Estudio de la retención en membranas de nanofiltración mediante espectroscopía de impedancias

El objetivo de esta investigación consiste en el establecimiento de un método para la predicción de los valores de retención salina, para diversas sales (NaCl, KCl, MgCl2, CaCl2 y Na2SO4) que posee una membrana de nanofiltración. Aquí estudiamos la membrana Desal-HL. Para lograr dicho objetivo se ha hecho uso de la espectroscopia de impedancias. Esta técnica nos permite obtener la resistencia eléctrica que presenta nuestra membrana cuando contiene una disolución electrolítica confinada en el interior de sus poros. Para la obtención de los valores de resistencia del sistema membrana + disolución se modelizó nuestro sistema como un conjunto de capas, cada una de las cuales equivale a un elemento resistivo puro en paralelo a un elemento de fase constante (CPE) Además de las medidas de EIS se midió la permeabilidad salina que presentaba nuestra membrana de nanofiltración para todas las disoluciones electrolíticas. Esto se hizo mediante medidas del flujo salino causado por un gradiente de concentración. Por otra parte los valores de retención fueron tomados de la bibliografía existente. Finalmente se correlacionaron los resultados de resistencia eléctrica con los valores de permeabilidad y retención mostrando una correlación clara. En un futuro, el empleo de las correlaciones encontradas podría simplificar la medición de los valores de retención y permeabilidad mediante medidas de EIS, lo que permitiría la obtención de los parámetros de una manera más rápida y simple.Departamento de Física AplicadaMáster en Físic

Influence of the viscosity of poly(methyl methacrylate) on the cellular structure of nanocellular materials

Three different grades of poly(methyl methacrylate) (PMMA) with different rheological properties are used for the production of nanocellular materials using gas dissolution foaming. The influences of both the viscosity of the different polymers and the processing parameters on the final cellular structure are studied using a wide range of saturation and foaming conditions. Foaming conditions affect similarly all cellular materials. It is found that an increase of the foaming temperature results in less dense nanocellular materials, with higher cell nucleation densities. In addition, it is demonstrated that a lower viscosity leads to cellular polymers with a lower relative density but larger cell sizes and smaller cell nucleation densities, these differences being more noticeable for the conditions in which low solubilities are reached. It is possible to produce nanocellular materials with relative densities of 0.24 combined with cell sizes of 75 nm and cell nucleation densities of 1015 nuclei cm−3 using the PMMA with the lowest viscosity. In contrast, minimum cell sizes of around 14 nm and maximum cell nucleation densities of 3.5 × 1016 nuclei cm−3 with relative densities of 0.4 are obtained with the most viscous one. © 2019 Society of Chemical Industr

Key Production Parameters to Obtain Transparent Nanocellular PMMA

Transparent nanocellular polymethylmethacrylate (PMMA) with relative density around 0.4 is produced for the first time by using the gas dissolution foaming technique. The processing conditions and the typical characteristics of the cellular structure needed to manufacture this novel material are discovered. It is proved that low saturation temperatures (−32 °C) combined with high saturation pressures (6, 10, 20 MPa) allow increasing the solubility of PMMA up to values not reached before. In particular, the highest CO2 uptake ever reported for PMMA, (i.e., 48 wt%) is found for a saturation pressure of 20 MPa and a saturation temperature of −32 °C. Due to these processing conditions, cell nucleation densities of 1016 nuclei cm−3 and cell sizes clearly below 50 nm are achieved. The nanocellular polymers obtained, with cell sizes ten times smaller than the wavelength of visible light and very homogeneous cellular structures, show a significant transparency

