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Advances in data science and maintenance management in renewable energy
(Universidad de Castilla-La Mancha, 2023) Segovia Ramírez, Isaac
The current energy crisis requires new forms of renewable energy generation to replace the conventional energy sources, greater reliability, improvements in efficiency and competitive costs. The advantages of renewable energy include cost effectiveness and environmental responsibility [1]. Renewable generation should be more than 80% of the total electricity generation by 2050, where solar photovoltaic and wind power will account for two-thirds of this growth. Wind farms and solar plants are affected by several external factors that reduce the performance in energy generation.
This thesis deals with the design and development of new condition monitoring system for early fault detection in photovoltaic solar farms and wind turbines to increase the reliability of maintenance management plans. It is demonstrated that aerial infrared monitoring is one of the most applied techniques for the inspection of photovoltaic panels. However, all these techniques are not currently optimized, and operators develop inspections with Unmanned Aerial Vehicles or drones without considering the conditions of the solar plants. This thesis proposes a new approach to optimize the flight of drones for photovoltaic inspection to maximize the use of batteries and to ensure accurate images for further analysis. The thermographic images are also analyzed by advanced analytics such as different statistical and Machine Learning techniques for the selection and quantification of regions of interest. This thesis also proposes acoustic monitoring embedded in an Unmanned Aerial Vehicles for the analysis of rotatory wind turbine components and blades. The acquired data is analyzed by different Machine Learning techniques and novel approaches for fault detection and diagnosis. This thesis also proposes the study of the signals and alarms provided by the Supervisory Control and Data Acquisition system with the main objective of false alarms detection. This analysis is performed with novel Machine Learning techniques and filtering processes in real case studies.
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Análisis de los rendimientos del capital humano en la hostelería española
(Universidad de Castilla-La Mancha, 2023) Sánchez del Cubo, Francisco
The interest in workers, their characteristics, and their performance in terms of productivity has been inexorably linked to economic analysis. However, since the mid- twentieth century, with the advent of the Human Capital Theory, the employee is understood as a subject aware of his role in the market, interested in investing in education and training to increase his employment benefits and income. Since the modelling of this theory, there have been numerous attempts to complement it by including variables representing individuals' innate and acquired characteristics, as well as phenomena such as educational mismatch.
These studies are of great importance in labour-intensive industries and, by extension, in the territories or countries dependent on them. Such is the case of the Spanish tourism industry, represented through the hospitality industry in this work. Consequently, understanding the different components that determine the final wage of employees in the Spanish hotel and catering industry, and analysing the returns they obtain for the human capital they contribute to their company, is crucial in studying the labour force of one of the country's flagship industries.
To this end, a multi-methodological approach to different related concepts is used. First, structural equation modelling (PLS-SEM) is used to try to identify the existing latent variables for wages in the hospitality industry (Chapters 3 and 4). Next, a multinomial logistic regression is run, which includes the phenomenon of educational mismatch in its dependent variable, showing those factors that affect the likelihood of a worker being undereducated or overeducated (Chapter 5). Third, binomial regressions are used to identify which variables increase the probability of receiving a wage below the national average both in accommodation and catering industries and the rest of the economy (Chapter 6). Finally, extended Mincerian and quantile regressions are modelled and run, with the same variables, together with a redesign of the sample, to try to determine the effect of each variable in different parts of the distribution (Chapter 7).
In summary, the obtained results show an overview of the returns that Spanish accommodation and catering workers get for their human capital input. Specifically, a decline in the relative importance of key variables in Human Capital Theory was identified – i.e., education, experience, and seniority, partly due to greater homogenisation of wages thanks to strong collective bargaining agreements in the industry. This phenomenon has also led to a narrowing of the wage gap in the lower strata of employees. On the contrary, it penalises, even more, those workers who are overeducated, which is a structural problem in the Spanish hospitality industry, mainly due to the poor correlation between education and skills mismatch, which causes education level to serve as a barrier to entry into the labour market but not as a predictor of performance. Moreover, while little wage differences were recorded in the lower strata, significant differences were found in the upper strata, confirming the continued existence of the glass ceiling in the Spanish hospitality industry.
