Tesis presentada por Alejandro López, estudiante de la Facultad de Matemáticas e Ingeniería en el Colegio de Zea en 1899. A lo largo del documento, López estudia el trazado y la pertinencia de la construcción del ferrocarril de Antioquia. El texto está dividido en tres partes, en la primera habla de la topografía general de la región en la que se construye el ferrocarril, en la segunda hace referencia a los proyectos que se han desarrollado al respecto, entre ellos los distintos trazados, los descensos en la vía, los proyectos de túneles y cruces de vías férreas, así como los presupuestos destinados para la elaboración de las vías. Al final de la tesis aparecen varios cuadros sobre los sistemas ABT y Riggenbach de los ferrocarriles de cremallera, así como mapas que muestran la proyección de las vías por el Paso de la Quiebra.

Documento en el que se recopilan noticias, misivas y estudios sobre propiedad y explotación de petróleo en Colombia, así como las principales dificultades que existen relacionadas con los costos de exploración de terrenos y procesamiento del recurso.

Abstract: Complex networks emerge as a natural framework to describe real-life phenomena involving a group of entities and their interactions, i.e., a social net-work. Furthermore, other problems involve a collection of networks, such as multi-layer, temporal, or brain networks (connectomes). With the increasing availability of graph-shaped data and associated meta-data, i.e., node or edge attributes, machine learning (ML) techniques on networks have risen in popularity. However, there are still several challenging issues to be addressed concerning feature engineering, graph representation, visualization, and general graph mining applications. This thesis contributes to bridging the gap between ML and complex net-works. We investigate dynamics on networks such as discrete and continuous- time random walks, in two directions. First, we develop a multi-scale anomaly detection algorithm on attributed networks. We exploit the link between graph signal processing and the Markov stability framework used in community detection, for spotting anomalous nodes in multiple contexts of the network. Second, we introduce a generalization of assortativity on networks operating on scalar and categorical node attributes. These coefficients turn out to be useful descriptors to build network fingerprints, so that we can perform supervised graph classification, i.e., predicting the toxicity of molecules or classifying Reddit discussion threads. Besides, we develop an unsupervised approach to learn graph embeddings from a collection of networks. By learning a non-linear mapping from input graphs to a lower-dimensional feature space, we obtain useful graphs representations used in graph visualization, clustering, and classification, e.g., predicting people’s gender based on their structural connectome. Finally, we propose a principled approach to identify stable biomarkers for schizophrenia diagnosis in the human connectome. From an ML perspective, the problem is stated as an embedded feature selection scheme for graph classification. By doing so, we identify the affected-core in schizophrenia, highlighting increasing performance when structural and functional neural features are combined. Resumen: Las redes complejas emergen como marco general en la descripción de problemas reales que incluyen entidades y sus interacciones, ex., redes sociales. Además, otros problemas incluyen colecciones de redes tales como redes multi nivel, redes temporales o redes del cerebro. Con el incremento de la disponibilidad de datos en forma de grafos y metadatos asociados, ex., atributos en nodos o ejes, técnicas de aprendizaje automático en redes han incrementado en popularidad. Sin embargo, múltiples desafíos siguen aún sin ser resueltos, relacionados con representación de grafos, ingeniería de características en grafos, visualización y aplicaciones generales de minería de datos sobre grafos. Esta tesis doctoral contribuye a cerrar la brecha entre dos campos del conocimiento emergentes: aprendizaje automático y ciencia de redes. En esta tesis se investigan sistemas dinámicos sobre redes en la extracción de características estructurales en redes y se introduce una generalización de asortatividad en redes. Dicha asortatividad permite definir descriptores de grafos útiles en la construcción de huellas digitales de redes utilizadas en problemas de aprendizaje supervisado en clasificación de grafos, ex., predicción de toxicidad en moléculas o clasificación de redes sociales Reddit. Además, esta tesis propone un nuevo método no supervisado para crear embeedings de grafos. Gracias a la estimación de una función no lineal, se puede mapear grafos enteros en espacios euclideanos, preservando la similaridad entre grafos de origen. Finalmente, se propone un algoritmo para el diagnóstico de esquizofrenia en el cerebro humano usando connectomes, destacando las regiones del cerebro afectadas por la enfermedad mostrando resultados de alta confiabilidad utilizando distintas representaciones neuronales.

