TiO2 nanotubes for room temperature toluene sensor

TiO2 nanotubes were used to prepare gas sensor and the gas sensing properties towards toluene were analyzed. Titania nanotube arrays were fabricated via electrochemical anodization method in glycerol electrolytes containing NH4F. The sensor fabricated from these nanotubes exhibits a good response to toluene at room temperature with good sensitivity. The toluene sensing properties were tested from 20 to 150 ppm concentrations.Fil: Perillo, Patricia Maria. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; ArgentinaFil: Rodriguez, Daniel Fabian. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; ArgentinaFil: Boggio, Norberto Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; Argentin

Desarrollo básico de algoritmos, hardware y electrónica de control en la Nariz electrónica Patagonia

Se desarrolló una nariz electrónica (NE) con algoritmos de procesamiento y hardware completo. Este nuevo instrumento denominado “Patagonia” permitió identificar olores. Mediante métodos analíticos y criterios propios de adquisición y análisis de señales, se implementaron algoritmos de reconocimiento de muestras. Se utilizó Transformada Onditas, Análisis de Componentes Principales, Análisis discriminatorios lineales y cuadráticos, Redes neuronales y análisis de las constantes de desorción de los com¬puestos. Se desarrolló un software con interfaz de usuario simple para poder proveer narices electrónicas comerciales. Se midieron distintas muestras de café, aceites y jugos entre otros alimentos. Se discriminaron correctamente las muestras obteniendo resultados satisfactorios.An electronic nose (EN) with data processing algorithms and complete hardware was developed. This new instrument called “Patagonia” enables to identify odors. Sample recognition algorithms using self-developed analytical methods and criteria of signal acquisition and analysis were implemented. Wavelet transform, principal component analysis, linear and quadratic discriminate analysis, neural networks and analysis of the constants of desorption of compounds were used. Software with a simple user interface to provide commercial electronic noses was developed. Different types of coffee, oils and juices from other foods were measured. Samples were correctly discriminated and satisfactory results were obtained.Fil: Vorobioff, Juan. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; ArgentinaFil: Rinaldi, Carlos Alberto. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Boggio, Norberto Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; Argentin

Detection of Volatile Organic Compound with an Ion Mobility Spectrometry Cell Type Device with a Corona Discharge Ionization Source

Using the cross flow ion mobility spectrometry (CFIMS) concept, together with a pulsed corona discharge ionization source, a prototype of IMS cell type device was constructed and tested. In this work, we report the experimental conditions to set up the instrument and the analytical results based on the principal components analysis (PCA) obtained in the detection of toluene, acetone, ethanol and isoamyl acetate on gas phase. The advantages of this new design are the high ions concentration obtained compared to the commonly used 63Ni source, the simplicity of the CFIMS and the rapid response time.Fil: Boggio, Norberto Gabriel. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones No Nucleares. Gerencia Física (Centro Atómico Constituyentes). Proyecto Tandar; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Pierpauli, Karina Alejandra. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones No Nucleares. Gerencia Física (Centro Atómico Constituyentes). Proyecto Tandar; ArgentinaFil: Rinaldi, Carlos Alberto. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones No Nucleares. Gerencia Física (Centro Atómico Constituyentes). Proyecto Tandar; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Lamagna, Alberto. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones No Nucleares. Gerencia Física (Centro Atómico Constituyentes). Proyecto Tandar; Argentina. Universidad Nacional de San Martín; Argentin

Development and manufacture of a low power gas microsensor for the detection of ammonia at low concentrations