Keywords: hospitality, human capital, labour market, returns, Spain
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Physical Activity Adherence Related to Body Composition and Physical Fitness in Spanish Older Adults: 8 Years-Longitudinal EXERNET-Study
(Frontiers, 2022-04-26) Jiménez Zazo, Fabio; Hernández Martínez, Antonio; Romero Blanco, Cristina; Cabanillas Cruz, Esther; Pérez Gómez, Jorge; Ara Royo, Ignacio; Casajús Mallén, José Antonio; Vicente Rodríguez, Germán; Gesteiro Alejos, Eva; González Gross, María Marcela; Aznar Laín, Susana
Introduction: The multiple benefits of physical activity (PA) compared to the current lack of adherence to this behavior in older people makes it necessary to identify the factors related to its long-term dropout, therefore, the aim of this study was: (i) to study the evolution of behavior change for PA through stages of change (SoC) after 8 years and, to identify the associated factors related to the worsening of SoC for PA.
Methods: A total of 714 Spanish older adults (>65 years) participated in the Longitudinal elderly EXERNET study 8 years follow-up. SoC for PA from Transtheoretical model of behavior change (TTM), body composition [BMI, fat mass, lean mass, waist circumference (WC), and hip circumference (HC)] and physical fitness (EXERNET battery fitness tests) were recorded. A multivariate binary logistic regression model was used to identify the potential predictive factors of worsening SoC for PA.
Results: Three hundred and sixty participants (50.4%) worsening their SoC for PA after 8 years. Predictors factors associated with worsening of SoC were: HC (OR = 1.022; 95% CI: 1.001, 1.044), Lower body strength (OR = 0.940; 95% CI: 0.887, 0.997) and aerobic endurance at the 6 min-walk test (OR = 0.997; 95% CI: 0.995, 0.999).
Conclusion: This study highlights that we need to identify adults with high HC, lower body strength and lower aerobic endurance to design a tailored PA program. Identifying the determinants of losing adherence to PA will help in the creation, design, and evaluation of exercise programs with the goal of reducing older adults’ drop-outs rates.
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Metodologías analíticas innovadoras para el estudio y control de nanopartículas de platino en el campo medioambiental
(Universidad de Castilla-La Mancha, 2023) Sánchez Cachero, Armando
El uso y producción de los nanomateriales ha sufrido un aumento extraordinario en las últimas décadas debido a sus propiedades fisicoquímicas únicas. Entre ellos cabe señalar un grupo notable, las nanopartículas metálicas, como las de platino, las cuáles pueden ser destinadas para multitud de aplicaciones dentro de distintos ámbitos industriales o biomédicos, formando parte de productos de uso cotidiano. Sin embargo, este uso tan extendido va a provocar su liberación al medio ambiente y el aumento de su presencia en el mismo. Hoy en día, el comportamiento ambiental de las nanopartículas de platino, así como las implicaciones ecotoxicológicas que tienen, es poco conocido. Por ello, el desarrollo de nuevas metodologías analíticas que permitan la correcta detección, caracterización y cuantificación de estos analitos en matrices de interés ambiental y toxicológico, así como las transformaciones que pueden sufrir en esos ambientes, va a ser crucial y de gran interés.
En este sentido, la presente Tesis Doctoral está encaminada hacia el desarrollo y aplicación de nuevas metodologías analíticas para la caracterización y cuantificación de nanopartículas de platino en matrices de interés biológico y medioambiental, principalmente usando técnicas basadas en la espectrometría de masas con plasma de acoplamiento inductivo.
El primer capítulo hace una revisión acerca del rol de la Nanociencia y Nanotecnología Analítica, haciendo hincapié en las nanopartículas metálicas. Se describen sus principales vías de entrada al medio ambiente, así como las posibles transformaciones que pueden sufrir en él. También se exponen las principales estrategias y técnicas analíticas empleadas para la preparación de la muestra, caracterización, detección y cuantificación de nanopartículas metálicas.
El segundo capítulo recoge el equipamiento y materiales empleados a lo largo del desarrollo de esta Tesis.
