Maestría en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua
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El posgrado hace énfasis en una sólida formación analítica, lógica y matemática de sus estudiantes, para proponer soluciones formales a problemas del campo mediante la aplicación de métodos estadísticos, modelos matemáticos e inteligencia artificial.
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ItemSimulación de un sistema secador solar tipo invernadero mediante CFD(Universidad Autónoma Chapingo, 2022-12)El diseño de los secadores solares depende de diversos factores, entre otros, las características del producto a deshidratar, las condiciones ambientales del lugar en donde se desea edificar y los materiales de construcción, por lo que realizar ensayos experimentales puede resultar altamente costoso. La Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) permite el diseño, análisis y optimización de los sistemas de secado solar con el fin de incrementar la calidad del producto y evitar costosos experimentos. El objetivo del estudio fue modelar la distribución espacial de la temperatura, humedad relativa y el flujo del aire en el interior de un secador solar tipo invernadero (SSTI) con convección natural y en condiciones de no-carga mediante un modelo tridimensional de CFD aplicado a tres geometrías diferentes. El modelo se implementó en ANSYS-FLUENT. El SSTI se encuentra ubicado en las instalaciones de la Universidad Autónoma Chapingo, Texcoco, México. El efecto de la turbulencia se simuló con el modelo k-ϵ estándar asumiendo un fluido turbulento e incompresible. Para la humedad relativa se utilizó el modelo de transporte de especies, mientras que la radiación solar incidente se implementó con el modelo de radiación de ordenadas discretas. Las ventanas y mesas de secado se consideraron como medios porosos. Para la evaluación del modelo se utilizaron mediciones experimentales durante un día, de 8:00-18:00 horas. La comparación entre los datos experimentales y los resultados de la simulación indicó que el modelo de CFD desarrollado predice adecuadamente la distribución espacial de las variables de interés.
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ItemDensidad de plantas de maíz en presencia de maleza con redes neuronales profundas(Universidad Autónoma Chapingo, 2022-11)La densidad de población de un cultivo se puede cuantificar mediante detección y el conteo remoto de plantas y está directamente correlacionado al rendimiento del cultivo. La obtención precisa de esta información ayuda a los agricultores a gestionar y controlar su producción. Sin embargo, las metodologías basadas en imágenes aéreas aún son un reto, debido a la complejidad de las condiciones del campo. En este contexto, se propuso el establecimiento de una base de datos que contiene imágenes aéreas del cultivo de maíz con malezas con el objetivo de implementar y evaluar la robustez de algoritmos de aprendizaje profundo para la detección y conteo de plantas de maíz en tales condiciones. Se realizaron diez misiones de vuelo, seis con una distancia de muestreo en tierra (GSD) de 0.33 cm/píxel en etapas vegetativas de V3 a V7 y cuatro con un GSD de 1.00 cm/píxel para etapas vegetativas V6, V7 y V8. Los detectores comparados fueron YOLOv4, YOLOv4 Tiny, YOLOv4 Tiny 3L, y las versiones de YOLOv5 s, m y l. Se evaluó cada detector en umbrales de intersección sobre la unión (IoU) de 0.25, 0.50 y 0.75 en intervalos de confianza de 0.05. Para niveles de confianza superiores a 0.35, YOLOv4 mostró mayor robustez en la detección ante los demás modelos. Considerando la moda de 0.3 para la confianza que maximiza la métrica F1 y el umbral IoU de 0.25 en todos los modelos, YOLOv5s obtuvo una precisión media promedio (mAP) de 73.1 % con una correlación R2 de 0.78 y raíz del error cuadrático medio relativo (rRMSE) de 42 % en el conteo de plantas, seguido de YOLOv4 con mAP de 72.0 %, R2 de 0.81 y rRMSE de 39.5 %. Las detecciones más bajas en todos los detectores se obtuvieron al evaluar las etapas vegetativas V6, V7 y V8 con GSD de 1.00 cm/píxel.
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ItemPredicción simultánea de calidad interna en múltiples frutas con espectroscopía VIS-NIR y aprendizaje profundo(Universidad Autónoma Chapingo, 2022-11)Acceder a la calidad interna de la fruta fresca de manera rápida y no destructiva es de gran interés en toda la cadena de producción, desde el momento de cosecha hasta el destino del producto. La espectroscopía de punto Vis-NIR permite relacionar atributos de calidad con absorciones vibracionales, pero se necesitan calibrar modelos específicos para frutas o atributos de interés. El aprendizaje profundo (DL) tiene el potencial para el modelado global, por ello, el objetivo de este estudio fue investigar el potencial del DL en la calibración de modelos multiproducto-multisalida. Se usó una base de datos de acceso libre con 300 espectros de absorbancia Vis-NIR de seis frutas de la familia Cucurbitaceae con mediciones de referencia de contenido de agua (CA) y contenido de sólidos solubles (CSS). Se realizó un aumento de datos y con ellos se optimizaron automáticamente tres redes neuronales convolucionales unidimensionales (1D CNN) de diferente profundidad y de salida múltiple para comparar su rendimiento con modelos de salida única y regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR). Al comparar los modelos base y óptimos, la raíz del error cuadrático medio combinado (RMSE) mejoró hasta 13.5%. El modelo de una capa convolucional obtuvo el mejor rendimiento en comparación con los modelos de dos y tres capas convolucionales, logró un RMSE ~ 3% menor que un estudio previo con PLSR de salida única y espectros preprocesados y hasta un 38% menor que con espectros en bruto. La optimización de modelos de salida única solo mejoró menos del 1% el RMSE del mejor modelo de salida múltiple y demoró el doble de tiempo. Aunque los tiempos de optimización superan por mucho la simplicidad de PLSR, el DL permite desarrollar modelos globales de manera más fácil y precisa.
