que τcak-1 es conocida, cuando calculamos la señal de control puede, en un caso general ser

escrita como:

Τsck-1 + τca

k-1 + τca-bk-1 < Τsc

k + h

Se asumirá que la suma de los retrasos en un ciclo de control, es menor que el intervalo de muestreo h.

Como el retraso de control es la suma de sck y ca

k, es razonable asumir que cada uno de los retrasos está distribuido sobre [0, h], donde < 0.5. Analizamos a continuación el problema de conocimiento garantizado de los retrasos anteriores para algunos casos especiales de comportamiento de las redes de comunicación.

Aleatoriedad total: si la red de comunicación da retrasos que son aleatorios e independientes, la condición de distribución de los retrasos es < 1/3.

Orden total: si añadimos el requerimiento de que los mensajes de la red son transmitidos en el orden en que fueron generados, el mensaje conteniendo la duración de ca

k será siempre enviado antes de la próxima medición si < 1/2. La implementación de tal sistema requeriría algo como una cola global para los mensajes que serán enviados en la red.

Prioridad: algunas redes de comunicación tienen la posibilidad de dar prioridades a los mensajes y de garantizar que los mensajes en espera son enviados en orden de prioridad. En tal sistema nosotros podemos dar al mensaje que contiene a ca

k-1 una mayor prioridad que al mensaje que contiene la nueva medición yk. Esto garantiza el conocimiento de ca

k-1 si < 1/2.

A partir de los razonamientos anteriores podemos concluir con los siguientes supuestos acerca de nuestro sistema de control en red:

- El nodo sensor es conducido por tiempo. La salida del proceso es muestreada periódicamente sin ningún disturbio. El período de muestreo es h.

- El nodo controlador es conducido por evento. La señal de control es calculada tan pronto como los datos del sensor llegan al nodo controlador.

- El nodo activador es conducido por evento. La señal de control es aplicada al proceso tan pronto como los datos llegan al nodo activador.

- Los retrasos de comunicación sck y ca

k son aleatoriamente variables con propiedades estocásticas conocidas. La variación del retraso total sc

k + cak, es menor que un intervalo de muestreo.

- Las duraciones de los retrasos pasados son conocidas por el controlador.

2.2.- Los sistemas de tiempo invariante (LTI)

En Nilsson [6], el sistema a lazo cerrado es transformado a un sistema invariante de tiempo por, la introducción de búferes en los nodos de controlador y activador, tal como podemos visualizar en la figura (7). Todos los nodos son cronometrados y sincronizados.

Figura 7. Los búferes son introducidos después de que los retrasos de comunicación variantes hagan el sistema de

tiempo invariante. Fuente: Nilsson (1998).


Siguiendo ahora el planteo de Zhang [8], consideraremos un sistema muestreado compuesto de una planta lineal, invariante en el tiempo (LTI) y, un controlador por realimentación completa de los estados de dicha planta, con ganancia constante K, conectado a través de la red. El modelo de la planta en el espacio de estados viene dado por

.

,x t Ax t Bu t (1)

Donde, nx t , es el vector de estados y, ,mu t es la acción de control. Se supone que se miden todos los estados de la planta sólo en los instantes de muestreo,

0 10 , limk kkt t t t

El objetivo es hallar un controlador digital por realimentación de estados dado por

1( ) ( ), [ , ),k k ku t Kx t t t t (2)

que estabilice el sistema en lazo cerrado.

Se asume además que

1 max , 0,k kt t h k (3)

para algún max 0h conocido.

Este esquema resultante nos permite así representar un controlador genérico NCS. También Zhang [9] ha desarrollado una serie de teoremas que asegura la existencia de una función de Lyapunov para un sistema LTI en tiempo discreto, con lo cual analiza la estabilidad de este sistema realimentado y llega a determinar diferentes márgenes de estabilidad para distintos de NCS. Posteriormente Wang y ot. [5], toman en consideración los retardos de tiempo inducidos por la red y los retardos de la planta y proponen un diseño de controlador dependiente del retardo. Así recurren a una función apropiada de Lyapunov para obtener un controlador robusto, el cual es obtenido resolviendo un conjunto de desigualdades matriciales lineales (Linear Matrix Inequalities LMIs).

2.3.- Los neuro/controladores en un entorno CNS:

Podemos decir que, específicamente las redes neuronales en un sistema de control en red, presentan las siguientes características importantes:

1) Sistemas no lineales: las redes neuronales son una gran promesa en el campo de los problemas de control no lineal, esto se debe a su capacidad de aproximar mapeos no lineales arbitrarios.

2) Procesamiento paralelo distribuido: Las redes neuronales tienen una estructura sumamente paralela que les permiten inmediatamente realizar cualquier tipo de implementación paralela, con tal implementación puede esperarse alcanzar un mayor grado de tolerancia a errores que en los esquemas convencionales.

3) Implementación en hardware: Este punto está muy relacionado con el punto anterior. Las redes neuronales no sólo pueden ser implementadas en paralelo, actualmente se han introducido en el mercado, implementaciones utilizando hardware dedicado VLSI. Esto proporciona mayor compatibilidad con los sistemas de control en red e incrementa el número de redes neuronales que puedan ser implementadas.

4) Aprendizaje y adaptación: Las redes neuronales son entrenadas utilizando datos pasados del sistema en estudio. Una red apropiadamente entrenada tiene la habilidad de generalizar cuando se le introducen datos diferentes a los utilizados para su entrenamiento. Las redes pueden ser además adaptadas en línea.

5) Fusión de datos: Las redes neuronales pueden operar simultáneamente con datos cualitativos y cuantitativos, cuestión que permite utilizar distintos canales de información, propios de la red donde opera el sistema de control.

6) Sistemas multivariables: Las redes neuronales naturalmente procesan muchas entradas y tienen muchas salidas, de allí que puedan naturalmente ser aplicadas en sistemas multivariables.

Finalmente es importante tener presente que el control con redes neuronales ha sido utilizado satisfactoriamente en procesos no lineales de intercambiadores de calor [4].

Recordemos que el análisis de sistemas de control de temperatura a nivel industrial es importante, además, estos sistemas presentan características como constantes de tiempo grandes y efectos de acople fuertes. Además, en otros tipos de procesos industriales, tal como en maquinas de inyección de plástico se también se han diseñado controles PID con redes neuronales, que alcanzaron alto desempeño [3].


30

2.4.- Control neuronal directo vs. Control indirecto:

En el informe anterior [1], señalábamos que en la literatura sobre redes neuronales aplicadas en el control han sido propuestas y usadas una gran cantidad de estructuras de control, pero se han destacado dos, que a continuación detallamos:

1) Control directo: En esta estructura el neuro/controlador es entrenado sin tener el modelo de planta, en este esquema se busca que el resultado del lazo cerrado que contiene a la planta y al sistema dé como resultado un mapeo identidad. La acción de control busca que la planta siga la señal de referencia.

2) Control indirecto: en esta estructura primero un neuro/identificador estima el comportamiento de la planta, usando como información la entrada/salida de la misma, luego el neuro/controlador es diseñado tomando como base el modelo identificado, en este caso la acción de control busca que la planta siga la señal de referencia.

En el control neuronal indirecto, el controlador se basa en la identificación del sistema no lineal, por lo que el proceso de identificación se convierte en parte central de la construcción del neuro/controlador. En esta dirección existen dos tipos de estructuras, el modelo serie-paralelo y el modelo paralelo.

En nuestro caso utilizamos en modelo paralelo, dado que resulta muy útil cuando se trabaja con sistemas con ruido (este modelo elimina los problemas de bias causados por el ruido generado por la salida del sistema real). Además dado que la identificación de un modelo usualmente se realiza fuera de línea, el modelo paralelo es más adecuado. La primera etapa entonces consiste en realizar una identificación de la planta, en este caso a través de un neuro/identificador, el cual asimila la dinámica propia de la planta:

En donde tenemos el vector de parámetros del neuro/identificador:

En este proceso de identificación también debemos garantizar que la sensibilidad del modelo sea semejante a la sensibilidad de la planta, tal como queda manifestado con la siguiente expresión:

El neuro/identificador ajusta sus parámetros en base a un índice de desempeño o criterio de error que está dado por la diferencia de la salida de la planta y la salida del modelo, según la siguiente expresión:

La segunda etapa consiste en encontrar una ley adecuada de control, a través del neuro/controlador, de forma tal que la salida de la planta siga una referencia deseada, es decir:

El objetivo del control queda definido de la siguiente forma:

Donde el criterio del error, puede ser definido como un error cuadrático medio. En este trabajo seguimos el esquema de control planteado por Levin y Narendra [5]. Así, dado un sistema no lineal, se usa una red neuronal para identificar el sistema (neuro/identificador) y con base al resultado de esta identificación se diseña el neuro/controlador. Vemos, en la figura (8), una simulación de la salida del sistema de control con redes neuronales, y para una referencia determinada:

)4(),(),,(mod contplancont UKYPUKY )5(, ii vwP

)6(),(),,(mod

cont

contplan

cont

cont

dUUKdY

dUPUKdY

)7(),(),,(21 2

modmod contplancont UKYPUKY

)8()(),( KreferUKY contplan

)9(),,()( modlim

PUKYKrefer contk


Figura 8. Simulación del Sistema de Control con Redes Neuronales. Fuente: elaboración propia.

CONCLUSIONES 3.1.- Sistemas de secado que utilizan gases de combustión

Se han adaptado las herramientas de cálculo utilizables en balances de masa y energía a sistemas de composición variable, extendiendo su campo de aplicación.

3.2.- Sistema de control con redes neuronales

Hemos revisado algunos elementos que hacen al diseño e implementación de un sistema de control de procesos de secado de granos empleando redes neuronales. Analizamos los efectos del retardo tanto en la planta como en la red de comunicación soporte del sistema de control y visualizamos también la conveniencia de transformar al sistema real en un sistema de tiempo invariante (LTI). También visualizamos la conveniencia de utilizar un control con redes neuronales en un sistema de control en red (NCS). Analizamos también las variantes adaptivas del control (modo directo, modo indirecto), estrategias importantes a la hora de considerar los retardos propios de la planta, las no linealidades presentes y las posibles perturbaciones aleatorias, analizamos también la implementación de controladores adaptivos con redes neuronales mediante estrategias que recurren al entrenamiento de la red neuronal fuera de línea (neuro/identificador) y el empleo de una red neuronal para diseñar el control necesario (neuro/controlador).

ACCIONES FUTURAS 4.1. Balance de masa y energía

Se está elaborando y se completará un paquete de planillas de cálculo aplicable a sistemas que utilicen gases de combustión como corriente de secado. En forma adicional se está desarrollando en laboratorio y con la intervención de adscriptos alumnos, dos métodos de determinación de densidad real de materiales granulados y pulverulentos, uno mediante la utilización de picnómetros en fases líquidas y el otro por volumetría de gases. La densidad real y la aparente se utilizan en la determinación del parámetro Є (volumen vacío o porosidad) que forma parte de cálculos de pérdidas de carga en lechos de secado fijos y móviles en la ecuación de Ergun (una de las más utilizadas en este tipo de cálculos):

4.2. Neurocontroladores

Finalmente, como trabajo futuro estamos explorando en detalle este esquema de controlador adaptivo con redes neuronales para el caso MIMO, dado que los procesos de secado de granos son multivariables, aquí las ecuaciones que gobiernan el comportamiento del secado de granos, en la representación de espacio de estado, incluido los retardos de tiempo mencionados en el punto 3.2.- , son:


32

De esta forma el sistema queda totalmente representado por la triada de matrices: A, B, C.

Dado que los controladores diseñados en espacio de estados requieren el empleo de observadores para la estimación del estado cuando este no es medible, también se está estudiando diferentes soluciones al problema de la estimación con redes neuronales en forma alternativa a la estimación clásica con el filtro de Kalman.

Agradecimientos Los autores quieren expresar su agradecimiento a la Pontificia Universidad Católica Argentina (UCA) y a la Facultad de Química e Ingeniería (Fray Roger Bacon), por financiar este proyecto de investigación.

REFERENCIAS [1] Boffa, Guillermo; Casiello, Francisco; Farías, Ana María; Galaretto. Oscar: Revista Energeia - Número Aniversario – Año 10 / 2012 – 2013 ISSN 1668 -1622,

[2] Boffa, Guillermo; Casiello, Francisco; Farías, Ana María; Galaretto. Oscar: Giannico Fernando; Herrera, Luis; Scuracchio Pablo. COINI 2014 (Presentación en) VII CONGRESO ARGENTINO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL.

[3] Huailin S. and Youguo P. (2005), Decoupled Temperature Control System based on PID neuronal network, ACSE 05 Conference, 19-21 December 2005, CICC, Cairo, Egypt.

[4] Jalili Kharaajool, M and Babak, N (2004), Neural network base predictive control of a exchanger nonlinear process Journal electrical & electronics engineering vol. 4 pp. 1219-1226.

[5] Levin U. and Narendra K. (1993), Control of nonlinear dynamical systems using neural networks: controlability and stabilization, IEEE Trans. on Neural Networks, vol. 4, no. 2, pp. 192-206.

[6] Nilsson J. (1998), Real/Time Control Systems with Delays, Ph.D. Thesis, Lund Institute of Technology.

[7] Wang Y, Reza Karimi H, and Xiang Z (2013), Delay-Dependent �

Systems with Large Delays, Mathematical Problems in Engineering, Volume 2013, Art. ID 643174.

[8] Zhang W. (2001), Stability Analysis of Networked Control Systems, Ph.D. Thesis, Case Western Reserve University.

[9] Zhang W. y M. S. Branicky (2001), Stability of networked control systems with time-varying transmission period, Allerton Conf. Communication, Contr. and Computing, Urbana, pp. 1205-1214.

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kCxkykBukAxkx


Herramientas y métodos para la caracterización de la sostenibilidad socio, productivo, ambiental en áreas representativas de la cuenca del río Carcarañá, en el sur de la Provincia

de Santa Fe

Luis Herrera, Julio Castellarín, Julio Sánchez y Francisco Casiello

Departamento de Investigación Institucional – Facultad de Química e Ingeniería

Pontificia Universidad Católica Argentina (PUCA) Av. Pellegrini 3314 – 2000 – Rosario – Santa Fe – Argentina

{lherrera,jcastellarin,fcasiello}@uca.edu.ar

Resumen. El presente trabajo aborda la caracterización socio-ambiental de un tramo de la cuenca del Río Carcarañá que atraviesa el sur de la Provincia de Santa Fe, en Argentina. El sector de interés ha sido especialmente afectado por el desarrollo de la agricultura extensiva que, si bien ha sido un elemento determinante del crecimiento económico y de la expansión tanto de las áreas de uso agropecuario, como del medio urbano y recreacional hacia el rural, ha sido sometido a un uso extensivo que requiere analizar la vulnerabilidad ambiental de la cuenca por pérdida de bienes y servicios ecosistémicos, evaluar el soporte ambiental, el uso de los recursos y la sostenibilidad ambiental. Para lograr este objetivo se propone el empleo de La metodologia multimodal, para generar un marco de evaluaciones tanto sociales como biofísicas y energéticas y además bosquejar modelos empíricos y/o teóricos que permitan interpretar la dinámica de los diferentes contaminantes en la cuenca, así como las preocupaciones de la población con relación a estos temas. Palabras Clave: Metodología Multimodal, Cuenca Río Carcaraña. Abstract. This paper addresses the socio-environmental characterization of a stretch of the Rio Carcarañá that crosses the southern province of Santa Fe, Argentina. The area of interest has been particularly affected by the development of extensive agriculture. The latter, although it has been a key determinant of economic growth and expansion in both the areas of agricultural use, such as urban and rural recreational means towards, has undergone such an extensive use that requires analyzing the environmental vulnerability of the basin for loss of ecosystem goods and services, evaluate the environmental support, the use of resources and environmental sustainability. To achieve this goal the use of the multimodal methodology is proposed to generate a framework of social as well as biophysical and energy assessments and also sketching empirical models and / or theorists who allow interpreting the dynamics of different pollutants in the watershed and the public concerns regarding these issues. Keywords: Multimodal Methodology, Carcaraña River Basin.

Introducción El desarrollo de la agricultura extensiva en el sur de la provincia de Santa Fe ha sido un elemento determinante del crecimiento económico y de la expansión tanto de las áreas de uso agropecuario, como del medio urbano y recreacional hacia el rural. El área de interés en este estudio pertenece al tramo inferior de la denominada “Cuenca del río Carcarañá” (Figura 1), que atraviesa de oeste a este la provincia de Santa Fe con una superficie aproximada de 4700 km2. Esta porción de la cuenca se emplaza entre los 32° 26’ y 33° 20’ de Latitud Sur y los 62° 04’ y 60° 36’ de Longitud Oeste formando parte los departamentos Belgrano e Iriondo al norte del río Carcarañá y Caseros y San Lorenzo al sur del mismo, con una longitud de 140 km, con márgenes que oscilan entre 3 y 4 metros de altura y un ancho medio de 65 m, presentando un derrame medio anual de 2626 hm3 entre 1981 y 2003 y un valor máximo de 5100 hm3 en el año hidrológico 2001/2002 [Venencio (2007)].


34

Figura 1 – Cuenca del Río Carcarañá. Fuente: Venencio (2007)

El proceso de crecimiento indicado anteriormente en esta cuenca, fue acompañado por algunos problemas que fueron subestimados como: mayor producción de desechos urbanos resultantes de un consumo creciente; acumulación de materiales no degradables; residuos industriales, como fuentes probables de contaminación del aire, del agua superficial y subterránea y de los suelos.

Algunos autores [Viglizzo y ot. (2010)] señalan esto como “frentes estructurantes de avance” lo cual significa que toda expansión de la agricultura tiende a transformar la dinámica económica, social y ambiental de las regiones intervenidas. La región objeto del estudio es una de las más afectadas en este sentido [Viglizzo (2010)], con áreas de vulnerabilidad para el ordenamiento territorial sostenible [Pappa (2009)]. El modelo productivo agrícola extensivo se caracteriza por el predominio de los cultivos sin labranza, con una superficie en siembra directa de 19 millones de hectáreas, por las escasas rotaciones con una marcada tendencia al monocultivo de soja con 16,6 millones de hectáreas de soja tolerante a glifosato y una relación soja de primera - maíz de alrededor de 8/1 en 2007/2008 y por la elevada dependencia de unos pocos herbicidas, prácticamente como opción exclusiva para manejar malezas, con un indiscutible predominio del glifosato (Figura 2).

Figura 2 - Importancia relativa del glifosato dentro del conjunto de herbicidas utilizados en el barbecho en el mercado argentino. Fuente: Papa (2009)

Metsulfuron

0,2%

Paraquat

0,6%

2,4-D

3,7%

Dicamba

0,6%Atrazina

2,5%

Glifosato92,4%

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2,5%

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0,2%

Paraquat

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2,4-D

3,7%

Dicamba

0,6%Atrazina

2,5%

Glifosato92,4%

Glifosato92,4%


En nuestro país durante la campaña 2009/2010 se utilizaron aproximadamente 257 millones de litros de glifosato de los cuales aproximadamente el 52% se aplicó durante el período de barbecho y un 42% en el cultivo de soja. Es el más utilizado dentro del área que se estudiará en el presente proyecto, alcanzando valores mayores a 5 litros por hectárea y por año [Papa (2009)]. Si bien el glifosato como tal no es volátil y tiene escasa movilidad, sus metabolitos probablemente más tóxicos y móviles podrían contaminar el suelo, las aguas subterráneas y superficiales y el riesgo se incrementa por la utilización intensiva que de él se realiza [Cerdeira (2006)]. A este habría que agregarle otros principios activos, algunos de gran persistencia.

Sin embargo la presión de selección ejercida sobre la flora de malezas del agroecosistema no está determinada sólo por la cantidad de glifosato utilizado sino también por la modalidad con que se lo emplea y por la escasa o nula rotación con otros principios activos como resultado de lo cual se están verificando casos de tolerancia y de resistencia. La tolerancia a un herbicida se la puede definir como la capacidad natural y heredable de la totalidad de los individuos de una especie para sobrevivir y reproducirse luego de la aplicación del herbicida debido a características morfológicas y fisiológicas propias de la especie, por lo tanto las especies que son tolerantes nunca antes fueron susceptibles; mientras que la resistencia a un herbicida se la define como la capacidad heredable de una población o biotipo para sobrevivir y reproducirse después de la aplicación de una dosis de herbicida que era letal para la población original.

El modelo AgroEcoIndex, por ejemplo, mostró un coeficiente de correlación (lineal y positivo) de 0,65 y 0,85 entre el porcentaje de área cultivada y el riesgo relativo de contaminación por plaguicidas para los periodos 1956/60 y 2001/05 respectivamente. Si bien en este último periodo analizado se utilizaron fitosanitarios menos agresivos con el ambiente, el incremento observado en el riesgo de contaminación se explica a través de un aumento significativo del área cultivada con soja [Viglizzo (2010)]. A los problemas urbanos se sumaron otros como la erosión y degradación de los suelos, la sedimentación de ríos y cuerpos de agua, la destrucción del hábitat natural y la pérdida de vida silvestre [Menendez (2002)]. Este estudio emplea el término “sostenibilidad” para remarcar el hecho de que, para lograr y asegurar la continuidad de un bienestar, son importantes no sólo establecimiento de las condiciones físicas, químicas y biológicas que permitan operar a los ecosistemas regionales dentro de su zona de resiliencia, sino también el esfuerzo comunitario y el compromiso de las instituciones que tienen injerencia en la región de interés. Al escenario indicado anteriormente se agrega una falta de trabajos de investigación que caractericen la situación socio-productiva-ambiental de una manera integrada en la zona mencionada, vacio que este trabajo pretende comenzar a llenar.

