Evaluación y clasificación de materiales : un enfoque estadístico

[Resumen] La tesis doctoral que aquí se muestra se presenta como el compendio de cuatro de los artículos de investigación elaborados y publicados en revistas indexadas en el Journal Citation Report durante el período en el que el autor ha estado matriculado en el programa de doctorado de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de A Coruña (Universidade da Coruña). Seguidamente se muestran las referencias correspondientes a cada uno de los artículos, así como el Factor de Impacto (FI) de las revistas donde aparecen publicados: 1. Javier Tarrío-Saavedra, Salvador Naya,Mario Francisco-Fernández, Jorge López-Beceiro, Ramón Artiaga (2011). Application of functional ANOVA to the study of thermal stability of micronano silica epoxy composites. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 105, 114-124. ISSN: 0169-7439. El FI de la revista Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems en el 2011 es 1,920 (situada en el primer cuartil de la categoría STATISTICS & PROBABILITY). 2. Mario Francisco-Fernández, Javier Tarrío-Saavedra, Abhirup Mallik, Salvador Naya (2012). A comprehensive classification of wood from thermogravimetric curves. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, In Press, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.chemolab.2012.07.003. ISSN: 0169-7439. El FI de la revista Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems en el 2011 es 1,920 (situada en el primer cuartil de la categoría STATISTICS & PROBABILITY). 3. Javier Tarrío-Saavedra, Salvador Naya,Mario Francisco-Fernández, Jorge López-Beceiro, Ramón Artiaga (2011). Functional nonparametric classification of wood species from thermal data. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 104, 87-100. ISSN: 1388-6150. El FI de Journal of Thermal Analysis and Calorimetry en el 2011 es 1,604 (situada en en el segundo tercio o tercil de la categoría CHEMISTRY, ANALYTICAL). 4. Abhirup Mallik, Javier Tarrío-Saavedra, Mario Francisco-Fernández, Salvador Naya (2011). Classification of wood micrographs by image segmentation. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 107, 351-362. ISSN: 0169-7439. El FI de la revista Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems en el 2011 es 1,920 (situada en el primer cuartil de la categoría STATISTICS & PROBABILITY). Aparte de la resolución de los problemas concretos planteados en cada artículo, esta serie de trabajos pretenden representar un nexo de unión o bisagra entre la estadística, con todas las oportunidades que ofrece, y la Ciencia de Materiales, dotando al conjunto del texto de un carácter marcadamente aplicado. En esta tesis se abordan problemáticas de la Ciencia de los Materiales que son novedosas o que no han sido resueltas hasta el momento mediante métodos estadísticos clásicos. Para ello se recurre a técnicas recientemente desarrolladas, o incluso en desarrollo, relacionadas principalmente con el Análisis de Datos Funcionales (FDA) y el Aprendizaje Máquina en un contexto multivariante. Por lo tanto, aún sin ser su principal motivación, en la presente monografía se busca igualmente contribuir a la difusión de estos nuevos procedimientos en el campo de Ingeniería de Materiales. Esta memoria está dividida en dos partes principales, una relacionada con la evaluación de micro-nanocompuestos de matriz orgánica epoxi y carga inorgánica humo de sílice, y otra que hace referencia a la clasificación de materiales (en particular, a la clasificación de especies de madera) a partir de datos térmicos y de las características obtenidas después de un proceso de segmentación de imágenes. El estudio, desarrollo y aplicación de los micro y nanomateriales ha experimentado un gran auge en los últimos 20 años. Una de las razones es la posibilidad de obtener compuestos con propiedades mecánicas únicas, mejorando el comportamiento que presentan los materiales tradicionales. En lo que respecta a los compuestos de matriz polimérica epoxídica y refuerzo inorgánico de micro y nanopartículas de sílice, su estudio y uso está muy extendido. Esto es debido, por una parte, a la rigidez, estabilidad y ligereza de la resina epoxi y, por otra, a la mejora en la tenacidad, estabilidad térmica, resistencia a la llama, etc. que aporta la adición de micro y nanopartículas de sílice. La obtención de los valores óptimos de la cantidad de partículas, grado de dispersión, tamaño medio y forma, se vuelve crucial en el desarrollo de estos materiales. En la presente tesis doctoral se propone medir la influencia de la adición de nano partículas de sílice en la