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description Publicationkeyboard_double_arrow_right Article 2023Publisher:Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería Geológica, Minera, Metalúrgica y Geográfica Authors: Faustino Luis, Hugo Simon; Guerrero Gutierrez, Dalma; Limache Meza, Cristhian Smith; Payano Mantari, Kenyi Bryan; +1 AuthorsFaustino Luis, Hugo Simon; Guerrero Gutierrez, Dalma; Limache Meza, Cristhian Smith; Payano Mantari, Kenyi Bryan; Torres Guerra, Jesús Alberto;La preocupación por disminuir los gases de efecto invernadero nos impulsa a migrar al uso de energía limpia. Por ello, es necesario una gran inversión en la modalidad de economía verde; ya que la economía marrón no incluye un desarrollo sostenible (Campos, 2010). Cuando hablamos de economía en el Perú, es importante mencionar a la minería y sus beneficios, no solo económicos, sino también ambientales. El objetivo del artículo es indagar y resaltar la importancia de la minería como impulsor de la economía verde, desde el punto de vista de sus minerales. Un claro ejemplo son los minerales críticos como el litio, cobalto, níquel, plata y wolframio, cruciales en la fabricación de nuevas tecnologías limpias. Así también minerales que, de manera indirecta son necesarios en la infraestructura, como el cobre, hierro, aluminio, acero; estos se caracterizan por su durabilidad y en casos como el cobre, ser 100% reciclables. Es así como el Perú es uno de los países con mejor prospección en minería (Cooke, 2021), ya sea en el campo de minerales críticos con el potencial de sus depósitos y con los minerales de infraestructura, que son los que actualmente mantiene la economía del país. Concern about reducing greenhouse gases drives us to migrate to the use of clean energy. Therefore, a large investment in the green economy modality is necessary, since the brown economy does not include sustainable development (Campos, 2010). When we talk about the economy in Peru, it is important to mention mining and its benefits, not only economic, but also environmental. The article aims to investigate and highlight the importance of mining as a driver of the green economy, this from the point of view of its minerals. A clear example of this are critical minerals such as lithium, cobalt, nickel, silver, and tungsten, crucial in the manufacture of new clean technologies. So also, minerals, which, indirectly, are necessary in the infrastructure, such as copper, iron, aluminum, steel; These are characterized by their durability and, in cases such as copper, being 100% recyclable. This is how Peru is one of the countries with the best prospecting in mining (Cooke, 2021), either in the field of critical minerals with the potential of its deposits and with infrastructure minerals, which are currently maintained by the economy. from the country.
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Repositorio de la Un... arrow_drop_down Repositorio de la Universidad de CórdobaBachelor thesis . 2021Data sources: Repositorio de la Universidad de Córdobaadd ClaimPlease grant OpenAIRE to access and update your ORCID works.This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.
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more_vert Repositorio de la Un... arrow_drop_down Repositorio de la Universidad de CórdobaBachelor thesis . 2021Data sources: Repositorio de la Universidad de Córdobaadd ClaimPlease grant OpenAIRE to access and update your ORCID works.This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.
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El sector ganadero es una fuente importante de gases de efecto invernadero (GEI) a nivel mundial, contribuyendo en un 14,5% a las emisiones de GEI globales. Debido al aumento de la población y a una mejora en su nivel de vida, existe una creciente demanda de productos de origen animal en el mundo, de manera que el sector va a tener que contribuir de una manera importante a la mitigación de las emisiones. Específicamente, el bovino de carne es el sector con mayores contribuciones a los GEI, siendo el metano el principal gas emitido, no solamente contribuyendo al calentamiento global, sino también a una pérdida de energía con un efecto negativo en la producción del sistema. Argentina es un productor de carne bovina de importancia mundial: es el sexto productor y el noveno exportador más importante del mundo. Más del 70% del vacuno de carne se produce en el país, fundamentalmente en sistemas de pastoreo extensivo. Alrededor de un 8% de la producción tiene lugar en la región central de Argentina, bajo clima semiárido, donde los sistemas de cría basados en pastos nativos constituyen un importante sector económico. Esta tesis se ha realizado a partir del análisis de explotaciones representativas de los sistemas extensivos de vacuno de carne basados en pastos naturales del sur del Departamento Capital, Provincia de San Luis, típicos de la región central semiárida de Argentina. El objetivo ha sido valorar las emisiones de GEI de las explotaciones basándonos en datos reales, e identificar las relaciones entre las emisiones de GEI y las prácticas de manejo existentes en la región, que favorezcan la reducción de las emisiones. Los objetivos específicos del trabajo fueron: (i) caracterizar las explotaciones ganaderas del área de estudio en función de los aspectos estructurales, productivos y técnicos de la región, (ii) estimar y analizar las emisiones de metano y óxido nitroso de las explotaciones encuestadas, expresándolas utilizando diversas unidades funcionales, entre otras: kgCO2eq/kg de peso vivo vendido y kgCO2eq/ha, (iii) identificar los efectos de los distintos componentes de gestión y el manejo de la explotación sobre las emisiones de GEI, y (iv) identificar y analizar alternativas tecnológicas disponibles y estratégicas para reducir las emisiones en los sistemas estudiados. La tesis se estructura en torno a los siguientes aspectos: 1. Contexto: el sitio de estudio. El medio físico, vegetación y pastos, características de la ganadería bovina (censos, indicadores productivos, manejo, gestión. 