Abstract: Infrastructure plays an essential role in the economy and has a positive impact on social stability. In this regard, bridges are a fundamental component of infrastructure; however, most of the bridges currently under operation were constructed a long time ago and have even passed their useful life. Certainly, Flaig & Lark (2000) noted that most of the current bridges in the UK were built between 1,950 and 1,970. Furthermore, Steve Kroft (2014) indicated that almost 70,000 bridges (one out of every nine bridges) in America are structurally deficient. Consequently, it is necessary to develop fast and efficient inspection techniques that meet current requirements, and that could potentially replace the highly- subjective visual observation methods. This research presents a critical comparison among different Machine-Learning algorithms that are currently used in image classification problems and applied them into the automated recognition of cracks in reinforced concrete images so that they can be used as an alternative for the existing inspection methods. Moreover, ensembles with different combinations of the evaluated models were tested as an incentive to improve the performance of individual models. In total, four algorithms that based their operation in mathematical formulations and 10 different architectures of Convolutional Neural Networks were included. The results showed that the Random Forest classifier outperformed the other mathematical classifiers and performed similarly to the best of the neural networks. In addition, it was found that the ensembled models achieved little or no improvement concerning the best of the classifiers included in the stack. Resumen: La infraestructura desempeña un papel esencial en la economía de los países y tiene un efecto positivo en la estabilidad social de las personas. A este respecto, los puentes son un componente fundamental de la infraestructura; sin embargo, la mayoría de los puentes actualmente en funcionamiento se construyeron hace mucho tiempo e incluso han pasado su vida útil. Ciertamente, Flaig y Lark (2000) observaron que la mayoría de los puentes actuales del Reino Unido se construyeron entre 1.950 y 1.970. Además, Steve Kroft (2014) indicó que casi 70.000 puentes (uno de cada nueve puentes) en USA son estructuralmente deficientes. Por consiguiente, es necesario desarrollar técnicas de inspección rápidas y eficientes que cumplan los requisitos actuales y que puedan sustituir a los métodos de inspección visual altamente subjetivos. Esta investigación presenta una comparación crítica entre los diferentes algoritmos de aprendizaje a máquina que se utilizan actualmente en los problemas de clasificación de imágenes y los aplica al reconocimiento automatizado de grietas en las imágenes de concreto reforzado para que puedan utilizarse como alternativa a los métodos de inspección existentes. Además, se ensayaron conjuntos con diferentes combinaciones de los algoritmos de aprendizaje evaluados como incentivo para mejorar el rendimiento de los modelos individuales. En total, se incluyeron cuatro algoritmos que basaban su funcionamiento en formulaciones matemáticas y 10 arquitecturas diferentes de Redes Neuronales Convolucionales. Los resultados mostraron que el clasificador Random Forest superó a los otros clasificadores matemáticos y tuvo un rendimiento similar a la mejor de las redes neuronales. Además, se encontró que los modelos ensamblados lograron poca o ninguna mejora en lo que respecta al mejor de los clasificadores incluidos en el conjunto.

