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Gestión óptima de embalses en avenidas incorporando al concepto de incertidumbre : aplicación a embalses con central hidroeléctrica
Esta tesis realiza una contribución metodológica al problema de la gestión óptima de embalses hidroeléctricos durante eventos de avenidas, considerando un enfoque estocástico y multiobjetivo. Para ello se propone una metodología de evaluación de estrategias de laminación en un contexto probabilístico y multiobjetivo. Además se desarrolla un entorno dinámico de laminación en tiempo real con pronósticos que combina un modelo de optimización y algoritmos de simulación. Estas herramientas asisten a los gestores de las presas en la toma de decisión respecto de cuál es la operación más adecuada del embalse.
Luego de una detallada revisión de la bibliografía, se observó que los trabajos en el ámbito de la gestión óptima de embalses en avenidas utilizan, en general, un número reducido de series de caudales o hidrogramas para caracterizar los posibles escenarios. Limitando el funcionamiento satisfactorio de un modelo determinado a situaciones hidrológicas similares. Por otra parte, la mayoría de estudios disponibles en este ámbito abordan el problema de la laminación en embalses multipropósito durante la temporada de avenidas, con varios meses de duración.
Estas características difieren de la realidad de la gestión de embalses en España. Con los avances computacionales en materia de gestión de información en tiempo real, se observó una tendencia a la implementación de herramientas de operación en tiempo real con pronósticos para determinar la operación a corto plazo (involucrando el control de avenidas).
La metodología de evaluación de estrategias propuesta en esta tesis se basa en determinar el comportamiento de éstas frente a un espectro de avenidas características de la solicitación hidrológica. Con ese fin, se combina un sistema de evaluación mediante indicadores y un entorno de generación estocástica de avenidas, obteniéndose un sistema implícitamente estocástico.
El sistema de evaluación consta de tres etapas: caracterización, síntesis y comparación, a fin de poder manejar la compleja estructura de datos resultante y realizar la evaluación.
En la primera etapa se definen variables de caracterización, vinculadas a los aspectos que se quieren evaluar (seguridad de la presa, control de inundaciones, generación de energía, etc.). Estas variables caracterizan el comportamiento del modelo para un aspecto y evento determinado. En la segunda etapa, la información de estas variables se sintetiza en un conjunto de indicadores, lo más reducido posible. Finalmente, la comparación se lleva a cabo a partir de la comparación de esos indicadores, bien sea mediante la agregación de dichos objetivos en un indicador único, o bien mediante la aplicación del criterio de dominancia de Pareto obteniéndose un conjunto de soluciones aptas. Esta metodología se aplicó para calibrar los parámetros de un modelo de optimización de embalse en laminación y su comparación con otra regla de operación, mediante el enfoque por agregación. Luego se amplió la metodología para evaluar y comparar reglas de operación existentes para el control de avenidas en embalses hidroeléctricos, utilizando el criterio de dominancia.
La versatilidad de la metodología permite otras aplicaciones, tales como la determinación de niveles o volúmenes de seguridad, o la selección de las dimensiones del aliviadero entre varias alternativas.
Por su parte, el entorno dinámico de laminación al presentar un enfoque combinado de optimización-simulación, permite aprovechar las ventajas de ambos tipos de modelos, facilitando la interacción con los operadores de las presas. Se mejoran los resultados respecto de los obtenidos con una regla de operación reactiva, aun cuando los pronósticos se desvían considerablemente del hidrograma real.
Esto contribuye a reducir la tan mencionada brecha entre el desarrollo teórico y la aplicación práctica asociada a los modelos de gestión óptima de embalses. This thesis presents a methodological contribution to address the problem about how to operate a hydropower reservoir during floods in order to achieve an optimal management considering a multiobjective and stochastic approach. A methodology is proposed to assess the flood control strategies in a multiobjective and probabilistic framework. Additionally, a dynamic flood control environ was developed for real-time operation, including forecasts. This dynamic platform combines simulation and optimization models. These tools may assist to dam managers in the decision making process, regarding the most appropriate reservoir operation to be implemented.
After a detailed review of the bibliography, it was observed that most of the existing studies in the sphere of flood control reservoir operation consider a reduce number of hydrographs to characterize the reservoir inflows. Consequently, the adequate functioning of a certain strategy may be limited to similar hydrologic scenarios. In the other hand, most of the works in this context tackle the problem of multipurpose flood control operation considering the entire flood season, lasting some months.
These considerations differ from the real necessity in the Spanish context. The implementation of real-time reservoir operation is gaining popularity due to computational advances and improvements in real-time data management.
The methodology proposed in this thesis for assessing the strategies is based on determining their behavior for a wide range of floods, which are representative of the hydrological forcing of the dam. An evaluation algorithm is combined with a stochastic flood generation system to obtain an implicit stochastic analysis framework.
The evaluation system consists in three stages: characterizing, synthesizing and comparing, in order to handle the complex structure of results and, finally, conduct the evaluation process.
