Ingeniería y Desarrollo

Analysis of the Operational Variables in the Extraction Stage of a Sugar Mill

RESUMEN Este trabajo va encaminado a analizar, desde diferentes puntos de vista, el proceso de extracción en la tecnología de fabricación de azúcar crudo, de una central azucarera a partir de datos reales. Para ello se tomaron datos de todas las variables operacionales y determinaciones de laboratorio durante 12 días y se realizaron análisis de regresión, con la finalidad de determinar si existen relaciones lógicas entre las variables que deben estar correlacionadas, además, si el proceso funciona adecuadamente. Del procesamiento y análisis se detectó que la caña molida, composición de sacarosa del bagazo (pol en bagazo) y porcentaje de agua de imbibición no cumplen con lo normado por la industria. A partir de los análisis realizados se proponen variantes operaciona-les para un mejor y más eficiente uso del agua de imbibición y de los recursos energéticos de la industria analizada.

ABSTRACT This work aims to evaluate the extraction stage of the raw sugar manufacturing process in a sugar mill, based on real data, from different points of view. For this purpose, data was collected from all operational variables and laboratory determinations for 12 days, and regression analyzes were carried out, in order to determine if there are logical relationships between the variables that are supposedly correlated. Moreover, from processing and analysis, ground cane, sucrose content in bagasse (Pol in bagasse) and a percentage of drinking water, was found to not comply with the standard. Overall, based on the analyzes performed, operational variants are proposed for a better and more efficient use of the drinking water and the energy resources of the analyzed industry.

Evaluation of Unsupervised Machine Learning Algorithms with Climate Data

ABSTRACT When using climate data, researchers have difficulty determining the clustering algorithm and the best performing parameters for processing a specific dataset. We evaluated of the following unsupervised machine learning algorithms: K-means, K-medoids and Linkage-complete, which are applied to three datasets with climatological variables (temperature, rainfall, relative humidity, and solar radiation) for three meteorological stations located in the department of Caldas, Colombia, at different heights above sea level. Five scenarios are defined for 2, 3, and 5 clusters for each of the two partitioned algorithms, and five scenarios for the hierarchical algorithm, in each one of the meteorological stations. Different quantities and groupings of variables are applied for the different scenarios by using Euclidean distance. Davis-Bouldin is the applied method of quality evaluation of clusters. Normalization with techniques such as range-transformation and Z-trans-formation, as well as some iterations of the algorithm and reduction of dimensionality with PCA. In addition, the computational cost is evaluated. This study can guide researchers on certain decisions in cluster analysis used in meteorological data, as well as identify the most important algorithm and parameters to take into consideration for the best performance, according to particular conditions and requirements.

RESUMEN Al usar datos climáticos, los investigadores tienen dificultades para determinar el algoritmo de agrupamiento y los parámetros de mejor rendimiento para procesar un conjunto de datos específico. Se realiza la evaluación de algoritmos de aprendizaje automático no supervisados K-means, K-medoids y Linkage-complete, aplicados a tres conjuntos de datos con variables climatológicas (temperatura, lluvia, humedad relativa y radiación solar), para tres estaciones meteorológicas ubicadas en el departamento de Caldas, Colombia, a diferentes alturas sobre el nivel del mar. Se definen 5 escenarios para 2, 3 y 5 clústeres para cada uno de los dos algoritmos particionados y 5 escenarios para el algoritmo jerárquico, para cada una de las estaciones meteorológicas, y aplicando una cantidad y agrupación diferente de variables para los diferentes escenarios y utilizando la distancia euclidiana, Davis-Bouldin como método de evaluación de calidad de clústeres, normalización con técnicas como transformación de rango y transformación Z, varias iteraciones del algoritmo y reducción de dimensionalidad con PCA. Además, se evalúa el costo computacional. Esta investigación puede guiar al investigador sobre ciertas decisiones en el análisis de conglomerados utilizados en datos meteorológicos, así como identificar el algoritmo y los parámetros más importantes a considerar para el mejor desempeño, de acuerdo con las condiciones y requisitos particulares.

Development of a Computational Tool to Evaluate the Energy Diversification of Transportation Systems in Colombia

Abstract There is a growing demand for energy consumption in Colombia. For this reason, the country wants to promote policies for the diversification of energy in its the transport systems. Thus, it is relevant to evaluate the energy and environmental impacts of promoting the increase of zero and low emission vehicles. The objective of this study is to show the development of a computational tool that implements several models and allows for the configuration of different technology scenarios to determine the impact of the implementation of zero and low emission vehicle fleets. To develop the tool, an agile software development methodology is used, which facilitates following a systematic process for its construction. Using the computational tool, the user can obtain results for short-, medium-, and long-term projections.

Resumen En Colombia existe una creciente demanda en el consumo de recursos energéticos, por esto se requieren impulsar políticas para la diversificación de la canasta energética en sistemas de transporte y para ello es indispensable evaluar los impactos energéticos y ambientales de promover el incremento en la cantidad de vehículos de cero y bajas emisiones. El objetivo de este trabajo es presentar el desarrollo de una herramienta computacional que implementa varios modelos que permiten configurar distintos escenarios tecnológicos para determinar el impacto de la implementación de flotas vehiculares de cero y bajas emisiones. Para desarrollar la herramienta se utiliza una metodología ágil de desarrollo de software, la cual permite seguir un proceso sistemático para su construcción. La herramienta computacional es capaz de obtener resultados de proyecciones a corto, mediano y largo plazo.

Accelerated polishing test in road marking paint and its connection with water absorption

Resumen La durabilidad de los materiales de demarcación vial se evalúa con ensayos que van desde pruebas de campo a equipos de gran escala. Estos requieren de un tiempo de ensayo considerable para obtener el resultado o de dispositivos costosos. Para evaluar la abrasión se utilizan métodos del ámbito de pinturas en general, que presentan una falencia en la evaluación en servicio relacionada con el comportamiento ante la presencia de agua. Este aspecto genera el interés de adaptar el ensayo de Pulimento Acelerado de Áridos con la finalidad de evaluar el desgaste mediante pérdida de peso de las pinturas. Al ser un equipo utilizado en el ámbito vial, facilita la generalización de su utilización en laboratorios viales de control de calidad. Los valores resultantes se contrastan con los obtenidos en el ensayo Taber Abraser y en una prueba en servicio realizada con este fin. Adicionalmente, se implementa la absorción en agua como parámetro adicional. Finalmente, se destaca que la adaptación del ensayo de pulimento acelerado permite tener una estimación del comportamiento en servicio, con la ventaja de poder ensayar varias muestras simultáneamente bajo las mismas condiciones, encontrando que la absorción de agua está relacionada con los resultados obtenidos.

Abstract The durability of road marking materials is evaluated with tests ranging from field tests, to ones that employ large-scale equipment. These require either significant testing periods or enormous investments. To evaluate abrasion, methods from the general field of paints are used, which presents a shortcoming in the evaluation related to the behavior in the presence of water. This aspect generates an interest in adapting the Aggregate Accelerated Polishing test to evaluate the wear through a weight loss in the paints. Given that this equipment is used in roads, it enabled its use in road quality control laboratories. The resulting values are contrasted with those obtained in the Taber Abraser test and an in-service test carried out for this purpose. Additionally, absorption in water is implemented as an additional parameter. Finally, it is highlighted that adopting the accelerated polishing test allows having an estimation of the behavior in service, with the advantage of being able to test several samples, simultaneously, under the same conditions, finding that the absorption of water is related to the results.

A methodological proposal for condition assessment in battery energy storage systems (bess) using KPIs

Resumen Las baterías de iones de litio se han utilizado en diversas aplicaciones de la electrónica de consumo y su alta eficiencia ha permitido su uso en el sector energético, especialmente en proyectos de movilidad eléctrica y aplicaciones de almacenamiento en sistema de potencia. Por esta razón, obtener una estimación de su condición de operación es relevante para garantizar confiabilidad en la red eléctrica. Este trabajo presenta una metodología de evaluación de la condición en sistemas de almacenamiento con baterías (Sistemas de almacenamiento con baterías BESS) a través de indicadores claves de rendimiento (Indicadores claves de rendimiento KPIs). Este enfoque sirve de guía a las empresas energéticas y propietarios para tomar decisiones durante el ciclo de vida del sistema. Esta metodología se implementa en una herramienta computa-cional denominada renobat, que facilita el monitoreo de la condición del BESS considerando la información de diseño, construcción y operación.

Abstract Lithium-ion batteries have been used in consumer electronic applications, and its high efficiency has allowed for its use in the energy sector, especially in electric mobility and energy storage connected to a power system. For this reason, to calculate its operation condition is important to assure electric system reliability. In this work, a methodological proposal for the condition evaluation of battery energy storage systems (bess) through key performance indicators (kpis) is presented. This approach is useful for energy utilities companies, BESS owners, and operators for life cycle management. This methodological proposal is implemented on a software tool named RENOBAT, which facilitates BESS systems condition monitoring due to its design, construction, and operational data.