2. Tipificación de los sistemas ganaderos bovinos en el área de estudio. Selección de las explotaciones a analizar y su caracterización. Encuestas a los productores, datos socioeconómicos, tamaño, uso de la tierra, infraestructuras de las explotaciones, sistemas de pastoreo y de manejo del ganado, sistema reproductivo, productividad del sistema, actitudes frente al cambio. Selección de indicadores. Tratamiento de los datos mediante Análisis de Componentes Principales, Análisis Cluster y análisis post-hoc. 3. Estimación de emisiones de GEI en las explotaciones estudiadas. Con información obtenida mediante encuestas a los productores, estimaciones de emisiones de metano por fermentación entérica y óxido nitroso por suelos gestionados basadas en el protocolo de “Tier 2” del Panel Intergubernamental para el Cambio Climático (IPCC, 2006). Análisis de las emisiones de las explotaciones utilizando diversas unidades funcionales: emisiones por animal, por superficie (ha), por ternero, por equivalente vaca, por peso vivo animal, por kilogramo de producto vendido. Comparación de emisiones entre los distintos tipos de productores obtenidos. 4. Efectos del manejo de la explotación sobre las emisiones de GEI. Análisis de las relaciones entre las características de las explotaciones y sus prácticas de manejo y gestión, y la intensidad de las emisiones desde dos perspectivas: emisiones por unidad de producto vendido y emisiones por unidad de superficie. Modelos Lineales Generalizados. 5. Estrategias de mitigación: Análisis de tecnologías disponibles y factibles de aplicar en la región. Selección de casos de estudio diferenciados. Aplicación modelizada de propuestas tecnológicas de mitigación de las emisiones de GEI. Comparación de emisiones en el escenario mejorado mediante propuestas tecnológicas respecto al escenario actual. Los resultados de esta investigación indican que son sistemas ganaderos bovinos de tipo extensivo basados fundamentalmente en pastos nativos típicos de zonas semiáridas, aprovechados exclusivamente en pastoreo. Las dimensiones de las explotaciones son muy variables, tanto en cuanto al tamaño del rebaño como en cuanto a la superficie de pastos. La mayor parte de las explotaciones se dedica a la cría del ganado (cow-calf systems), siendo el producto principal el ternero destetado, y una pequeña parte se dedica a la recría (backgrounding systems) o bien a la cría+recría. El manejo de las explotaciones es también muy variable: mientras que en algunas apenas se aplican técnicas de manejo del ganado (sistemas de pastoreo, controles sanitarios, manejo reproductivo, gestión de los pastos, etc.) en otras se aplican diversos sistemas de gestión con diferentes grados de adopción. En cuanto a la estimación de las emisiones los resultados fueron muy diversos y con amplios rangos de variación de los valores obtenidos, resultantes de la elevada heterogeneidad de los sistemas de producción en el área de estudio. Esta investigación demuestra que el nivel de emisiones está condicionado por la gestión y el manejo de la explotación. Las variables que influyeron sobre la intensidad de las emisiones por unidad de producto fueron diferentes de las que tuvieron efectos sobre las emisiones por unidad de superficie, con la excepción de la productividad de la tierra, que estuvo correlacionada con ambas intensidades aunque en sentido opuesto. Las explotaciones con bajo nivel técnico en las prácticas de manejo (cuidados y control del ganado deficientes, pastoreo y manejo reproductivo de tipo continuo) presentaron niveles bajos de producción (tanto por animal como por hectárea) y altos niveles de emisión de GEI por unidad de producto. En cambio, otras explotaciones con mejor nivel tecnológico mejoran de manera importante sus prácticas de manejo (buen cuidado y control del ganado, pastoreo rotativo y manejo reproductivo estacional) al tiempo que incrementan en promedio la recría, implicando mejoras de producción por animal y por superficie, y obtienen unas emisiones intermedias, tanto por unidad de producto como por unidad de superficie. Estos resultados sugieren que las explotaciones que aplican unas buenas prácticas de manejo en sus sistemas tienen mejores producciones y menor nivel de emisiones por unidad de producto que las explotaciones con menor nivel de implementación de buenas prácticas de manejo. Cuando la productividad de la tierra se logra mediante esta estrategia (buena productividad animal), las emisiones por hectárea se pueden mantener en niveles intermedios. Sin embargo, si esta productividad/ha se maximiza mediante el uso de cargas ganaderas altas, las emisiones por hectárea aumentan. Los resultados obtenidos sobre las alternativas tecnológicas