Resumo Neste trabalho, é apresentado um modelo de programação estocástica (MPE) para resolver o problema de planejamento da expansão da rede de transmissão multiestágio (PERTM). O MPE proposto considera fontes de energia renovável intermitente (FERIs) e a alocação de sistemas de armazenamento de energia (SAEs). A natureza estocástica da demanda e das FERIs é modelada através de períodos representativos (PRs). Os PRs são períodos caraterís-ticos construídos a partir de séries temporais que permitem representar o comportamento do sistema elétrico de potência (SEP). Variações de curto prazo da demanda e das FERIs, a cor-relação horária entre essas variáveis aleatórias, e a sua caracterização de acordo com a regi-ão do SEP a que pertencem são incluídas nos PRs, fornecendo um aceitável esforço compu-tacional para resolver o problema de PERTM. Com base nos PRs, o MPE proposto é formu-lado como um modelo equivalente determinístico de programação linear inteira mista (PLIM) para um conjunto de cenários. O modelo de PLIM incorpora perdas de potência ativa e contingências N-1. Investimento em construção de linhas de transmissão (LTs) e novos SAEs são otimizados. Um método eficiente para reduzir o espaço de busca combinatório e lidar com a dimensionalidade do problema de PERTM foi desenvolvido. Os sistemas de tes-te: Garver de 6 barras e IEEE de 24 barras; e o sistema de transmissão norte-colombiano foram usados para validar o modelo proposto. Os resultados mostram que a otimização si-multânea de LTs e SAEs fornece melhores e mais baratos planos de expansão do que as abordagens tradicionais. A eficácia dos SAEs para deslocar blocos de energia elétrica ao longo dos PRs, adiar investimentos e aliviar o congestionamento da rede é evidenciada. Resumen: En este trabajo se presenta un modelo de programación estocástica (MPE) para resolver el problema de planeamiento multietapa de la expansión de la red de transmisión (PERTM). El MPE propuesto considera las fuentes de energía renovables intermitentes (FERIs) y la instalación de sistemas de almacenamiento de energía (SAEs). La naturaleza estocástica de la demanda y las FERIs se modela a través de períodos representativos (PRs). Los PRs son periodos característicos construidos a partir de series de tiempo que permiten representar el comportamiento del sistema eléctrico de potencia (SEP). Las variaciones de corto plazo en la demanda y las FERIs, la correlación horaria entre estas variables aleatorias y su caracterización según la región del SEP a la que pertenecen se incluyen en los PRs, proporcionando un esfuerzo computacional aceptable para resolver el problema PERTM. Sobre la base de los PRs, el MPE propuesto se formula como un modelo equivalente determinístico de programación lineal entera mixta (PLIM) para un conjunto de escenarios. El modelo PLIM incorpora pérdidas de potencia activa y contingencias N-1. Se optimizan las inversiones en la construcción de líneas de transmisión (LT) y nuevos SAEs. Se desarrolló un método eficiente para reducir el espacio de búsqueda combinatoria y mejorar la eficiencia del modelo. Los sistemas de prueba: Garver de 6 barras y IEEE de 24 barras; y el sistema de transmisión del norte de Colombia fueros usados para validar el modelo propuesto. Los resultados muestran que la optimización simultánea de LTs y SAEs proporciona planes de expansión mejores y más económicos que los enfoques tradicionales. Se evidencia la efectividad de los SAEs en desplazar bloques de energía en el tiempo, posponer inversiones y aliviar la congestión de la red.