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ItemModelación de la geometría del bulbo de mojado en riego por goteo superficial(Universidad Autónoma Chapingo, 2022-11)En México y en el mundo, se requiere que la agricultura produzca una mayor cantidad de alimentos con menos agua y fertilizantes. El riego por goteo es una excelente opción para enfrentar esta exigencia, pero son necesarios ciertos conocimientos y experiencias para obtener el máximo beneficio de esta técnica de aplicación de riego, donde la modelación matemática juega un papel importante en la optimización del diseño y operación del riego por goteo. El objetivo general fue modelar matemáticamente la geometría del bulbo de mojado en riego por goteo superficial, con base en la optimización de la medición de dicha geometría, y de la generación y evaluación de modelos matemáticos empíricos. Para las pruebas experimentales se utilizó un sistema de riego por goteo superficial con un emisor instalado en un cubo de acrílico cristal lleno de suelo, en condiciones similares de riego en campo. En las pruebas experimentales se consideraron distintas condiciones de operación de riego y distintas características del suelo: se consideraron varios caudales de emisor y tiempos de riego; y diferentes texturas de suelo, humedades iniciales, densidades aparentes y porcentajes de materia orgánica. Como resultado de la optimización de la medición: se inventó un sistema de visión artificial para obtener la geometría del bulbo de mojado de una manera automatizada de forma fácil y eficiente; y se obtuvo la cantidad mínima de sensores de medición de humedad del suelo y su separación para representar adecuadamente el avance del frente de humedecimiento. Se generaron y evaluaron Redes Neuronales Artificiales y un nuevo modelo empírico mejorado para la estimación de la evolución temporal del radio y la profundidad del frente de humedecimiento en función del caudal del emisor y de las características del suelo, cuyos resultados son entre buenos y muy buenos según el índice de eficiencia de Nash y Sutcliffe.
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ItemAnálisis Térmico de un destilador simple en el proceso de producción de mezcal tipo artesanal(Universidad Autónoma Chapingo, 2022-10-24)La elaboración de mezcal está integrada por varias operaciones unitarias como: cosecha, horneado, molienda, fermentación y destilación. Cada operación es importante, y en gran medida, depende de cada una el producto final. Sin embargo, una operación clave durante el proceso es el destilado, el cual garantiza que la bebida sea apta para el consumo humano. El mezcal es una bebida que desencadena una serie de actividades que activan la economía, desde la explotación de los campos para la obtención de la materia prima, hasta la venta del producto. Además de tener un impacto económico positivo en la región, esta actividad es netamente ecológica, pues está comprobado que el cultivo de agave ayuda en gran medida a la captación de CO2 del ambiente, pudiendo mitigar el calentamiento global, además que el cultivo requiere muy poca agua a diferencia de otros que son más exigentes ("Regeneration International", 2020). Del mismo modo, Ramírez-Sorroza (2018) encontró que el bagazo de agave es un biomaterial potencial con excelentes propiedades térmicas y altamente biodegradable a diferencia de otros materiales que tienen características muy similares (Ramírez-Sorroza, 2018). Sin embargo, la zona mezcalera de Oaxaca presenta una falta de mecanización, siendo todos sus procesos de elaboración meramente artesanales, por lo que es necesario eficientizar dichos procesos con el fin de obtener un producto de calidad y buenas ganancias monetarias. García-Vásquez et al. (2018) realizaron un estudio sobre distintos sistemas de producción en el Distrito de Tlacolula, detectando una gran experiencia en los productores, al tratarse de palenques familiares. El conocimiento en estos palenques ha sido transmitido de generación en generación, sin permitir que existan cambios significativos y que ayuden en la mejora de los procesos, lo que abre una oportunidad para hacerlo. 