Enfoque UTE

Fault detection in axial piston hydraulic pumps: integrating principal component analysis with silhouette-based cluster evaluation

Abstract This paper presents an approach integrating principal component and silhouette analysis with clustering algorithms for fault detection in hydraulic systems. The methodology was validated through a study in which vibration and pressure signals were collected under normal and fault conditions. These signals were then processed through filtering and normalization, followed by dimensionality reduction using principal component analysis. The resulting lower-dimensional feature vectors retained the critical characteristics of both normal and faulty conditions and were subsequently fed into a clustering algorithm. The quality of the resulting clusters was evaluated using silhouette analysis, which offers a reliable means of assessing cluster quality and visualising the outcomes of fault classification. The study demonstrates the effectiveness of this method in accurately representing the patterns of normal and malfunctioning hydraulic pump conditions, ultimately leading to successful diagnostic results.

Resumen Este artículo presenta un enfoque que integra el análisis de componentes principales y el análisis de siluetas con algoritmos de agrupamiento para la detección de fallos en sistemas hidráulicos. La metodología se validó a través de un estudio en el que se recopilaron señales de vibración y presión en condiciones normales y de fallo. Estas señales fueron procesadas mediante filtrado y normalización, seguidos de una reducción de la dimensionalidad con el análisis de componentes principales. Los vectores de características de menor dimensión resultantes conservaron las características críticas tanto de las condiciones normales como de las defectuosas y posteriormente se introdujeron en un algoritmo de agrupación. La calidad de los conglomerados resultantes se evaluó con el análisis de siluetas, que ofrece un método fiable para evaluar la calidad de los conglomerados y visualizar los resultados de la clasificación de fallos. El estudio demuestra la eficacia de este método a la hora de representar con precisión los patrones de las condiciones normales y defectuosas de las bombas hidráulicas, lo que en última instancia conduce a resultados de diagnóstico satisfactorios.

Development and evaluation of the formulation of a biofertilizer based on the Anabaena-Azolla complex

Abstract Safety in agricultural production is one of the crucial parameters for fruits and vegetables, achieved through sustainable agriculture. In this study, the cyanobacterium Anabaena was evaluated in symbiosis with the plant Azolla sp, for the development of a biofertilizer. Samples were collected in Cusubamba, Pichincha, and seven culture media with different nutritional contributions were tested. In the Azolla study, the initial and final weights are analyzed to measure growth, the time to evaluate the development, and the cultivation area, which determines the area available for the determination of the biomass. These variables together allow the performance and sustainability of Azolla to be assessed. The best treatment was T2 (Nitrofoska 1g), achieving 66.59 g of fresh weight, a growth rate of 3.83 g/d, and a doubling time of 5.96 days. Dumas' method showed that T2 concentrated about 5 % nitrogen. The biofertilizer complied with the characteristics and quality of the Phytosanitary and Zoosanitary Regulation and Control Agency (Agrocalidad-Ecuador), such as the absence of pathogenic microorganisms and the presence of macro and micronutrients such as nitrogen, which presented an average percentage of 1.54 %, in addition to moderately optimal physical parameters such as a pH of 4.68 and a density of 0.016 g/mL.

Resumen La seguridad en la producción agrícola es uno de los parámetros cruciales para las frutas y hortalizas, que se consigue a través de la agricultura sostenible. En este estudio se evaluó la cianobacteria Anabaena en simbiosis con la planta Azolla sp, para el desarrollo de un biofertilizante. Se recolectaron muestras en Cusubamba, Pichincha, y se probaron siete medios de cultivo con diferentes aportes nutricionales. En el estudio de Azolla se analiza el peso inicial y el peso final para medir el crecimiento, el tiempo para evaluar el desarrollo y el área de cultivo, que determina la superficie disponible para la determinación de biomasa. El conjunto de estas variables permite evaluar el rendimiento y la sostenibilidad de Azolla. El mejor tratamiento fue T2 (Nitrofoska 1g), alcanzando 66,59 g de peso fresco, una tasa de crecimiento de 3,83 g/d y un tiempo de duplicación de 5,96 días. El método Dumas mostró que el T2 concentraba aproximadamente un 5 % de nitrógeno. El biofertilizante cumplió con las características y normas de calidad de la Agencia de Regulación y Control Fitosanitario y Zoosanitario (Agrocalidad-Ecuador), como la ausencia de microorganismos patógenos y la presencia de macro y micronutrientes como el nitrógeno, que presentó un porcentaje promedio de 1,54 %, además de parámetros físicos moderadamente óptimos como un pH de 4,68 y una densidad de 0,016 g/mL.