Within the last decade circuit quantum electrodynamics (circuit QED) [1] has proven to be an excellent platform to study the coherent interaction between an artificial atom and a light field. Here an artificial atom, or more precisely an effective two level system, is realized using superconducting circuitry while the cavity is realized as a microwave resonator. Recently, an effective two level system realized using a semiconductor double quantum dot (DQD) has been coupled to a microwave resonator. In this hybrid system, interactions between the dipole moment of (single) electrons in a DQD and the electromagnetic field in a microwave resonator have been observed (2,3). Using the same architecture, we initially discuss experiments performed with a resonator sample in order to investigate design parameters influencing its quality factor. With the aim of enabling high bandwidth correlation measurements, we then present the design and implementation of parallel digital filters in a digital signal processing platform. We finally report on experiments to use the microwave resonator as a tool to explore fundamental processes occurring in a DQD driven out-of-equilibrium. In particular, we perform exploratory attempts to probe the microwave radiation emitted from a voltage-biased DQD by means of first and second order correlation function measurements. Resumen: En la última década, la electrodinámica cuántica de circuitos (circuit QED) [1] ha demostrado ser una excelente plataforma para estudiar la interacción coherente entre un átomo artificial y un campo de luz. El esquema consiste en un átomo artificial, o más precisamente un sistema efectivo de dos niveles, implementado usando circuitos superconductors, mientras que la cavidad se implementa como un resonador de microondas. Recientemente, se ha acoplado un sistema de dos niveles, implementado utilizando un punto cuántico doble de semiconductores (DQD), a un resonador de microondas. En este sistema híbrido, se han observado interacciones entre el momento dipolar de electrones (individuales) en un DQD y el campo electromagnético en un resonador de microondas [2,3]. Utilizando la misma arquitectura, inicialmente discutimos experimentos realizados con un resonador para investigar los parámetros de diseño que influyen en su factor de calidad. Con el objetivo de permitir mediciones de correlación de alto ancho de banda, presentamos el diseño e implementación de filtros digitales paralelos en una plataforma de procesamiento digital de señales. Finalmente, presentamos experimentos para utilizar el resonador de microondas como herramienta para explorar los procesos fundamentales que ocurren en un DQD operado fuera de equilibrio. En particular, realizamos intentos exploratorios para sondear la radiación de microondas emitida por un DQD (polarizado con una diferencia de voltage) por medio de mediciones de la función de correlación de primer y segundo orden.

Abstract: Electric vehicles (EVs) have gained great popularity in recent years in the United States. The reduction in the cost of EVs and the environmental regulations that seek to reduce the polluting gases generated by conventional petrol/diesel cars drive up the demand for electric vehicles. The traditional idea is to consider EVs as energy consumers, however Vehicle-to-Grid (V2G) is a technology that allows the batteries of parked EVs to operate as energy sources. V2G technology allows to store energy in EVs and then release it when this energy is needed. The implementation of V2G technologies can provide benefits to utility companies but also presents a series of challenges that must be analyzed and evaluated. V2G technology has a great potential to help Austin Energy use the energy stored in the EVs. This research focuses on the status of charging systems for EVs in Austin, the basic aspects of V2G technology, the standards related to V2G, and aims to provide specific and valuable applications of V2G technology for Austin Energy.

Abstract: The dispersion of pollutants from urban sources needs to be investigated and the mechanisms which have an influence on the dispersion need to be totally understood. UAV-based systems offer great potential for mobile exploration of air pollutants in the lower atmosphere due to the high maneuverability of multi-rotor UAVs. The aim of this study was to develop a UAV platform capable of performing high-resolution three-dimensional profiling of pollutants such as particulate matter (PM), ultrafine particles (UFP), black carbon (BC), as well as meteorological parameters including temperature, relative humidity, pressure, wind speed, and wind direction. This study included a smoke test to examine the propeller-caused airflows. The results showed that the sensor air inlets and wind sensor should be located at least 90 cm above the propeller level. In addition, a field test was conducted to evaluate the stability of the UAV platform and the in-flight