estabilidad térmica de una resina epoxi, aplicando para ello el denominado ANOVA funcional a las curvas obtenidas mediante Análisis Termogravimétrico (TG). Esta metodología, relacionada con el FDA, ha demostrado aportar una valiosa información, complementaria e incluso alternativa a la obtenida por otros procedimientos experimentales y estadísticos. En la segunda parte de este estudio, se aborda el problema de la clasificación de materiales, concretamente, se evalúa el poder discriminante de las curvas TG y de las curvas obtenidas mediante Calorimetría Diferencias de Barrido (DSC) por varios métodos de clasificación, funcionales y multivariantes, paramétricos y no paramétricos, novedosos y tradicionales. Para ello, se elige uno de los materiales más difíciles de clasificar debido a su heterogeneidad estructural y química: la madera. La posibilidad de clasificación de especies de madera a partir de las curvas obtenidas mediante la aplicación del análisis térmico, había sido apuntada por Salvador Naya en su tesis doctoral. Junto al trabajo que aquí se describe, representan los únicos acercamientos, hasta la fecha, a la clasificación de maderas mediante curvas TG. Por otro lado, también se presenta el primer estudio de clasificación de maderas a partir de las curvas obtenidas mediante DSC. Debido a la alta variabilidad que existe dentro de cada especie (se pueden observar diferencias apreciables entre muestras pertenecientes a distintos árboles e incluso a un mismo árbol), se ha juzgado no sólo útil sino también necesaria la inclusión de un estudio de simulación de curvas TG. Este es un procedimiento todavía muy poco usual en el área del Análisis Térmico, a través del cual se obtienen nuevas muestras artificiales en escenarios más desfavorables que el que describen los datos experimentales, ahorrando en tiempo de experimentación y coste del material que conlleva. Mediante este procedimiento se evalúa de una forma exhaustiva el poder discriminante de las curvas TG. Además, también se ha probado una nueva alternativa para resolver el mismo problema, pero en este caso partiendo de datos completamente diferentes; este enfoque está basado en la obtención y procesamiento de imágenes, metodologías mucho más utilizadas que el análisis TG y DSC para resolver problemas de clasificación y detección de defectos. Se han clasificado muestras pertenecientes a diferentes especies de madera, utilizando para ello las micrografías obtenidas a 1500x aumentos mediante Microscopía Electrónica de Barrido (SEM) y procesadas mediante el procedimiento de segmentación de imágenes. El uso de micrografías SEM como fuente de datos para la clasificación de maderas (previo procesado y extracción de características) representa una novedad en la Ciencia de Materiales y la Quimiometría. Hay que destacar que la discriminación de materiales en sus diferentes clases es un importante problema práctico con una aplicación directa en la industria. En concreto, la clasificación de las especies de madera es útil en las industrias del mueble, la producción de paneles de madera, o incluso en la Arqueología. Hoy en día, la identificación de la madera se realiza con una precisión que varía en gran medida dependiendo del operador. Además, la formación de trabajadores cualificados puede resultar muy costosa, tanto en tiempo como en dinero. Por tanto, la aplicación de métodos automáticos de reconocimiento de muestras de madera puede tener una aplicación inmediata dentro de la tecnología de este material. A partir de los resultados alcanzados, se han obtenido interesantes conclusiones relacionadas con la estructura físico-química de la madera. Pese a la aparente heterogeneidad de las partes que constituyen esta monografía, una misma idea une las dos partes principales de este texto: la aplicación de diversas técnicas estadísticas al estudio de materiales, más concretamente, al estudio de la degradación de materiales. Dada la naturaleza de los datos a tratar, gran parte de las técnicas utilizadas en este trabajo tienen relación con el FDA, como son el ANOVA funcional o los diferentes métodos de clasificación supervisada utilizados. Pero, ya sea para aplicar las anteriores o de forma independiente, en las siguientes páginas se utilizan herramientas como el bootstrap paramétrico, simple y suavizado, la simulación de Monte Carlo, la regresión no lineal según una suma de componentes logísticas, la regresión spline, el Análisis de Componentes Principales (PCA), la clasificación multivariante aplicando diversos clasificadores como son el Análisis Discriminante Lineal (LDA), Bayes Naive (NBC), Regresión Logística, Clasificación