Contexto: En este trabajo se presenta el desarrollo y microfabricación de un sensor de gas cuyo funcionamiento se basa en las variaciones de su conductividad eléctrica en presencia de determinados gases. Para utilizar estos sensores en equipos portátiles, como monitores de gases, se requiere que la potencia utilizada para mantener la película sensible a la temperatura de funcionamiento sea muy baja. Los resultados de este desarrollo permiten contar además con una plataforma para la microfabricación de sensores de gas, sobre la que se pueda incorporar diversos tipos de películas sensoras. Metodología: El microsensor desarrollado está constituido por una película delgada de SnO2 depositada sobre un sustrato de silicio micromaquinado. El diseño propuesto se realizó mediante simulaciones de los comportamientos mecánico y térmico. El procedimiento incluyó operaciones de microfabricación. Posteriormente se realizó la caracterización eléctrica y se ensayó la sensibilidad frente a amoniaco gaseoso. Resultados: La microfabricación se llevó a cabo de forma satisfactoria (no se detallan todos los pasos en el presente trabajo), y se logró una alta tasa de sensores bien conformados por oblea. La caracterización del sensor frente a diferentes concentraciones de amoniaco gaseoso en aire dio como resultado una respuesta lineal para concentraciones entre 6 ppm a 50 ppm, donde este último es el límite permisible de exposición . Conclusiones: Se desarrolló un proceso para fabricar un microsensor de gas de SnO2 de bajo consumo (50 mW). Se llevó a cabo la fabricación de los microsensores de manera satisfactoria, partiendo de simulaciones previas. En relación a trabajos futuros, la plataforma micromaquinada desarrollada, con el calefactor incorporado, permitirá utilizar distintas películas sensoras.Objective: This paper presents the development and manufacture of a gas microsensor whose operation is based on variations in electrical conductivity in the presence of certain gases. To use these sensors in portable equipment such as gas monitors, the power used to keep the film sensitive to the operating temperature is required to be very low. The results of this development provide with a platform for the manufacture of gas microsensors that allow different types of sensor films can be incorporated. Methodology: The developed microsensor consists of a thin fil of SnO2 deposited on a micro-machined silicon substrate. The proposed design was carried out by simulations of mechanical and thermal behavior. The procedure included microfabrication operations, and then, the electrical characterization was performed and the sensitivity to gaseous ammonia was tested. Results: Microfabrication was carried out satisfactorily (although this work does not detail all the steps of the process), and a high rate of well-formed sensors per sheet was achieved. The behavior of the sensor in the presence of different concentrations of gaseous ammonia in air was characterized and resulted in a linear response for concentrations between 6 ppm to 50 ppm, and the latter is the permissible limit of exposure. Conclusions: A low consumption (50 mW) SnO2 gas microsensor was successfully developed based on previous simulations. In relation to future work, the developed micromachined platform with the built-in heater will allow the use of different sensor films.Fil: Rodríguez, Daniel. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; ArgentinaFil: Bonaparte, Juan José. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; ArgentinaFil: Boggio, Norberto Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes | Comision Nacional de Energia Atomica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes.; ArgentinaFil: Fasciszewski Zeballos, Alejandro Miguel. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; Argentin

Drone Design for Monitoring Volcanic Areas

Objetivo: Las erupciones volcánicas son una graveamenaza para el ambiente. La ceniza de un volcánpuede contaminar el agua, la vegetación, el ganadoy a las personas. Con el fin de evaluar con mayor precisiónel estado de la zona volcánica, se requiere laaplicación de mediciones distribuidas espacialmente.Metodología: Se desarrolló una nariz electrónica(eNose) y un dron cuadricóptero con sensores degas, temperatura y humedad. El dron fue ensambladocon una estructura realizada con impresora 3Dy se comprobó su correcta rigidez. La nariz electrónicatoma muestra de gases, controla el array desensores, adquiere datos, extrae características delos datos y clasifica las muestras con los algoritmoscorrespondientes..Resultados: El sistema de dron eNose provee unatecnología flexible para el monitoreo de diferentesentornos. Para el sensor de gas de CO se observó unacurva de calibración logarítmica.Conclusiones: La implementación de un sistema droneeNose y su aplicación a la detección y estudio degases en áreas volcánicas resultaría innovador en Argentina.El sistema puede acceder a zonas remotas ypeligrosas, y es muy flexible. Se pueden agregar diferentessensores de gas como por ejemplo H2S o SO2..Objective: Volcanic eruptions are a serious threat to the environment. In order to assess more accurately the state of a volcanic zone, spatially distributed measurements are required. Methodology: An electronic nose (eNose), a quadcopter drone with gas, temperature, and humidity sensors was developed. The drone was assembled with 3D printed parts and tested for properties like structural rigidity. The eNose samples gases, manages a sensor array, acquires data, extracts features, and classifies them with suitable classification algorithms. Results: The eNose drone system provides a versatile technology for autonomous monitoring of diverse environments. A logarithmic calibration curve was observed for the CO sensor. Conclusions: The implementation of a eNose drone system and its application to the detection and study of gases in volcanic areas would be innovative in Argentina. The system can access remote dangerous areas and is versatile. Different gas sensors like H2 S or SO2 can be added. Financing: Project PID MSUTIBA0004713TC Universidad Tecnológica Nacional. Comisión Nacional de Energía Atómica. Buenos Aires, ArgentinaFil: Vorobioff, Juan. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; ArgentinaFil: Boggio, Norberto Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes | Comision Nacional de Energia Atomica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnologia - Nodo Constituyentes.; ArgentinaFil: Gutierrez, Marcelo. Universidad Tecnológica Nacional; ArgentinaFil: Checozzi, Federico Ricardo. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; ArgentinaFil: Rinaldi, Carlos Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Desarrollo de combustibles sólidos para propulsión láser