La aplicación del enfoque sistémico multimodal a entornos de este tipo, en el que se requiere la integración con modelos propios de las ciencias naturales a los efectos de representar los movimientos de nutrientes y fitosanitarios en aguas superficiales y subterráneas, a la vez que diseñar políticas de acción tendientes a limitar la carga dentro de la capacidad de absorción del ecosistema natural, a la vez que se tiene en cuenta el impacto de estas acciones sobre la vida cotidiana de la población, su desarrollo social y el bienestar de la comunidad, representa un desafío. Para ello se plantean los siguientes objetivos para el presente trabajo:

Objetivos Dar a conocer cuáles son las herramientas con las que se cuenta para modelizar las modalidades propias de la naturaleza, de modo de poder caracterizar la vulnerabilidad ambiental de la cuenca por pérdida de bienes y servicios ecosistémicos.

Mostrar las herramientas conceptuales disponibles para evaluar el soporte ambiental, el uso de los recursos y la sostenibilidad ambiental, empleando un marco de evaluaciones biofísicas y energéticas.

Esbozar modelos empíricos y/o teóricos que permitan interpretar la dinámica de los diferentes contaminantes en la cuenca.

Bosquejar la manera en que dichos modelos pueden ponerse en correspondencia con los aspectos propios de las ciencias sociales, de modo de integrar los mismos en un modelo socio-productivo integral capaz de describir la realidad compleja de la región de interés.

Métodos propuestos a ser empleados En el presente trabajo se propone la aplicación del enfoque propio de la metodología multimodal ya que se entiende como el adecuado marco teórico para abordar problemas complejos y plurales, como lo es la gestión integrada de los recursos hídricos, en donde esta metodología adquiere particular importancia [Casiello (2011)], integrando dentro de la misma el empleo de modelos formales de la cuenca y de la difusión de agroquímicos y fertilizantes en el curso superficial de la cuenca y su aporte en las aguas subterráneas.

En un informe anterior [Casiello (2003)], se ha observado que la metodología sistémica multimodal ha quedado ubicada dentro de las que son capaces de abordar el modelaje de sistemas complejos, atendiendo situaciones pluralistas y coercitivas. Esto es así porque permite el abordaje de problemas que involucran múltiples aspectos: éticos, estéticos, laborales, económicos, físicos, etc., y permite tratar situaciones donde los participantes tienen intenciones diferentes. Específicamente, en el caso de la cuenca del Carcarañá, en el sur de la provincia de Santa Fe, se procederá a identificar


36

las siguientes modalidades.

Aspectos éticos: Se refieren a la ética en la distribución de la riqueza, al cuidado y preservación de la naturaleza, desde el punto de vista filosófico teológico.

Aspectos Jurídicos: Tienen que ver con la legislación tanto vigente como necesaria, para la regulación de la actividad agropecuaria en la región y en el país, pretendemos también incluir aspectos tales como contratos de arrendamiento y límites constitucionales en la carga impositiva.

Aspectos Económicos: Están vinculados con varios puntos tales como los aspectos relacionados con los beneficios económicos de los propietarios y de las partes arrendatarias, el impacto del precio internacional de los productos agropecuarios (soja, maíz, carne, etc.) el problema del cultivo exclusivo de la soja frente a cualquier otro tipo de explotación de menor rendimiento, la situación macroeconómica del país y los aspectos económicos del sistema de retenciones.

Aspectos sociales: Conciernen a una descripción del tipo de vínculos sociales que se entraman en la actividad agropecuaria. No solo se tiene en cuenta la naturaleza del trabajo sino también la vida social en instituciones diversas y actividades espontaneas.

Aspectos biológicos y físicos: Son los que hacen referencia especialmente al impacto ambiental del monocultivo de soja y otros relacionados con la preservación del ecosistema físico y biológico.

Aspectos Matemáticos: Son los que refieren a una formalización del proceso económico en cuestión, así como sus implicancias en cuestiones sociales y ambientales.

Una vez constituidas las distintas modalidades se procederá a identificar la relación entre las mismas y la manera en que ellas se afectan mutuamente, constituyendo así un verdadero análisis interdisciplinar. De este trabajo surgirá un diagnostico y propuestas de solución basadas en la actividad conjunta de las diversas instituciones que obran en el sector. En definitiva, este trabajo aplicado a un caso concreto de estudio permitirá visualizar las potencialidades del enfoque de la metodología multimodal.

Los modelos físicos y biológicos obrarán como “relatos referenciales” [Casiello et al, 2003], de modo que permitirán valorar y cotejar las percepciones sociales con relación a cuestiones relativas al uso de la tierra en agricultura con el conocimiento científico vigente.

En particular, en lo que respecta a los aspectos físicos y a los efectos de identificar las áreas de mayor vulnerabilidad para el ordenamiento sostenible del territorio, se está subdividiendo la región de interés en áreas homogéneas (AH) y unidades de paisaje (UP) y se evaluará la vulnerabilidad mediante el uso de indicadores como el AgroEcoIndex [Monti y ot (2010)].

Para analizar nutrientes, fitosanitarios y sus metabolitos y eutrofización, se tomarán muestras en estaciones de monitoreo de aguas superficiales y subterráneas, así como en el suelo. A partir de estos datos de campo se trabajará en la modelización, mediante el paquete de software WASP6 (USEPA), el flujo de nutrientes y contaminantes en el Río Carcarañá y sus tributarios principales. Dentro de ellos se determinarán cuáles son los de mayor contribución de contaminación.

De la misma manera se intenta modelar el comportamiento del flujo subterráneo a través del Software Visual Modflow y MT3D, para visualizar los efectos posibles de los contaminantes en el medio subterráneo. Recordemos que Visual Modflow (V.M.) es una de las más completas herramientas de modelación de flujo subterráneo en dos y tres dimensiones. Es esencialmente un modelo numérico de flujo y transporte que calcula las áreas de contribución a las captaciones mediante modelos computacionales que utilizan una combinación de ecuaciones complejas de la hidráulica subterránea.

El modelo V.M. representa el medio físico mediante series de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales que se obtienen de los procesos reales de hidráulica subterránea a través de (p.ej. Ecuación de Continuidad, Ley de Darcy, etc.). Si por otro lado agregamos las condiciones iniciales de nuestro Sistema (estado al t=0), la geometría del medio, es decir la topografía del área considerada y las propiedades físicas del mismo como ser: permeabilidad, transmisividad, almacenamiento y finalmente fijamos las condiciones de contorno, o sea, hasta donde consideramos que se extiende nuestro Sistema y donde dejan de tener influencia los procesos en el considerados y finalmente introducimos las variables de entrada al sistema como ser la infiltración o recarga, obtenemos un complejo de ecuaciones diferenciales a resolver que representan posibles escenarios futuros.

Lo más interesante es que una vez calibrado este modelo, es decir, asegurada su confiabilidad, mediante la contrastación de los datos obtenidos en el terreno, el mismo permite simular procesos y obtener información a tiempo futuro de lo que ocurrirá en el medio, prediciendo los hechos. Además, con el programa MODPATH (accesorio del Visual Modflow) se pueden observar las trayectorias de los filetes acuíferos que inciden sobre un determinado punto, delimitando así áreas de captura del flujo subterráneo, lo que es una aproximación a los perímetros de protección de las captaciones de agua subterránea.


En los E.E.U.U. estos tipos de modelos y técnicas de simulación numérica son aplicados y actualizados por el Geological Survey (GS) y por la Enviromental Protection Agency (EPA), la principal agencia medioambiental a nivel mundial. Ahora bien, Tengamos presente que tanto estos modelos como los instrumentos económico-ambientales recomendados por la EPA, para las descargas puntuales y no puntuales, no están exentos de limitaciones, entre ellas, la dificultad para valorar en términos monetarios los beneficios, la incertidumbre sobre los daños y la falta de información, entre otros. Sin embargo, el efecto de las regulaciones en el mejoramiento de la calidad del agua es innegable, sobre todo en países donde las normas van acompañadas de apoyos financieros y de programas de educación y donde existe una vigilancia eficiente por parte de la autoridad reguladora.

Una vez determinados los impactos, será posible trabajar en el diseño de cuotas para la intervención de los sectores agrícolas con fitosanitarios y nutrientes. El impacto económico de los mismos puede ser adecuadamente analizado mediante el enfoque multimodal. Entre las alternativas para el diseño de cuotas, que supone la vigilancia y cumplimiento de regulaciones es posible gracias a la madurez de las instituciones involucradas en estas acciones, pero sobre todo al hecho de que se aplican a descargas que se pueden observar y cuantificar, tal como lo plantea el esquema de trabajo TMDL (Total Maximum Daily Load), fuertemente recomendado por la EPA en http://water.epa.gov/lawsregs/lawsguidance/cwa/tmdl/overviewoftmdl.cfm:

WAL: fuentes puntuales de descargas

LA: fuentes no puntales de descargas

MOS: Margen de seguridad

Un problema, aún dentro del campo de las ciencias naturales es el caso de las descargas no puntuales. Éstas no se pueden observar y su cuantificación es difícil por razones técnicas y económicas; por lo tanto tampoco se puede identificar al responsable de la descarga y el monitoreo de ésta resulta sumamente complicado. Esta es la situación de la agricultura bajo riego, la ganadería con altas concentraciones de animales, etc., tal como es nuestro caso de estudio. Hasta hace algunos años, el foco principal de atención en relación con la contaminación de cursos de agua era la contaminación directa o puntual, sin embargo, en la actualidad existe una creciente preocupación por la contaminación difusa, principalmente desde los lotes agrícolas, de esta forma, los problemas particulares de las descargas difusas de los diferentes sistemas del sector agropecuario, han dado lugar al desarrollo de una “teoría de las descargas no puntuales”.

Podemos establecer como punto de partida de la teoría de las descargas no puntuales el trabajo de Ronald Griffin y Daniel Bromley [Griffin y Bromley (1982)] quienes aportan el concepto “función de producción no puntual” (FPNP) para medir, en forma directa, las emisiones contaminantes de la agricultura que no podemos observar. Las FPNP relacionan opciones de producción, con emisiones que se estiman a partir de modelos hidrológicos y estadísticos, y constituyen la base para la toma de decisiones ambientales. La expresión del modelo para la iésima granja la FPNP es:

donde:

ri son las emisiones no puntuales o FPNP

xi es el vector (1 x m) de opciones de producción y control de contaminación (insumos)

αI representa las características físicas del lugar (tipo de suelo, topografía)

Fuente: Griffin y Bromley (1982).

Esta FPNP representa un estimador de las descargas no puntuales (DNP) no observables, a diferencia de las emisiones puntuales que se pueden observar sin error. Cuando la autoridad ambiental fija un objetivo a un cuerpo de agua, la estimación parte de las concentraciones ambientales que incluyen la suma de emisiones puntuales y no puntuales, los niveles naturales prevalecientes de contaminación ζ y las características y parámetros de la cuenca ψ:

donde:

ri son las emisiones no puntuales para la iésima granja

kk

ii

si

ea

ra

eerraa

,0,0

)2(,,,...,,,..., 1

MOSLAWLATMDLn

i

n

ii

111

)1(),( Iii xr

http://water.epa.gov/lawsregs/lawsguidance/cwa/tmdl/overviewoftmdl.cfm


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ek son las emisiones puntuales para la késima fuente

ζ indica los niveles prevalecientes de contaminación en la cuenca

ψ son las características y parámetros de la cuenca

Fuente: Griffin y Bromley (1982).

A partir de estas relaciones de carácter determinístico y tomando como base los principios de optimización de sistemas, los autores construyen cuatro tipos de instrumentos ambientales económicamente eficientes para las DNP agrícolas:

1. Un impuesto (o subsidio) basado en el monitoreo de insumos (o de los productos) a partir de la FPNP; ejemplo, un impuesto sobre fertilizantes o sobre la pérdida estimada de suelo.

2. Un sistema de estándares para la escorrentía estimada; ejemplo: normas sobre la pérdida estimada de suelo.

3. Subsidios (o cargos) a las prácticas de manejo en cada granja, dependiendo que la FPNP sea positiva o negativa; ejemplo: impuestos a las aplicaciones de nutrientes.

4. Un sistema de estándares sobre prácticas de manejo; ejemplo: empleo de labranza cero.

Ciertamente cualquiera de estos instrumentos tiene un efecto económico y aspectos legales que hacen a su implementación. De esta manera obran como vínculos parcialmente determinantes de las modalidades económica y legal. Si bien, estos modelos desarrollados [Griffin y Bromley (1982)], constituyeron el principal punto de partida para el diseño de instrumentos de control económicamente eficientes para las DNP, incluían dos supuestos ajustados con la realidad:

- Que el regulador conoce los beneficios que obtienen los agricultores cuando modifican sus prácticas de manejo (esto es, que no existen problemas de información)

- Que la escorrentía de las unidades agrícolas puede ser determinada sin error sólo observando las prácticas de manejo.

- La validez de estas suposiciones se cotejará por medio del modelo multimodal.

A partir del trabajo de Griffin [Griffin y Bromley (1982)], otros autores, [Shortle y Dunn (1986)] elaboran un modelo más sofisticado, en el que reconocen que las emisiones no puntuales no son determinísticas, sino estocásticas y no observables, que los procesos de destino y transporte de contaminantes también son estocásticos y que existe asimetría en la información entre el agente regulador y el productor. Bajo estas especificaciones, la observación de los insumos de la granja en la FPNP ya no es un sustituto perfecto para medir las emisiones sin error; los agricultores no pueden controlar sus descargas con certeza, pero pueden optar por controles de producción y contaminación para influir en la distribución (de probabilidades) de los niveles posibles del escurrimiento. En este trabajo [Shortle y Dunn (1986)] se estimaron los mismos cuatro instrumentos presentados en [Griffin y Bromley (1982)], pero se agregaron tres consideraciones importantes:

- Información diferencial sobre los costos de cambiar las prácticas de manejo.

- Imposibilidad de un monitoreo directo y preciso.

- La naturaleza estocástica de la contaminación no puntual.

Así, mediante el auxilio de modelos hidrológicos que no eliminan, sino que reducen la incertidumbre sobre la magnitud de las DNP, en [Shortle y Dunn (1986)] concluyeron que el instrumento de mayor eficiencia era una regulación a las prácticas de manejo.

Después, nuevamente otro autor [Kathleen Segerson (1988)] modifica radicalmente el enfoque mantenido hasta ese momento, cuestionando la eficiencia del énfasis puesto por autores anteriores en lo que se conoce como “mejores prácticas de manejo”. Así, en un nuevo trabajo se plantea que las regulaciones directas y los incentivos sobre la escorrentía estimada como instrumentos para controlar las DNP, son ineficientes e impracticables. Se propone en cambio trasladar el eje de la observación y estimación de las emisiones, a los niveles de contaminación ambiental de un cuerpo de agua, estableciendo para el contaminador individual un impuesto ambiental que variará proporcionalmente con las concentraciones ambientales.

El cambio fundamental que se introduce a partir de [Kathleen Segerson (1988)], es que se descarta la observación de las emisiones, ya sea directa o indirectamente, y reorienta la política de control al cuerpo de agua. El cargo o el subsidio que se establezca, dependerá de que se rebase (o se esté por debajo) de un nivel objetivo de calidad del cuerpo de agua, dejando al productor la selección de la tecnología de producción y tratamiento y sugiriendo una estrategia mínima de monitoreo aleatorio.


Considerando este aporte, otro autor [Romstad (2003)] plantea incentivos más directos para resolver las DNP del sector agrícola, proponiendo un enfoque sofisticado de basado en la iteración de múltiples agentes que descargan a un mismo cuerpo de agua. Es de destacar que el autor recurre aquí para desarrollar sus razonamientos y conclusiones, a las metodologías sistémicas propias de los sistemas complejos.

Una cuestión adicional, que viabiliza aún más la aplicación de la metodología sistémica multimodal, resulta del registro de las sucesivas experiencias que se han obtenido en E.E.U.U. y Latinoamérica, de aplicar estas políticas y surge así la necesidad de:

Mejorar la coordinación entre la política ambiental y la agrícola y de desarrollo rural.

Focalizar las políticas en los programas en los cuales los bienes ambientales son más valorados.

Diferenciar los pagos en función de la variación en los costos de oportunidad del cumplimiento.

Nuevamente la validación de la aplicabilidad de políticas de este tipo o la aparición de nuevas propuestas será resultado del análisis multimodal en el que se coteje el impacto de las diferentes alternativas sobre el medio natural y el social.

También nos encontramos con que ciertos pagos ambientales se comprometen en términos de acciones de manejo (reducción de inventarios y de fertilizantes) pero el vínculo entre las acciones de manejo y los efectos en el ambiente no está claro, además de la dificultad de cuantificar las consecuencias, debido a la naturaleza de las DNPA. En definitiva, resulta un desafío para la metodología multimodal abordar esta problemática económico ambiental e implementar mecanismos eficientes de coordinación.

Es importante destacar que la metodología multimodal evita la pretensión de una ciencia de capturar según su lógica y su método aspectos de lo real propios de otra modalidad, [Casiello (2003)] vemos así, a modo de ejemplo, como los aspectos contables de la economía pretenden capturar según su lógica aspectos biológicos o sociales. Aunque este intento pueda estar bien intencionado, omite tratar aspectos específicos que son propios de las contribuciones que otras ciencias han desarrollado, agregando a la manera de un número indicador, por ejemplo, aspectos cuya comprensión requieren de un ejercicio intelectual diferente.

Por tal motivo, y tratando de evitar reduccionismos, se está realizando una búsqueda bibliográfica de la legislación vigente a nivel nacional e internacional para cotejar los valores que se emplean en cada caso y se está empleando la metodología multimodal para sistematizar y analizar los relatos de experiencias, inquietudes, prácticas de uso y la percepción que tienen los actores (productores, familia rural, jóvenes, asociaciones de mujeres de productores, etc.), así como instituciones tales como cooperativas agropecuarias y otras, sobre el impacto del uso de agroquímicos a corto, mediano y largo plazo.

Una vez constituidas las distintas modalidades se procederá a identificar la relación entre las mismas y la manera en que ellas se afectan mutuamente, constituyendo así un verdadero análisis interdisciplinar. De este trabajo surgirán un diagnostico y propuestas de solución basadas en la actividad conjunta de las diversas instituciones que obran en el sector.

Con el fin de sistematizar la toda esta información, se utilizará un Sistema de Información Geográfica (SIG) y el análisis de imágenes satelitales para la georeferenciación de los atributos naturales y no naturales. También a la aplicación de técnicas de análisis de datos georeferenciados [Navone y ot. (2003)], que permitirán una caracterización más precisa de la sostenibilidad productivo ambiental de la Cuenca del Río Carcarañá. Específicamente, en Santa Fe, para el uso de la tecnología SIG, se cuenta con la asistencia y asesoramiento de la Infraestructura de Datos Espaciales de Santa Fe – IDESF. La IDESF, es el conjunto de estándares y recursos tecnológicos que facilitan la producción, obtención, uso y acceso de información geográficamente referenciada de cobertura provincial. http://www.idesf.santafe.gov.ar/idesf/index.php/ide. Se trata de un servidor de datos geográficos: límite provincial, de departamentos, de distritos y de localidades, rutas, ferrocarriles, manzanas y ejes de la planta urbana de ciudades, entre otras, los que se pueden visualizar y descargar.

Los archivos para descarga tienen formato reconocido por software específico, comúnmente conocidos como software SIG (Spring, Arc View, MapInfo, Grass, ArcInfo, GvSig, entre otros). Cada capa se acompaña con datos descriptivos que refieren al origen, tipo, formato y otras características técnicas.

Conclusiones Si bien este trabajo está todavía en su etapa inicial, a través de la metodología multimodal hemos podido nuclear a un equipo interdisciplinario en torno a la caracterización socio-ambiental de un tramo de la cuenca del Río Carcarañá y hemos podido abordar esta problemática compleja.

http://www.idesf.santafe.gov.ar/idesf/index.php/ide


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Agradecimientos Los autores quieren expresar su agradecimiento a la Pontificia Universidad Católica Argentina (UCA) y al Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), por establecer un convenio marco para poder desarrollar este proyecto de fuerte carácter interdisciplinario y al profesor PhD. Mariano Rabassa (University of Illinois at Urbana-Champaign) por sus valiosos comentarios.

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http://illinois.edu/


Films de polietileno oxo-degradados mediante envejecimiento acelerado por radiación UV y

calor.