para reducir las emisiones estuvieron relacionadas fundamentalmente con el manejo del sistema en general, al manejo del animal y la alimentación, logrando resultados alentadores por lo que es posible reducir considerablemente la intensidad de las emisiones por unidad de producto mediante la adopción de prácticas y tecnologías de manejo realistas, “blandas” o relativamente fáciles de incorporar, al tiempo que las emisiones por unidad de superficie se mantienen constantes. Además, mediante la implementación de esas prácticas, se pueden obtener mejoras en la producción del sistema. Por tanto, las propuestas tecnológicas planteadas permitieron representar un sistema ganadero extensivo de regiones semiáridas en condiciones adecuadas para su producción. Ahora bien, cada situación particular puede requerir soluciones “personalizadas” o adaptadas. Las tecnologías sugeridas en este estudio pueden ser útiles para la región, ya que se trata de prácticas realistas de manejo fáciles de adoptar, de relativo bajo coste e insumos. Además de tener un considerable potencial para la mitigación de los GEI a escala global, pueden conllevar aumentos de la producción del sistema. Asimismo, algunas de las prácticas pueden ser extensibles a sistemas semiáridos similares. Las estrategias de reducción de emisiones pueden ser “a priori” técnicamente factibles y fáciles de aplicar. No obstante, pueden existir dificultades de diversa índole para su adopción por los productores y requerir inversiones en educación, formación y demostración. Superar las barreras que dificultan la adopción por los ganaderos es un importante reto a la hora de implementar nuevas tecnologías de manejo del sistema. Para identificar vías de aumento de la sostenibilidad y de la eficiencia de los sistemas bovinos pastorales del semiárido argentino, los estudios futuros deberían tener un enfoque integral y holístico, en el que el pilar ecológico de la sostenibilidad se evalúe incluyendo todos los impactos negativos y el suministro de servicios ecosistémicos por parte de esos agroecosistemas, como la preservación de la biodiversidad y el secuestro de carbono. Por otra parte se sugiere abordar el trabajo de manera intra e interinstitucional para el logro de mejores resultados. Finalmente, se plantea la elaboración de documentación accesible y comprensible sobre la temática para la población en general como una manera de difundir los resultados que se obtienen a nivel científico. Livestock production is an important source of greenhouse gas (GHG) emissions worldwide. The livestock sector contributes 14.5% of global GHG emissions. Since human population is expected to increase, together with improvement of standard of living, there is an increasing demand for livestock products. The livestock sector will have to be a major contributor in the mitigation of GHG emissions. Within the sector, beef production contributes to the majority of emissions. Methane is the main GHG emitted by those systems, which implies not only a contribution to the global warming, but also a loss of energy with negative consequences on system production. Argentina is a major world beef producer: is the sixth largest beef producer in the world and the ninth largest beef exporter. In Argentina, >70% of the beef is produced in pasture-based grazing systems, mostly in extensive conditions. Eight percent of beef production is in the semi-arid Central Region, where cow-calf livestock systems fed on rangelands are an important economic sector in the region. Rangelands are the world’s most common land type, provide the livelihoods for many vulnerable communities and provide relevant ecosystem services. They are experiencing high degradation and losses in biodiversity, especially in arid and semi -arid grasslands. Many studies have assessed mitigation strategies for reducing emissions intensity in terms of GHG emissions in several ruminant livestock far have been reviewed extensively. Most GHG studies, however, have been based on model systems that are based on average production parameters or on typical systems identified in consultation with specialists; however, estimates based on actual livestock systems are limited and, therefore, assessments of practical mitigation options on real farms are needed. The GHG emissions of a product can be expressed as kg of CO2e per kg of product, or it can be expressed as kg of CO2e per unit of area (ha) of the production system, depending on the standpoint of view (of the consumer vs. the producer), product perspective vs. an IPCC inventory target, importance of global vs. local environmental issues assessed, and policy context. Some studies have shown that the use of different functional units (FU, kg of product vs. land area) can produce contradictory results in assessing GHG emissions, illustrating the potential conflict or trade-off between carbon efficiencies per unit of product and per unit of land. Nevertheless, several studies suggest that the two targets, mitigation of the emissions per unit of product and per unit of land area, can be reconciled. Our study assessed real commercial operations that were representative of the extensive beef systems that are based on natural rangelands in the south of Departamento Capital, San Luis Province, which are typical of the semi -arid Central Region of Argentina. The objective was to assess the beef farms emissions based on real farm