En estos últimos años la propulsión láser ha ganado la atención de los grupos de investigación de propulsión alrededor del mundo. En primer lugar, h an emergido los sistemas láser con media y ultra-alta energía que encontraron su aplicación en la propulsión láser. En términos del impulso específico, de la eficacia de la conversión de la energía y de la relación masa-potencia, la propulsión por ablación láser es superior a otros esquemas de propulsión. La eficiencia de acoplamiento, Cm, es en gran parte dependiente del material, del diámetro y la duración temporal del pulso láser. En consecuencia, estos fenómenos deben ser dominados mediante su estudio. En este trabajo se utilizó un láser de CO₂ TEA pulsado operado en la línea de emisión 10P20, 10,247 m. La energía de salida del láser fue de 2,5 J por pulso, la frecuencia de repetición fue ajustada a 1 Hz y la duración del pulso era de 180 ns. Un análisis preliminar permitió definir la utilización de Zn como matriz de ablación en combinación con CaCO₃ para utilizarla como combustible sólido en sistemas de propulsión láser. Se determinó que la composición de la matriz determina el impulso máximo que puede trasmitir el pulso láser.Facultad de Ingenierí

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Espectrometría de Movilidad Iónica (IMS)

La espectrometría de movilidad iónica, más conocida por su sigla en inglés IMS (Ion Mobility Spectrometry) es una de las técnicas de la química analítica instrumental utilizada para detectar y caracterizar compuestos volátiles o semi-volátiles en el aire. El desarrollo de esta tecnología a nivel comercial adquirió importancia a partir de la necesidad de contar con instrumentos y sensores que pueden ser eficaces en una gran variedad de ambientes de funcionamiento para la detección de productos químicos de alta toxicidad, compuestos explosivos y narcóticos, en muy pequeñas cantidades (trazas). En estas aplicaciones, la rapidez de respuesta, la especificidad del IMS junto con la posibilidad de contar con equipos portátiles, son características que lo han ubicado en un lugar destacado frente a otras opcionesFil: Boggio, Norberto Gabriel. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Area de Investigaciones y Aplicaciones No Nucleares. Gerencia de Física (Centro Atómico Constituyentes); Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Development of an electronic nose for determining the freshness of fish by the desorption constants of sensors

An electronic nose (NE) reduced in size, based on commercial sensors array with a particular thermally stabilized chamber and an advanced processing algorithm was developed. In this work using a heater system that controls the temperature of the sensors chamber, it was possible to study the desorption process on SnO2 sensor array. Data signal of sensors applying a two exponential decay functions were analyzed in order to determine the desorption constants. These constants were used to measure the fish freshness using the PCA algorithm. This is a first approach using this method that shows the ability of the EN to detect interruptions during the cold storage.Fil: Vorobioff, Juan. Comisión Nacional de Energía Atómica; ArgentinaFil: Rodriguez, Daniel Fabian. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica; ArgentinaFil: Boggio, Norberto Gabriel. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Rinaldi, Carlos Alberto. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de San Martín; Argentin

Isotopic analysis of uranium by laser induced breakdown spectroscopy

There are several advantages of using laser ablation (LA) for nuclear material detection, which includes minimal sample preparation, near-instantaneous detection, and isotope detection. The well-known laser ablation method commonly called Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) has one of the main advantages of optical emission spectroscopy (OES): is noninvasive and near-instantaneous detection and identification of elements in the sample. The detection of special nuclear materials (SNMs), such as uranium and thorium, is of particular interest to many agencies around the world, i.e., International Atomic Energy Agency (IAEA). Chemometrics analysis coupled with LIBS is a suitable combination for the determination of isotope ratios in the air at atmospheric pressure using poorly resolved lines. Typically, the precision will be in the range from 4 to 10% depending on the enrichment level, which is compatible with the use of an alarm instrument in complementary access inspection.Fil: Rinaldi, Carlos Alberto. Universidad Nacional de San Martín. Escuela de Ciencia y Tecnología; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; Argentina. Universidad Nacional de San Martin. Fundacion Argentina de Nanotecnologia.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Felix Pozzi, Marcelo Nicolas. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; ArgentinaFil: Boggio, Norberto Gabriel. Universidad Nacional de San Martín. Escuela de Ciencia y Tecnología; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Vorobioff, Juan. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Desarrollo Tecnológico y Proyectos Especiales. Departamento de Micro y Nanotecnología; Argentin