A.I. Carranzaa, W.D. Garneroa, G. Pierson, R.M. Giordanob, L.M. Salvatierra a,c, *

a Departamento de Investigación Institucional – Facultad de Química e Ingeniería – Pontificia Universidad Católica

Argentina (PUCA)

Av. Pellegrini 3314 – 2000 – Rosario – Santa Fe – Argentina. b Dirección General de Asistencia Técnica (DAT), Ministerio de la Producción - Gobierno de Santa Fe. Esmeralda y

Ocampo, Rosario, Santa Fe, Argentina. c Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas (INIFTA), Universidad Nacional de La Plata, CCT-

CONICET La Plata, Diag. 113 y 64, La Plata, Buenos Aires, Argentina. [email protected]/[email protected]

Abstract. Plastic materials used in packaging industry presents many advantages which makes them required, displacing paper, glass or other materials as substitute in the last 50 years. In present days, there is a production of thousands of millions tons per year of, for example, bags and packaging of polyethylene that are been used, recovered (in a small number) and finally disposed, burned or throw-out. Packaging industry has taken a principal role in the development of the past and current century, but on an environmental perspective it has had a lack of responsibility for the final disposal of the products, that mainly have a short life cycle. The accumulation of plastic bags and packaging on the soil has a negative effect on the activity of microorganisms, acting as a physical barrier, waterproofing and preventing a correct air flow. Also, the accumulation of these products on marine environments or the visual impact on surface is a matter of concern. Plastic´s low rate of natural degradation makes that wastes remains for over a hundred years, depending on the local conditions. In the past years, scientific improvements has been adapted to this issue, making possible two alternative solutions in order to eliminate plastic as a waste that remains in environment for many years; a) bioplastics that presents bio-degradable properties b) the aggregate of additives to plastics that improves the low rate of natural degradation. The aim of the present work is to analyze these last implement and the chemical mechanisms for whom develop the function, evaluating it on different conditions in laboratory. Characterization of samples with different additive concentration has been performed when they were aged in a uv-thermal chamber, using infrared absorption and mechanical tensile tests, differential scanning calorimetry and atomic absorption analysis. Keywords: Polyethylene, Film, Bags, Oxodegradation, FTIR, Mechanical Strength. Resumen. Los materiales plásticos utilizados en la industria del embalaje y transporte de mercaderías familiares e industriales, presentan numerosas ventajas que los han puesto en su lugar durante los últimos 50 años. En la actualidad, son miles de millones de toneladas anuales de bolsas o embalajes de polietileno, las que diariamente se producen, se usan, se recuperan (en muy pequeña parte) y son finalmente dispuestas, quemadas o literalmente arrojadas al medio ambiente. La alta estabilidad química o la muy baja tasa de degradación, hace que estos residuos perduren en el medio - en la mayoría de los casos por más de 100 años- dependiendo las condiciones ambientales locales. Hace pocos años, se adaptaron conocimientos científicos a esta problemática, y de ello nacieron dos formas de atacar la eliminación del plástico como desecho (más allá del reciclado y uso racional): por un lado, la utilización de bioplásticos con propiedades biodegradables; y por otro, el agregado de aditivos pro-degradantes a plásticos convencionales. El presente trabajo, tiene por objeto tomar a esta última herramienta, sobre la cual se han comenzado a estudiar los mecanismos químicos por los cuales cumplen su función, evaluándolos en distintas condiciones aceleradas de laboratorio. De esta manera, se caracterizaron velocidades de degradación abiótica mediante envejecimientos acelerados con radiación ultravioleta y térmica, para films de polietileno aditivados con un compuesto oxo-degradante comercial. Se estudiaron distintas concentraciones de aditivo en el polímero, en función del tiempo de envejecimiento. Las caracterizaciones incluyeron análisis mecánico, análisis térmico diferencial, espectroscopía de absorción infrarroja y de Absorción Atómica. Palabras Clave: Polietileno, Film, Bolsas, Oxodegradación, FTIR, Tracción.


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Introducción En los países industrializados se ha masificado la utilización de materiales plásticos para diversos usos, en virtud de la atractiva relación entre los costos de producción y las propiedades y versatilidad que poseen. En el caso particular de la comercialización de productos, resulta una práctica extendida la utilización de materiales plásticos como envoltorios y envases de productos terminados y como elementos de traslado de mercaderías, resultando un desafío de difícil resolución la disposición final de los mismos una vez que han cumplido con su objetivo.

En el análisis del ciclo de vida se contrasta por un lado el costo energético de producción, el cual debería sumarse al costo ambiental de su disposición final, contra los beneficios de su etapa de vida útil e importancia. En la gran mayoría de casos, se argumenta que es muy desfavorable y poco sustentable fabricar films plásticos para un uso tan efímero como el de bolsas para el transporte de mercaderías, las que en su mayor porcentaje culminarán enterradas en rellenos sanitarios. En una proporción mucho menor en comparación con el volumen producido, el material plástico podrá ser recuperado y reciclado [1].

Teóricamente, no existe límite en las veces que un material termoplástico puede reciclarse. Sin embargo, en la práctica, esta importante actividad no ha sido alentada lo suficiente como para hacer una diferencia. Desde una perspectiva química, el constituyente principal y/o más habitual de los films plásticos comerciales es el Polietileno de Baja Densidad (PEBD), un polímero termoplástico de cadena larga, altamente ramificado. Es un material muy estable; se presume que en forma natural tarda varias décadas en degradarse, por lo cual los productos constituidos de dicho material deben ser dispuestos de forma eficiente con el fin de evitar su impacto en el medio ambiente [2,3]. Al ser el PEBD un compuesto de estabilidad comprobada, aunque no tóxico, su impacto ambiental durante su desecho tiene relevancia de acuerdo a: i) contaminación visual ocasionada, ii) obstrucción de sistemas de desagüe pluvial en ambientes urbanos, iii) obstrucción al pasaje de luz y oxígeno en sistemas acuáticos y mortandad de animales, iv) obstrucción al pasaje de humedad, gases y nutrientes en el suelo, v) necesidad de utilización de grandes volúmenes de relleno sanitario para disposición, etc. [4].

Aunque la aparente solución parece no implicar ninguna medida científicamente innovadora, y es más cercana a la toma de políticas correctas, la manera con la cual distintos sectores han atacado la última fase del ciclo de vida de estos productos, ha sido principalmente a través de tres formas: recuperado y reciclado, desarrollo de nuevos polímeros biodegradables, y aceleración del proceso de degradación en el medio ambiente de polímeros tradicionales.

En el caso específico del PEBD y otras poliolefinas, en los últimos años se han desarrollado diversos productos químicos cuyo objetivo es acelerar su degradación, haciéndola, en teoría, controlada en el tiempo. De acuerdo a información brindada por los fabricantes de estos aditivos degradantes, el tiempo de degradación de un material de PE tipo film de un espesor aproximado de 20 µm que contenga el compuesto catalizador oxo-degradante en una concentración del 1% en peso, es de alrededor de 18 meses. Este lapso temporal dependerá, en realidad, de los factores ambientales a los que esté expuesto el material durante su ciclo de vida. El control de la concentración del aditivo oxo-degradante junto con la de antioxidantes, según sea el espesor del film y los requerimientos del cliente, han permitido al fabricante “diseñar” y “programar” los tiempos de cada etapa del ciclo de vida, desde la etapa de almacenaje, utilización y disposición final.

Los aditivos oxo-degradantes tanto como los antioxidantes y pigmentos, se incorporan al momento de la extrusión de films plásticos en concentraciones prefijadas. El principio activo son principalmente sales metálicas de ácidos carboxílicos o ditiocarbamatos [6]. De acuerdo a la literatura, los metales presentes son de transición, como ser Hierro, Níquel, Cobalto y Manganeso [6].

El resultado de la incorporación de estos aditivos oxo-degradantes, es la catalización de la ruptura de las cadenas hidrocarbonadas presentes en los materiales plásticos, específicamente enlaces C-C como en el Polietileno. El proceso de degradación es causado por la acción de oxígeno, radiación UV y/o calor; los iones metálicos presentes en el aditivo aceleran el proceso. Este hecho produce que el material se fragilice y disminuya fuertemente su peso molecular promedio a partir de cortes de cadena y oxidación [6]. Macroscópicamente, este fenómeno fisicoquímico se manifiesta por una pérdida de propiedades mecánicas o elasticidad, produciéndose una fragmentación por fricción y rozamiento natural, en pequeñas partículas o granos. En este sentido, aparece un problema colateral y nuevo desde el punto de vista medioambiental, respecto a cuál o cuáles son los depósitos naturales donde estas partículas tenderán a acumularse y si en algunos casos no termina siendo peor el remedio que la enfermedad.

La finalidad del presente trabajo estriba en comenzar a conocer los mecanismos de acción de estos aditivos en la degradación del PEBD, polímero constituyente de los films plásticos de uso predominante como bolsas de supermercado y embalajes, en función de la concentración incorporada y del tiempo de exposición a radiación UV y calor en forma acelerada.

Procedimiento Experimental Con el fin de poder evaluar el comportamiento del aditivo oxo-degradante en muestras de films de PE, fue necesario recrear primero el proceso productivo de extrusión. Se obtuvieron preparaciones de PE con distintas concentraciones de


un aditivo oxo-degradante comercial con un único espesor. Al momento de realizar las muestras destinadas a ensayo se cargó en la tolva de la máquina extrusora PEBD virgen mezclado con el aditivo oxo-degradante en las proporciones en peso descriptas: 0% (muestra virgen), 0,5%, 1% y 5%. Este proceso dio como resultado largos rollos de film plástico de las distintas concentraciones a un espesor constante de 20µm.

Las probetas de ensayo fueron realizadas de través de cortes del polietileno en el sentido de extrusión, mediante una matriz de corte cuyas medidas se corresponden con las tipificadas en la norma ASTM D-882. Se procedió a diseñar y construir una cámara de envejecimiento acelerado de radiación ultravioleta-térmico, tal como lo sugieren normas internacionales (Ej. ASTM 6594, BS8472, etc.). En una cámara de 1m2 de base por 0.8m de altura, se dispusieron 4 lámparas especiales marca OSRAM Ultravitalux de 300W cada una. Los tiempos de envejecimiento fueron registrados como horas totales y acumuladas. En el interior de la cámara de envejecimiento la temperatura fue controlada en 45±1ºC.

Finalmente, se caracterizaron los cambios físicos y químicos de estas muestras en función del tiempo de envejecimiento acelerado y la concentración, a través de las técnicas recomendadas por la normativa internacional. Los ensayos realizados sobre las muestras de modo de caracterizar adecuadamente su evolución se dividieron en: Absorción Infrarroja por transformada rápida de Fourier (FTIR); caracterizando la evolución del pico de absorción infrarroja del grupo carbonilo, característico de la oxidación (degradación) de una poliolefina como el polietileno; y mediante equipo de Tracción; caracterizando la pérdida de propiedades mecánicas o físicas. Otros estudios se realizaron para caracterizar tanto el compuesto oxo-degradante como a la matriz plástica aditivada. En la Tabla 1 se presenta la nomenclatura y tipos de muestras de polietileno aditivadas con distintos porcentajes del compuesto oxo-degradante.

Tabla 1 – Nomenclatura de muestras envejecidas aceleradamente.

Tiempo

(h) PE virgen 0% (A) PE con 0.5% (B) PE con 1% (C) PE con 5%

(D) 0 A-0-1y2 B-0-1y2 C-0-1y2 D-0-1y2 5 A-5-1y2 B-5-1y2 C-5-1y2 D-5-1y2

10 A-10-1y2 B-10-1y2 C-10-1y2 D-10-1y2 … … … … … 150 A-150-1y2 B-150-1y2 C-150-1y2 D-150-1y2

Resultados y Discusión De un análisis químico se pudo determinar preliminarmente que el pelletizado comercial del aditivo contiene un 10.03% de cenizas en una matriz de PE, de las cuales a través de la técnica de absorción atómica se obtuvieron las concentraciones de metales mostradas en la Tabla 2.

Tabla 2 – Contenido de metales en el principio activo, determinado por absorción atómica.

Elemento % Hierro 2.49 Cromo 0.03 Aluminio 0.13 Magnesio 0.24 Manganeso 0.95 Cobre 0.79 TOTAL 4.63

A continuación, se puede observar en la Figura 1, un análisis calorimétrico y termogravimétrico del aditivo, es decir, del masterbach o pelletizado tal cual es comercializado. A través de la curva azul llena, se puede observar un primer ascenso y descenso de temperatura (ciclo térmico), el cual inicia a aproximadamente los 125ºC con un pico endotérmico característico de la fusión de la matriz de polietileno. Alrededor de los 270 a 300ºC comienza una sucesión de picos exotérmicos que tienen que ver con la descomposición de la matriz de polietileno que aloja al principio activo. Entre los 450 y 550ºC se produce la carbonización y volatilización de la materia orgánica, también observable como un fuerte aumento en la velocidad de pérdida de masa (curva roja a trazos). Tanto en el primer enfriamiento como en el siguiente ciclo, se puede observar que la muestra ya ha sido transformada en cenizas que resultan inertes en este rango de temperatura.


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Figura 1 - Análisis de calorimetría diferencial de barrido (DSC) y termogravimetría (TGA) para el aditivo puro.

En la Figura 2, se pueden observar espectros de absorción infrarroja, a modo de ejemplo, para una serie temporal para las muestras tipo C (con 1% de aditivo), irradiadas en la cámara de envejecimiento acelerado a distintos tiempos. Se distingue claramente el incremento en intensidad del pico correspondiente al grupo carbonilo (C=O) a 1715cm-1, indicando una gran oxidación de la matriz del film.

Figura 2 - Espectroscopía de absorción infrarroja (FTIR) para muestras tipo C, con 1% de aditivo.

A todos los espectros de las muestras de la Tabla 1, se los post-procesó, calculando la variación relativa de la intensidad del pico de carbonilo a 1715cm-1 respecto a un pico estable y no afectado por el envejecimiento, como el pico a 1467cm1. Este trabajo, realizado en más de 200 espectros, dio como resultado las tendencias mostradas en la Figura 3. Como puede observarse, las muestras tipo A (sin aditivar, círculos azules), no mostraron en el tiempo máximo del ensayo gran de oxidación. Por otra parte las muestras aditivadas tipo B (0.5%, cuadrados rojos), C (1%, rombos negros) y D (5%, triángulos verdes), evidenciaron fuertes y progresivos incrementos de la tasa de oxidación en función del tiempo de envejecimiento y la concentración del aditivo.

Figura 3 - Evolución de la intensidad del pico de carbonilo a 1715cm-1 relativa al pico 1467cm-1, por tipo de muestra A

(círculos azules), B (cuadrados rojos), C (rombos negros) y D (triángulos verdes), en función del tiempo de envejecimiento acelerado en la cámara UV-térmico.


En las Figuras 4 y 5, se pueden observar las curvas tensión-deformación para muestras A y C, respectivamente. A grandes rasgos, de la comparación entre todos los tipos de muestras, las del tipo A, poseen las mayores propiedades elasto-plásticas, es decir, pueden deformarse a rotura por encima del doble de su longitud original.

Figura 4 - Ensayos de tracción para muestras del tipo A, para distintos tiempos.

Figura 5 - Ensayos de tracción para muestras del tipo C, para distintos tiempos.

Una vez que comienza a cargarse la matriz con aditivo, las propiedades mecánicas se ven detrimentadas, aún en el tiempo 0 (es decir, sin irradiación), en el sentido que la matriz pierde elasticidad, se endurece y fragiliza. Por otro lado, las muestras tipo D, con el 5% de aditivo no pudieron medirse a través de ensayos de tracción para tiempos mayores a 60hs, debido a la gran fragilidad adquirida por el envejecimiento a este tiempo. Lo mismo sucede con la muestra C, con el 1% de aditivo, a partir de las 110hs.

El tratamiento realizado a todas estas curvas y muestras se ha resumido a través de la Figura 6, en la cual se grafica la evolución de la deformación a rotura en función del tiempo de envejecimiento, para las muestras tipo A (curva y puntos azules), las muestras tipo B (curva y círculos abiertos rojos), las muestras tipo C (curva y cuadrados negros) y las muestras tipo D (curva y cuadrados abiertos verdes). También se calcularon y estudiaron los comportamientos de la tensión a rotura, la de la tensile strenght, y del módulo elástico de Young.

A pesar de la fuerte dispersión de los datos, característica de este tipo de ensayos, se pueden distinguir los rasgos y comportamientos salientes. Las muestras tipo A, poseen propiedades mecánicas típicas de un film que no se deterioran fuertemente con el tiempo de envejecimiento. Deformación a rotura alrededor del 100%, tensión a rotura entre 4 y 5N, una tensile strenght que varía entre 22 y 30MPa, y un módulo de Young de alrededor de 100MPa. Por otra parte, las muestras tipo B, C y D, evidencian el aumento progresivo de los efectos de oxidación y las diferentes concentraciones de aditivo (0.5, 1 y 5%, respectivamente), y por lo tanto de detrimento de las propiedades físicas de la matriz del film, gracias a la escisión o cortes de cadena y fuerte reducción del peso molecular. Esto se manifiesta como una pérdida de la capacidad de deformación y tensión a rotura.


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Figura 6 - Evolución de la deformación a rotura para las muestras A, B, C y D, para distintos tiempos.

Figura 7 – Tasas de oxidación para muestras envejecidas en la cámara UV-térmico (círculos azules), calculadas a partir

de la Figura 3, como la derivada de la intensidad relativa respecto al tiempo en horas. Comparación con muestras mantenidas en la sombra a temperatura inferior a 20ºC (cuadrados rojos) durante 660 días.

A partir del seguimiento realizado mediante espectroscopía infrarroja se pudo obtener la variación de la tasa de oxidación en función del porcentaje del aditivo. Como se observa en la Figura 7, existe una proporcionalidad lineal ente la tasa de oxidación y el incremento en la concentración del aditivo oxo-degradante hasta el 1%. Tal como se desprende de la figura, para concentraciones del 5% en estos espesores (20 micrones), no se mantiene dicha proporcionalidad, resultando poco efectivo y por otra parte, innecesario y costoso. Este comportamiento, es el mismo que el que evidencia un lote de muestras envejecidas naturalmente en condiciones poco favorables, es decir, temperatura inferior a 20ºC y a la sombra, dentro de un sobre.

Conclusiones En el presente trabajo se pudieron realizar estudios sobre el accionar y comportamiento de compuestos oxo-degradantes aditivados en distintas concentraciones durante el extrudado de films de polietileno. A partir de la caracterización y seguimiento de la intensidad relativa del pico de absorción del grupo carbonilo mediante la técnica de absorción infrarroja, se obtuvo información valiosa sobre la velocidad de degradación de las muestras, probando ser un método rápido, fiable y barato. Por otra parte, mediante ensayos de tracción mecánicos, se pudieron conocer las pérdidas de propiedades elásticas en función del tiempo de envejecimiento y la concentración de aditivo.

Se desprende de los resultados que para films con espesores de 15 a 25 micrones, el porcentaje de 1% de concentración del aditivo resulta el más eficiente en la relación tasa de degradación vs. incremento del costo.

En la actualidad se están generando una mayor cantidad de datos experimentales, mediante la comparación de experiencias similares en condiciones controladas, tanto aceleradas como naturales. Por otra parte, se están cursando estudios de biodegradabilidad bajo normas ASTM y europeas.


Estos resultados, junto con una exhaustiva y minuciosa revisión bibliográfica, pretenden contribuir a aportar mayor información técnica en la toma de decisiones desde sectores de políticas públicas y medioambiente.

Agradecimientos Este trabajo fue realizado con financiamiento la Secretaría de Estado de Ciencia, Tecnología e Innovación de la Provincia de Santa Fe (SeCTeI), la Dirección General de Asistencia Técnica de Santa Fe (DAT), la Facultad de Química e Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica Argentina, sede Rosario, y del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) de Argentina.

Referencias [1] Encarnación Aguilar G, Avila Forcada A.P, Campos Rivera A.J, Solórzano Ochoa G. “Estudio comparativo de bolsas de plástico degradables versus convencionales mediante la herramienta de Análisis de Ciclo de Vida”. Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales, Instituto Nacional de Ecología. México (2009).

[2] S. Pine, J.B. Hendrickson, D. Cram, G.S. Hammond “Química Orgánica”. (1980), McGraw-Hill, pp. 985-998.

[3] R. Chang “Química”. (2007), McGraw-Hill, pp. 1040 – 1045.

[4] Tchobanouglous G, Theisen H, Vigil S. “Gestión integral de residuos sólidos”. (1994), McGraw-Hill. pp. 819-830.

[5] “Materiales plásticos, biodegradabilidad y bolsas plásticas”. Informe INTI. Argentina. (2009). pp. 3-4.

[6] “Assessing the Environmental Impacts of Oxo-degradable Plastics across their Life Cycle” Loughborough University, UK, (2010).


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Redes de Sensores Inalámbricos aplicadas al Monitoreo y Análisis de condiciones de Higiene

y Seguridad en Entornos Industriales

Eduardo Rodríguez, Claudia Deco, Luciana Burzacca, Mauro Pettinari, Santiago Costa, Cristina Bender

Departamento de Investigación Institucional,

Facultad de Química e Ingeniería,

Universidad Católica Argentina Campus Rosario, Argentina

Av. Pellegrini 3314 – 2000 – Rosario – Santa Fe – Argentina

{ejrodriguez, cdeco, lburzacca, mauro_pettinari, santiagocosta, cbender}@uca.edu.ar

Resumen. En este proyecto se propone el análisis, implementación y evaluación de una red de sensores inalámbricos aplicada al monitoreo de condiciones de Higiene y Seguridad en Entornos Industriales. Para esto se realizará el estudio de estas tecnologías aplicadas al análisis del hardware y software existentes con la meta de proponer soluciones viables para el trabajo en estos entornos. Los beneficios de este proyecto podrán verse mayormente en el abaratamiento del monitoreo remoto y en la posibilidad de contar con un registro temporal de las condiciones en lugar de tener solamente lecturas puntuales en los momentos de control. Palabras Claves: Redes de Sensores, Monitoreo Industrial, Redes Malladas Inalámbricas. Abstract. In this project the analysis, implementation and evaluation of a wireless sensor network applied to monitoring of conditions of Hygiene and Safety in Industrial Environments is proposed. For this, the study of these technologies applied to the analysis of existing hardware and software will be made. The goal will be to propose viable solutions to work in these environments. The benefits of this project will be mostly in the lowering of remote monitoring and the possibility of having a temporal record of the condition rather than having only occasional readings at times of control. Keywords: Sensor Networks, Industrial Monitoring, Wireless Networks.

Introducción Una red de sensores inalámbrica (Wireless Sensor Network o WSN) es un concepto relativamente nuevo en adquisición y tratamiento de datos con múltiples aplicaciones en distintos campos tales como entornos industriales y detección ambiental, entre otros.

Esta clase de redes se caracterizan por su facilidad de despliegue y por ser auto-configurables, pudiendo convertirse en todo momento en emisor, receptor, ofrecer servicios de encaminamiento entre nodos sin visión directa, así como registrar datos referentes a los sensores locales de cada nodo. Otra de sus características es su gestión eficiente de la energía, que les permite obtener una alta tasa de autonomía que las hacen plenamente operativas.