data, rather than on modeled or experimental data, and to identify the relationships between GHG emissions and current farm management practices and characteristics, in order to determine realistic and relatively easy-to-adopt farming practices that will favor low GHG emissions. Specifically, we (i) characterized the livestock farms in terms of structure, production and technical applications, (ii) estimated on-farm livestock emissions intensity based on several functional units, including: product-based (kg CO2e per total live weight (LW) sold) and area-based (kg CO2e per total land area used), (iii) identified the effects of farm attributes and management practices on GEI emissions, and (iv) identified and analyzed available technologies that would reduce GHG emissions in the farms of the area of study. A survey of representative farms recorded detailed information on farm management and characteristics. The survey collected detailed information about the size and structure of the farm, livestock management, infrastructures, productivity, as well as some socio-economic characteristics of the farmer. Assessments of GHG emissions were based on the Intergovernmental Panel on Climate Change Tier 2 protocols (IPCC, 2006). In order to identify homogeneous groups of farms that differed in emissions and characteristics, eleven descriptive variables were selected from among all types of factors studied and subjected to Principal Component Analysis (PCA). We subjected the main factors of the PCA to a hierarchical Cluster Analysis (CA). To validate the results of the CA and the groups obtained, we used the Kruskal-Wallis test. To identify which groups differ for each variable, we used Dunn-Bonferroni post-hoc test. The relationships between farm management and characteristics and emission intensity were investigated using Generalized Linear Models (GLM). Emissions per product sold were low on farms that had improved livestock care management, had rotational grazing, received technical advice, and had high animal and land productivities. Emissions per hectare of farmland were low on farms that had low stocking rates, low number of grazing paddocks, little or no land dedicated to improved pastures and annual forage crops, and low land productivity. The results suggest that the implementation of realistic, relatively easy-to-adopt farming management practices has considerable potential for mitigating GHG emissions. The mitigation of GHG emissions per unit of product should be based on the improvement of livestock care and reproductive management, rather than on land intensification through the maximization of stocking rates and land productivity, which might increase GHG emissions per unit of land area and lead to potential losses of rangeland ecosystem services provisioning. Given that GHG emissions per product and per hectare of farmland differ in their implications for the assessment of environmental impacts of food production (e.g., global vs. local scales), both measures should be taken into account and reconciled as much as possible. To identify ways to increase the sustainability and efficiency of the management of beef livestock systems in the Argentinean semi-arid rangelands, future studies should use an integrated, holistic approach in which all negative environmental impacts and the provisioning of ecosystem services, e.g., diversity preservation and carbon sequestration, should be assessed. Fil: Nieto, Maria Isabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Catamarca; Argentina Tesis para obtener el grado de Doctora, de la Universidad de Zaragoza, en mayo de 2018 EEA Catamarca
LAReferencia - Red F... arrow_drop_down LAReferencia - Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas LatinoamericanasDoctoral thesis . 2022License: CC BY NC SAadd ClaimPlease grant OpenAIRE to access and update your ORCID works.This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Doctoral thesis 2012 SpainPublisher:Universidad de Cantabria Authors: Albo Sánchez, Jonathan;La Captura y Almacenamiento de dióxido de Carbono (CAC), es una tecnología orientada a mitigar el impacto de los gases de efecto invernadero producidos en la quema de combustibles fósiles en procesos industriales y de generación de energía, donde la captura de dióxido de carbono (CO2) supone el cuello de botella del proceso, y por tanto donde deben centrarse los esfuerzos. En este contexto, el objetivo de este trabajo es la intensificación del proceso de absorción de CO2 convencional en dos etapas: i) Sustitución del equipamiento convencional (e.g. torres de absorción) por sistemas de membranas para una absorción no dispersiva que elimine el arrastre de gotas y, ii) Sustitución del absorbente de referencia (monoetanolamina, MEA) por líquidos iónicos, con presión de vapor despreciable, que permite eliminar las pérdidas de disolvente por volatilización. En la presente Tesis Doctoral se desarrolla un proceso con cero emisiones de disolvente mediante la integración de equipos de membranas y líquidos iónicos, como estrategia para la intensificación del proceso de captura de CO2 de post-combustión. Carbon dioxide Capture and Storage (CCS), is a technology aimed at mitigating greenhouse gas impacts from fossil fuels combustion in industrial and energy-related processes where, carbon dioxide (CO2) capture is the bottleneck step where the efforts have to be applied. In this context, the aim of this work is to intensify the absorption process by two steps: i) Substitution of conventional equipment (e.g. scrubbers) for non-dispersive absoprtion membrane systems to avoid drops dragging and, ii) Substitution of the reference absorption solvent (monoethanolamine, MEA) for ionic liquids, with negligible vapour pressure, to avoid solvent losses due to volatilization of the solvent into gas stream. Thereby, in this PhD Thesis a zero solvent emission process trough the integration of membrane systems and ionic liquids is developed as a process intensification strategy for the recovery of CO2 from post-combustion streams.