In the first stage some characterization variables are defined. These variables should be related to the different aspects to be evaluated (such as dam safety, flood protection, hydropower, etc.). Each of these variables characterizes the behavior of a certain operating strategy for a given aspect and event. In the second stage this information is synthesized obtaining a reduced group of indicators or objective functions. Finally, the indicators are compared by means of an aggregated approach or by a dominance criterion approach. In the first case, a single optimum solution may be achieved. However in the second case, a set of good solutions is obtained.
This methodology was applied for calibrating the parameters of a flood control model and to compare it with other operating policy, using an aggregated method. After that, the methodology was extent to assess and compared some existing hydropower reservoir flood control operation, considering the Pareto approach. The versatility of the method allows many other applications, such as determining the safety levels, defining the spillways characteristics, among others.
The dynamic framework for flood control combines optimization and simulation models, exploiting the advantages of both techniques. This facilitates the interaction between dam operators and the model. Improvements are obtained applying this system when compared with a reactive operating policy, even if the forecasts deviate significantly from the observed hydrograph.
This approach contributes to reduce the gap between the theoretical development in the field of reservoir management and its practical applications
Development of Classification Models for Identifying “True” P-glycoprotein (P-gp) Inhibitors Through Inhibition, ATPase Activation and Monolayer Efflux Assays
P-glycoprotein (P-gp) is an efflux pump involved in the protection of tissues of several organs by influencing xenobiotic disposition. P-gp plays a key role in multidrug resistance and in the progression of many neurodegenerative diseases. The development of new and more effective therapeutics targeting P-gp thus represents an intriguing challenge in drug discovery. P-gp inhibition may be considered as a valid approach to improve drug bioavailability as well as to overcome drug resistance to many kinds of tumours characterized by the over-expression of this protein. This study aims to develop classification models from a unique dataset of 59 compounds for which there were homogeneous experimental data on P-gp inhibition, ATPase activation and monolayer efflux. For each experiment, the dataset was split into a training and a test set comprising 39 and 20 molecules, respectively. Rational splitting was accomplished using a sphere-exclusion type algorithm. After a two-step (internal/external) validation, the best-performing classification models were used in a consensus predicting task for the identification of compounds named as “true” P-gp inhibitors, i.e., molecules able to inhibit P-gp without being effluxed by P-gp itself and simultaneously unable to activate the ATPase function
A Stochastic Procedure for Temporal Disaggregation of Daily Rainfall Data in SuDS Design
Hydrological design of Sustainable urban Drainage Systems (SuDS) is commonly achieved by estimating rainfall volumetric percentiles from daily rainfall series. Nevertheless, urban watersheds demand rainfall data at sub-hourly time step. Temporal disaggregation of daily rainfall records using stochastic methodologies can be applied to improve SuDS design parameters. This paper is aimed to analyze the ability of the synthetic rainfall generation process to reproduce the main characteristics of the observed rainfall and the estimation of the hydrologic parameters often used for SuDS design and by using the generally available daily rainfall data. Other specifics objectives are to analyze the effect of Minimum Inter-event Time (MIT) and storm volume threshold on rainfall volumetric percentiles commonly used in SuDS design. The reliability of the stochastic spatial-temporal model RainSim V.3 to reproduce observed key characteristics of rainfall pattern and volumetric percentiles, was also investigated. Observed and simulated continuous rainfall series with sub-hourly time-step were used to calculate four key characteristics of rainfall and two types of rainfall volumetric percentiles. To separate independent rainstorm events, MIT values of 3, 6, 12, 24, 48 and 72 h and storm volume thresholds of 0.2, 0.5, 1 and 2 mm were considered. Results show that the proposed methodology improves the estimation of the key characteristics of the rainfall events as well as the hydrologic parameters for SuDS design, compared with values directly deduced from the observed rainfall series with daily time-step. Moreover, MITs rainfall volumetric percentiles of total number of rainfall events are very sensitive to MIT and threshold values, while percentiles of total volume of accumulated rainfall series are sensitive only to MIT values
Inclusión en modelos de riesgo de presas de una metodología de estimación hidrológica basada en técnicas de Monte Carlo
En este estudio se aplica una metodología de obtención de las leyes de frecuencia derivadas (de caudales máximo vertidos y niveles máximos alcanzados) en un entorno de simulaciones de Monte Carlo, para su inclusión en un modelo de análisis de riesgo de presas. Se compara su comportamiento respecto del uso de leyes de frecuencia obtenidas con las técnicas tradicionalmente utilizadas
Comparación de estrategias de laminación en embalses hidroeléctricos
En el artículo se presenta un entorno sistemático que facilita la comparación de las estrategias de laminación, evaluando su comportamiento general para un conjunto amplio de solicitaciones hidrológicas
Metodología de evaluación de las reglas de operación de embalses en avenidas