La evolución tecnológica trajo aparejado equipamiento de pequeño tamaño con capacidad de procesamiento, conectividad inalámbrica y de bajo costo. Estos dispositivos se denominan motes con una unidad de procesamiento de cómputo mínimo, memoria, una unidad de comunicación inalámbrica y uno o varios dispositivos de sensado que capturan parámetros como temperatura, humedad, etc. Una red de sensores inalámbrica está formada por un conjunto de motes comunicados entre sí. Su distribución puede ser aleatoria o planificada. Los nodos pueden trabajar de modo cooperativo ([Culleret al., 2004], [Mercado et al., 2011]).

Una red de sensores inalámbrica tiene como características las siguientes [SDI]:

- Estar compuesta por una gran cantidad de nodos (cientos o miles).

- Ser tolerantes a fallas (redundantes).

- Utilizar protocolos que le permitan auto-configurarse.

- El costo de los motes debe ser reducido.

- Los motes están limitados en consumo, capacidades de cómputo y memoria.


- Los nodos sensores pueden variar según el fabricante en capacidades de cómputo, memoria, interfaces de comunicación, etc.

En los últimos años, varios laboratorios multinacionales de investigación, como Intel, auguran que este tipo de redes conllevarán una revolución tecnológica similar a la que tuvo la aparición de Internet [IEEE].

Las aplicaciones de redes de sensores inalámbricos en entornos industriales ha crecido mucho en los últimos años y prueba de ello son los distintos trabajos de investigación y artículos existentes ([Culler et al., 2004], [Yoo et al., 2010]) e incluso bibliografía específica reciente sobre el tema ([Güngör et al., 2010], [Åkerberg et al., 2011], [Güngör et al., 2014]).

Cabe destacar que contar con una red de sensores con estaciones de monitoreo posibilita que se puedan realizar análisis más reales de los entornos monitoreados.

Si bien existen trabajos de investigación en esta temática para entornos industriales no conocemos específicamente trabajos aplicados al área de higiene y seguridad general en estos entornos. Dada la importancia de este tema en la industria creemos que nuestro trabajo será un aporte significativo a la utilización de redes de sensores en dichos entornos.

La realización de este proyecto permite traducir el conocimiento generado en investigación en un desarrollo tecnológico importante para un sector de alta relevancia como es el de la industria.

Objetivos del Proyecto El objetivo de este proyecto es diseñar y validar el comportamiento de una red de sensores inalámbricos en el sensado y análisis de parámetros de higiene y seguridad generales en entornos industriales.

Para esto se han planteado los siguientes objetivos específicos:

- Plantear escenarios típicos de uso de sensores inalámbricos.

- Plantear escenarios de condiciones a las cuales estarán sometidos los sensores.

- Determinar los requerimientos físicos y mecánicos de los sensores.

- Determinarán los requerimientos del software para la recolección de datos.

- Diseñar y especificar un prototipo de la red.

- Ensayar y evaluar un prototipo en pruebas de campo

Para alcanzar estos objetivos se han planteado distintas tareas:

- Actualización del conocimiento y estado del arte de redes de sensores inalámbricos.

- Relevamiento de implementaciones de redes de sensores inalámbricos en el área industrial relacionadas con higiene y seguridad.

- Caracterización de las condiciones necesarias para el monitoreo y análisis de condiciones de higiene y seguridad en entornos industriales.

- Planteo de escenarios de condiciones a las cuales estarán sometidos los sensores, determinando los requerimientos físicos y mecánicos de los mismos.

- Especificación de la red de sensores prototipo que se utilizará, especificando la cantidad de nodos, la topología, escalabilidad y autonomía.

- Análisis de los requerimientos del software para la recolección de datos

- Ensayo y evaluación de un prototipo en pruebas de campo

- Evaluación de los resultados.

- Publicación de resultados. Se realizará la publicación de resultados parciales durante el proyecto y de resultados finales al completarse el mismo.


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Resultados Esperados Se espera que los resultados obtenidos en el proyecto ayuden y/o mejoren la implementación de redes de sensores para monitoreo de condiciones de higiene y seguridad en la industria mejorando significativamente la condiciones de trabajo del personal al estar éstas controladas en forma más efectiva.

La evaluación de los resultados obtenidos se hará mediante un análisis cuantitativo y cualitativo de las propuestas en comparación con la utilización de sensores cableados tradicionales o mediciones esporádicas con elementos manuales. En este sentido, se validará si los datos obtenidos del monitoreo y el comportamiento de la red experimental son relevantes y dan cuenta de si este abordaje puede reemplazar al tradicional y cuáles son sus principales ventajas.

El proyecto en cuestión tiene puntos de contacto con distintos temas en los cuales tienen experiencia y formación previa los miembros del grupo de investigación. Además, se cuenta con asesores de las áreas relacionadas, cuyos perfiles académicos y profesionales abarcan los diferentes aspectos que se plantean en el proyecto.

La conformación del grupo de investigación por docentes de la carrera de Ingeniería Industrial y de la carrera de Licenciatura en Sistemas permite un enfoque multidisciplinario y adecuado de esta problemática.

Además, la viabilidad del proyecto está sustentada en los avances obtenidos mediante trabajos previos de los integrantes en el área y su interacción con otros grupos de investigadores tanto latinoamericanos como europeos.

En particular los resultados obtenidos en el PID UCA Optimización de Redes Inalámbricas de uso Comunitario (2011 – 2014) fueron:

- Se analizaron principalmente propuestas científicas relacionadas a optimización y prueba de protocolos en redes malladas [Akyildiz et al., 2008].

- Se efectuó un relevamiento de redes malladas existentes en distintos países.

- Se analizaron teóricamente distintos protocolos comparando sus prestaciones y ventajas y en función de esto se seleccionaron Batman [Batman] y OLSR [OLSR] para las pruebas.

- Se montó una red experimental distribuida en tres edificios del campus de la Universidad a los efectos de tener un campo de pruebas más parecido a la realidad de las redes malladas. En el montaje de esta red se utilizaron equipos de las marcas Linksys (WRT54GL), Ubiquiti (Nonostation 2, Nanostation Loco M2), TP-Link (TL-WR743ND, TLWR842ND). Como firmware se utilizaron distintas versiones de OpenWRT.

- Se analizó el desempeño de la red mallada utilizando protocolo OLSR y Batman.

En el proyecto PID UCA: Monitoreo y Análisis de Condiciones de Higiene y Seguridad en Entornos Industriales usando Redes de Sensores Inalámbricos (2014 – 2016) se espera aprovechar la experiencia adquirida en redes malladas para trabajar en redes de sensores.

Para esto:

- Se diseñará y especificará un prototipo de la red de sensores aplicado a la industria para monitorear condiciones de Higiene y Seguridad.

- Se ensayará un prototipo en pruebas de campo.

- Se evaluará dicho prototipo en pruebas de campo.

Con respecto a la formación de recursos humanos, los conocimientos adquiridos se volcarán en la comunidad académica a través de las actividades docentes que los investigadores de este proyecto realizan en las carreras Ingeniería Industrial, Ingeniería Ambiental y Licenciatura en Sistemas y Computación. Asimismo, es intención incorporar alumnos de estas carreras y proponer subproblemas identificados durante el trabajo de investigación de este proyecto para la realización de tesinas y proyectos finales de grado.

Referencias Åkerberg, J., Gidlund, M., Lennvall, T., Neander, J. (2011) Efficient integration of secure and safety critical industrial wireless sensor networks. - Journal on Wireless, 2011- Springer.

Akyildiz, X. Wang, W. Wang (2008) "Wireless mesh networks: a survey", Computer Networks. Vol. 47. No.4 (2005) Pág. 455-487.

Batman (2011). Disponible en http://www.open-mesh.org/2011

http://scholar.google.com.ar/citations?user=tbsb5ekAAAAJ&hl=es&oi=sra


Culler, D. and Hong, W. (2004) Eds. Special issue on Wireless Sensor Networks. Communications of the ACM, 47(6): pp. 30–34, June 2004.

Culler, D., Estrin, D., Srivastava, M. (2004) “Overview of Sensor Networks”, IEEE Computer Mag. 2004, 37, 41–49.

Güngör, V., Hancke, G. (2014). Industrial Wireless Sensor Networks: Applications, Protocols, and Standards - CRC Press - April 04, 2013 - 978-1-4665-0051-8

Güngör, V., Lu, B., Hancke, G. (2010). Opportunities and challenges of wireless sensor networks in smart grid. Industrial Electronics. IEEE Transactions on, 57 (10): 3557-3564. Oct 2010.

IEEE 802.15 Working Group for WPAN. Disponible en http://www.ieee802.org/15/

Mercado, G., Diedrichs, A. y Aguirre, M. (2011) “The Wireless Embedded Internet”, Annals of CASE 2011, ISBN 978-987-9374-69-6, Buenos Aires Marzo 2011.

OLSR. Disponible en http://www.olsr.org

SDI-12 Support Group. Disponible en http://www.sdi-12.org/

Yoo, S., Chong, PK, Kim, D, Doh, Y (2010) Guaranteeing real-time services for industrial wireless sensor networks with IEEE 802.15. 4. Industrial Electronics, 2010 – ieeexplore.ieee.org.

http://scholar.google.com.ar/citations?user=zIaCrrwAAAAJ&hl=es&oi=sra

http://scholar.google.com.ar/citations?user=VZezrzcAAAAJ&hl=es&oi=sra


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Recuperar plásticos desechables a los fines de conformar elementos constructivos de una

vivienda económica como respuesta social, analizada como un problema de ingeniería

ambiental.

Director: Espinosa Ana E, Integrantes: Parodi José L, Araujo Elsa S, D´ Alleva Alalía, Forestieri Sebastián,

Becario Maestría: Camargo Hinostroza Steven D. Colaboradores CEFEDER: Aradas María E, Mussin Eliana.

Facultad de Química e Ingeniería “Fray Rogelio Bacón”

Universidad Católica Argentina Campus Rosario, Argentina

Av. Pellegrini 3314 – 2000 – Rosario – Santa Fe – Argentina

Abstract. A select plastic within our project is because they are particularly abundant and visible parts in the composition of the waste generated at our headquarters UCA Campus Rosario. Reasoning that there are several areas that produce them on a daily or so transient (as it is the case of events), which can add to an environmentally responsible actions. This imposes on us the responsibility to propose a way to re - use in the design of certain element that integrates them as raw material input, input or auxiliary material, with a wide field of possibilities as it is in the construction industry, from a look from environmental engineering. The methodology of work we do involves inspecting the raw material with which it is going to work, for the purposes know truthfully, as well as to internalize the possible combination of different types of plastics according to their composition and their response in integration with other materials of traditional use, according to recognized experiences. A linear perspective single education does not reach, as neither technology nor partial measures are sufficient to offset this tremendous imbalance that we have inherited, therefore the need to understand the complexity, Act from there discovering the invisible connection between the human being and the environment, and human beings among themselves. As a result we understand that to restore the environment in principle should start by restoring the links and cycles that contain them, it implies re-ciclar. Keywords: plastic, waste, recycling, materials, processes Resumen. El hecho de seleccionar a los plásticos dentro de nuestro proyecto es porque son en particular, partes abundantes y visibles en la composición de los residuos generados en nuestra sede UCA Campus Rosario. Razonamos que son varias las áreas que los producen en forma cotidiana o de modo transitorio (como es el caso de eventos), a las que podemos sumar un accionar ambientalmente responsable. Ello nos impone la responsabilidad de proponer algún modo de re-utilizarlos en el diseño de ciertos elemento que los integre como materia prima, material de aporte, insumo o material auxiliar, con un amplio campo de posibilidades como es en la construcción, a partir de una mirada desde la ingeniería ambiental. La metodología de trabajo que desarrollamos implica inspeccionar la materia prima con la cual se va a trabajar, a los fines de conocerla fehacientemente, así como internalizar la posible combinación entre los distintos tipos de plásticos de acuerdo a su composición y su respuesta en la integración con otros materiales de uso tradicional, de acuerdo a experiencias reconocidas Desde una mirada lineal la educación sola no alcanza, como tampoco la tecnología ni las medidas parciales son suficientes para aliviar este tremendo desequilibrio que venimos heredando. Ante estos hechos es perentorio comprender la complejidad, actuar desde allí descubriendo la conexión invisible entre el ser humano y el medio, y los seres humanos entre sí. Debido a ello entendemos que para restaurar el medio ambiente en principio hay que comenzar por restaurar los vínculos y los ciclos que los contienen, esto implica re-ciclar. Palabras claves: plásticos, desechos, reciclado, materiales, procesos.


Descripción El objeto de investigación se fundamenta en experiencias y/o experimentos realizados en materiales que incorporan plásticos reciclados. Se consultan estudios y estadísticas que indican porcentajes de los mismos presentes en un elevado volumen en la basura doméstica o en desechos de actividades industriales. El desafío es poder re-utilizarlos como material auxiliar en una cantidad razonable al ser incorporados a productos convencionales de la construcción. Dicho reciclado ha permitido sustituir a otros componentes que son problemáticos ambientalmente dentro de la construcción ó la posibilidad ante su reciclado de prolongar el ciclo de vida de lo que aparenta ser un desecho. El hecho de seleccionar a los plásticos dentro de nuestro proyecto es porque son en particular, partes abundantes y visibles en la composición de los residuos generados en nuestra sede UCA Campus Rosario. Razonamos que son varias las áreas que los producen en forma cotidiana o de modo transitorio (como es el caso de eventos), a las que podemos sumar un accionar ambientalmente responsable. Ello nos impone la responsabilidad de proponer algún modo de re-utilizarlos en el diseño de ciertos elemento que los integre como materia prima, material de aporte, insumo o material auxiliar, con un amplio campo de posibilidades como es en la construcción, a partir de una mirada desde la ingeniería ambiental. Nos dispara el desafío de pensar, desde esta disciplina, los impactos de estos nuevos productos o como el innovar en algunos existentes minimiza la situación negativa que estos producen. Centrados en nuestro mercado local, regional y nacional es objetivo de esta investigación, optimizar la recuperación de diferentes plásticos presentes en nuestra casa de estudio, en compromiso con la carrera y asociarnos a la generación de alguna empresa que pueda completar el volumen que ha de requerir cualquier pieza constructiva que permita la producción de viviendas sociales. En principio, el Campus actúa como una gran área piloto de recuperación, clasificación, selección, y reciclado, en donde el proyecto intenta acercar su análisis sobre materiales, que incluyendo plásticos que favorezcan productos nuevos o modificados a los fines de construir viviendas con exploración desde la ingeniería ambiental.

Mediante el análisis de experiencias presentes y de propuestas de institutos o empresas tecnológicas, en las que encontramos información disponible, nos permite verificar la factibilidad de la investigación o su complementariedad con otras prácticas.

Al profundizar en el estado de la cuestión, permite potencializar y retro-alimentar el objeto de estudio, facilita visualizarlo con claridad y responsabilidad sobre el aporte que el mismo debe asumir frente a la institución, accediendo a focalizar cierta experimentación a futuro.

Como objetivo general entendemos fundamentalmente responder con este abordaje exploratorio a la visión y misión de la universidad, fundada en la mirada del Papa Francisco, en lo referente a la protección de la naturaleza, el reconocimiento de la otredad haciéndonos cargo de las periferias. Porque esta mirada identifica las viviendas en los asentamientos informales que incluyen en su conformación plásticos reciclados que en principio no aportan sustentabilidad; entonces como revertir esta situación mediante avances tecnológicos que en este sentido pueden ser transferidos.

Al centrarnos en los objetivos particulares, creemos contribuir y cooperar en algunas soluciones al tema de R.S.U2 en general del Campus-UCA- Rosario, considerando que se participa del Programa Separe de la Municipalidad de Rosario y en particular otorgar valor a nuestra propia generación, recuperando y reciclando. Indagar en usos alternativos para residuos plásticos, objetivando en el reciclado combinando de plásticos con otros materiales principalmente de construcción. Algunas experiencias presentes indican que se han agregado a mezcla de hormigón, a la granza de ladrillo, al ladrillo común o cerámico, etc. El fin es colaborar en minimizar el impacto ambiental generado por ellos al ser enterrados en el relleno sanitario de disposición final y disminuir costo al disminuir el volumen de residuos a recolectar por las empresas que prestan servicios públicos. Primordialmente no perder de vista posibles transferencias a los recicladores de este residuo que en su gran mayoría son familias de muy bajos recursos que se asientan en las periferias abandonadas. Desde la ingeniería ambiental es permitir un nuevo ciclo de uso para los plásticos de los residuos domésticos, con el menor costo ambiental, social y económico, convirtiéndose en una contribución para construir sustentabilidad en este aspecto, en el Campus-UCA y en el Programa Separe. En función de ello se verifica el valor agregado del plástico reciclado incorporado en materiales que con forman elementos articulados en una edificación con buenas prácticas. Aspiramos a realizar un relevamiento de lo que se dispone en el Campus, con el objetivo de componer el conjunto de datos necesarios para un análisis y diagnóstico de la viabilidad técnica, económica y socio-ambiental de la posible re-utilización, debido a que hoy se diluyen entre basura común y programa separe.

La metodología de trabajo que desarrollamos implica inspeccionar la materia prima con la cual se va a trabajar, a los fines de conocerla fehacientemente, así como internalizar la posible combinación entre los distintos tipos de plásticos de acuerdo a su composición y su respuesta en la integración con otros materiales de uso tradicional, de acuerdo a experiencias reconocidas. Nos encontramos registrando los tipos de segregación y molienda practicados por algunas empresas recicladores, razonando los procedimientos que son más convenientes en función de su utilización e impactos. Se reconocen productos comerciales que incluyen, reciclados plásticos para pisos, revestimientos, revoques, contrapisos, los mismos se encuentran cubriendo diferentes funciones. 2 R.S.U Residuos Sólidos Urbanos


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Convocamos a participar a diferentes actores del Campus, en el marco de la Responsabilidad Social Universitaria y extendemos vínculos con otras organizaciones y empresas relacionadas con la facultad; incluso se gestiona articularse con la Cámara del Plásticos. A partir de incorporar diversidad de actores movidos por el mismo interés se promueve el trabajo colaborativo interinstitucional con el propósito de diseñar circuitos de recupero, como medio de facilitar la actividad de las cooperativas proveedoras del material, generando valor económico-ambiental en los recicladores naturales, llamados en su momento “cirujas”. Se apunta a ello, porque creemos que permite dignificar éste trabajo que presta un servicio ambiental a la comunidad. Como integrantes de la carrera de ingeniería ambiental de la universidad, señalamos que la misma se formalice como eje de generación de conocimiento y destrezas en esta problemática, con un rol activo de enlace del conjunto de particularidades que se manifiestan en el objeto que se investiga y su entorno, comprometidos en indicar cuál es el destino adecuado para inferir utilidad a los plásticos recuperados.

Como antecedentes destacados se inscribe el incremento en el volumen de estos residuos acumulados en forma constante en las grandes urbes, producido por las actividades periódica de los ciudadanos, como así también los residuales de las diferentes industrias y comercios, lo que solicita de grande extensiones de suelo para su destino, tratamiento, entierro como disposición final.

En nuestro presente, la comunidad, junto a diferentes instituciones privadas y/o públicas, ha tomado conciencia de la grave situación que provoca disponer todos los residuos en un enterramiento sin selección previa. Sobre todo, es consciente, de la gran pérdida que implica con respecto a desechar ligeramente materiales con valor, energía, agua, materia prima de recursos no renovables o potencialmente renovables, conocimientos aplicados, horas hombre y maquina, etc. Ello se manifiesta mediante la búsqueda de diversas alternativas para la clasificación, reciclaje y re-utilización, como manejo de los mismos, bajo la perspectiva de re-usarlos y/o reubicarlos en la cadena productiva, como material auxiliar, insumo y/o aporte innovando un nuevo producto.

En el ámbito del Estado Nacional, se cuenta con la Ley Nº 25.916 -Gestión de Residuos Domiciliarios, reglamenta todo el proceso de recolección desde su punto de origen, separación, depósito, traslado y tratamiento en las plantas correspondientes y una serie de leyes complementarias que se deben conocer e interpretar3. De igual modo existe un marco regulatorio a analizar y profundizar a nivel provincia de Santa Fe y Municipalidad de Rosario. En función del relevamiento de estudios, investigaciones, experiencias en buenas prácticas ambientales que se ha realizado; se comprueba que existen excelentes experiencias que ponen de manifiesto la posibilidad de su re-utilización en materiales que se comercializan en el mercado local y nacional, de la construcción u otros. Éste reconocimiento permite identificar un espacio de trabajo que se complementa con ciertas investigaciones que abordan la temática desde otra perspectiva, como es el caso del PID ARQ111 -Incorporación de plásticos como agregado inerte en morteros y hormigones y ARQ138 -Aprovechamiento de plásticos residuales para la conformación de placas alivianadas, dirigido por el Dr. Arq. Aníbal Moline que pertenece a la FAPyD-UNR. Nuestro enfoque de abordaje se basa en los aportes que puede acercar la ingeniería ambiental como disciplina, fundada en los pilares del paradigma de la sustentabilidad que implica solidaridad, ética ambiental y equidad con responsabilidad intergeneracional. Ello nos acerca a la misión y visión de nuestra universidad sustentada por la doctrina social de la iglesia.