performance of the sensors. During the three flights carried out, the UAV platform was stable, and the data collected with the sensors were consistent. Finally, a three-day measurement campaign was conducted to examine the short-term three-dimensional variation of the traffic-related pollutant concentrations near the federal road B14. The vertical profiles showed that concentrations were higher on the ground due to the proximity to the source and that high wind speeds help the fast dispersion of the pollutants. The horizontal profiles showed that the pollutant concentrations were higher at the roadside and decreased with increasing distance from the road. In conclusion, this UAV platform represents a low-cost, practical, and reliable method to study the three-dimensional distribution of pollutants near the source. Resumen: La dispersión de contaminates originado por fuentes urbanas necesita ser investigado y los mecanismos que tienen influencia en la dispersión deben ser totalmente comprendidos. Los sistemas basados en VANT ofrecen gran potencial en la exploración de contaminantes del aire en la parte inferior de la atmósfera debido a la alta manejabilidad de los VANT multirotor. El objetivo de este estudio fue el desarrollo de una plataforma, usando un VANT, capaz de realizar perfiles tridimensionales de alta resolución de contaminantes como material particulado, particulas ultrafinas, carbón negro, así como parámetros meteorológicos incluyendo temperatura, humedad relativa, presión, velocidad y dirección del viento. Este estudio incluyó una prueba de humo para examinar los flujos de aire provocados por las hélices del VANT. Los resultados mostraron que las entradas de aire de los sensores y el sensor de viento deben ubicarse al menos 90 cm por encima del nivel de la hélice. Además, se realizó una prueba de campo para evaluar la estabilidad del VANT equipado y el desempeño de los sensores en vuelo. Durante los tres vuelos realizados, VANT se mantuvo estable y los datos recolectados con los sensores fueron consistentes. Finalmente, se llevaron a cabo mediciones durante tres días para examinar la variación tridimensional a corto plazo de las concentraciones de contaminantes relacionados con el tráfico cerca de la carretera federal B14 en Stuttgart. Los perfiles verticales mostraron que las concentraciones eran mayores en el suelo debido a la proximidad a la fuente y que las altas velocidades del viento ayudan a la rápida dispersión de los contaminantes. Los perfiles horizontales mostraron que las concentraciones de contaminantes eran más altas al costado de la carretera y disminuían al aumentar la distancia desde la carretera. En conclusión, este VANT equipado representa un método de bajo costo, práctico y confiable para estudiar la distribución tridimensional de contaminantes cerca de la fuente.

Abstract: This project revises the 3D conceptual model for the Hvíthólar sub-area in the South Zone of Krafla Geothermal Field. Hvíthólar is one of 6 sub-areas in south Krafla, located at the intersection of the south boundary of Krafla caldera, striking E-W, and the NNE-SSW oriented fissure swarms of the North Volcanic Zone. The model developed in this study extends along Vestursvæði, Þríhvrningar, Hvíthólar and Sandabotnaskarð sub-areas with a combined area of around 30 km2. Hvíthólar is the only southern sub-area connected to Krafla power station and has exhibited a considerable production decline over the period of 1990 – 2013. According to a lumped simulation, the Hvíthólar reservoir follows a two tank open system with a volume of 6.00004 km3. The Hvíthólar enthalpy is approximately 1200 kJ/kg; chemically it presents a low concentration of Cl−, and high CO2. To date, most studies support the hypothesis that Hvíthólar characteristics and behaviour are due to the lack of a heat recharge and that the sub-area is in a phase of waning or even becoming extinct. An improved understanding of heat source location and permeability variations will provide the basis of future utilisation decisions. This study presents two alternative conceptual models for Hvíthólar in addition the existing one, as a means to test the current conceptual model in order to determine the potential to extend the life of the asset. An update of the geological model was carried out based on data from shallow and deep wells along the southern part of Krafla geothermal field. This update combined with existing data from surface exploration was used to generate three conceptual models in Leapfrog Geothermal. The models focus on the location of heat source, and the permeability variation at the intersection between caldera boundary and fissure swarm. Each of the models are validated with TOUGH2 simulations. Resumen: Este proyecto revisa el modelo conceptual 3D para la subárea Hvíthólar en la Zona Sur del Campo Geotérmico Krafla. Hvíthólar es una de las 6 subáreas en el sur de Krafla, ubicada en la intersección