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Bachelor thesis 2020 ColombiaPublisher:Universidad Santo Tomás Authors: Riaño Pachón, Angie Natalia;handle: 11634/28157
La intención de este proyecto es crear una marca llamada Ecológicamente, encargada de la fabricación y comercialización de productos propios. Dichos productos se caracterizan por ser amigables con el medio ambiente y por su principio Cero Basura, con esto se ofrece a las personas alternativas de consumo sustentable para contrarrestar los niveles de contaminación actual. Facilitará la adquisición de productos para uso diario por medio de plataformas digitales para desarrollar a su vez campañas de concientización a través de redes sociales virtuales. Además de cumplir con los parámetros del informe final de grado, también se implementará Ecológicamente como proyecto real capaz de competir en el mercado colombiano. The intention of this project is to create a brand called Ecologically, in charge of manufacturing and marketing its own products. These products are characterized by being friendly to the environment and by their Zero Waste principle, with this they offer people sustainable consumption alternatives to counter current pollution levels. It will facilitate the acquisition of products for daily use through digital platforms to develop awareness campaigns through virtual social networks. In addition to complying with the parameters of the final grade report, it will also be implemented Ecologically as a real project capable of competing in the Colombian market. http://unidadinvestigacion.usta.edu.co Comunicador Social Pregrado
Repositorio Instituc... arrow_drop_down Repositorio Institucional Universidad Santo TomásBachelor thesis . 2020Data sources: Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásadd ClaimPlease grant OpenAIRE to access and update your ORCID works.This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.
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more_vert Repositorio Instituc... arrow_drop_down Repositorio Institucional Universidad Santo TomásBachelor thesis . 2020Data sources: Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásadd ClaimPlease grant OpenAIRE to access and update your ORCID works.This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Article 2020Publisher:UPB Authors: Amin Isaac, Idi; Biechl, Helmuth; González, Jorge Wilson;handle: 20.500.11912/7177
En el presente artículo, se realiza una descripción general de los aspectos relacionados con el inicio, desarrollo, situación actual y perspectivas de la energía eólica en Alemania. Se trabajan tópicos como el marco regulatorio, la descripción del potencial eólico y algunas problemáticas técnicas y operativas experimentadas por algunos operadores de red del sistema Alemán. Finalmente, se plantean, guardando las proporciones, algunas comparaciones con el caso colombiano y los respectivos análisis para el proceso de implantación masiva de la energía eólica en Colombia. A general description of the aspects related to the beginning, development, current state and future of wind power in Germany is presented. Some topics like green energy policies, energy potential and some technical and operative problems are showed. Finally, many useful ideas extracted from German experience are presented, in order to provide guidelines for the future development of WE in the Colombian power system. Medellín 12 p.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Article 2020 BelgiumAuthors: Moreno Figueredo, Conrado; Medrano Hernandez, Jose Augusto; Arzola Ruiz, Jose; Janssens, Arnold;handle: 1854/LU-8716037
This work arises from the need to reduce costs by concept of electricity and fuel consumption in Las Terrazas complex, Cuba. A visit to the place was made and the highest and closest places were identified. An evaluation of them was made, selecting El Salon hill as the study place. With satellite data and international databases, the average wind speed was determinate (5.7 m/s at 50 m), which favors the wind machines installation. These characteristics have been adopted to reduce costs for the complex by electricity consumption for water pumping. It has proposed to install a wind turbine with horizontal axis. The proposed mathematical model allows selecting the more feasible wind turbine options. From a database composed by 17 models of wind turbines, five wind turbines were selected as the most economically feasible. Additionally, the mathematical model was able to determine the optimal dimensions of the selected equipment. According to the mathematical model, the most suitable wind turbine is the Nordex N27/150 (option 1), based on an economic point of view and because is in agreement with the requirements of the case studied.
Ghent University Aca... arrow_drop_down Ghent University Academic BibliographyArticle . 2020Data sources: Ghent University Academic Bibliographyadd ClaimPlease grant OpenAIRE to access and update your ORCID works.This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Thesis 2022Publisher:Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB Authors: Hernández Bueno, Nelson Javier;handle: 20.500.12749/16165
Resumen .................................................................................................................... 15 Abstract ...................................................................................................................... 16 Introducción ............................................................................................................... 17 1. Objetivos ............................................................................................................ 19 1.2 Objetivo general .................................................................................................... 19 1.2 Objetivos específicos ........................................................................................... 19 1.3 Planteamiento del problema ................................................................................ 20 2. Marco conceptual ............................................................................................ 22 3. Marco referencial ............................................................................................. 25 3.1 Estado del arte ...................................................................................................... 25 3.2 Marco normativo ................................................................................................... 30 4. Metodología ..................................................................................................... 32 4.1. Primera Fase: Diagnóstico sobre el estado del consumo energético en los sectores de consumo en Colombia. ................................................................ 32 4.1.1. Revisión bibliográfica en fuentes primarias, secundarias y terciarias de información ............................................................................................................... 32 4.1.2. Caracterización de las fuentes de información consultadas ........................... 32 4.1.3. Análisis de la información recuperada ............................................................ 32 4.2. Segunda Fase: Análisis de influencia de las variables que describen el comportamiento del consumo energético en los sectores de consumo en Colombia. ........................................................................................................... 32 4.2.1. Estudio del mercado minero – energético colombiano .................................. 32 4.2.2. Análisis del comportamiento histórico de la demanda y producción ............... 33 4.2.3. Identificación de variables de impacto ............................................................ 33 4.2.4. Análisis fundamental ....................................................................................... 33 4.2.5. Base de datos ................................................................................................ 33 4.2.6. Análisis del impacto de variables económicas al consumo energético de los sectores de consumo de Colombia ........................................................................... 33 4.2.7. Análisis de correlación .................................................................................... 33 4.2.8. Análisis estadístico y adecuación de los datos ............................................... 34 4.2.8.1 Afectación de variables ............................................................................. 34 4.3. Tercera Fase: Diseño e implementación de un modelo econométrico para prospectiva estratégica en la formulación de escenarios futuribles del comportamiento del consumo energético en los sectores de consumo en Colombia ............................................................................................................ 35 4.3.1. Combinatorias ................................................................................................. 35 4.3.2. Análisis econométrico ..................................................................................... 35 4.3.3. El procedimiento de las combinatorias y el análisis de regresión múltiple ...... 37 4.3.4. Análisis de significancia: ................................................................................. 37 Diseño de una matriz de impactos cruzados: ........................................................... 39 4.3.6. Clasificación de variables ............................................................................... 39 4.3.7. identificación de las variables claves .............................................................. 40 4.3.8. Generación del modelo: .................................................................................. 41 4.4. Cuarta Fase: Evaluación de los resultados obtenidos luego de implementado el modelo de prospectiva estratégica en la serie de tiempo retrospectiva del consumo energético en los sectores de consumo en Colombia. ................. 41 4.4.1. Análisis del juego de actores a través del método MACTOR ......................... 41 4.4.2. Definición del espacio morfológico ................................................................ 41 4.4.3. Análisis de los escenarios posibles ............................................................... 41 4.4.4. Contraste entre el comportamiento retrospectivo y prospectivo .................... 41 4.4.5. Cálculo de factor de éxito y margen de error. Se determina la diferencia entre el consumo de la energía proyectada en retrospectiva y el consumo de la energía real y se divide por el consumo de la energía real para hallar el indicador mencionado. ............................................................................... 41 5. Desarrollo del proyecto ........................................................................................ 42 5.1 Primera Fase: Diagnóstico sobre el estado del consumo energético en los sectores de consumo en Colombia. ................................................................ 42 5.1.1. Revisión bibliográfica en fuentes primarias..................................................... 42 5.1.2. Caracterización de las fuentes de información consultadas, revisando para ello antigüedad, veracidad y apropiación del tema. ........................................................ 42 5.1.3. Análisis de la información recuperada: ........................................................... 42 5.2 Segunda Fase: Análisis de influencia de las variables que describen el comportamiento del consumo energético en los sectores de consumo en Colombia. ........................................................................................................... 43 5.2.1 Estudio del mercado minero ........................................................................ 43 5.2.2 Análisis del comportamiento histórico de la demanda y producción de cada uno de los energéticos pertenecientes a los sectores mencionados desde el año 1975 hasta el año 2020 ..................................................................................................... 43 5.2.3 Conversión de unidades .............................................................................. 43 5.2.4 Identificación de variables de impacto a partir de la revisión bibliográfica realizada y de la matriz de impacto de factores en el consumo energético de los sectores de consumo de Colombia. .......................................................................... 