Con respecto a lo polímeros y plásticos según lecturas realizadas4, son materiales difíciles de describir en términos de su configuración estructural y presentan enormes aplicaciones y posibilidades tecnológicas. Un polímero es un material de alto peso molecular (puede variar desde 10.000 a 20.000 u.m.a), hasta los altos polímeros para los cuales el peso molecular puede alcanzar varios millones de u.m.a. Se encuentran constituidos por la agrupación de unidades de un compuesto sencillo, al que se le da el nombre “monómero”. Por debajo de las 10.000 (u.m.a.) se denomina oligómero. El número de unidades que se repiten a lo largo de una cadena determinada se llama grado de polimerización. Los átomos constituyentes de estos materiales son esencialmente básicos de la materia orgánica (C, H. O, N, H, etc.). Lo que llama la atención es su gran diversidad, consecuencia de las innumerables estructuras moleculares y estado de agregación que pueden adoptar. En primer lugar se pueden dividir en naturales y sintéticos. Los primeros son biopolímeros (proteínas, polisacáridos, ácidos nucleicos, etc.) y los polímeros sintéticos imprescindibles en el campo tecnológico actual (plásticos, fibras, cauchos, resinas sintéticas, etc.). Lo importante es que los polímeros se convierten en plásticos cuando se mezclan con aditivos: cargas, plastificantes, agentes espumantes, antioxidante, estabilizador frente a la luz y al calor, etc. En el caso de los sintéticos, en particular los que interesan a nuestra investigación, se clasifican de acuerdo a sus cualidades y costos; de uso general o de consumo. Por sus cualidades de versatilidad, duración, resistencia y bajo coste se identifican: polietileno, polipropileno, policloruro de vinilo, poliuretano, resinas fenólicas, epoxi, etc., materiales idóneos de infinidad de aplicaciones: bolsas, botellas, envases en general, fibras textiles, aberturas, mobiliario urbano y domestico, etc.5, los que finalizan su vida útil como R.S.U y/o industriales, en 3 Ley Nº 25.916 -Gestión de Residuos Domiciliarios Ámbito nacional 4 Estructura, Propiedades y aplicaciones. José A. de Saja Sáez, Miguel A. Rodríguez Pérez, Ma Luz Rodríguez Méndez Cap. 5 Edit. Thomson 5 Estructura, Propiedades y aplicaciones. José A. de Saja Sáez, Miguel A. Rodríguez Pérez, Ma Luz Rodríguez Méndez Cap. 5 Edit. Thomson


elevado porcentaje, convirtiéndolos en insumos de nuestro objeto de estudio. Sobre la caracterización de los RSU, realizados en este año 2014, se extraen muestras en los RSU de Rosario. En el siguiente cuadro, se indica el avance al 19 de septiembre, sí bien faltan datos finales para realizar comparativos ajustados con el estudio del 2004, podemos inferir la importancia que van adquiriendo en la basura urbana con respectos de otros. Datos relevados mediante P.P.S.6 con alumnos de 4º y 5º de Ingeniería Ambiental de la Facultad en convenio Marco con la Subsecretaria de Medio Ambiente de la Municipalidad de Rosario sobre los camiones recolectores, obtuvimos los datos indicados en la tabla siguiente.

Materiales recolectados analizados en % sobre el total Año 2001 /2004 Año 2014

Variación 2004 al 2014

Cartón 2.19% 4.55% 2.36%

Plásticos 12.90% 15.50% 2.60%

Composición por tipo de residuos domiciliarios en la ciudad de Rosario. (Información facilitada por la Municipalidad sobre estudios realizados por el Instituto Politécnico especializado en plásticos en los años 2001/2004 y datos

incompletos al presente7.)

Con respecto al estudio de los plásticos molidos obtenidos de empresas recicladoras de este residuo podemos referencias las siguientes fotos y descripciones:

Molienda de un envase Molienda de un envase Molienda de un envase Lentejas de PEAD reciclado de PEAD. de PVC. de PET. Materia prima otro proceso8

Según los diferentes usos que se le puede otorgar a dichas moliendas, las que incorporadas en algunos materiales para la construcción constituyen partes de una vivienda social que responde ambientalmente, lo que se observa en el gráfico siguiente.

6PPS Practica Profesional Supervisada en el matrco de la Ley Superior de Educación 7 Datos relevados entre las PPS facultad de Química e Ingeniería “Fray Rogelio Bacón” y Municipalidad Rosario 8 Promapla S.R-L Productora de estas lentejas para la construcción-


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Esquema producido por el equipo Ecoetiquetados para identificacion de diferentes plasticos9

Con respecto a los trabajos prácticos efectuados con alumnos de la asignatura “comercialización” de la carrera de Ingeniería Ambiental, quienes colaboraron con la investigación, permitió identificar construcciones de viviendas de interés social con distintos sistemas constructivos elaborados a través de materiales reciclados. Del mismo modo se registraron proyectos con tipos de materialización que las califican ambientalmente sustentable, por su incorporación de diferentes reciclados. Con los alumnos compartimos el valor que tienen para una vida humana digna, entre otros factores, el acceso a la disponibilidad de una vivienda adecuada a las necesidades y el cuidado del medio ambiente como posibilidad de contribuir al desarrollo sostenible. Los alumnos realizaron trabajos de campo para relevar información sobre casos reales que produjeron materiales alternativos a partir del reciclado de plásticos en la construcción.

Localizaron y entrevistaron a trabajadores, empresarios y profesionales de actividades relacionadas con la recolección, acopio y transformación de distintos plásticos, su uso como materia prima de distintos productos, quienes aplicaron distintas estrategias para avanzar en la concreción de nuevas producciones que favorezcan a toda la sociedad a través de la incorporación de valor por recuperación de residuos trabajados como materia prima para la elaboración de material constructivo.

Sus informes hacen referencia a la importancia que tiene para la comunidad generar menores cantidades de residuos debido al agotamiento de recursos naturales, por la saturación de los rellenos sanitarios y el costo creciente de la disposición final. Asimismo acuerdan en señalar la necesidad de educar para crear hábitos que favorezcan una conducta adecuada y el trabajo conjunto de los distintos actores sociales- Estado, Empresa y Sociedad- a los fines de hacer posible un desarrollo equilibrado.

Señalan el acuerdo de los especialistas en el sentido que las propiedades del plástico, al ser incorporado en la elaboración de nuevos materiales, contribuye significativamente al confort y el ahorro de energía debido a que aumentan la aislación térmica y sonora, y al alivianar el material respecto al uso de elementos tradicionales disminuye el costo de transporte y facilita su manejo e izaje. Consideraron diversas fuentes de abastecimiento de residuos plásticos, sus costos, confiabilidad y procesos de transformación. Indagaron en los precios de mercado, monto y tiempo de recupero de la inversión y rentabilidad de un proyecto específico propuesto en la ciudad de Rosario.

Como reflexión en esta etapa del proceso de investigación, nos pre-ocupa el desequilibrio que se observa en nuestro frágil y manipulado ambiente como un eco que representa un desequilibrio anterior que se han ido manifestado en diferentes etapas del espacio-tiempo del ser humano, su comunidad y su entorno. Podemos plantearnos con claridad que hoy existe un “desecho” que tenemos que animarnos a observar y cuidar: es el mismo Hombre que habita este planeta10, ante un modelo de crecimiento que acumula riquezas para pocos y excluye a la mayoría. Sabemos que poseemos una naturaleza biológica y una naturaleza espiritual, siendo lo más importante que ambas merecen ser tenidas en cuenta.11 Por multiplicidad de razones que residen en la complejidad de los tiempos y del devenir, la mayoría de nuestras ciudades lastiman a ambas dimensiones, como si una ciudad intangible se engendrara dentro de otra. Desde una mirada lineal la educación sola no alcanza, como tampoco la tecnología ni las medidas parciales son suficientes para aliviar este tremendo desequilibrio que venimos heredando. Ante estos hechos es perentorio comprender la complejidad, actuar desde allí descubriendo la conexión invisible entre el ser humano y el medio, y los seres humanos entre sí. Debido a ello entendemos que para restaurar el medio ambiente en principio hay que comenzar por restaurar los vínculos y los ciclos

9 Imagen de eco-etiquetas catalogo de la comunidad 10 Exhortación Apostólica EVANGELII GAUDIUM 11 La Espiritualidad Colectiva 3- Chiara Lubick


que los contienen12, lo que implica indefectiblemente re-ciclar.

Según el Santo Padre, podemos vivir mejor, pero primero tenemos que “desear, buscar y cuidar el bien de los demás, saliendo de nosotros para buscar el bien de todos, reconocimiento y cuidando del otro”13. El cambio de paradigma es avanzar hacia nuevas economías, nuevos ciclos de restauración y promover una nueva mentalidad en dirección de abordar primero las necesidades básicas de los más frágiles14.

Referencias

- Datos relevados entre las PPS facultad de Química e Ingeniería “Fray Rogelio Bacón” y Municipalidad Rosario

- Marco legal de RSU, LEY 25916-GESTIÓN DE RESIDUOS DOMICILIARIOS- nacional y provincial – Ordenanzas Municipalidad de Rosario.

- Ley Nacional 25.612 gestión integral de residuos industriales y de actividades de servicios.

- Santo Padre Francisco Exhortación Apostólica EVANGELII GAUDIUM a los obispos a los presbíteros y diáconos las personas consagradas y a los fieles laicos sobre el anuncio del evangelio en el mundo actual

- Nuestra propia AGENDA sobre desarrollo y medio ambiente- Comisión de desarrollo y medio ambiente de América Latina y El Caribe- PNUDMA- BID, Fondo de Cultura Económica –PNUD.

- José A. de Saja Sáez, Miguel A. Rodríguez Pérez, Ma Luz Rodríguez Méndez Materiales Estructura, Propiedades y aplicaciones.- Cap. 5 Edit. Thomson.

- Braun, D métodos Sencillos de Identificación de Plásticos, Carl Hanser Verlag, Munchen, 1989.

- Anuario 2014 del PNUMA.

- Chiara Lubick. La Espiritualidad Colectiva 3- Edit Ciudad Nueva

- Michael S. Mamlouk y John P. Zaniewski Materiales para ingeniería Civil. Pearson Prentice Hall Educación. Madrid.

- BERRETTA Horacio, ARGUELLO Ricardo, GATANI Mariana, GAGGINO Rosana. Nuevos materiales para la construcción: los plásticos reciclados. CEVE- CONICET- Argentina.

- PET/PEN Nº 33 -PET/PEN Nº 34- PET/PEN Nº 35- PET/PEN Nº 36 Edit. Emma Fiorentino Publicaciones Técnicas S.R.L

12 Nuestra propia AGENDA sobre desarrollo y medio ambiente- PNUDMA- 13 Santo Padre Francisco Exhortación Apostólica EVANGELII GAUDIUM 14 Ídem 10

http://www.emmafiorentino.net/pdf/pet33.pdf


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Análisis de la eficiencia técnica de programas de desarrollo empresarial:

Avance de investigación

Luis Piacenza, Pablo Salvático, Azul Chamorro

Facultad de Química e Ingeniería – Pontificia Universidad Católica Argentina (PUCA)

Av. Pellegrini 3314 – 2000 – Rosario – Santa Fe – Argentina {lpiacenza,pablo_salvatico,azul_chamorro}@uca.edu.ar

Abstract. Stimulus programmes for the Private Enterprise, funded by State or Private sector are commonly offered to Private firms, especially for the SME segment. These schemes do not count either on useful tools to compare their performances nor on procedures to appraise the possible results in the absence of a stimulus nor on methods to assess their potential across time. From the area of Operational Research, the comparative efficiency can be measured by using decision-based techniques like DEA. Keywords: DEA, Stimulus Programmes for Private Enterprise. Resumen. Los programas que se originan sobre fondos públicos o privados, con apoyo de la banca privada o la banca de desarrollo y se ofrecen a compañías en general, a menudo a aquellas pertenecientes a segmentos PyME, no cuentan con una herramienta que permita hacer una comparación entre sí, ni que permita evaluar potenciales resultados en la ausencia del estímulo, así como tampoco evaluar longitudinalmente su potencial. Desde la Investigación Operativa puede darse un enfoque de medición de eficiencia basado en técnicas de decisión como DEA. Palabras Clave: DEA, Programas de desarrollo empresarial.

Introducción al proyecto Una de las preguntas más recurrentes en la Economía Industrial (Storey, 1994) ha sido si las organizaciones pueden por sí solas y en cualquier actividad y escala ser sustentables sin políticas de desarrollo de la competitividad.

Una serie de mecanismos de incentivo a distintos aspectos de la vida organizacional, generalmente orientados a las pequeñas y medianas organizaciones y que incluye pero no se limita a proyectos de: innovación, competitividad, apertura de mercados internacionales; se ponen a disposición de las empresas para el desarrollo de tecnologías de gestión que, hipotéticamente, no estarían a su alcance de otra manera.

La hipótesis de que, o bien el estado o bien organizaciones patrocinadoras pueden poner al alcance de estas entidades determinadas tecnologías para desarrollar sus atributos de competitividad, innovación y otros citados es difícil de probar empíricamente. No obstante, los programas tanto a nivel público como privado siguen surgiendo y asignando recursos a estas actividades. Algunos trabajos como el de Barletta et al (2014) que se centra específicamente en los estímulos a la innovación, dan cuenta de este panorama.

La función de desarrollo competitivo de estos programas ha sido fundada en múltiples estudios y compilada en manuales ya maduros de buenas prácticas (Banco Interamericano de Desarrollo, 2002). Sin embargo, un análisis comparativo con organizaciones en similares condiciones que no han recibido estos estímulos puede identificarse como un área de interés para la investigación. En otras palabras, la literatura relevada identifica correlaciones entre los resultados un grupo experimental (vg, las empresas que reciben los programas) y la existencia de los subsidios, pero para entender la causalidad resulta necesario analizar el comportamiento, si fuera comparable, en un grupo testigo que no los hubiera recibido.

Los programas de desarrollo de empresas no tienen una taxonomía particular, y los límites de qué es un programa de desarrollo empresarial tampoco están claramente definidos. Podemos agrupar en esta categoría a los programas de apoyo a la competitividad, programas de apoyo a la innovación y al desarrollo de nuevas tecnologías, programas de incorporación de herramientas de gestión empresarial y programas de financiamiento de capital de trabajo. Estos programas que se originan sobre fondos públicos o privados, con apoyo de la banca privada o la banca de desarrollo se ofrecen a compañías en general, a menudo a aquellas pertenecientes a segmentos PyME. En cuanto a la medida de su eficacia, si bien todos los mecanismos cuentan con indicadores que permiten evaluar el desempeño del programa desde


la eficacia de la aplicación de los recursos e incluso desde los resultados de su aplicación, no se cuenta con una herramienta que permita hacer una comparación entre sí, ni que permita evaluar potenciales resultados en la ausencia del estímulo, así como tampoco evaluar longitudinalmente su potencial. Aquí es donde la Ingeniería Industrial puede aportar desde la integración de sus áreas de conocimiento un enfoque de medición de eficiencia basado en técnicas de decisión.

Limitaciones de los indicadores tradicionales y la información secundaria La organización Global Reporting Initiative, ha creado una base pública de reportes de sustentabilidad de distintas organizaciones de todo el mundo (Global Reporting Initiative, 2014). Las guías de reporte de GRI permiten la identificación de ciertos aspectos e indicadores no-financieros que las compañías que utilizan esta guía incluyen de acuerdo a ciertos protocolos de elaboración de la información. Uno de los indicadores a los que la guía refiere al monto de subsidios recibidos por gobiernos.

Con el objeto de tomar conocimiento sobre los niveles de ayuda recibida en esquemas de apoyo gubernamental, se revisó la base de datos de reportes de sustentabilidad provista por Global Reporting Initiative (GRI), filtrándose los reportes que incluyen esta apertura de información. El indicador es conocido para la guía de GRI como EC4 (Economic Performance Indicator No.4).

De una muestra de 202 reportes de sustentabilidad en Latinoamérica que indican reportar los aportes recibidos por el gobierno, 80 de ellos declaran que esta información es parcial, es decir que no ha sido exhaustivamente reportada de acuerdo al protocolo establecido por GRI.

Un análisis más minucioso tomó un subgrupo de 50 reportes y tras una lectura en profundidad se encontró que solo uno presentaba datos objetivos, presentados de manera desagregada lo que hacía su lectura dificultosa. Los demás o bien reportaban de manera narrativa o declaraban no haber recibido ayuda gubernamental.

La posibilidad de contar con esta información a partir de la información pública provista por las compañías es muy baja, lo que lleva a la necesidad de un relevamiento de información primaria.

Por otra parte, la construcción de un indicador o un conjunto de indicadores que permitan por un cálculo tradicional de indicadores de performance (del tipo resultados / recursos) puede presentar ambigüedades, ya que no sería posible evaluar en un mismo momento de tiempo los resultados en función de los recursos, e incluso muy complejo determinar qué variables deberían incluirse en el denominador de resultados y qué otras variables incluir en el numerador de recursos. Por otra parte, incluso cuando pudiera encontrarse un ratio para este análisis, la medición del indicador por simple división resultados / recursos nos haría perder de vista los rendimientos variables de escala que pueden presentarse en las organizaciones bajo análisis.

La aplicación de DEA como herramienta multicriterio DEA se trata de una metodología no paramétrica cuya técnica fue desarrollada por Charnes, Cooper, & Rhodes (1978) extendiendo el trabajo de Farrell (1957), que fue uno de los primeros en investigar de manera sistemática el concepto de eficiencia y de establecer una guía para su medición.

DEA proporciona una medida única de eficiencia, reemplazando el enfoque tradicional que se basa en el cálculo de indicadores de productividad parcial. El funcionamiento operacional de DEA se describe en el apartado siguiente.

La experiencia acumulada en el uso de DEA nos permite verificar que como herramienta de análisis comparativo tiene un muy alto potencial. Existe una amplia evidencia de trabajos de investigación que han realizado estudios comparativos de organizaciones en función de modelos desarrollados sobre el uso de esta herramienta (Cook & Seiford, 2009).

Si bien el abordaje desde la investigación operativa puede soslayar aspectos clave por su abstracción matemática, el estudio puede echar luz sobre asuntos no analizados si se complementa apropiadamente con técnicas de investigación de las ciencias sociales (Snow, 1994) que permitan construir modelos de información suficientemente ricos para el análisis.

Por otra parte, el análisis del desempeño de las organizaciones desde la perspectiva de la administración de diversos capitales más allá del capital financiero tiene interesantes desarrollos en el campo académico y está en una etapa incipiente de experimentación en condiciones reales. El enfoque de Reporte Integrado (Paternostro, 2013) como modelo para la administración de múltiples capitales permite un abordaje más exhaustivo del modelo clásico de empresa donde el valor agregado sólo puede reflejarse en la renta financiera.

El proyecto de investigación sobre el que este documento reporta los avances, se ha construido sobre estos dos aspectos: el enfoque no estrictamente financiero y el valor de la investigación operativa para el análisis multicriterio, con el objeto de obtener una alternativa de medición para la efectividad de los programas de desarrollo empresarial.


60

Introducción al Análisis Envolvente de Datos En este apartado se describe, a nivel de divulgación, el método análisis envolvente de datos (Data Envelopment Analysis – DEA) y su aplicación en un caso de estudio. DEA no es una herramienta muy difundida más allá del campo de investigación, aunque en varios países su uso en el sector público viene teniendo un crecimiento sostenido (Restrepo R, 2007).

Fundamentos del Análisis Envolvente de Datos

El análisis envolvente de datos da una perspectiva sistémica e integrada para estudiar, en forma comparada, el desempeño de ciertas unidades de transformación bajo análisis.

Las entidades que se evalúan con DEA se denominan DMU (Decision Making Units), término que refiere a un grupo amplio de unidades organizacionales que pueden ser personas, máquinas, regionales de una organización, empresas, entes territoriales e incluso países (Restrepo R, 2007).

Los modelos de DEA dan como resultado:

- La medida de eficiencia relativa para un conjunto de unidades comparables.

- Unidades de referencia para las unidades “ineficientes”.

- Una frontera de eficiencia desde el punto de vista de las mejores prácticas observadas.

La frontera de eficiencia basada en unidades productivas son consideradas como aquellas unidades que realizan las mejores prácticas productivas en relación a las otras unidades (Schuschny, 2007)

De esta manera, DEA permite medir la eficiencia fundamentada en la obtención de una frontera de eficiencia a partir de un conjunto de observaciones, sin necesidad de asumir ninguna forma o supuesto funcional entre las entradas o insumos, y salidas o productos. Las unidades pueden mejorar su rendimiento para alcanzar dicha frontera ya sea aumentando los valores de salida o reduciendo los valores de entrada.

Dentro de los modelos básicos de DEA se encuentran:

- Modelo CCR (Charnes, Cooper, & Rhodes, 1978)

- Orientado hacia las entradas

- Orientado hacia las salidas

- Modelo BCC (Banker, Charnes, & Cooper, 1984)

- Orientado hacia las entradas

- Orientado hacia las salidas

Los modelos orientados hacia las entradas, tienen como objetivo minimizar el nivel de entradas produciendo por lo menos los mismos niveles de salida observadas.

En cambio, los modelos orientados hacia las salidas, el objetivo es maximizar el nivel de las salidas, manteniendo constante los niveles de entrada observados.

Modelo DEA CCR orientado a entradas

Para la descripción de los modelos hemos reproducido la explicación de (Restrepo R. et al (2007) por su simplicidad y claridad en la exposición de los modelos.

El modelo se puede formular de la siguiente manera. Supóngase que se van a evaluar n DMUs. Cada una consume diferentes cantidades de las m entradas para producir s salidas. La DMUj consume la cantidad xij de la entrada i y produce la cantidad yrj de la salida r. Para medir el desempeño de la DMUo se resuelve un problema de optimización, que busca maximizar el cociente de sus salidas entre sus entradas.

Como se tienen múltiples entradas y múltiples salidas se construye una salida virtual y una entrada virtual usando ponderaciones ur y vi para cada salida y cada entrada respectivamente.

Adicionalmente se tiene, como es de esperarse en la medición del desempeño, que ninguna DMU (incluida la DMUo) puede tener una eficiencia mayor al 100%. Se obtiene entonces, el siguiente problema de optimización (Charnes, Cooper, & Rhodes, 1978):

Max ho = r ur yro / i vi xio

sujeto a r ur yrj / i vi xij <=1 para todo j


ur, vi >=0 para todo r, i

Al modelo descrito por las expresiones anteriores se lo conoce como modelo CCR, en forma de razón, por la expresión utilizada en su función objetivo y restricciones.

