| 18-11-2024 |
Un modelo de simulación de Monte Carlo para valorar el costo de alquiler de tecnologías de cosecha
La elección de la tecnología de cosecha que se va a utilizar es una decisión crucial para los agricultores, en particular cuando se trata de productos perecibles. Muchos agricultores suelen alquilar maquinaria, cuyos costos varían en función de las características de las máquinas, las condiciones anuales y la disposición del productor a pagar. Necesitamos desarrollar un modelo de simulación de Monte Carlo en Python para poder realizar experimentos numéricos para evaluar el uso de diferentes tecnologías para cosechar uva para la producción de vino. La modelación debe ser muy eficiente para poder llevar a cabo un gran número de corridas en poco tiempo.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 5 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
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| 27-06-2024 |
Análisis de redes metabólicas de comunidades microbianas
Análisis de redes metabólicas de comunidades de microorganismos provenientes de muestras ambientales mantenidos en laboratorio. Estas redes representan todas las capacidades de transformaciones químicas que distintos organismos pueden llevar a cabo en base a la información codificada en sus genomas. Se desea comparar sus capacidades (dadas por compuestos que pueden producir estos organismos, o reacciones presentes/ausentes en sus redes metabólicas). El estudiante deberá utilizar librerías específicas de python para trabajar con archivos de modelos metabólicos (cobraPy, o procesamiento de archivos .xml) y analizar capacidades comunes entre distintas comunidades microbianas. El fin de estos análisis es responder a la pregunta: tienen estos organismos capacidades distintas a los encontrados en muestras ambientales?
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
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| 24-11-2023 |
Optimización de tanques de almacenamiento de hidrógeno verde líquido
El hidrógeno verde es una tecnología de almacenamiento de energías renovables cuyo uso o combustión no genera dióxido de carbono. Su baja densidad a condiciones estándar de presión y temperatura (ρ = 0,082 kg/m^3) dificulta su escalamiento industrial. El hidrógeno líquido tiene una densidad 860 veces mayor, pero su punto de ebullición de 23 K a presión atmosférica produce que los alrededores lo calienten y evaporen durante su almacenamiento. El objetivo del IPRE es optimizar el diseño y operación de tanques de almacenamiento de hidrógeno líquido (LH2) para minimizar el gas de ebullición. Esto contribuirá a mejorar la competitividad económica y la seguridad del almacenamiento criogénico de energías renovables. Actividades a realizar: • Búsqueda bibliográfica para determinar parámetros realistas. • Identificar el efecto del nivel de llenado, geometría de tanque, temperatura ambiente y tiempo de presurización en la generación de gas de ebullición. • Optimizar el diseño y operación.
Prerequisitos:
IIQ2003
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/2 vacantes disponibles |
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| 24-11-2023 |
Modelamiento de la evaporación hidrógeno verde líquido en tanques de almacenamiento con geometría arbitraria
El hidrógeno verde es una tecnología de almacenamiento de energías renovables cuyo uso o combustión no genera dióxido de carbono. Su baja densidad a condiciones estándar de presión y temperatura (ρ = 0,082 kg/m^3) dificulta su escalamiento industrial. El hidrógeno líquido tiene una densidad 860 veces mayor, pero su punto de ebullición de 23 K a presión atmosférica produce que los alrededores lo calienten y evaporen durante su almacenamiento. El objetivo del IPRE es optimizar es desarrollar un modelo 1-D para la evaporación isobárica de hidrógeno verde líquido. Esto contribuirá a mejorar la competitividad económica y la seguridad del almacenamiento criogénico de energías renovables. Actividades: • Implementar modelo 1-D no estacionario (fase vapor) y de parámetros agrupados no estacionario (líquido) para tanques con geometrías arbitrarias en Python/Julia. • Parametrizar perímetros de tanques utilizados en la industria en función de la altura • Encontrar el mejor diseño Req: IIQ2003
Keywords:
Python
métodos numéricos
modelos matemáticos
energias renovables
Modelamiento físico
Hidrógeno verde
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 18-11-2024 |
A Monte Carlo simulation model to value the cost of renting harvesting technologies
The choice of which harvesting technology to use is a crucial decision for farmers, particularly when dealing with perishable products. Many farmers often rent machinery, the costs of which vary depending on the characteristics of the machines, the annual conditions and the producer's willingness to pay. We need to develop a Monte Carlo simulation model in Python to be able to perform numerical experiments to evaluate the use of different technologies to harvest grapes for wine production. The modeling must be very efficient in order to be able to carry out a large number of runs in a short time.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 27-06-2024 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 24-11-2023 |
Optimizing the storage of liquid hydrogen in tanks
Green hydrogen is a renewable energy storage technology that does not generate carbon dioxide when used or burned. Its low density under standard pressure and temperature conditions (ρ = 0.082 kg/m³) makes industrial scaling difficult. Liquid hydrogen has a density 860 times greater, but its boiling point of 23 K at atmospheric pressure causes the surroundings to heat it and evaporate during storage. The goal of IPRE is to optimize the design and operation of liquid hydrogen (LH2) storage tanks to minimize boil-off gas. This will help improve the economic competitiveness and safety of cryogenic storage of renewable energies. Activities to be carried out: • Literature search to determine realistic parameters. • Identify the effect of fill level, tank geometry, ambient temperature, and pressurization time on the generation of boil-off gas. • Optimize design and operation.
Prerequisites:
IIQ2003
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 24-11-2023 |
Modeling of the evaporation of liquid green hydrogen in storage tanks with arbitrary geometry
Green hydrogen is a renewable energy storage technology that does not generate carbon dioxide when used or burned. Its low density under standard pressure and temperature conditions (ρ = 0.082 kg/m³) makes industrial scaling difficult. Liquid hydrogen has a density 860 times greater, but its boiling point of 23 K at atmospheric pressure causes the surroundings to heat it and evaporate during storage. The goal of IPRE is to develop a 1-D model for the isobaric evaporation of liquid green hydrogen. This will contribute to improving the economic competitiveness and safety of cryogenic storage of renewable energies. Activities: • Implement a non-stationary 1-D model (vapor phase) and a non-stationary grouped parameters model (liquid) for tanks with arbitrary geometries in Python/Julia. • Parameterize tank perimeters used in the industry as a function of height. • Find the best design. Requirement: IIQ2003
Keywords:
Python
métodos numéricos
modelos matemáticos
energias renovables
Modelamiento físico
Hidrógeno verde
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |