Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas

Métodos de aprendizaje automático de mínima calibración para interfaces cerebro-computadora basadas en imaginería motora

Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT

Métodos de aprendizaje automático de mínima calibración para interfaces cerebro-computadora basadas en imaginería motora Galván, Catalina María El deterioro de la función motora del miembro superior tras accidentes cerebrovasculares u otras condiciones neurológicas impacta significativamente en la calidad de vida. En este contexto, las interfaces cerebro-computadora basadas en imaginería motora (MI-BCIs) son una herramienta prometedora para la asistencia y rehabilitación, al permitir transformar la actividad cerebral en comandos de control sin utilizar las vías neuromusculares. Sin embargo, su aplicación se ve limitada por la compleja decodificación de señales de electroencefalografía (EEG) y, especialmente, por su alta variabilidad inter e intra-sujeto, lo que requiere extensas sesiones de calibración. En esta tesis se desarrollaron métodos de aprendizaje automático orientados a reducir estos tiempos y mejorar la robustez de la decodificación. En primer lugar, se propuso PySimMIBCI, un método para generar datos sintéticos de EEG con características fisiológicamente plausibles e información sujeto-específica para tareas de imaginería motora. Este enfoque permite incorporar factores de variabilidad como la fatiga o distintas capacidades de modulación, y fue utilizado para aumentación de datos, logrando mejoras significativas en el desempeño. En segundo lugar, se abordó la transferencia de aprendizaje entre sujetos y bases de datos mediante XS-BOT, un método de adaptación de dominio basado en transporte óptimo hacia atrás. Este enfoque alinea las características de nuevos usuarios con distribuciones previamente aprendidas, permitiendo alcanzar altos niveles de precisión con pocos datos de calibración y un número reducido de electrodos. En conjunto, estos aportes contribuyen al desarrollo de MI-BCIs más robustas, de mínima calibración y centradas en la persona usuaria.; Upper-limb motor impairment following stroke or other neurological conditions significantly impacts quality of life. In this context, motor imagery-based brain–computer interfaces (MI-BCIs) are a promising tool for assistance and rehabilitation, as they enable the transformation of brain activity into control commands without relying on neuromuscular pathways. However, their practical application is limited by the complexity of electroencephalography (EEG) signal decoding and, in particular, by high inter- and intra-subject variability, which requires extensive calibration sessions. In this thesis, machine learning methods were developed to reduce calibration time and improve decoding robustness. First, PySimMIBCI was proposed, a method for generating synthetic EEG data with physiologically plausible characteristics and subject-specific information for motor imagery tasks. This approach allows incorporating variability factors such as fatigue or differences in modulation capability, and was used for data augmentation, leading to significant improvements in decoding performance. Second, transfer learning across subjects and datasets was addressed through XS-BOT, a domain adaptation method based on backward optimal transport. This approach aligns the feature distribution of new users with previously learned distributions, enabling high accuracy with a minimal amount of calibration data and a reduced number of electrodes. Overall, these contributions support the development of robust, minimal-calibration MI-BCIs centered on the end user, aligned with the needs of motor rehabilitation. Fil: Peterson, Victoria. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.

Análisis de la estructura de correlación espacial de la conductividad hidráulica en un acuífero en un área urbana de llanura

Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT

Análisis de la estructura de correlación espacial de la conductividad hidráulica en un acuífero en un área urbana de llanura Zucarelli, Agostina María Esta tesis doctoral se centra en la caracterización espacial de la conductividad hidráulica y su influencia en la modelación numérica del flujo subterráneo de un sistema hidrogeológico en un área urbana. El área de estudio corresponde al acuífero que subyace a la ciudad de Santa Fe, provincia de Santa Fe, Argentina, emplazada en una llanura sedimentaria que presenta singularidades propias de los sistemas fluviales que la rodean. La investigación se focaliza en las arenas de la Fm. Ituzaingó consideradas como el principal acuífero en explotación de la zona. El perfil hidroestratigráfica del área de estudio está compuesto por tres unidades principales: la Fm. Paraná, considerada como el hidroapoyo para la presente Tesis; la Fm. Ituzaingó, integrada por arenas y arenas gravosas con marcada heterogeneidad sedimentaria; y los sedimentos pampeanos, de granulometría más fina, que incluyen arenas finas, limos y arcillas de origen eólico. La conductividad hidráulica de las arenas de la Fm. Ituzaingó fue estimada a partir de la interpretación de datos provenientes de ensayos de bombeo, slug tests y análisis granulométricos. Para representar su estructura de correlación espacial se aplicaron técnicas geoestadísticas, utilizando el método de kriging para obtener los valores regionalizados de este parámetro. Se desarrolló un modelo conceptual y se implementó un modelo numérico de flujo subterráneo que incorporó dicha estructura de correlación espacial. La calibración del modelo permitió evaluar el impacto de la heterogeneidad en la precisión de la simulación, en comparación con una condición de homogeneidad del parámetro. El enfoque metodológico propuesto proporciona una herramienta robusta para la caracterización y simulación de acuíferos urbanos, con aplicaciones relevantes en planificación urbana, gestión de recursos hídricos y evaluación de riesgos hídricos.; This doctoral dissertation focuses on the spatial characterization of hydraulic conductivity and its influence on the numerical modelling of groundwater flow in an urban aquifer system. The study area corresponds to the city of Santa Fe, province of Santa Fe, Argentina, located in a sedimentary plain with features typical of the surrounding fluvial systems. The research focuses on the sands of the Ituzaingó Formation, considered the main exploited aquifer in the area. The hydrostratigraphic profile of the study area is composed of three main units: the Paraná Formation, considered as the hydrogeological basement for this study; the Ituzaingó Formation, composed of sands and gravelly sands with marked sedimentary heterogeneity; and pampean sediments of finer granulometry, including fine sands, silts, and clays of aeolian origin. The hydraulic conductivity of the Ituzaingó Formation sands was estimated based on the interpretation of data from pumping tests, slug tests, and grain-size analyses. Geostatistical techniques were applied to represent its spatial correlation structure, using the kriging method to obtain regionalized values for this parameter. A conceptual model was developed, and a numerical groundwater flow model was implemented considering this spatial correlation structure. Model calibration allowed the evaluation of the impact of heterogeneity on simulation accuracy, compared to a homogeneous parameter condition. The proposed methodological approach provides a robust tool for the characterization and simulation of urban aquifers, with relevant applications in urban planning, water resources management, and water risk assessment. Fil: Zucarelli, Agostina María. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.

Simulación computacional del flujo multifásico agua-vapor ante la inundación de emergencia del núcleo de reactores nucleares

Thu, 24 Jul 2025 00:00:00 GMT

Simulación computacional del flujo multifásico agua-vapor ante la inundación de emergencia del núcleo de reactores nucleares Sarache Piña, Alirio Johan Esta tesis presenta una metodología numérica integrada para predecir la limitación de flujo a contracorriente (CCFL) en plantas nucleares, combinando CFD 3D con OpenFOAM y el código de sistema RELAP5-Mod3. El enfoque se organiza en tres ejes: (i) selección y verificación de la estrategia multifásica y captura de interfase; (ii) modelado de la turbulencia con formulaciones de densidad variable; y (iii) uso de resultados CFD para apoyar correlaciones de CCFL a escala de planta. Se compararon formulaciones Eulerianas de dos fluidos (TF) y Volumen de Fluido (VOF) frente a datos de columnas de aire-agua. VOF resultó más robusto y preciso para describir interfase y métricas globales, con errores del orden del 1 %, mientras que TF sufre difusión numérica. Las formulaciones de densidad constante subestiman la disipación y el salto turbulento, afectando los perfiles de flujo. Los modelos de dos ecuaciones con densidad variable (rho-var), destacándose k-epsilon RNG, mejoran la predicción. Sobre esta base se construyó un modelo VOF–RANS 3D con turbulencia rho-var que reproduce, en una hot-leg experimental, CCFL con errores inferiores al 10 % en caída de presión y umbral de bloqueo, mientras que RELAP5 con correlación de Wallis resulta conservador. En un LOCA del 40 % en CANDU-6, el impacto del modelado CCFL sobre variables globales de planta es acotado, pero se prevé más crítico en SBLOCA. Se obtienen directrices: para Jf0.5<0.15 basta un enfoque 1D con correlaciones adecuadas; para Jf0.5>0.20 o geometrías con curvaturas pronunciadas es esencial CFD con captura explícita de interfase.; This thesis presents an integrated numerical methodology to predict counter-current flow limitation (CCFL) in nuclear power plants by combining 3D CFD with OpenFOAM and the system code RELAP5-Mod3. The approach is structured around three axes: (i) selection and verification of the multiphase strategy and interface-capturing scheme; (ii) turbulence modelling with variable-density formulations; and (iii) use of CFD results to support CCFL correlations at plant scale. Eulerian two-fluid (TF) and Volume of Fluid (VOF) formulations are compared against controlled air–water column data. VOF proves more robust and accurate to represent interface topology and global metrics, achieving errors of about 1%, while TF suffers interface smearing due to numerical diffusion. Constant-density turbulence models underestimate dissipation and the interfacial turbulence jump, degrading flow predictions. Two-equation models with variable density (rho-var), with k-epsilon RNG as an optimal compromise between cost and fidelity, significantly improve predictions. On this basis, a 3D VOF–RANS model with rho-var turbulence is built and applied to a representative hot-leg experiment, reproducing CCFL with errors below 10% in pressure drop and flooding onset, whereas RELAP5 with a Wallis-type correlation remains conservative. For a 40% LOCA in a CANDU-6 reactor, the impact of CCFL modelling on global plant variables is limited but expected to be more critical in SBLOCA. Practical guidelines are proposed: for Jf0.5<0.15 a 1D approach with suitable correlations is sufficient, whereas for Jf0.5>0.20 or strongly curved geometries, CFD with explicit interface capturing becomes essential Fil: Sarache Piña, Alirio Johan. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.