Técnicas de factorización no-negativa de matrices en sistemas de recomendación

Cualquier persona que hoy en día utilice internet está, de un modo u otro, alimentando de datos a más de un sistema de recomendación que se encarga de personalizar su experiencia de uso. Ya sea haciendo compras online, visitando páginas de noticias, participando en redes sociales, escuchando música, viendo películas, utilizando aplicaciones en su teléfono móvil, o simplemente exponiendo su navegador web a cookies, el usuario está proporcionando información a terceros que estos consideran de valor, debido a que estos datos pueden utilizarse para hacer recomendaciones individualizadas a potenciales clientes de productos que aún no han consumido, en base a los que ya han consumido tanto ellos mismos como otros clientes con gustos similares. De esta forma, la personalización del servicio se erige como elemento diferenciador frente a otras plataformas que no incorporan un sistema de recomendación en su modelo. Detrás de un sistema de recomendación siempre hay un algoritmo informático que toma los datos pertinentes y otorga una puntuación a cada uno de los artículos disponibles en base a dichos datos, de forma que los que obtienen mejor puntuación son priorizados frente al resto a la hora de ser mostrados al usuario. La finalidad que tenga el sistema de recomendación, así como la naturaleza de los datos que se manejan, hacen que puedan distinguirse varias implementaciones matemáticas. En este Trabajo Fin de Grado vamos a centrarnos en una de las implementaciones que mejor funcionan, una que hace uso de la factorización no-negativa de matrices, o NMF (Non-negative Matrix Factorization), que no es más que la aproximación de una matriz cuyos elementos son positivos o cero por la multiplicación de otras dos, típicamente de menores dimensiones que la original.Anyone using the internet today is, one way or another, feeding data to a recommender system that enhances the consumer experience. Be it shopping online, browsing news sites, taking part in social networks, listening to music, watching movies, using smartphone apps or just exposing the web browser of choice to cookies, these actions are giving valuable information to third-parties that can be used to provide customized recommendations to potential clients on products yet to be consumed, based on the data generated by those same clients or other clients with similar tastes. Service customization can be a decisive element for the consumer when confronted with several platform choices, making it a vital component for the business model. The heart of a recommender system is always a computer algorithm that takes user data as input and assigns a score, or rating, to the available products in order to prioritize those with a higher score when the system is in need of presenting the consumer with a selection of products. The mathematical approach to the algorithm can be different depending on the goal of the recommender system, as well as the nature of the retrievable data. In this document, we are going to focus on an implementation based on Non-negative Matrix Factorization, or NMF, which approximates a matrix with elements greater than or equal to zero by the product of other two matrices, usually of a smaller size than the original.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicació

Estudio de la porosidad en membranas de alúmina con poros en los rangos micro y nanométrico mediante porometrías de desplazamiento y elipsometría

En este trabajo se estudian diversos parámetros relacionados con diversas membranas de alúmina, ya fabricadas denominadas Anopore las cuales son membranas comercialmente accesibles de diferentes tamaños de poro, para ello hacemos uso de diversos métodos de caracterización que nos permiten obtener alguno o todos los parámetros de las propias membranas bajo estudio y así posteriormente poder comparar los resultados obtenidos en todas estas medidas con los datos nominales.Grado en Físic

Síntesis de 5-cianopirimidinas

IntroducciónSe desarrolla un método de síntesis de 5ciano pirimidinas a partir de cianamida por un procedimiento análogo a la síntesis de 3.5 dicianopiridinas, a partir de aldehidos y malononitrilo (1) o rilidenmalononitrilos.Aminocianopirimidinas.En el tratamiento de arilidenmalononitrilos con cianamida en presencia de bases, en las mismas condiciones en que se obtienen 3.5 dicianopiridinas, no se forman piridinas.Sin embargo, si se tratan ciano metoxiacrilonitrilos con cianamida en medio alcohol/alcóxido sídoco, se forman regioespecificamente 2-amino 5-cianopirimidinas con rendimiento del 20-50 por ciento. Asimismo se han sintetizado inequivocamente pirimidinas del tipo III a partir de los correspondientes compuestos del tipo I y C metilisourea con rendimientos superiores al 80 por ciento. El establecimiento de estructuras se ha basado en el estudio por espectometría de masas 13C RMN e Ir de ambas series de pirimidinas así como en el hecho de que la pirimidina Ila (R=CH, R CH), conduzca a la pirimidol(4.5) pirimidina IV or reacción con guanidina. También se ha realizado una síntesis confimatoria de Ila mediante la obtención y metilación con diazometano de V

Convolution Systems on Discrete Abelian Groups as a Unifying Strategy in Sampling Theory

A regular sampling theory in a multiply generated unitary invariant subspace of a separable Hilbert space H is proposed. This subspace is associated to a unitary representation of a countable discrete abelian group G on H. The samples are defined by means of a filtering process which generalizes the usual sampling settings. The multiply generated setting allows to consider some examples where the group G is non-abelian as, for instance, crystallographic groups. Finally, it is worth to mention that classical average or pointwise sampling in shift-invariant subspaces are particular examples included in the followed approach.This work has been supported by the grant MTM2017-84098-P from the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO).Publicad

Clustering: an R library to facilitate the analysis and comparison of cluster algorithms

Clustering is an unsupervised learning method that divides data into groups of similar features. Researchers use this technique to categorise and automatically classify unlabelled data to reveal data concentrations. Although there are other implementations of clustering algorithms in R, this paper introduces the Clustering library for R, aimed at facilitating the analysis and comparison between clustering algorithms. Specifically, the library uses relevant clustering algorithms from the literature with two objectives: firstly to group data homogeneously by establishing differences between clusters and secondly to generate a ranking between the algorithms and the attributes of a data set to obtain the optimal number of clusters. Finally, it is crucial to highlight the added value that the library provides through its interactive graphical user interface, where experiments can be easily configured and executed without requiring expert knowledge of the parameters of each algorithm.Spanish Government PID2019-107793GB-I0