44 5.2.5 Análisis fundamental ................................................................................... 45 5.2.5.1 Producto interno bruto, PIB ....................................................................... 45 5.2.5.2 Índice de precio al productor, IPP .............................................................. 46 5.2.5.3 Índice de precio al consumidor, IPC .......................................................... 47 5.2.5.4 West Texas Intermediate, WTI .................................................................. 49 5.2.5.5 Inversión extranjera directa en Colombia, IED .......................................... 50 5.2.5.6 Balanza comercial: importaciones y exportaciones ................................... 51 5.2.6 Base de datos .............................................................................................. 52 5.2.7 Análisis del impacto de variables económicas ............................................. 53 5.2.7.1 Análisis estadístico descriptivo ............................................................. 53 5.2.8 Análisis de correlación ................................................................................. 55 5.2.8.1 Sector Transporte ...................................................................................... 56 5.2.8.2 Sector Industrial ......................................................................................... 57 5.2.8.3 Sector Residencial ..................................................................................... 58 5.2.8.4 Sector Comercial ....................................................................................... 59 5.2.8.5 Sector Agricultura ...................................................................................... 61 5.2.8.6 Sector Minería ........................................................................................... 62 5.2.8.7 Sector Construcción .................................................................................. 63 5.2.9 Análisis estadístico y adecuación de los datos. ............................................... 64 5.3 Tercera Fase: Diseño e implementación de un modelo econométrico para prospectiva estratégica en la formulación de escenarios futuribles del comportamiento del consumo energético en los sectores de consumo en Colombia. ........................................................................................................... 66 5.3.1 Combinatorias: ................................................................................................. 66 5.3.2 Compilación de resultados del análisis econométrico: .................................... 66 5.3.3 Análisis de significancia: .................................................................................. 67 5.3.3.1 Sector transporte ....................................................................................... 67 5.3.3.2 Sector Agricultura ...................................................................................... 69 5.3.3.3 Sector Comercial ....................................................................................... 72 5.3.3.4 Sector Construcción .................................................................................. 74 5.3.3.5 Sector Industrial ......................................................................................... 77 5.3.3.6 Sector Minería ........................................................................................... 79 5.3.3.7 Sector Residencial ..................................................................................... 82 5.2.9 Diseño de una matriz de impactos cruzados de variables independientes identificadas y demanda de los sectores de consumo .............................................. 85 5.2.10 Clasificación de variables ............................................................................. 85 5.2.10.1 Sector transporte ..................................................................................... 85 5.2.10.2 Sector Agricultura .................................................................................... 86 5.2.10.3 Sector Comercial ..................................................................................... 86 5.2.10.4 Sector Construcción ................................................................................ 87 5.2.10.5 Sector Industrial ....................................................................................... 88 5.2.10.6 Sector Minería ......................................................................................... 89 5.2.10.7 Sector Residencial ................................................................................... 90 5.2.11 Identificación de las variables claves ............................................................. 91 5.2.12 Generación del modelo .................................................................................. 92 5.4 Cuarta Fase: Evaluación de los resultados obtenidos luego de implementado el modelo de prospectiva estratégica en la serie de tiempo retrospectiva del consumo energético en los sectores de consumo en Colombia. ................. 93 5.4.1 Sector transporte ............................................................................................. 93 5.4.2 Sector agricultura ............................................................................................. 94 5.4.3 Sector comercial .............................................................................................. 95 5.4.4 Sector construcción ......................................................................................... 96 5.4.5 Sector industrial ............................................................................................... 96 5.4.6 Sector minería ................................................................................................. 97 5.4.7 Sector residencial ............................................................................................ 98 5.4.1. Análisis del juego de actores a través del método MACTOR ...................... 99 5.4.2. Definición del espacio morfológico ............................................................ 100 5.4.2.1 Hipótesis Tendencial ............................................................................... 101 5.4.2.2 Hipótesis conservadora ........................................................................... 102 5.4.2.3 Hipótesis alternativa ................................................................................ 102 5.4.5. Cálculo de factor de éxito y margen de error. ............................................ 107 6. Análisis de resultados .................................................................................. 108 6.1 Sector Transporte ............................................................................................... 110 6.2 Sector Industrial .................................................................................................. 110 6.3 Sector Comercial ................................................................................................. 110 6.4 Sector Construcción ....................................................................................... 111 6.5 Sector Residencial .......................................................................................... 111 6.6 Sector Agricultura ............................................................................................... 111 6.6 Sector Minería ................................................................................................. 112 Escenario de la demanda energética en Colombia a 2050 .................................. 112 6.7 Sector transporte ............................................................................................ 