El tercer capítulo describe una optimización exhaustiva de un método para que permita la adecuada caracterización, detección y cuantificación de nanopartículas de platino basado en la espectrometría de masas con plasma de acoplamiento inductivo en modalidad single particle. En ella, se recoge un estudio de parámetros clave referentes a las condiciones de adquisición y tratamiento de los datos. La metodología desarrollada permitió la adecuada discriminación entre eventos de nanopartículas y señal de fondo en condiciones de solapamiento de ambas. De la misma manera, fue posible el correcto estudio de las nanopartículas de platino en matrices de interés medioambiental (aguas sintéticas) y biológico (medios de cultivo celular), así como de las transformaciones que sufren en ellas.
El cuarto capítulo describe el desarrollo de una estrategia de preparación de muestra para la caracterización y cuantificación de nanopartículas de platino en polvo de carretera mediante espectrometría de masas con plasma de acoplamiento inductivo en modalidad single particle. Se han optimizado los parámetros clave que afectan a los pasos críticos de la etapa de preparación de la muestra como son la extracción de las NPs desde la matriz sólida y el proceso de limpieza del extracto que es necesario. Para la extracción se estudiaron algunos factores, como el tipo de dispositivo ultrasonidos utilizado, la intensidad, o el tiempo de extracción, y para la limpieza la estrategia empleada. Este proceso ha sido realizado usando un material de referencia de polvo de carretera (BCR- 723) y muestras de polvo de carretera adicionadas con nanopartículas de platino de 30 nm. Bajo las condiciones optimizadas, se puede obtener tanto información completa acerca de la distribución de tamaño como de la concentración en número de partícula y/o masa en menos de 11 minutos. La metodología optimizada fue aplicada para caracterizar y cuantificar nanopartículas de platino en muestras de polvo de carretera reales.
Por último, en el quinto capítulo se recoge el desarrollo y aplicación de una nueva metodología analítica basada en fraccionamiento de campo de flujo asimétrico acoplado a espectrometría de masas con plasma de acoplamiento inductivo para el estudio del comportamiento ambiental de nanopartículas de platino de distintos tamaños en matrices acuosas. Primeramente, se describe el proceso de optimización del método analítico (centrándose en parámetros críticos de la separación por AF4 como la composición de la fase móvil o el ratio de flujo cruzado aplicado), así como la demostración de su aplicabilidad para caracterizar nanopartículas de platino en aguas sintéticas y naturales estudiando sus transformaciones a lo largo del tiempo. Esta metodología ha sido aplicada, junto con técnicas complementarias para obtener una información completa sobre el comportamiento ambiental de estas nanopartículas bajo el efecto de factores ambientalmente relevantes (fuerza iónica o presencia de materia orgánica, entre otros). Los resultados del estudio han demostrado el importante papel que juegan la fuerza iónica y la presencia de materia orgánica sobre la estabilidad y destino ambiental de las nanopartículas de platino.
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Desarrollo y optimización de procesos asistidos electroquímicamente para la producción dióxido de cloro
(Universidad de Castilla-La Mancha, 2023) Sales Monteiro, Mayra Kerolly
El dióxido de cloro es uno de los oxidantes más interesantes, porque combina una fuerte capacidad oxidante con una escasa formación de subproductos peligrosos como los orgánicos clorados durante su aplicación. Por este motivo, es muy utilizado en la desinfección de agua potable y, actualmente, se está evaluando su uso en la desinfección de superficies o edificios. Aunque suele producirse por la interacción química del clorito con hipoclorito / cloro o ácido clorhídrico, una alternativa interesante para su producción es la combinación en un medio fuertemente ácido de clorato y peróxido de hidrógeno. Se sabe que ambos compuestos se fabrican de manera eficiente utilizando tecnología electroquímica, lo que abre la posibilidad de un proceso electroquímico completo para la producción de este importante oxidante. Esta tesis resume los avances recientes en la producción electroquímica de las materias primas, así como en la producción electroquímica completa de dióxido de cloro, no solo prestando atención a la bibliografía científica, sino principalmente a las patentes recientes, tratando de ver en qué nivel de disponibilidad tecnológica está cada una de las tecnologías y cuáles son los elementos de la cadena de valor necesarios para una implementación completa de la tecnología.