Diseño de un humedal de tratamiento para mitigar el impacto negativo por el vertido de aguas residuales cloacales sobre el Arroyo Los Troncos, límite norte de la comuna Matilde, provincia de Santa Fe

Mon, 06 Oct 2025 00:00:00 GMT

Diseño de un humedal de tratamiento para mitigar el impacto negativo por el vertido de aguas residuales cloacales sobre el Arroyo Los Troncos, límite norte de la comuna Matilde, provincia de Santa Fe Rodríguez, Emanuel Adrián El presente proyecto propone mitigar y corregir los impactos negativos causados por el vertido de efluentes provenientes de pozos ciegos de las viviendas de la localidad de Matilde, Santa Fe, sobre el arroyo Los Troncos, a través del diseño de un humedal de tratamiento (HT). La implementación de un humedal de tratamiento permitirá remediar los efluentes antes de ser vertidos en el arroyo Los Troncos, cuenca en la cual tiene injerencia la comuna de Matilde, para intentar cumplimentar los parámetros de volcado según la normativa vigente. Como primera medida, se reunirá información relevante mediante revisión bibliográfica, análisis de imágenes satelitales, visitas al área de estudio, y reuniones con la autoridad comunal. Luego, se tomarán muestras ambientales a través de la colecta de agua, plantas y sedimento, para llevar a cabo su posterior análisis químico. Seguidamente, y en base a los datos que se obtengan en la instancia anteriormente mencionada, se procederá a realizar el diseño de un humedal de tratamiento. La utilización de humedales de tratamiento es una alternativa viable, ya que son sistemas eficientes que requieren bajos costos de inversión y además permiten reutilizar el agua tratada, brindando beneficios económicos, sociales y ambientales.; This project aims to mitigate and correct the negative impacts caused by the discharge of effluent from residential cesspools in the town of Matilde, Santa Fe, into the Los Troncos Creek through the design of a treatment wetland (TW). The implementation of a TW will allow the remediation of effluent before it is discharged into the Los Troncos Creek, a watershed in which the Matilde commune has jurisdiction, in order to comply with discharge parameters according to current regulations. As a first step, relevant information will be gathered through a literature review, satellite image analysis, visits to the study area, and interviews with community authorities. Environmental samples will then be taken through the collection of water, plants, and sediment for subsequent chemical analysis. A TW design will then be carried out based on the data obtained in the aforementioned phase. The use of treatment wetlands is a viable alternative, as they are efficient systems that require low investment costs and also allow the reuse of treated water, providing economic, social, and environmental benefits. Fil: Rodríguez, Emanuel Adrián. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.