Dado que el problema anterior tiene infinitas soluciones óptimas, previamente Charnes & Cooper (1962) habían desarrollado un procedimiento para transformar este problema de optimización fraccional en uno de programación lineal con la introducción de una nueva restricción, obteniéndose el siguiente programa lineal:

Max ho = r ur yro

sujeto a: i vi xio = 1

r ur yrj - i vi xij <=0 para todo j


A este segundo modelo se lo conoce como CCR en el espacio de los multiplicadores, ya que las variables de decisión son los valores de u y v (multiplicadores) que serán utilizados para ponderar cada una de las entradas y salidas en la construcción de la entrada y la salida virtual de la función objetivo. El modelo así presentado, se lo lleva a una notación de álgebra lineal, y debe ser corrido el modelo para cada unidad evaluada ho.

El programa lineal tiene un problema dual asociado:

Min o =

sujeto a j jxij <= xio

j j yrj >= yro

j >= 0

libre

Este último modelo de DEA es conocido como CCR en el espacio de la envolvente.

Se mide el desempeño θ de la DMUo como la contracción radial de las entradas, que es posible realizar garantizando que se obtiene un nivel mínimo de salidas. Para lograrlo se utiliza una DMU virtual que es una combinación lineal de todas las DMU, construida usando las variables λj, que mide la intensidad de la DMUj en dicha combinación. La variable θ mide la proporción en que las entradas pueden ser reducidas.

Se dice que una DMU es eficiente si al resolver el problema, el valor de θ * es 1. Si el valor de θ * es inferior a 1 se dice que su eficiencia es del θ *%.

Modelo DEA CCR orientado a salidas

El objetivo de este modelo es maximizar el nivel de salidas, manteniendo constante el nivel de entradas.

El modelo así presentado, encuentra mejor relación con la teoría de la producción (Gonzales Araya, 2010), ya que la función se define como el máximo nivel de salida que se puede alcanzar, dada una cantidad de entradas y un nivel de tecnología de producción disponible.

El modelo de programación lineal queda expresado minimizando el inverso del modelo anterior.

qo = min i vi xio

sujeto a r ur yro = 1

r ur yrj - i vi xij <=0 para todo j

ur, vi >= 0 para todo r, i

Si la función objetivo es mayor que uno, la unidad evaluada no es eficiente en relación al conjunto de unidades observadas. Pero si es igual a uno, no hay evidencias para suponer que la unidad evaluada sea ineficiente, pero no se puede concluir que dicha unidad sea totalmente eficiente.

El problema dual asociado al modelo se puede plantear como

Max o =


j j yrj >= yro


62

j >= 0

libre

Para el artículo op cit de Restrepo (2007):

El modelo es conocido como CCR orientado a salidas en el espacio de la envolvente, y busca maximizar la salida que se puede obtener dado un nivel máximo de entradas. Donde es la proporción de las salidas que pueden ser expandidos, y los j la intensidad de la DMUj en la construcción de la DMU combinada o de referencia.

Dada una DMUo, esta puede ser comparada determinando , la proporción de las salidas producida por la combinación de las demás DMU.

Si es mayor que uno, la DMUo es menos eficiente que la DMU compuesta, y por lo tanto, se considera ineficiente.

En cambio, si es igual a uno, no existe evidencia para suponer que la DMUo sea ineficiente, pero no se puede concluir que la DMUo sea absolutamente eficiente.

Rendimientos de escala

Los modelos anteriores (CCR) suponen rendimientos constantes a escala. Este concepto que refleja el grado en que un aumento proporcional de todas las entradas aumentará las salidas.

En algunas situaciones este supuesto no se cumple y es necesario restringir los valores de λ de manera tal que una DMU sea evaluada por otras DMU que tengan un tamaño similar (Restrepo R, 2007)

Esto se logra utilizando el modelo BCC introducido por Banker, Charnes, & Cooper, (1984), que supone rendimientos variables a escala.

A este efecto se introduce la siguiente restricción a los modelos CCR en el espacio de la envolvente:

j j = 1

Modelo BCC orientado a entradas

Es una extensión del modelo CCR por lo que la formulación es similar.

La diferencia fundamental es la de suponer que tienen rendimiento variable de escala, mientras que el anterior considera rendimientos constantes de escala.

Dichos rendimientos pueden ser crecientes o decrecientes a medida que varian las entradas.

El modelo plantea:

Max ho = r ur yro + uo

sujeto a: i vi xio = 1

r ur yrj - i vi xij + uo <=0 para todo j


uo libre

De la misma manera, el programa dual queda expresado

Min o =


j j yrj >= yro

j >= 0

j j = 1

libre

Para el modelo BCC orientado a las entradas, se obtiene que

- Rendimientos decrecientes: uo < 0 (ineficiente de escala)

- Rendimientos crecientes: uo > 0 (ineficiente de escala)


- Rendimientos constantes: uo = 0 (eficiente de escala)

Se puede observar, que este modelo BCC contiene al modelo CCR cuando los rendimientos son contantes (Restrepo R, 2007).

Modelo BCC orientado a las salidas

Nuevamente, reproduciendo el trabajo de Restrepo (2007) por su claridad y para homogeneizar la notación utilizada hasta aquí, describimos el modelo BCC.

A igual que el modelo CCR, el modelo BCC se puede plantear desde el punto de vista de las salidas, maximizándolas, tomando las entradas constantes.

Expresando el modelo anterior considerando la salida, queda de la siguiente manera:

qo = min i vi xio + vo

sujeto a r ur yro = 1

r ur yrj - i (vi xij + vo) <=0 para todo j

ur, vi >= 0 para todo r, i

vo libre

y su correspondiente problema dual o envolvente que da expresado de la siguiente manera:

Max o =


j j yrj >= yro

j >= 0

j j = 1

libre

Para el modelo BCC orientado a las salidas, se obtiene que

- Rendimientos decrecrecientes: vo < 0 (ineficiente de escala)

- Rendimientos crecientes: vo > 0 (ineficiente de escala)

- Rendimientos constantes: vo = 0 (eficiente de escala)

Existen otros modelos de DEA, que permiten abordar situaciones particulares. Como mejorar por ejemplo, el desempeño de las DMU sin necesidad de evaluar su eficiencia con una cantidad como θ. En este caso sería útil un modelo aditivo (Charnes, 1985), con el cual se pueden identificar los valores de las entradas y salidas que debería tener cada DMU para ser eficiente combinando ambas orientaciones.

max i Si- + r Sr+

Sujeto a j jxij + Si- = xio

j j yrj – Sr+ = yro

j >= 0

Si- >= 0

Sr+ >= 0

Consideraciones sobre DEA

Desde la aparición de DEA en 1978, ha crecido la cantidad de modelos como también de aplicaciones (Cook & Seiford, 2009), los cuales exceden al ámbito del presente documento.

Entre las principales ventajas y limitaciones de esta metodología (Schuschny, 2007) se pueden notar:

Como ventajas:


64

1. Permite trabajar con múltiples entradas y salidas que poseen distintos sistemas de unidades.

2. A diferencia de los métodos de frontera, esta metodología no obliga a suponer el pleno empleo de los factores productivos.

3. Ni requiere el uso de formas funcionales explícitas. Proporciona un conjunto de referencia para las unidades ineficientes. No se necesita una relación funcional entre entradas y salidas.

4. Las DMU se comparan con una DMU ideal construida a partir del desempeño de DMU “pares” reales, productivamente más eficientes, mediante el cálculo de una combinación lineal de estas últimas.

Limitaciones:

1. El método es sensible a los errores de medición.

2. La exclusión de variables no consideradas puede dar lugar a la identificación de ineficiencias (espúreas).

3. El análisis envolvente de datos es bueno para estimar eficiencias (o ineficiencias) “relativas”, pero no “absolutas” cuyo objetivo sea obtener resultados potenciales o ideales.

4. Como es una técnica no paramétrica se dificulta la formulación de test de hipótesis estadísticos.

El uso de esta técnica en contextos económicos ha demostrado su utilidad en el ámbito de la investigación operativa, por lo que DEA se ha extendido y encontrando nuevas aplicaciones.

Conclusiones y curso de las actividades de investigación El análisis de la eficiencia de los programas de desarrollo empresarial presenta una realidad compleja cuyo abordaje mediante los indicadores tradicionales representados por cocientes entre resultados y recursos no resulta efectivo.

Un abordaje multicriterio puede ser útil a los efectos de evaluar la eficiencia sobre el diseño de un modelo que además permita incorporar información no financiera, ya que no sólo a los efectos del análisis económico la información financiera puede resultar parcial (Paternostro, 2013) sino que a los efectos del cómputo de DEA el modelo no debería servirse solamente de los datos financieros (Smith, 1990).

El modelo deberá correrse no solamente para la muestra experimental sino que para abordar la causalidad entre los resultados obtenidos y los incentivos, debería evaluarse un grupo testigo, usando el mismo modelo, donde los valores de las variables asociadas a los incentivos sean iguales a cero.

En síntesis, las etapas posteriores de la investigación deberían lograr aportar un modelo alternativo para la evaluación de los programas de estímulo; contribuir al desarrollo y uso de DEA como herramienta de invest igación de operaciones; generar conocimiento científico vinculado al desarrollo empresarial sostenible y; potencialmente, generar posibilidades de mejora para la formulación de instrumentos alternativos.

Los pasos siguientes de la investigación consisten en la modelización del problema y preparación de formularios de recogida de datos, el relevamiento de datos y el análisis que permitirá al equipo de trabajo identificar comportamientos en las entradas, las salidas y las eficiencias de la unidades de transformación que en nuestro caso serán las unidades organizacionales bajo estudio.

Como objetivos ulteriores del proyecto, este debería aportar información valiosa para los elaboradores de políticas públicas para mejorar la eficiencia de los programas de estímulo / desarrollo empresarial; generar una serie de contenidos de uso en las empresas para echar luz sobre los efectos de los programas en la eficiencia y el desarrollo de la competitividad de las empresas privadas; y aplicaciones de técnicas dentro de las áreas de conocimiento de la Ingeniería Industrial que sirvan para fortalecer el desarrollo sostenible desde la eficiencia de la aplicación de recursos a las unidades productivas.

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Banker, R., Charnes, A., & Cooper, W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management science 30.9, 1078-92.

Barletta, F., Moori Koenig, V., & Yoguel, G. (2014: 24). II. Políticas e Instrumentos para impulsar la innovación en las pymes argentinas. En CEPAL, Coleeción Documentos de Proyecto. Preliminar.

Charnes, A., & Cooper, W. (1962). Programming with linear fractional functionals. Naval Research Logistics. Quarterly. Vol. 9., 181-85.


Charnes, A., Cooper, W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research 2.6, 429-44.

Charnes, A. C. (1985). Developmental study of Data Envelopment Analysis in measuring the efficiency of maintenance units in the US Air Forces. Annals of Operation Research. Vol. 2, 95-112.

Cook, W., & Seiford, L. (2009). Data envelopment analysis (DEA) – Thirty years on. European Journal Of Operational Research. 192:1, 1-17.

Farrell, M. (1957). The Measurement of Productivity Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. Serie A. (120), 253-81.

Global Reporting Initiative. (29 de Abril de 2014). Sustainability Reporting Database. Obtenido de database.globalreporting.org/search

Gonzales Araya, M. &. (2010). The analysis of efficiency and productivity of Chilean universities through the Data Envelopment Analysis. Rev. Aporte Santiaguino 3(2), 245-256.

Paternostro, S. (2013). The Connectivity of Information for the Integrated Reporting. En Integrated Reporting (págs. 59-77). Springer International Publishing.

Restrepo R, V. R. (2007: 42). Clasificación de grupos de investigación colombianos aplicando análisis envolvente de datos. Rev.Fac.Ing.Univ. Antioquia, 105-119.

Schuschny, A. (2007). El método DEA y su aplicación al estudio del sector energético y las emisiones de CO2 en América Latina y el Caribe. CEPAL. Naciones Unidas. N° 46.

Smith, P. (1990). Data envelopment analysis applied to financial statements. Omega, 18(2), 131–138. Omega International Journal of Management Science. 18 (2), 131–138.

Storey, D. (1994). Understanding the small business sector. University of Illinois at Urbana-Champaign's Academy for Entrepreneurial Leadership Historical Research Reference in Entrepreneurship.


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Abordaje metodológico de la marginalidad urbana

en el Barrio San Francisquito de la ciudad de Rosario

Maria Elena Aradas Diaz, Maria Cristina Gonzalez Pou, Melina Dachesky

Centro Franciscano de Estudios y Desarrollo Regional– Facultad de Química e Ingeniería

Pontificia Universidad Católica Argentina (PUCA)

Av. Pellegrini 3314 – 2000 – Rosario – Santa Fe – Argentina [email protected]

Abstract. The city of Rosario is the second largest metropolitan área in the country with a significant on old railroad tracks strokes, but there are also in use on the roads and other fiscal and private lands. They occupy 2% of the area of the city and 15% of its inhabitants. This study is conducted in the San Francisquito neighborhood streets between Francia, Avellaneda, Ocampo and Segui. Its objective is to describe the methodological strategies developed during this first year, as part of the investigation. The materials and methods used are described in stages, first the sample of households in the second determined adjustments to the form of the survey of living conditions and the third stage develops the training strategy for the field is explained. The show, distributed by sectors and radio; adapting forms and training workshops are the results achieved. Considering strategic strengthening local capacity for sustainability of the project. Keywords: marginality urban, area, capacity, local Resumen. La ciudad de Rosario es la segunda área metropolitana del país que registra una incidencia relevante de asentamientos y población residente en los mismos. La mayoría de los asentamientos se ubica sobre viejos trazos de vías del ferrocarril, pero también los hay sobre las vías en uso y otros terrenos fiscales y privados. Los mismos ocupan el 2% de la superficie de la ciudad y el 15% de sus habitantes. Este estudio se realiza en el barrio San Francisquito, comprendido entre las calles Francia, Avellaneda, Ocampo y Seguí. El objetivo del mismo, es describir las estrategias metodológicas desarrolladas, durante este primer año, en el marco de la investigación. Los materiales y métodos utilizados están descriptos por etapas, en la primera se determinó la muestra de hogares, en la segunda se explica los ajustes al formulario de la encuesta de condiciones de vida y la tercera etapa desarrolla la estrategia de capacitación para el trabajo de campo. La muestra, distribuida por sector y radio; la adaptación de los formularios y los talleres de capacitación son los resultados alcanzados. Considerándose estratégico el fortalecimiento de las capacidades locales para la sustentabilidad del proyecto. Palabras claves: marginalidad urbana, barrio, capacidades, locales

Antecedentes

La ciudad de Rosario es la segunda área metropolitana del país que registra una incidencia relevante de asentamientos y población residente en los mismos. Los datos de los estudios de los años 1992 y 1996, Castro, R; Franchelli, E. y Piccolo, E., indican que la conformación de los mismos comienza aproximadamente en la década del 50. En octubre de 1992, 19.000 familias vivían en asentamientos irregulares, con una población estimada de 95.000 personas, aproximadamente un 10% de la población. La ubicación de los mismos en el plano de la ciudad permite observar, que no solo se encuentran en zonas periféricas sino fundamentalmente integradas a la trama de la ciudad, conformando en algunos casos grandes poblados cercanos a zonas céntricas. La mayoría de los asentamientos se ubica sobre viejos trazos de vías del ferrocarril, pero también los hay sobre las vías en uso y otros terrenos fiscales y privados. La población que integra nuestras villas tiene déficit en la instrucción formal, especialmente en el tramo de edad que supera los 30 años, y la construcción es la actividad a la que los jefes de hogar se orientan fundamentalmente, según el estudio de 1996.

Los datos de Cravino (2008) y Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD: 2009) muestran que en 2006 eran 87 los asentamientos precarios en la ciudad de Rosario, afectando a aproximadamente el 10% de la población de la ciudad. Datos recientes indican que la ciudad tiene en la actualidad cerca de un centenar de asentamientos irregulares, en parte formados por población inmigrante proveniente de distintas provincias argentinas y países vecinos. Si bien la ciudad llevó adelante en los últimos tiempos el programa “Rosario Hábitat” -Recuperación Integral de Asentamientos


Irregulares- completando en una primera etapa ocho de ellos con un gran número de familias beneficiarias directas, el esfuerzo no logra detener el avance de marginación urbana y es necesario continuar con políticas activas tendientes a mejorar la calidad de vida de los habitantes. En Rosario los asentamientos irregulares ocupan algo más de 3.500.000 metros cuadrados involucrando unas 30.000 viviendas y alrededor de 150.000 personas. Estos datos representan el 2% de la superficie de la Ciudad y el 15% de sus habitantes (Castagna, Raposo y Woelflin, 2010).

El estudio que presentamos se realiza en el barrio San Francisquito, comprendido entre las calles Francia, Avellaneda, Ocampo y Seguí. Según datos del último censo de población y vivienda 2010, el universo total lo constituyen 10500 viviendas sobre la que se calcula una muestra de 165 casos. Entre las características del barrio San Francisquito existe una población compuesta por sectores de clase media y obreros formada por inmigrantes europeos y criollos que a finales del Siglo XIX y comienzos del Siglo XX, se constituyeron y habitaron la zona dando origen al Barrio, ya a mediados del Siglo XX, comenzaron a establecerse en la zona migrantes internos atraídos por la gran influencia de la demanda laboral ejercida por el Mercado de Productores Fruti-Hortícolas, ubicado en Avenida 27 de Febrero desde Calle San Nicolás, Constitución y Alsina hasta Gdor. Virasoro. Su funcionamiento pleno tuvo lugar a comienzos de la década de 1960. En la década de 1970 tuvieron su esplendor en la zona pequeñas y medianas industrias representadas por talleres metalúrgicos, aserraderos y lavaderos de ropa. Esto también movilizó una gran cantidad de personas empleándose en las mismas. Las crisis económicas pauperizaron y empeoraron las condiciones de vida de estos nuevos vecinos. A ello se suma la llegada de Migrantes Latinoamericanos provenientes de Paraguay, Bolivia y Perú, que en búsqueda de nuevos y mejores horizontes también se establecieron en el Barrio. Dando una nueva fisonomía con una fuerte impronta multicultural (Reseña de la Escuela de Educación Técnica Privada Incorporada EETPI Nº 2076 “San Francisquito”:2012).

El equipo de Centro Franciscano de Estudios y Desarrollo Regional (CEFEDER) de Rosario en forma coordinada con el Programa interdisciplinario Organizaciones de la sociedad civil y Capacidades del Desarrollo Humano de Buenos Aires, ambos pertenecientes a la Universidad Católica Argentina, proponen un trabajo articulado que permita generar comparaciones entre las investigaciones de ambos equipos, compartiendo herramientas metodológicas de relevamiento de información.

A nivel local se propone la integración de un equipo interdisciplinario e interinstitucional, Universidad -Escuela - Comunidad para llevar adelante el Proyecto. El objetivo es generar información local caracterizando los hogares, analizándola participativamente por la población barrial, la que se constituye como sujeto activo del proceso de investigación y de la búsqueda de soluciones sustentables.

Marco teórico-metodológico:

Marginalidad Urbana y Justicia Ambiental

La marginalidad urbana hoy puede concebirse como expresión de la vinculación de la inequidad y la fragmentación social con dinámicas socio-territoriales, lo que permite abordar diferentes facetas de la nueva cuestión urbana. Se trata de una nueva condición de pobreza que se expresa, tal como lo destacan varios autores (Kaztman 2001, Kessler y Di Virgilio 2008, PNUD 2009, entre varios otros) en la forma de un “nudo”, en el que la combinación de diversas dimensiones: económica (escasez de trabajo regular y de un ingreso seguro), urbanística (ausencia de viviendas adecuadas o en buen estado, ausencia de espacios urbanos comunes), institucional (organizaciones en el territorio que operan con grandes dificultades); socio-cultural (niveles de instrucción baja, deserción escolar, retraso cultural), relacional (ausencia de un capital social en base a relaciones de confianza), reafirma las desventajas de los que habitan en áreas de la ciudad con alta concentración de pobreza. Procesos de segregación residencial colocan así a numerosos residentes urbanos en áreas superpobladas en las que sus vidas –o sus supervivencias– se invisibilizan. De este modo, la pobreza en estos barrios segregados se agudiza por su asociación al aislamiento.

La incorporación de la dimensión ambiental, como transversal en este estudio busca enriquecer el enfoque multidimensional de la pobreza en los asentamientos. El marco de análisis propuesto para este abordaje es el de la Justicia Ambiental que conecta los conceptos de ecología y justicia social, aportando a la sustentabilidad urbana. La justicia ambiental evidencia la relación intensa que existe entre la cuestión ecológica y los temas de justicia, paz y defensa de los derechos de individuos y pueblos. Pide un tratamiento justo de todas las razas, culturas, clases sociales y niveles de educación con respecto al desarrollo y a la aplicación de las leyes ambientales, reglas y políticas. Un trato justo significa que ninguna población debería estar obligada a asumirse una cuota desproporcionada de exposición a los efectos negativos de la contaminación o a otros peligros ambientales por una falta de poder político o económico. El ataque mundial sobre el medioambiente se ha convertido en realidad en un asalto sobre los pobres y en una forma de racismo ambiental (Joseph Rozansky, 2011).


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Investigación Acción Participativa (IAP)

La investigación-acción participativa o investigación-acción es una metodología que presenta unas características particulares que la distinguen de otras opciones bajo el enfoque cualitativo; entre ellas podemos señalar la manera como se aborda el objeto de estudio, las intencionalidades o propósitos, el accionar de los actores sociales involucrados en la investigación, los diversos procedimientos que se desarrollan y los logros que se alcanzan.

Uno de los postulados centrales de la IAP es el “encuentro” entre dos tipos de conocimiento, el saber popular y el conocimiento científico, por lo que abordamos el objeto de estudio principalmente a través de una triangulación metodológica que combina abordajes cuanti y cualitativos y una diversidad de fuentes y técnicas de recolección de datos.