2 El abandono paulatino de los campos de producción ha conducido que exista un desabasto de agave siendo uno de los contribuyentes al encarecimiento del mezcal (Bautista, Orozco-Cirilo, y Terán-Melchor, 2015). Sin embargo, el mezcal tiene una gran ventaja al ser elaborado a partir de una amplia variedad de agaves (Agave angustifolia, Agave esperrima, Agave weberi, Agave potatorum, Agave salmiana, entre otros) de acuerdo con la Norma Oficial Mexicana NOM-070-SCFI-1994, a diferencia del tequila que solo puede ser elaborado a partir de Agave tequilana, mejor conocido como agave azul. La destilación es un proceso muy antiguo, que es implementado para la extracción de distintos fluidos (agua, agua de rosas, perfumes, combustibles, aceites comestibles y esenciales, entre otros), sin embargo, para el mezcal, los estudios son muy limitados, pues se trata de una bebida con denominación de origen en México (Carrillo-Trueba, 2007). Existen diferentes tipos de destilación, dentro de ellas la destilación simple es la más conocida para la obtención del mezcal. Sin embargo, los estudios de sistemas de destilación simple son muy escasos y existe información muy limitada (Sacher, García-Llobodanin, López, Segura, & Pérez-Correa, 2013). Por otro lado, los tipos de destilación continua y por lotes, son los más utilizados debido a las ventajas que estos ofrecen (Kim & Seo, 2014; Carvallo et al., 2011). Sin embargo, la destilación simple aún sigue siendo un reto que mejorar, para quienes aún la utilizan y que por cuestiones de costos no pueden emplear una más sofisticada. Esto abre una oportunidad para poder hacerlo, ya que hasta ahora la destilación simple carece de control en cuanto a la temperatura interna de la olla, la cual define los grados alcohol de salida. El estudio del análisis térmico de la destilación es de gran importancia, ya que a partir de éste se pueden obtener resultados que ayuden a implementar innovaciones para lograr mayor eficiencia en el uso de energía. Existen estudios de simulación para esta operación unitaria con programas como ANSYS, Aspen Plus, Prosim, entre otros, donde es necesario que previamente se haya realizado el trabajo anterior para obtener resultados exitosos (Kim & Seo, 2014). Sacher et 3 al. (2013) y Scanavini et al. (2009) presentaron en sus respectivas investigaciones la ecuación para obtener las pérdidas energéticas únicamente por convección de la olla. Lo que abre oportunidad para realizar el análisis del resto del sistema y tomar en cuenta las pérdidas por radiación y conducción. Algunos de los autores que han trabajado en esta área como Sacher et al. (2013) propusieron un modelo de equilibrio de fases para predecir la captación de distintos compuestos aromáticos obtenidos a partir de un destilador tradicional. Dichos autores modelaron la recuperación del etanol, así como la dinámica de condensación y los procesos de transferencia de calor, donde obtuvieron valores de bajo error en la predicción con respecto de los valores medidos. Así también, Osorio et al. (2004), desarrollaron un modelo para describir la destilación de aguardiente de pisco con una destilación discontinua reactiva multicomponente, donde el enfoque de simulación convirtió un sistema de ecuaciones algebraicas diferenciales a un conjunto de ecuaciones diferenciales ordinarias, para después resolverlas y reemplazarlas con redes neuronales. De acuerdo con Osorio et al. (2004), la composición de la mezcla depende directamente de la temperatura y de la presión de equilibrio. Por otro lado, Valderrama et al. (2012) modelaron y simularon un sistema de destilación por columna con el fin de obtener los componentes de mezclas complejas. En dicho estudio emplearon redes neuronales para correlacionar datos experimentales, sin embargo, los resultados tienden a ser variables y no se pueden hacer generalizaciones. Los autores aseguraron que la concentración de componentes en el fluido depende de la temperatura a la cual se destila. Con este antecedente, se pretende que esta investigación contribuya a entender mejor el proceso de destilación del mezcal para lograr una reducción en el tiempo de proceso y un mayor control en los grados de alcohol en el destilado. Se propone como objetivo general: Analizar la transferencia de calor en un destilador simple en un proceso de producción de mezcal tipo artesanal. Los objetivos particulares son: a) Plantear una metodología para obtener un balance de energía en un destilador simple de mezcal tipo artesanal; b) Elaborar un monitor 4 de temperatura ; c) Monitorear la temperatura en distintas partes del destilador simple de mezcal tipo artesanal; d) Medir el contenido de alcohol en el mezcal durante el proceso de destilación. Esta investigación consta de tres capítulos. El primer capítulo presenta la introducción general compuesto de antecedentes, problema de estudio, hipótesis y objetivo general y particulares. El capítulo dos presenta una breve revisión de literatura con respecto al problema que se estudia. El capítulo tres consta de un artículo titulado: “Análisis térmico de un destilador simple en el proceso de producción de mezcal tipo artesanal”, donde además de presentar una metodología completa para la obtención de pérdidas energéticas del sistema, también se presentan mediciones con respecto a temperatura y grados de alcohol, y el balance de energía con los datos obtenidos en campo.