114 6.8 Sector agricultura ........................................................................................... 115 6.9 Sector comercial ............................................................................................. 115 6.10 Sector industrial ................................................................................................ 116 6.11Sector minería .................................................................................................... 116 6.12 Sector residencial ............................................................................................. 117 7. Conclusiones ................................................................................................. 118 8. Recomendaciones ......................................................................................... 122 9. Referencias .................................................................................................... 123 El presente trabajo presenta el desarrollo de un modelo de prospectiva para la formulación de escenarios del consumo energético de los diferentes sectores de consumo en Colombia, teniendo en cuenta el factor económico del país. El estudio se basa en el análisis de regresión múltiple, junto con la toma de decisiones con criterios múltiples para establecer una metodología integrada y conocer el comportamiento futuro de la demanda de energía por parte de los sectores de consumo final. Se tomó como estudio el sector transporte, comercial, industrial, residencial, agricultura, minería y construcción. Los resultados mostraron que, bajo la metodología del juego de actores y acorde al modelo de prospectiva estratégica obtenido, se estructuraron tres escenarios futuribles del comportamiento del consumo energético de los sectores de consumo en Colombia: (i) Escenario 1. Continuismo Energético; (ii) Escenario 2. Colombia Fósil-Dependiente y; (iii) Escenario 3. Dinámica energética, en los cuales se tuvo como principal supuesto el nivel de la producción futura de hidrocarburos en el país y su efecto en el comportamiento de las variables macroeconómicas seleccionadas y acorde a la metodología de prospectiva se realizó la proyección en el corto plazo (2022-2025), mediano plazo (2026-2035) y largo plazo (2036-2050). This thesis presents the development of a prospective work model for the formulation of energy consumption scenarios of the different consumption sectors in Colombia, taking into account the economic factor of the country. The study is based on multiple regression analysis, together with multi-criteria decision making to establish an integrated methodology and to know the future behavior of energy demand by the final consumption sectors. The transport, commercial, industrial, residential, agriculture, mining and construction sectors were taken as a study. The results show that under the methodology of the game of actors and according to the obtained strategic prospective model, three future scenarios of the behavior of energy consumption of the consumption sectors in Colombia were structured: (i) Scenario 1. Energy Continuity; (ii) Scenario 2. Fossil-Dependent Colombia and; (iii) Scenario 3. Energy dynamics, in which the main assumption was the level of future hydrocarbon production in the country and its effect on the behavior of the selected macroeconomic variables and, according to the prospective methodology, the projection was made in the short term (2022-2025), medium term (2026-2035) and long term (2036-2050). Modalidad Presencial Maestría
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El presente trabajo de grado pretende explicar el desarrollo de un aplicativo de software, el cual se encarga de realizar el diseño de un sistema auto generador de energía solar fotovoltaica a pequeña escala para las ciudades de Tunja y Villavicencio, así mismo se determinará el costo del sistema y el tiempo de retorno de inversión. Para eso fue necesario obtener la información climatológica de cada ciudad como, la radiación solar promedio mensual, horas promedio al día de sol, número de días sin sol al mes y latitud y altitud, de igual forma la formula tarifaria del costo unitario del kilo vatio por hora, el precio unitario de cada elemento que componente auto generador, lo cual en conjunto permite obtener el diseño adecuado del sistema. Entre los parámetros que se desea obtener está el total de energía consumida por el usuario tanto al mes como al día, el número de paneles solares que necesita el sistema, la potencia necesaria del inversor, el valor aproximado del proyecto y el tiempo en que recuperará la inversión inicial. Para eso se tendrá un proceso de interacción entre el usuario y la interfaz en donde se deberán seguir los diferentes pasos que se muestran en el manual de usuario, para un diseño óptimo. Dicho proceso se llevará a cabo ingresando paso a paso la información que solicita la aplicación al usuario, como es el nombre, la ciudad en donde desea diseñar el sistema (Tunja o Villavicencio), el estrato socioeconómico al que pertenece y los electrodomésticos que tiene en dicha residencia. Posteriormente se calculan los parámetros ya nombrados de diseño del sistema donde el usuario podrá guardar dicha información para su uso. A su vez el usuario encontrará en la interfaz información más detallada sobre los sistemas fotovoltaicos conectados a la red (ON GRID) y cada uno de los elementos de dicho sistema (panel solar, inversor ON GRID, medidor bidireccional, entre otros). The present degree work aims to explain the development of a software application, which is responsable for designing a small-scale solar photovoltaic system for the cities of Tunja and Villavicencio, as well as determining the cost of the system and the investment return time. For that, it was necessary to obtain the climatologically information of each city, such as the average monthly solar radiation, average hours per day of sun, number of days without sun per month and latitude and altitude, in the same way the tariff formula of the unit cost of the kilo watt per hour, the unit Price of each element that self-generating component, which together allows to obtain the appropriate design of the system. Among the parameters you want to obtain is the total energy consumed by the user both monthly and daily, the number of solar panels needed by the system, the necessary power of the investor, the approximate value of the Project and the time it will recover the initial investment. For that, there will be a process of interaction between the user and the interface where the different steps shown in the user manual should be followed, for an optimal design. Said process will be carried Out by entering step by step the information requested by the application to the user, such as the name, the city where he wishes to design the system, the socioeconomic stratum to which he belongs and the electrical appliances he has in said residence. Subsequently, the already mentioned parameters of the system design are calculated, where the user can sabe said information for its use. In turn, the user will find in the interface more detailed information about the photovoltaic systems connected to the network and each of the elements of said syste (solar panel, invertir, bidirectional meter) Ingeniero Electronico Pregrado
Repositorio Instituc... arrow_drop_down Repositorio Institucional Universidad Santo TomásBachelor thesis . 2019License: CC 0Data sources: Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásadd ClaimPlease grant OpenAIRE to access and update your ORCID works.This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.
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