Desarrollo de un sistema basado en análisis por imagen para la obtención de la carga de carbono negro en filtros procedentes de cocinas mejoradas

Muñico Muñoz, Marta (2016). Desarrollo de un sistema basado en análisis por imagen para la obtención de la carga de carbono negro en filtros procedentes de cocinas mejoradas. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Desarrollo de un sistema basado en análisis por imagen para la obtención de la carga de carbono negro en filtros procedentes de cocinas mejoradas
Author/s:
  • Muñico Muñoz, Marta
Contributor/s:
  • Narros Sierra, Adolfo
  • Sota Sández, Candela de la
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Date: July 2016
Subjects:
Freetext Keywords: Cocinas mejoradas, carbono negro, filtro, análisis por imagen, visión artificial, fotografía, densidad de rojo.
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Ingeniería Química Industrial y del Medio Ambiente
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Actualmente, casi la mitad de la población mundial continúa dependiendo del uso de combustibles sólidos (principalmente madera, estiércol, residuos agrícolas, carbón vegetal y mineral) para suplir sus necesidades energéticas. Esto provoca graves consecuencias ambientales y en la salud humana, intensificándose por el uso de cocinas poco eficientes. Las principales consecuencias ambientales son las emisiones anuales de sustancias de efecto invernadero, la deforestación, la desertificación y la pérdida de biodiversidad por el consumo ineficaz de recursos. En relación a los efectos perjudiciales relacionados con el ser humano, existen varios de naturaleza muy distinta. En primer lugar, destacan las repercusiones en la salud, tales como graves enfermedades respiratorias, que pueden conllevar una muerte prematura. También es importante tener en cuenta el aumento de la pobreza, causado principalmente por el uso poco eficiente de los combustibles, el incremento de desigualdad de género y otros efectos sociales, como el acceso reducido a la educación debido al tiempo pasado por las niñas y los niños recogiendo combustible para cocinar Para responder a este problema surgieron las cocinas que buscan mejorar la eficiencia durante la combustión. Actualmente, solo un tercio de las personas que dependen de combustibles sólidos utilizan estas cocinas mejoradas, por lo que es un campo con un gran potencial. La principal ventaja de mejorar la combustión es la reducción de la emisión de Productos de Combustión Incompleta (PCI). Este proyecto se ha centrado en el desarrollo de un método de medida de uno de ellos, el Carbono Negro (CN), apoyándose para ello en estudios previos realizados por la Universidad Politécnica de Madrid sobre este tema. El Carbono Negro o black carbon, comúnmente conocido como hollín, es un contaminante climático de vida corta, con un tiempo de vida en la atmósfera de días a semanas, que frecuentemente es transportado por el viento a grandes distancias y que forma neblinas de color marrón que pueden extenderse de 3 a 5 km verticalmente. El CN se caracteriza por tener graves efectos adversos. Los dos más importantes son su contribución al calentamiento global y ser el causante de 1.8 millones de muertes al año. Por ello se han llevado a cabo numerosas medidas para intentar reducir sus emisiones, entre las que se encuentra la implementación de cocinas mejoradas. Los principales métodos para medir el CN se clasifican en dos tipos: ópticos y térmicos. Los primeros se fundamentan en la atenuación de la luz transmitida a través de un filtro recogido durante la combustión, en el que se retiene el material particulado emitido por la cocina. Los segundos, en cambio, se basan en la estabilidad térmica y química del CN. Estos últimos son más avanzados, pero son más costosos y destructivos, ya que es necesario calentar el filtro hasta que se evaporen los componentes. A raíz de esta necesidad surgió la idea de desarrollar un método que permitiera realizar mediciones de CN de forma sencilla y económica. Para ello se han aplicado técnicas de visión artificial a fotografías realizadas a los filtros, basándose en que la reflectancia de un filtro expuesto a un determinado espectro de luz está relacionada directamente con la carga de CN.

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Item ID: 43160
DC Identifier: http://oa.upm.es/43160/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:43160
Deposited by: Biblioteca ETSI Industriales
Deposited on: 26 Sep 2016 12:47
Last Modified: 26 Sep 2016 12:47
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