Artificial Neural Networks in the Oil and Gas Industry: Bibliometric Analysis (2020-2024)

Abstract — In the oil and gas industry, applying prediction and estimation methodologies such as Artificial Neural Networks has represented a valuable tool in the whole petroleum system. The review's objective was to analyze, from a bibliometric perspective, the scientific production of the last five years on the use of Artificial Neural Networks in this industry. The Scopus database was used to filter the information by time, subject, type of documents, and origin. A search equation was used with the keywords artificial neural network and oil and gas industry. The information was processed using LibreOffice Clac, JASP, and VOSviewer software. A total of 267 documents were obtained, with 59.9 % original scientific articles, 56.0 % published in scientific journals, China as the country with the highest production, the main authors were from Saudi Arabia, 69.8 % of the research was in the Energy sub-area, 67.1 % of the research was affiliated to oil companies and the application areas were, in addition to the traditional exploration, drilling, production and reservoir, flow analysis, artificial lift, emissions, anomaly detection, automation, corrosion, and carbon dioxide detection. It is concluded that in the last five years, research on the use of ANNs in the oil and gas industry has deepened, especially in production prediction, reserves, and reservoir studies.

Resumen — En la industria del petróleo y gas la aplicación de metodologías de predicción y estimación como las Redes Neuronales Artificiales ha representado una herramienta valiosa en todo el sistema petrolero. El objetivo de la revisión fue analizar, desde la perspectiva bibliométrica, la producción científica de los últimos cinco años sobre el uso de las Redes Neuronales Artificiales en esta industria. Se utilizó la base de datos de Scopus, filtrando la información por tiempo, temática, tipo de documentos y origen. Se utilizó una ecuación de búsqueda con palabras clave artificial neural network y oil and gas industry. La información se procesó mediante los softwares LibreOffice Clac, JASP y VOSviewer. Se obtuvo un total de 267 documentos, de los cuales el 59,9 % correspondió a artículos científicos originales y el 56,0 % fueron publicados en revistas científicas. China se posicionó como el país con mayor producción, mientras que los principales autores procedieron de Arabia Saudita. El 69,8 % de las investigaciones se enfocaron en la subárea de Energía, y el 67,1 % estuvieron afiliadas a empresas petroleras. Las áreas de aplicación incluyeron, además de las tradicionales (exploración, perforación, producción y yacimientos), el análisis de flujo, levantamiento artificial, emisiones, detección de anomalías, automatización, corrosión y detección de dióxido de carbono. Se concluye que, en los últimos cinco años, se ha profundizado la investigación sobre el uso de las RNA (redes neuronales artificiales) en la industria del petróleo y gas, especialmente en temas como la predicción de producción, reservas y estudios de yacimientos.

Monitoring the removal of a mixture of emerging pharmaceutical contaminants assisted by a fixed TiO2 support in a photocatalytic process

Abstract This study evaluated the efficacy of removing estradiol, sulfamethoxazole, and paracetamol from water using titanium dioxide (TiO₂). A layer of TiO₂ was fixed onto ceramic tiles and exposed to a solution of the pharmaceuticals under 254 nm ultraviolet light. The TiO₂ exhibited a surface area of 2.78 m²/g with Methylene Blue, which favors the adsorption and subsequent degradation of the pharmaceuticals. After 60 minutes of exposure, the removal of estradiol was 69.43 %, paracetamol 50.84%, and sulfamethoxazole 24.80 %. Additionally, it was determined that the degradation kinetics of each drug varied, with some fitting first-order models (estradiol and paracetamol) and others fitting second-order models (sulfamethoxazole). The time in minutes required for the drug concentration to decrease to one-tenth of its original concentration was 107 for estradiol, 190 minutes for paracetamol, and 244 for sulfamethoxazole. Photocatalysis with TiO₂ immobilized on ceramics can be used to treat water contaminated with mixtures of pharmaceuticals without observing a restrictive effect between the drugs.

Resumen — Este estudio evaluó la eficacia de la remoción de estradiol, sulfametoxazol y paracetamol del agua utilizando dióxido de titanio (TiO₂). Para ello se fijó una capa de TiO₂ sobre baldosas cerámicas y se expuso a una solución de los fármacos bajo luz ultravioleta de 254 nm. El TiO2 presentó un área superficial de 2.78 m²/g con Azul de Metileno lo que favorece a la adsorción y posterior degradación de los fármacos. La foto remoción después de 60 minutos de exposición del estradiol fue del 69.43 %, del paracetamol 50.84 % y del sulfametaxazol 24.80 %. Además, se determinó que la cinética de degradación de cada fármaco variaba, ajustándose algunos a modelos de primer orden (estradiol y paracetamol) y otro a segundo orden (sulfametaxazol). El tiempo en minutos necesario para bajar al 10 % la concentración original de los fármacos fue de 107 para el estradiol, 190 minutos para el paracetamol y 244 para el sulfametaxazol. La fotocatálisis con TiO₂ inmobilizado en cerámicas puede ser utilizada para el tratamiento de aguas contaminadas con mezclas de fármacos sin que se observe un efecto restrictivo entre los fármacos.