Materiales y Métodos:

Se conformó un equipo interdisciplinario e interinstitucional, Universidad -Escuela – Comunidad, que será el dispositivo que lleve adelante las etapas de la investigación en el presente año.

Las encuestas a administrar en los hogares, son adaptadas de la “Encuesta de Condiciones de Vida Familiares y Vinculación con las Organizaciones de la Sociedad Civil” que fue diseñada por el equipo del Programa interdisciplinario Organizaciones de la sociedad civil y Capacidades del Desarrollo Humano de UCA Buenos Aires, luego de los procesos de revisión de una serie de cuestionarios sobre condiciones y niveles de vida, tanto nacionales como internacionales.

La encuesta indaga aspectos objetivos y subjetivos de las condiciones de vida y el vínculo de las familias con las organizaciones de la sociedad civil (OSC) en doce dimensiones de análisis: Características demográficas; Migración internacional; Vivienda y hábitat; Conectividad y accesibilidad; Seguridad, Salud, Alimentación, Educación, Actividades laborales y productivas; Situación económica del hogar; Integración social; Vida familiar y religiosa. Cada dimensión se divide operacionalmente en subdimensiones, para las que se elaboraron indicadores con relación a las condiciones de vida y al vínculo con OSC.

En el cuestionario se incorpora una grilla de hogar, que en nuestro caso la denominamos composición hogar, con el fin de recolectar información objetiva sobre indicadores estructurales acerca de cada uno de los miembros de los hogares familiares encuestados15.

Primera Etapa: Delimitación de la investigación

1. Delimitación del territorio: Barrio San Francisquito comprendido entre las calles Francia, Avellaneda, Ocampo y Seguí.

Segunda Etapa: Rediseño y validación de encuestas

1. Adaptación de los formularios de encuestas a hogares a la realidad barrial y se organizó la articulación pedagógica con materias del currículo de la escuela, que permiten una mayor inserción del proyecto.

2. Validación del formulario con personal del establecimiento que viven en el Barrio, aplicación de las encuestas y ajuste de las mismas. Elaboración del formulario definitivo

Tercera Etapa: Capacitación para el trabajo de campo

1. Se realizan talleres de capacitación para los estudiantes, constando de cinco módulos y talleres con dos módulos para las estudiantes de la carrera de ingeniería ambiental. Los mismos serán abordados con una metodología de construcción de conocimiento entre todos los actores de cada taller.

2. La estrategia de recolección de datos implicará la capacitación en las técnicas de encuestas a los estudiantes que administraran los cuestionarios adaptados, con su supervisión del equipo de investigadores, lo que permitirá fortalecer capacidades locales. En la Encuesta sobre condiciones de vida, se agregaron especificaciones vinculadas a temas ambientales, de salud y de informática.

3. La realización del trabajo de campo cuenta con la colaboración de la Escuela de Educación Técnica

15 Lepore, E. et. al. (2012). Capacidades de desarrollo y sociedad civil en las villas de la Ciudad de Buenos Aires. Buenos Aires: EDUCA


Privada Incorporada EETPI Nº 2076 “San Francisquito”, a través del involucramiento de un equipo de estudiantes de cuarto y quinto año, y docentes del establecimiento; y con la participación de estudiantes de la carrera de ingeniería ambiental para el análisis de consistencia y carga de datos

Resultados: Primera Etapa

1. Plano del territorio barrial

Figura 1: Mapa de Secciones de la ciudad de Rosario

Fuente: Castro, R; Franchelli, E. y Piccolo, E. 1992 y 1996

Figura 2: Delimitación del Barrio San Francisquito Fuente: Informe Escuela San Francisquito. 2012

2. Determinación de la muestra: dados los objetivos planteados se trata de:

Describir las características de la vivienda y las familas.

Determinar si existen grupos de familias cuyas condiciones de vida sean semejantes.

Tomando como base el Censo Nacional de Población 2010 se calculó el tamaño de muestra para estimar proporciones


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en la población en estudio, trabajando con un nivel de confianza de 0.95 y un error máximo de 0.1. El tamaño de muestra se distribuyó proporcionalmente según fracción y radio. La muestra calculada para la investigación será aproximadamente de 165 casos. La unidad estadística de observación es la vivienda que se utiliza exclusivamente como lugar de habitación.

Total de viviendas por radio y número de viviendas a relevar por fracción y radio

Fracción Radio Total de viviendas Total de viviendas a relevar

Fracción 35 09 427 14 10 237 8 13 264 9 14 318 11 15 431 15

Total 1677 57

Fracción 85 02 397 14 03 267 9 04 243 8 09 271 9 10 456 15 11 302 10 12 425 15 13 251 8 15 266 10 16 261 10 3139 108

Total 4816 165

Para cumplimentar los objetivos se obtendrán una serie de cuadros de simple, doble y triple entrada que permitan describir las características de las viviendas y las condiciones de vida de sus ocupantes.

El análisis estadístico cuyo objetivo es el propósito de encontrar características similares se iniciará con la definición del conjunto de variables que se consideren relevantes y reflejen las condiciones vivienda, salud, conectividad, integración social, seguridad, trabajo.

Figura 3: Fracción 85. Fuente: Censo Nacional de Población 2010


Figura 4: Fracción 35. Fuente: Censo Nacional de Población 2010

Segunda Etapa: Rediseño y validación de encuestas

4. Adaptación del formulario de encuestas a hogares, que contiene 12 apartados temáticos y una planilla de composición del hogar. En el mismo, se agregaron especificaciones, profundizando el tema de salud.

5. Organización del formulario según la articulación pedagógica con materias del currículo de la escuela: geografía, marco jurídico y biología, facilitando la articulación de la información obtenida que se transforme en contenido de las materias.

6. Diez encuestas de pruebas del formulario, con personal de la escuela, que vive en el Barrio, se ajustó vocabulario y opciones de respuesta.

7. Se conformó el formulario definitivo para el trabajo de campo.

Tercera Etapa: Capacitación para el trabajo de campo

8. Se diseñaron talleres de capacitación para los estudiantes, constando de cinco módulos y talleres con dos módulos para las estudiantes de la carrera de ingeniería ambiental. Los mismos serán abordados con una metodología de construcción de conocimiento entre todos los actores de cada taller.

9. Se pretende fortalecer las capacidades locales con la incorporación de las habilidades como encuestadores, análisis de consistencia e interpretación de la información.

Descripción de los Talleres de Capacitación

Taller: Herramientas de recolección de datos

Módulos Objetivos Contenido Conceptual Módulo I Capacitar a los alumnos de la

Escuela para la realización de las encuestas a hogares del Barrio.

Introducción al Proyecto - Objetivos generales y particulares - metodología para el encuestador - Técnicas de presentación - Cuadro de composición del hogar: transversal a todos los apartados. Partes y conceptos claves: Jefe del Hogar - Respondente. Formas de completar el cuadro y verificación - Práctica

Módulo II Relacionar los apartados de la encuesta con materias curriculares de la Escuela: Geografía - Biología - Marco Jurídico.

Materia relacionada: Geografía - Definiciones y conceptos claves - Preguntas abiertas, cerradas y de opción múltiples - Interpretación de las preguntas - Práctica.


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Módulo III Identificar y evaluar consistencia en las encuestas

Materia relacionada: Marco Jurídico y Biología - Mapeo e identificación de las Organizaciones sociales del Barrio - Conceptos y metodología - Práctica.

Módulo IV Verificar encuestas completas Revisión de las prácticas anteriores - Análisis de las encuestas completas e incompletas - Observaciones generales - Consistencias.

Módulo V Implementación trabajo de campo Práctica en los hogares - Verificación y codificación

Articulación entre los apartados de la encuesta a hogares y las materias de la curricula del establecimiento.

Figura 5: Apartados de la encuesta con la materia relacionada: Geografía

Figura 6: Apartados de la encuesta con la materia relacionada: Marco Jurídico.


Figura 7: Apartados de la encuesta con la materia relacionada: Biología

Taller: Análisis de consistencia y carga de datos

Módulos Objetivos Contenido Conceptual Módulo I Adiestrar en reconocimiento y

lectura de consistencia del instrumento de recolección de datos: encuestas, las necesidades y principales problemáticas de las familias del Barrio.

Introducción al Proyecto - Objetivos generales y particulares - Partes de la encuesta: definiciones y palabras claves - Metodologías para la verificación de las encuestas - Consistencia de las mismas - Práctica.

Módulo II Realizar la verificación y constatar la consistencia de los datos. Efectuar el cargado en la base de datos.

Verificación y codificación de las encuestas - Partes de la base de datos - Análisis de consistencia y posterior carga en la base de datos.

Conclusiones

La conformación del dispositivo de investigación, interinstitucional (Universidad-Escuela- Comunidad), permitió el trabajo colectivo de indagación, adaptación y ajuste definitivo de la encuesta a administrar en la muestra de los hogares. Los estudiantes capacitados podrán llevar adelante el trabajo de campo con la supervisión de los docentes, incrementando sus capacidades en esta actividad, así como, la interrelación de los contenidos temáticos con la curricula de la escuela. Esta primera etapa del trabajo se presenta como una estrategia de capacitación para la acción que permite afianzar el rol de la Escuela en el Barrio como institución comprometida con el desarrollo local, y mediando entre la Universidad y la Comunidad, en la producción de conocimientos.

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Redes Neuronales Artificiales aplicadas al análisis de datos en Ingeniería Ambiental e Impacto Ambiental

M. Parodi1,2,3, L. Herrera1, M. Matar1,3, L. Barrea1,2, M. Mechni1, E. Masramón1 y E. Luccini1,2

1 Facultad de Química e Ingeniería, Pontificia Universidad Católica Argentina, Rosario. 2 Instituto de Física de Rosario, CONICET/Universidad Nacional de Rosario.

3 Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura, Universidad Nacional de Rosario.

Resumen: Se realiza una revisión sobre los antecedentes de las Redes Neuronales Artificiales (RNA) como método de análisis de bases de datos medioambientales, aplicado en las diversas áreas de la Ingeniería Ambiental en general y de Impacto Ambiental en particular. Se describe como ejemplo, la aplicación de RNA en los algoritmos de inversión de datos obtenidos por sensado remoto satelital, para la medición de variables geofísicas Palabras Clave: Datos Medioambientales, Ingeniería Ambiental, Impacto Ambiental, Redes Neuronales Artificiales, Sensado Remoto Abstract: A review of the history of Artificial Neural Networks (ANN) as a method of analysis of environmental data, applied to different areas of Environmental Engineering in general, and Environmental Impact in particular is presented. As an example, ANN applications dealing with the satellital remote measurements of geophysical variables are described. Keywords: Environmental Data, Environmental Engineering, Environmental Impact, Artificial Neural Networks, Remote Sensing

Introducción Acorde a la definición de Gómez Orea (1988), el Medio Ambiente “es el entorno vital, el conjunto de factores físico-naturales, sociales, culturales, económicos y estéticos que interactúan entre sí, con el individuo y con la comunidad en la que vive, determinando su forma, carácter, relación y supervivencia. No debe confundirse pues, como el medio envolvente del hombre, sino como algo indisociable de él, de su organización y de su progreso”.

El Principio 17 de la Declaración de Río del año 1992 [CNUMAD, 1992] establece que “Deberá emprenderse una evaluación del impacto ambiental, en calidad de instrumento nacional, respecto de cualquier actividad propuesta que probablemente haya de producir un impacto negativo considerable en el medio ambiente y que esté sujeta a la decisión de una autoridad nacional competente”.

Sobre la base de distintas referencias, Arboleda González (2008) define el concepto de Impacto Ambiental como “el cambio que se ocasiona sobre una condición o característica del ambiente por efecto de un proyecto, obra o actividad. Este cambio puede ser beneficioso o perjudicial según mejore o deteriore el ambiente, puede producirse en cualquier etapa del ciclo de vida de los proyectos y tener diferentes niveles de importancia”. Distingue a su vez entre Estudio de Impacto Ambiental “que se presenta a la autoridad ambiental para obtener una licencia” y un concepto mucho más amplio denominado Evaluación de Impacto Ambiental, una herramienta que permite determinar, no sólo las consecuencias ambientales de cualquier emprendimiento, sino también proponer las acciones necesarias para atender dichas secuelas. Define entonces la Evaluación de Impacto Ambiental como un “instrumento o herramienta de carácter preventivo, encaminado a identificar las consecuencias ambientales de la ejecución y funcionamiento de una actividad humana, con el fin de establecer las medidas preventivas y de control que hagan posible el desarrollo de la actividad sin perjudicar, o perjudicando lo menos posible, al medio ambiente”.

Canter y Sadler (1997) clasificaron las metodologías para la Evaluación del Impacto Ambiental en 22 grupos (listados alfabéticamente en idioma inglés), como puede verse en la Tabla 1.


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Tabla 1. Clasificación, según Canter y Sadler, de las metodologías para la Evaluación de Impacto Ambiental.

Método Características

1. Analógico

Se remite a la información de proyectos existentes de un tipo similar al que está siendo analizado por un estudio de impacto. La información obtenida en la medición y seguimiento de los impactos ambientales actuales puede ser usada como una analogía a los impactos anticipados del proyecto propuesto.

2. Lista de chequeo Típicamente, la lista de chequeo contiene una serie de puntos, asuntos de impacto o cuestiones que el usuario atenderá o contestará como parte del estudio de impacto.

3. Listas de chequeo enfocadas a decisiones

Representan un grupo de métodos los cuales están inicialmente referidos a comparar alternativas y conducir a un análisis de equilibrio.

4. Análisis ambiental costo – beneficio

Este método complementa el tradicional análisis coste beneficio con una atención adicional a los recursos naturales y su valor económico.

5. Opinión de expertos (dictamen profesional)

Las herramientas específicas dentro de esta categoría que pueden utilizarse para delinear información, incluyen estudios Delphi y el uso del proceso adaptativo de evaluación ambiental.

6. Sistema experto Consiste en recolectar el conocimiento profesional y el juicio de expertos en áreas temáticas específicas y de actualidad.

7. Índices o indicadores Se refiere a características específicas o integradas de factores medioambientales o recursos. Se utilizan dentro de los estudios de impacto para representar parámetros de amplitud de medios o recursos.

8. Pruebas de laboratorio y modelos a escala

Se pueden aplicar para conseguir información cualitativa - cuantitativa sobre impactos anticipados de un determinado tipo de proyecto en una localización geográfica dada.

9. Evaluación de paisajes Inicialmente útil para la valoración de recursos estéticos o visuales. Esta información puede ser usada como representativa de las condiciones de partida.

10. Revisión bibliográfica Supone ensamblar información sobre los tipos de proyectos y su impacto típico. Este tipo de información puede ser útil para la pronta definición de impactos potenciales.

11. Cálculo de balance de materia

Basado inicialmente en inventarios de condiciones existentes para compararlas con los cambios que resultarán de una acción propuesta.

12. Matrices de interacción Las variaciones de las matrices sencillas de interacción han sido desarrolladas para enfatizar rasgos característicos deseables.

13. Monitorización Se refiere a mediciones sistemáticas para establecer las condiciones existentes de los ambientes afectados. Puede enfocarse a los ambientes fisicoquímico, biológico, cultural y/o socioeconómico.

14. Estudio de campo Es específicamente, la monitorización y análisis de impactos evidentes, manifestados actualmente a consecuencia del proyecto.

15. Redes Se refieren a un grupo de métodos que definen las conexiones o relaciones entre las acciones proyectadas e impactos resultantes.

16. Superposición de mapas La superposición cartográfica de transparencias (en forma física o digitalizada) se usa para describir condiciones existentes y desplegar cambios potenciales resultantes de la acción propuesta.

17. Fotografías o fotomontajes Son útiles como herramientas para mostrar la calidad visual del medioambiente seleccionado e identificar los potenciales impactos visuales de la acción propuesta.


Método Características

18. Modelización cualitativa Se refiere a un grupo de métodos en el que la información descriptiva es utilizada para relacionar varias acciones con cambios resultantes en los componentes ambientales.

19. Modelización cuantitativa (matemática)

Se refiere a un extenso grupo de métodos usados para atender, anticipadamente, a los cambios en el medio ambiente o en los recursos naturales, como resultados de acciones propuestas. Tales modelos pueden variar desde versiones simplificadas a muy complicadas simulaciones computacionales.

20. Evaluaciones de riesgo Estos métodos abarcan la identificación de los riesgos, consideraciones sobre la relación dosis-respuesta y evaluación del riesgo asociado.

21. Construcción de escenarios

Involucra consideraciones alternativas futuras como resultado de suposiciones iniciales diferentes.

22. Extrapolación de tendencias

Utiliza tendencias históricas y las proyecta al futuro basándose en suposiciones asociadas a condiciones de cambio continuo.

Para la realización de todo abordaje sobre Impacto Ambiental, hay dos elementos fundamentales; uno es la obtención de datos medioambientales y el otro, las herramientas matemáticas para su análisis. Sobre este último aspecto trata este trabajo, haciendo énfasis en las Redes Neuronales Artificiales como método de análisis aplicado particularmente al manejo de bases de datos medioambientales, relevando aplicaciones en las diversas aéreas de la Ingeniería Ambiental, en general y de Impacto Ambiental, en particular. Se describe como ejemplo el empleo de RNA en el tratamiento de grandes bases de datos provenientes de sensores remotos satelitales.

Variables de interés en Ingeniería Ambiental y en Impacto Ambiental Conesa Fernández-Vítora (1995) define el Medio Natural como el “Sistema constituido por los elementos y procesos del ambiente natural tal como lo encontramos en la actualidad y sus relaciones con la población” y se proyecta en tres subsistemas: Medio Físico propiamente dicho: Aire, Tierra y Agua; Medio Biótico: Flora y Fauna, y Medio Perceptual: Unidades de paisaje (cuencas visuales, valles y vistas). Espinoza (2007) plantea, como puede verse en la Tabla 2, la identificación de los indicadores de causa y de estado para el abordaje de diversas problemáticas ambientales.

Tabla 2. Identificación, según Espinoza, de los Indicadores de Causa y de Estado para el abordaje de diversas

problemáticas ambientales.

Parámetro Problema

Ejemplos de Indicadores de Causa

Ejemplos de Indicadores de Estado

Cambio Climático

Emisiones de gases de efecto invernadero. Emisiones de CO2.

Concentración atmosférica de gases de efecto invernadero. Temperatura media global.

Contaminación del agua

Intensidad de uso de los recursos de agua. Extracción anual de aguas superficiales y subterráneas. Consumo doméstico per cápita de agua. Descargas domésticas e industriales en cuerpos de agua.

Frecuencia, duración y extensión de los períodos de escasez de agua. Concentraciones de Pb, Cd, Hg y pesticidas en cuerpos de agua dulce. Concentración de coliformes fecales en cuerpos de agua. Temperatura de las aguas.


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Parámetro Problema

Ejemplos de Indicadores de Causa

Ejemplos de Indicadores de Estado

Eutroficación

Emisiones de N y P en agua y suelos. Usos de N y P en alimentos de cultivos acuáticos. Usos de N y P en fertilizantes y alimentos para ganado.

Demanda biológica de Oxígeno/Oxígeno Disuelto. Concentraciones de N y P en aguas continentales y en aguas marinas.

Acidificación del agua y de los suelos

Índice de sustancias acidificantes. Emisiones de SOx y NOx.

Excedencia de valores críticos de pH en agua y suelos. Concentraciones de precipitación ácida.

Calidad ambiental urbana

Tasa de crecimiento de población urbana. Número de vehículos en uso. Inventario de industrias contaminantes. Emisiones en el aire urbano (SOx, NOx, COx). Densidad de tráfico urbano nacional. Grado de urbanización. Niveles de ruido.

Porcentaje de población en áreas urbanas. Áreas y población en asentamientos marginales. Población expuesta a: contaminación del aire y ruido. Condiciones ambientales del agua en zonas urbanas. Índice de viviendas por estado de conservación. Porcentaje de población con servicios sanitarios.

Contaminación atmosférica

Inventario de fuentes fijas y móviles. Número y tasas de incremento del parque industrial y automotriz. Emisiones de metales pesados. Emisiones de compuestos orgánicos.

Concentraciones de partículas, micropartículas y gases en la atmósfera. Niveles de contaminación de suelos, aguas y bosques por inmisión y deposición. Concentración de metales pesados y compuestos orgánicos en el ambiente y en especies vivas.

Conservación de la biodiversidad/paisaje

Alteración de hábitats y preservación de tierras en estado natural. Tasas anuales de producción de maderas. Tasas anuales de consumo de leña. Tasas anuales de exportación de especies endémicas.

Participación de las especies amenazadas o en extinción en el total de las especies conocidas. Cambios de biomasa. Tasa de extinción de especies protegidas. Tasas relativas de deforestación/forestación.

Residuos

Generación de residuos municipales, industriales y nucleares peligrosos. Emisiones de metales pesados. Emisiones de compuestos orgánicos. Consumo de pesticidas. Minería a cielo abierto que vierte desechos contaminantes al ambiente y deja material venenoso sobre el terreno.

Área de terreno contaminada por desechos tóxicos. Calidad del aire, agua y suelo contaminados. Calidad de la biota y ecosistemas afectados. Efectos sobre la salud humana.

Degradación de la tierra y del suelo (desertificación y

erosión)

Riesgos de erosión. Uso actual y potencial del suelo para la agricultura. Capacidad de carga (cabezas de ganado por unidad de superficie)

Área afectada según grado y tipo de erosión. Índices de erosión (p. ej.: producción de sedimentos). Porcentaje de pérdida del horizonte A del suelo. Superficie afectada por desertificación.


Aplicaciones de RNA en Ingeniería Ambiental y en Impacto Ambiental La Tabla 3 especifica cronológicamente algunas de las referencias más recientes y completas referidas a aplicaciones de RNA en el ámbito medioambiental.