El avance de la presión antrópica sobre las márgenes de los cauces, y la creciente dificultad técnica, política y social para ejecutar nuevos proyectos de grandes presas, promueve la necesidad de utilizar más eficientemente los sistemas de control de avenidas existentes. En el presente trabajo se presenta una metodología de análisis para evaluar y comparar las estrategias de gestión de embalses, considerando su operación individual, a fin de establecer la más adecuada. En particular se comparan dos modos de gestión ante situación de avenidas: el Método de Evaluación Volumétrica (MEV) desarrollado por Girón (1988), de amplia difusión en España, y un modelo de optimización de la gestión mediante Programación Lineal Entera Mixta (PLEM). Para ello se ha implementado un entorno de cálculo con estructura modular. El primer módulo permite generar un conjunto representativo de hidrogramas de entrada a los embalses mediante simulación de Monte Carlo. Luego, dos módulos que funcionan en paralelo simulan la gestión del embalse según las dos estrategias mencionadas (MEV y PLEM). Finalmente, se evalúa el comportamiento de ambas estrategias ante el conjunto de solicitaciones hidrológicas generado. Se propone el empleo del Índice de Riesgo Global (I1), que pondera el resultado de la estrategia de gestión frente a un conjunto de hidrogramas de solicitación. Dicho indicador tiene en cuenta el daño esperado debido a los caudales máximos vertidos y el riesgo para la presa debido a los niveles máximos alcanzados en el embalse. Para ello se analiza la función de distribución de probabilidad de las dos variables (máximo caudal vertido y máximo nivel alcanzado) para la población de hidrogramas analizada. El modelo PLEM se calibra empleando el índice I1. Este mismo índice es utilizado para comparar ambas estrategias, entendiendo como la más adecuada aquella que tenga asociado el menor I1. Este sistema de análisis se aplicó a tres embalses de la cuenca del río Segura, con diferentes características en lo referente al tipo y capacidad de aliviadero, volumen de embalse y de resguardo. En los tres casos se han obtenido mejores resultados con el modelo PLEM que con el modelo MEV, tanto en lo concerniente a caudales máximos vertidos como a los niveles máximos alcanzados, para todo el rango de avenidas analizado. Sin embargo, la diferencia entre ambas estrategias no es muy significativa y el MEV presenta características que lo hacen más adecuado para su empleo en tiempo rea
Risk-based methodology for parameter calibration of a reservoir flood control model
Flash floods are of major relevance in natural disaster management in the Mediterranean region. In many cases, the damaging effects of flash floods can be mitigated by adequate management of flood control reservoirs. This requires the development of suitable models for optimal operation of reservoirs. A probabilistic methodology for calibrating the parameters of a reservoir flood control model (RFCM) that takes into account the stochastic variability of flood events is presented. This study addresses the crucial problem of operating reservoirs during flood events, considering downstream river damages and dam failure risk as conflicting operation criteria. These two criteria are aggregated into a single objective of total expected damages from both the maximum released flows and stored volumes (overall risk index). For each selected parameter set the RFCM is run under a wide range of hydrologic loads (determined through Monte Carlo simulation). The optimal parameter set is obtained through the overall risk index (balanced solution) and then compared with other solutions of the Pareto front. The proposed methodology is implemented at three different reservoirs in the southeast of Spain. The results obtained show that the balanced solution offers a good compromise between the two main objectives of reservoir flood control managemen
Evaluation/Optimization of reservoir operation rules for flood management using an integrated hydrologic-hydraulic framework
Se ha presentado la evaluación y optimización de las reglas de operación de un embalse para gestión de avenidas usando un entorno integrado hidrológico- hidráulico de tipo Monte Carlo. Some reservoirs play a major role in flood protection, managing the floods and reducing or delaying the peak discharges in the river downstream. However, the changing environment (natural and anthropological changes) requires the development of more elaborated strategies for reservoir operation. Three factors are relevant: 1) the natural variability of inflow hydrographs, 2) the competition for reservoir storage capacity between flood control and other uses, and 3) the existence of built-up areas on downstream river reaches. A framework for evaluation/optimization of reservoir operation rules for flood management in a changing environment is presented in this study. The study was carried out using an integrated hydrologic – hydraulic model in a Monte Carlo framework
FEA testing the pre-flight Ariel primary mirror
Ariel (Atmospheric Remote-sensing Infrared Exoplanet Large-survey) is an ESA M class mission aimed at the study of exoplanets. The satellite will orbit in the lagrangian point L2 and will survey a sample of 1000 exoplanets simultaneously in visible and infrared wavelengths. The challenging scientific goal of Ariel implies unprecedented engineering efforts to satisfy the severe requirements coming from the science in terms of accuracy. The most important specification – an all-Aluminum telescope – requires very accurate design of the primary mirror (M1), a novel, off-set paraboloid honeycomb mirror with ribs, edge, and reflective surface. To validate such a mirror, some tests were carried out on a prototype – namely Pathfinder Telescope Mirror (PTM) – built specifically for this purpose. These tests, carried out at the Centre Spatial de Liège in Belgium – revealed an unexpected deformation of the reflecting surface exceeding a peek-to-valley of 1µm. Consequently, the test had to be re-run, to identify systematic errors and correct the setting for future tests on the final prototype M1. To avoid the very expensive procedure of developing a new prototype and testing it both at room and cryogenic temperatures, it was decided to carry out some numerical simulations. These analyses allowed first to recognize and understand the reasoning behind the faults occurred during the testing phase, and later to apply the obtained knowledge to a new M1 design to set a defined guideline for future testing campaigns
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