del límite sur de la caldera de Krafla, con rumbo E-O, y los enjambres de fisuras orientados NNE-SSO de la Zona Volcánica Norte. El modelo desarrollado en este estudio se extiende a lo largo de las subáreas Vestursvæði, Þríhvrningar, Hvíthólar y Sandabotnaskarð con un área combinada de alrededor de 30 km2. Hvíthólar es la única subárea sur conectada a la central de energía de Krafla y ha mostrado una disminución considerable de la producción durante el período 1990 - 2013. Según una simulación de lumped, el reservorio de Hvíthólar sigue un sistema abierto de dos tanques con un volumen de 6.00004 km3. La entalpía de Hvíthólar es de aproximadamente 1200 kJ / kg; químicamente presenta una baja concentración de Cl−, y alta concentración de CO2. Hasta la fecha, la mayoría de los estudios apoyan la hipótesis de que las características y el comportamiento de Hvíthólar se deben a la falta de una recarga de calor y que la subárea se encuentra en una fase de menguante o incluso de extinción. Un mejor entendimiento de la ubicación de la fuente de calor y las variaciones de permeabilidad en el campo proporcionarán la base de futuras decisiones de utilización. Este estudio presenta dos modelos conceptuales alternativos para Hvíthólar además del existente, como un medio para probar el modelo conceptual actual con el fin de determinar el potencial para extender la vida útil del activo. Una actualización del modelo geológico basado en datos de pozos poco profundos y profundos a lo largo de la parte sur del campo geotérmico Krafla fue realizada. Esta actualización, combinada con los datos existentes de la exploración de la superficie, se utilizó para generar tres modelos conceptuales en3D utilizando Leapfrog Geothermal. Los modelos se centran en la ubicación de la fuente de calor y la variación de la permeabilidad en la intersección entre el límite de la caldera y el enjambre de fisuras. Cada uno de los modelos está validado con simulaciones TOUGH2.

Abstract: Stochastic time series methods for load forecasting are the traditional methods used by electric power companies [1] because they can model seasonal and stochastic behavior of the load [2]. A load time series has patterns that repeat at different time scales such as daily, weekly or yearly. These patterns indicate that load can be predicted and the shortest seasonality component has the highest effect on the forecast. There might be conditions in which load is in different time resolutions, has a different amount of missing data or is under special events such as COVID-19 pandemic. Load forecasting methods should be able to perform well under these circumstances. On the other hand, neural networks are a wide research topic, they can learn [3] and have low forecasting errors [4]. In this work we explain the main characteristics of load demand in time, load forecasting and we compare stochas-tic time series methods with neural networks for load forecasting in terms of the error with respect to the real load. Resumen: Los métodos de series de tiempo estocásticos para pronósticos de carga son los métodos tradicionales usados por compañías de energía eléctrica [1] porque pueden modelar el comportamiento estocástico y estacional de la carga [2]. Una serie de tiempo de carga tiene patrones que se repiten en diferentes escalas de tiempo como diaria, semanal o anual. Estos patrones indican que la carga puede ser predicha y que el componente de estacionalidad más corto tiene el efecto más grande en el pronóstico. Pude que haya condiciones en las cuales la carga este en diferentes resoluciones de tiempo, tenga una diferente cantidad de datos faltantes o este bajo eventos especiales como la pandemia COVID-19. Los métodos de pronóstico de carga deberían ser capaces de llevarse a cabo bien bajo estas circunstancias. Por otra parte, las redes neuronales son un tema de investigación amplio, ellas pueden aprender [3] y tienen errores de pronóstico bajos [4]. En este trabajo explicamos las principales características de la demanda de carga en el tiempo, pronósticos de carga y comparamos métodos de serie de tiempo estocásticos con redes neuronales para pronósticos de carga en términos del error con respecto a la carga real. [1] H. Wang, B.-S. Li, X.-Y. Han, D.-L. Wang and H. Jin, "Study of Neural Networks for Electric Power Load Forecasting," Third International Symposium on Neural Networks - Advances in Neural Networks - ISNN 2006, Proceedings, Part II, pp. 1277-1283, 2006. [2] K. Berk, Modeling and Forecasting Electricity Demand, Siegen: Springer Spektrum, 2015. [3] H. Alfares and N. Mohammad, "Electric load forecasting: Literature survey and classification of methods," International Journal of Systems Science - IJSySc. 33, vol. 33, no. 1, pp. 23-34, 2002. [4] M. Singh and R. Maini, "Various Electricity Load Forecasting Techniques with Pros and Cons," International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE), vol. 8, pp. 220-229, 2020.