Tabla 3. Aplicaciones más recientes de RNA en el ámbito medioambiental.

Autores Titulo Ámbito de aplicación de RNA

Año y tipo de publicación

Polyakov, A.V.

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Redes Neuronales y mediciones de variables geofísicas a partir de mediciones con sensores remotos En geociencias como la Meteorología, Oceanografía, Climatología y en la modelización y protección del medioambiente y ecosistemas, es un problema de gran interés la estimación de valores de variables geofísicas que midan las propiedades físicas, químicas y biológicas de los océanos, atmósfera y superficie terrestre, a partir de mediciones remotas (con sensores a bordo de satélites, aviones, globos, etc.) de propiedades de la radiación electromagnética relacionadas con los valores de dichas variables, o el cambio de ellos en el espacio y en el tiempo (RS, del inglés Remote Sensing. En español, Teledetección). Estas mediciones, en particular las realizadas con instrumentos a bordo de satélites, permiten la obtención de altas densidades espaciales de datos globales y sobre el nivel del suelo y la superficie del océano. De por sí, las mediciones remotas son usualmente muy certeras, mientras que la calidad de los valores de las variables geofísicas derivadas de estas mediciones dependerá, por un lado, de la intensidad y univocidad de la señal electromagnética generada por las variables geofísicas y, por otro lado, estará significativamente afectada por los métodos matemáticos aplicados para extraer los valores de estas variables; es decir, los métodos que resuelven, como se explica más abajo, los problemas directo e inverso en el campo de RS. Obtención de variables geofísicas con sensores remotos satelitales

Para inferir variables geofísicas a partir de mediciones con sensores remotos a bordo de satélites, se recurre a técnicas “de recuperación” o “inversión”. Estos procedimientos relacionan radiancias, temperaturas de brillo y otras propiedades

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de la radiación electromagnética provenientes de los océanos, atmósfera y superficie terrestre con concentración de fitoplancton, aerosoles atmosféricos, humedad de la vegetación, etc. Tales datos se utilizan luego de modo puntual o a escala de amplias regiones planetarias para inferir otros parámetros ([Cede et al., 2004], [Luccini et al., 2006]). Las técnicas de recuperación se clasifican en las llamadas estándar o tradicionales (SR, del inglés, Standard Retrieval) y en las denominadas variacionales o de asimilación directa de datos (VRT, del inglés, Variational Retrieval Techniques). Las técnicas SR utilizan mediciones tomadas con un único sensor remoto, para estimar una o varias variables geofísicas; mientras que las técnicas VRT emplean un completo sistema de asimilación de datos provenientes de distintos sensores satelitales y también de boyas, radiosondas, barcos, aeronaves, etc. La Figura 1 ilustra el flujo de datos desde los instrumentos a los usuarios [Krasnopolsky et al., 2003]. Los modelos “directos” (Forward Models), los cuales simulan las mediciones satelitales a partir de valores de las variables geofísicas y los algoritmos “inversos” (Retrieval Algorithms), que transforman los datos satelitales en valores de variables geofísicas, cumplen el rol de mediadores entre los sensores satelitales y los usuarios.

Figura 1. Esquema del procesamiento para la obtención de variables geofísicas a partir de mediciones satelitales. Las redes neuronales (NN) optimizan los convertidores de datos TF y FM en el proceso [Krasnopolsky et al., 2003].

Método SR

El método SR debe resolver el problema de inversión mencionado más arriba, derivando una función de transferencia f (TF, Transfer Function); ésta relaciona una medición del sensor a bordo de un satélite, S (coeficiente de

retrodispersión, radiancia, etc.) con una variable geofísica G ; por ejemplo, velocidad del viento sobre la superficie del mar, concentración de la humedad atmosférica, temperatura de la superficie del mar, etc. En el caso más general, S y G son vectores tales que,

G f S (1)

La función TF, f , no puede ser derivada directamente de primeros principios pues un único vector S puede

corresponder a múltiples valores de G . Sin embargo, se puede escribir la relación inversa a la dada por la Ec. (1),

S F G (2)

donde la función F es un modelo FM (Forward Model) derivado de consideraciones físicas (por ejemplo, la teoría de transferencia radiativa). Así, resulta que la Ec. (2) representa un problema bien definido (well-posed problem) en contraposición con el representado por la Ec. (1), que es un problema mal definido (ill-posed problem). Un problema bien definido es un sistema de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales con condiciones iniciales, que tiene única solución y ésta depende de manera continua de los valores iniciales ([Hadamard, 1902], [Parker, 1994]).

Para derivar la TF que satisface la Ec. (1), debe invertirse FM (la función F en la Ec. (2)). La técnica de inversión usual [Stoffelen et al., 1997] se aplica a la búsqueda del vector 0G que minimiza la funcional

0S S F G (3)


donde 0S es un vector de mediciones satelitales. Como F (FM) es una función no lineal complicada, el problema no lineal de optimización debe resolverse numéricamente sobre todo el espacio de las variables geofísicas involucradas y adolece de dificultades como lenta convergencia, multiplicidad de soluciones, etc. Este método no determina f (TF)

explícitamente, sino que la supone implícita y, para cada nueva medición 0S , debe repetirse todo el proceso.

Si se tiene un vector 0G que se aproxima al vector G y que, al mismo tiempo, minimiza la funcional S de la Ec.

(3), entonces, la función F G puede ser expandida en una serie de Taylor, alrededor de 0G G de manera que se obtiene un sistema de ecuaciones lineales [Wentz, 1997]:

0

0 0

1 i

n

ii G G

F GG

G S F G

(4)

donde n es la dimensión del vector G y iG es la diferencia entre la componente i-ésima de este vector y la

correspondiente componente del vector inicial 0G .

El sistema definido por las Ecs. (4) permite calcular las componentes del vector G . Una vez calculado éste, se realiza la próxima iteración de las Ecs. (4) con el reemplazo del vector 0G por el vector 0G G . El proceso converge rápidamente al vector G , sin determinarse explícitamente TF; sólo se calcula implícitamente el valor de la función f

para el caso del vector 0S .

Los procesos de recuperación o inversión descritos hasta aquí, Ecs. (3) y (4), son denominados “locales”. Dado que, además, requieren el conocimiento de la función FM, son llamados usualmente métodos de inversión basados en “primeros principios” o fundamentados “físicamente”. También pueden clasificarse dentro de los algoritmos multivariados, pues recuperan simultáneamente varios valores de distintas variables geofísicas; esto es, todas las componentes del vector G .

Otro tipo de algoritmos para implementar el método SR, que no están fundamentados en primeros principios, son los algoritmos empíricos. Éstos asumen la existencia de una ley analítica explícita de TF; es decir, de la función f . Si

bien esta ley es desconocida a priori, los algoritmos empíricos de inversión construyen un modelo estadístico modf que

contiene un vector de parámetros de ajuste empíricos 1 2 3, , ,a a a a , de manera que una determinada

componente del vector G , kG , puede escribirse como

mod ,kG f S a (5)

El ajuste que determina los parámetros del vector a se hace aplicando técnicas estadísticas, como el método de

mínimos cuadrados, a un conjunto de datos de pares correspondientes (empíricos o simulados) ,kG S . A diferencia de las inversiones definidas por las Ecs. (3) y (4), el tipo de técnicas de regresión con las que se obtienen las funciones

modf que satisfacen la Ec. (5), se categorizan como “globales”, porque emplean todo el conjunto de datos del sensor

(todos los vectores S ), mientras que las técnicas “locales” se aplican a un único vector 0S . También, en contraste con las inversiones descritas por las Ecs. (3) y (4), la mayoría de los algoritmos de inversión empíricos son univariados pues se aplican a una única componente, kG , del vector G . Por ejemplo, sólo en la recuperación de velocidad del viento [Goodberlet, 1989] o vapor de agua ([Alishouse, 1990], [Petty, 1993]). Los algoritmos de inversión empíricos univariados tienen mayores errores sistemáticos (bias) y aleatorios (variancia) para la variable geofísica kG que las técnicas de inversión multivariadas [Krasnopolsky et al.,1999, 2000]. Para mejorar las inversiones empíricas univaluadas, en la regresión se recurre a incorporar todas las otras componentes, relacionadas entre sí físicamente, del vector G y que contribuyen juntas al vector S . Así, se invierten los datos satelitales en el espacio completo de las variables geofísicas, como hacen las técnicas multivariadas basadas en primeros principios, Ecs. (3) y (4). De esta forma, el vector completo G se relaciona mediante el modelo estadístico modf con cada vector S , de acuerdo a

modG f S (6)


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Método VRT

A causa de que el método SR está basado en la solución del problema inverso de RS, el cual es usualmente un problema “ill-posed “ [Parker, 1994], este método tiene características que devienen en amplificación de errores, ambigüedades, etc. [Eyre et al. 1989]. Como consecuencia, mediciones remotas de alta calidad pueden resultar en valores de baja calidad de las variables geofísicas de interés. Este inconveniente puede eliminarse, o reducirse, usando las técnicas de inversión propias del método VRT, a través de la directa asimilación de mediciones de diferentes sensores remotos ([Derber, 1992], [Derber et al. 1998], [Parrish 1992], [Phalippou, 1996], [Prigent et al. 1997]). La Figura 1 muestra cómo el método VRT o de asimilación directa de datos satelitales genera los valores de las variables geofísicas. En la misma figura se observa que la función FM se emplea para simular los valores de datos satelitales S a partir de valores de variables geofísicas G , obtenidos estos últimos en forma complementaria por el método SR o por mediciones directas en tierra o en la superficie del océano. Finalmente el sistema completo de valores de variables geofísicas buscado, se obtiene a partir de la asimilación del banco de vectores S con técnicas de inversión multivariada similares a las definidas por las Ecs. (3) y (4), [Parrish, 1992].

Aplicación de redes neuronales a los problemas directo e inverso en RS con sensores satelitales

Desde el punto de vista matemático, las funciones FM, Ec. (2) y TF, Ec. (1), son mapas continuos entre los dos vectores S y G . Aun cuando el mapa generado por la Ec. (1) no sea único (dado que el problema planteado en este caso es ill-posed), el mapa generado multivaluado siempre se puede considerar como una colección de mapas continuos univaluados [Parker, 1994]. Dada la continuidad de estos mapas múltiples no lineales, las redes neuronales en capas pueden relevarlos siempre que la arquitectura de la red sea lo suficientemente densa ([Attali et al., 1997], [Chen et al. 1995a,b], [Cybenko, 1989], [Funachashi, 1989], [Hornik, 1991]). Además de las ventajas prácticas en la implementación de redes en capas para emular las funciones FM y TF tales como la velocidad computacional, exactitud y robustez [Kerlirzin et al.,1995], se agrega la facilidad y flexibilidad para incorporar, en una red ya construida, cualquier variable geofísica cuya influencia en las mediciones satelitales sea bien conocida, a pesar de que esta variable no aparezca en la FM original y también, cualquier otra información adicional. Esto puede mejorar la exactitud de la FM e inclusive ayudar a regularizar el problema inverso cuando se implementa una red en capas para modelizar TF empírica (Ecs. (5) o (6)) [Aires et al., 2002]. Redes Neuronales para modelizar FM

Las funciones FM son comúnmente complicadas debido a la complejidad de las teorías físicas en las que están basadas, como la teoría de transferencia radiativa. Esto implica que la dependencia de las mediciones satelitales de las variables geofísicas sobre las que opera FM, sea complicada y presente diferentes tipos de comportamiento no lineal [Krasnopolsky et al., 2013]. En los métodos SR y VRT descritos en la sección anterior, FM y su Jacobiano son calculados muchas veces en forma iterativa para cada vector S de datos satelitales. Esto produce un proceso de inversión que consume mucho tiempo computacional, que lo hace no apto para aplicaciones que emplean variables geofísicas en tiempo real. Para estas aplicaciones se necesitan versiones de FM rápidas y exactas, que pueden implementarse con redes neuronales en capas, por las razones descritas más arriba. Más aun, la red provee en tiempo real la matriz Jacobiana de FM, prácticamente sin esfuerzo computacional extra [Kranospolsky et al., 2013].

Para desarrollar una red que aproxime a FM debe crearse un conjunto de entrenamiento de N pares correspondientes

,G S . Si ya existe un modelo FM basado físicamente, puede emplearse para generar el conjunto de entrenamiento; sino éste puede construirse con datos empíricos.

Redes Neuronales para modelizar TF

Además de las complicaciones relativas a las funciones FM (complejidad, no linealidad, etc), los algoritmos de inversión exhiben problemas adicionales debido a que solucionan el problema inverso en RS, que es un problema ill-posed. Es por ello que las herramientas matemáticas que permitan desarrollar algoritmos de inversión deben ser exactas y robustas (es decir, estables). Nuevamente, las redes neuronales en capas, bien diseñadas y entrenadas, cumplen estas condiciones y son rápidas y flexibles para “mapear” el espacio continuo y no lineal de soluciones G del problema inverso, constituyendo un modelo eficiente de algoritmo de inversión multivariado.

Para su aplicación en el problema de inversión multivariada, las redes neuronales pueden emplearse en los dos procedimientos en que puede implementarse el método SR y que son descritos en la sección precedente: a) en algoritmos de inversión “físicamente fundamentados”, Ecs. (3) y (4), que emulan el complejo y lento modelo FM basado en primeros principios y su Jacobiano; de esta manera, se acelera el proceso local de inversión y b) en procesos de inversión global multivariada con una TF empírica explícita, Ecs. (5) o (6), donde directamente los datos satelitales


alimentan la entrada de una red neuronal en capas y los valores de las variables geofísicas son las salidas de la red. De esta manera, la red neuronal provee una forma explícita de algoritmo TF; es decir, su matriz de pesos, obtenida luego de su entrenamiento, que soluciona el problema inverso de RS.

Para entrenar la red, como en el caso de la emulación de FM, se debe tener un conjunto de entrenamiento constituido por los N pares ,G S , para los cuales también, los datos pueden ser simulados o empíricos [Krasnopolsky et al., 2003].

El control de la capacidad de generalización

La capacidad de generalización de una red es la propiedad de reproducir con certeza el mapa multivariado no lineal, que la red aprende a relevar durante el entrenamiento supervisado, cuando se le presentan datos reales que no fueron incorporados durante su aprendizaje [Rumelhart et al., 1986a]. En el entrenamiento de la red, para resolver el bias- variance tradeoff [Tsonis et al., 1992], distintas técnicas de validación se emplean para limitar el aprendizaje del ruido que portan los datos de entrada, con el objetivo de optimizar su capacidad de generalización. En todas ellas se reserva un conjunto de datos (conjunto de datos de validación) que no se emplean para cambiar la matriz de pesos de la red y con los cuales se chequea periódicamente la salida de la misma, a medida que ésta aprende a relacionar los pares de conjuntos de datos de entrada-salida durante su entrenamiento (conjunto de datos de entrenamiento) ([Rumelhart, 1986a], [Tsonis et al., 1992], [Bishop, 1995], [Rojas, 1996]).

Cuando una red neuronal se entrena para emular la función TF en la inversión global multivariada, los datos del conjunto de entrenamiento que constituyen las entradas de la red en capas (simulados por un modelo FM de primeros principios o por mediciones remotas) cubren un cierto subespacio (manifold) ST del espacio de las fases completo S. Una vez que la red ya entrenada se emplea para emular TF, Ec. (1), los valores reales provenientes de mediciones en RS y que alimentan a las neuronas de entrada de la red, pueden no yacer en el espacio ST de baja dimensionalidad de datos simulados por el modelo FM y, por lo tanto, obligar a la red a extrapolar, con salidas que pueden ser impredecibles. Las razones de las diferencias entre los datos reales de entrada y los datos simulados para el entrenamiento son simplificaciones hechas durante la construcción del modelo FM, que desprecian la natural variabilidad de las variables geofísicas elegidas para construir el modelo FM y, por otro lado, errores en las mediciones de las señales satelitales, no tenidos en cuenta durante la generación de los datos de entrenamiento. En el caso que se empleen datos reales, durante el entrenamiento, eventos extremos (que producen los valores más altos y más bajos de las variables geofísicas) usualmente no son suficientemente representados en el intervalo de entrenamiento, pues tienen muy baja frecuencia de ocurrencia en la Naturaleza [Parodi et al., 2006]. Puede ocurrir, entonces, que en la etapa de inversión implementada con una red entrenada para proveer la función TS explícitamente, los datos reales obliguen a la red a extrapolar. El error resultante de tal extrapolación se incrementa con la distancia del punto de entrada al manifold ST y también depende de la orientación del vector de entrada respecto a ST. Para mitigar este efecto y poder cubrir un subespacio más grande dentro del espacio S de entrada puede ser útil, como conjunto de entrenamiento, la mezcla de datos simulados con un modelo FM y datos empíricos bien muestreados, junto con un aumento de la cantidad de neuronas y de capas ocultas, controlando siempre con técnicas de validación el nivel de ruido aprendido [Krasnopolsky et al., 2013] Comparación entre la performance de redes neuronales y otros algoritmos aplicados a los problemas directo e inverso en RS

Como ejemplo de las aplicaciones de redes neuronales en capas a la resolución de los problemas directo e inverso en remote sensing, se presenta primero la aplicación de una red neuronal para modelizar empíricamente FM. La relación que mapea la red OMBFM1 de la Figura 2 es entre el vector G de cuatro componentes: velocidad del viento W, columna de vapor de agua V, columna de agua líquida L y temperatura superficial del mar SST; las cuales son las principales variables geofísicas que influencian las temperaturas de brillo medidas por el sensor remoto satelital SSM/I (Special Sensor Microwave Imager. Este instrumento, a bordo de la serie de satélites DMSP en órbita polar, recibe radiación de microondas proveniente de la superficie oceánica) y el vector S constituido por cinco temperaturas de brillo (brightness temperature, BT): T19V, T19H, T22V, T37V, T37H (TXXY significa XX frecuencia del canal en GHz, Y polarización horizontal o vertical). Los algoritmos referenciados en la Tabla 4 son FM basados en primeros principios. La red OMBFM1 [Krasnopolsky, 1997], que implementa el modelo empírico SSM/I FM, tiene 4 neuronas de entrada, una capa oculta con 12 neuronas, cinco salidas no lineales y 20 salidas auxiliares con las derivadas de las salidas respecto a las entradas. [Krasnopolsky et al., 2003].


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Figura 2. Red neuronal en capas OMBFM1 [Krasnopolsky et al., 2003].

Tabla 4. Comparación entre algoritmos basados en la teoría de transferencia radiativa (PB, Physically Based) y la red

neuronal OMBFM1 (NN, Neural Network) La performance es medida por el error cuadrático medio (RMSE) de la temperatura de brillo (BT, en K) en condiciones de cielo claro. Los valores entre paréntesis corresponden a cielo

nublado [Krasnopolsky et al., 2003].

A continuación se presenta como segundo ejemplo la aplicación de una red neuronal como modelo empírico TF multivariado, solución del problema inverso en RS para el mismo sensor SSM/I. La red OMBNN3 de la Figura 3 mapea el espacio definido por el vector de entrada S , que contiene las cinco temperaturas de brillo que son las salidas principales de la red OMBFM1del ejemplo anterior y por el vector de salida G , cuyas componentes corresponden a la entrada de la red OMBFM1. Los algoritmos que compiten con la red OMBNN3 son referenciados y sus performances informadas en la Tabla 5. Todos estos algoritmos son univaluados, pues sólo recuperan la variable velocidad del viento, W; algunas de estas técnicas son empíricas (regresiones) y otras están fundamentadas físicamente [Krasnopolsky et al., 2003].

Figura 3. Red neuronal en capas OMBNN3 [Krasnopolsky et al., 2003].


Tabla 5. Comparación entre algoritmos inversos para recuperar la velocidad del viento a partir de mediciones con el sensor SSM/I y la red neuronal OMBNN3. La performance es medida por el error cuadrático medio (RMSE) de la velocidad del viento (W, en m/s) en condiciones de cielo claro. Los valores entre paréntesis corresponden a cielo

nublado [Krasnopolsky et al., 2003].

Conclusiones En el actual marco de intervención del Ser Humano sobre su entorno natural, el cuidado del medioambiente del cual el Hombre forma parte es uno de los mayores compromisos y desafíos, que implica remediar los daños ya producidos y prever anticipadamente las consecuencias de sus acciones. Para ello necesita de dos herramientas fundamentales: mediciones confiables de cada parámetro de interés ambiental y un método apropiado de análisis de datos, que le permita obtener conclusiones válidas al momento de tomar decisiones. A tal efecto, este trabajo tiene el propósito de recopilar, a modo de revisión, los antecedentes disponibles sobre aplicaciones de Redes Neuronales Artificiales como método de análisis de datos medioambientales, enfatizando como ejemplo su aplicación a datos obtenidos por sensado remoto satelital.

Los dos ejemplos de aplicación de redes neuronales a remote sensing, descritos en la Sección 4.3, señalan que las redes neuronales en capas son una apropiada y eficiente herramienta para resolver los problemas directos e inversos de procesamiento de datos satelitales en el campo de RS.

En nuestra Facultad de Química e Ingeniería de UCA – Rosario, hay importantes antecedentes de aplicaciones de RNA en casos de variables naturales específicas, y este primer año de desarrollo de nuestro proyecto de investigación aplicado a temas de Ingeniería Ambiental y de Impacto Ambiental encuentra un punto en común de ambos temas. La incumbencia directa del tema de investigación en el ámbito de las carreras de grado y posgrado de nuestra Facultad facilita la aproximación de estudiantes a participar conjuntamente. En especial, estamos destinando un significativo esfuerzo de nuestro proyecto a encauzar las tesis de investigación para el egreso de los profesionales que en importante número se encuentran cursando la Maestría en Medioambiente y Desarrollo Sustentable durante el periodo 2014-2015.

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