Human resources - a critical success factor for quality and sustainability in the industry

Abstract Quality (QUA) in industry encompasses several critical success factors (CSF), including human resources (HR), and the production process is of paramount importance; consequently, quantifying their impact and contribution is essential for sustainability. This study presents a structural equation model (SEM) that relates managerial commitment (MAC) as an independent variable, operators (OPE), suppliers (SUP), and lean manufacturing tools (LMT) as mediating variables, and QUA as a sustainable response variable. The variables were interconnected through six hypotheses, each validated using data from 286 responses to a questionnaire administered to the Mexican maquiladora industry. The SEM was validated using the partial least squares (PLS) approach, and a sensitivity analysis was also performed. The findings indicate that MAC has direct and positive effects on OPE, LMT, and SUP, with the former exhibiting the strongest influence. Similarly, OPE, LMT, and SUP directly affect QUA for sustainability, with the latter demonstrating the most significant impact. The study concludes, statistically and empirically demonstrates that human factors (managers, SUP, and OPE) and production systems can ensure product QUA and economic sustainability, thereby reducing defects and customer returns. Management commitment; Operators; Suppliers; QUA; Sustainability.

Resumen La calidad (QUA) en la industria abarca varios factores críticos de éxito (CSF), incluidos los recursos humanos (RR. HH.), y el proceso de producción es de suma importancia; en consecuencia, cuantificar su impacto y contribución es esencial para la sostenibilidad. Este estudio presenta un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) que relaciona el compromiso directivo (MAC) como variable independiente, los operadores (OPE), los proveedores (SUP) y las herramientas de fabricación ajustada (LMT) como variables mediadoras, y la QUA como variable de respuesta sostenible. Las variables se interconectaron a través de seis hipótesis, cada una validada utilizando datos de 286 respuestas a un cuestionario administrado a la industria maquiladora mexicana. El SEM se validó utilizando el enfoque de mínimos cuadrados parciales (PLS), y también se realizó un análisis de sensibilidad. Los resultados indican que MAC tiene efectos directos y positivos en OPE, LMT y SUP, siendo el primero el que ejerce una mayor influencia. Del mismo modo, OPE, LMT y SUP afectan directamente a QUA en cuanto a sostenibilidad, siendo este último el que demuestra el impacto más significativo. El estudio concluye, demostrando estadística y empíricamente, que los factores humanos (directivos, SUP y OPE) y los sistemas de producción pueden garantizar la sostenibilidad económica y de QUA de los productos, reduciendo así los defectos y las devoluciones de los clientes.

Numerical Study Using CFD on Heat Sinks for Electronic Components

Abstract In the present study, a numerical investigation is carried out using ANSYS CFD to observe the heat transfer and heat dissipation, the method is by forced convection heat transfer, with a modern and innovative heat sink. In the study, a configuration of six vertical central fins of equal size and three small fins horizontally is observed. With the lower surface heated, this simulates the heat rejection of electronic devices such as video cards in CPUs. The Navier-Stokes equations for fluid dynamics and the Kappa-Epsilon turbulence model based on RNG (Renormalization) are established for this study. The temperature in the air surrounding the heat sink increases by 0.62 to 0.79 °C, for the base temperature of 80 °C and 100 °C, respectively. This means that at a higher air flow speed, 20 m/s, the air has the capacity to heat up more since its heat exchange is stronger, therefore, the heat sink reduces its temperature.

Resumen En el presente estudio, se lleva a cabo una investigación numérica mediante CFD de ANSYS para observar la transferencia de calor y la disipación de calor, el método es por transferencia de calor por convección forzada, con un disipador moderno e innovador. En este estudio se observa una configuración de seis aletas centrales verticales de igual medida y tres aletas pequeñas de forma horizontal. Con la superficie inferior calentada, con esto se simula el rechazo de calor de dispositivos electrónicos como tarjetas de video en CPU’s. Las ecuaciones de Navier-Stokes para la dinámica de fluidos y el modelo de turbulencia Kappa-Épsilon basado en RNG (Renormalización) se establecen para este estudio. La temperatura en el aire que mueve hasta el disipador de calor aumenta entre 0.62 y 0.79 °C, para la temperatura en la base de 80 °C y 100 °C, respectivamente, esto se traduce que a mayor velocidad de flujo de aire, 20 m/s, el aire tiene la capacidad de calentarse más ya que su intercambio de calor es más fuerte, por lo tanto, el disipador de calor reduce su temperatura.