Cuadrática, k vecinos más próximos (k-NN), Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) o Redes Neuronales (NN). El principal objeto de aplicación de estas técnicas han sido las curvas resultantes de los experimentos obtenidos por Análisis Térmico, que, por sus características, pueden considerarse datos funcionales. Por un lado, se han obtenido curvas TG, que describen la masa que posee un espécimen en relación a la temperatura que soporta (o al tiempo) y, por otro, curvas DSC, que expresan el intercambio de energía en una muestra respecto a su temperatura o al tiempo. De forma global, el trabajo que aquí se presenta se ocupa del estudio de las diferencias existentes en los procesos de degradación entre materiales, ya sean provocadas (ANOVA funcional) o preexistentes (muestras de diferentes especies de madera) y de la simulación de dichos procesos de degradación (obteniendo nuevas muestras artificiales en diferentes escenarios). Adicionalmente, se presenta un estudio en el que se prueba la idoneidad del uso de micrografías SEM segmentadas para la clasificación supervisada de materiales. Es muy importante tener en cuenta que la presente tesis doctoral se estructura en torno a un conjunto de cuatro artículos de investigación publicados durante el período en el que el autor estuvo matriculado en el programa de doctorado en Estadística e Investigación Operativa impartido en la Universidad de A Coruña. En el primer artículo se aborda el primer problema planteado anteriormente: evaluación de la influencia del contenido en micro-nanopartículas en la estabilidad térmica de una resina epoxi. Este estudio representa por sí solo la primera parte de esta tesis. Los tres artículos restantes constituyen la segunda parte: la clasificación de materiales; en particular, la clasificación de especies de madera a partir de datos térmicos (incluyendo un estudio de simulación) y micrografías segmentadas. Siguiendo este esquema, el Capítulo 3, 4 y 5 se corresponden con los 3 últimos artículos que se han mencionado al comienzo de este resumen. En las siguientes líneas se muestra una introducción a cada uno de losproblemas planteados. Aplicación del ANOVA funcional en el estudio de la estabilidad térmica de micro-nano compuestos epoxi-humo de sílice En este capítulo, se ha evaluado el efecto de la adición de humo de sílice (compuesto de nano y micropartículas) en la estabilidad térmica de una resina epoxi mediante un test ANOVA de carácter funcional (FANOVA). Se han considerado tres niveles diferentes de adición de humo de sílice: 0, 10 y 20 wt%. La prueba ANOVA se ha aplicado tanto a las curvas TG reescaladas como a las curvas DTG y previamente a la aplicación del test, se ha realizado un preprocesado, con el objeto de preparar la base de datos convenientemente antes de ser analizada. Con tal motivo se han aplicado técnicas estadísticas como los b-splines penalizados y el concepto de profundidad de datos. Concretamente, en el ámbito de los contrastes ANOVA con respuesta funcional, el test en el que se basa gran parte de este capítulo fue ideado y desarrollado por A. Cuevas, M. Febrero y R. Fraiman en Cuevas et al. (2004). Otros enfoques de este mismo problema se pueden en contrar en Brumback y Rice (1998), Ramsay y Silverman (2005); Ramsay et al. (2009), Fan et al. (1998), Shen y Faraway (2004) y Shen y Faraway (2004). Recientemente, también se han realizado estudios de gran interés para tratar problemas que presentan más de un de factor tratamiento (Cuesta-Albertos y Febrero-Bande, 2010). Clasificación de materiales La clasificación supervisada de materiales es un tema de importancia capital en Ingeniería, correspondiéndose con la segunda parte de esta tesis, en la que se estudia el caso particular de la madera. En concreto, se han considerado diferentes especies de interés industrial: roble, haya, castaño, pino insigne, pino rojo, eucalipto, nogal y jatobá. La elección de este tipo de material está relacionada, por un lado, con la importancia relativa que la industria de la madera tiene en Galicia y, por otro, con la particular dificultad que la clasificación de la madera comporta, debido a su gran heterogeneidad (existente incluso en muestras de un mismo árbol). Una aportación fundamental de los capítulos 3, 4 y 5 a la tecnología de la madera consiste en la utilización y adaptación de nuevas técnicas no paramétricas pertenecientes al análisis de datos funcionales, basadas principalmente en el estimador de Nadaraya-Watson y el algoritmo Adaboost, así como su aplicación a curvas TG y DSC. Su comparación con métodos de clasificación supervisada multivariante representa también una aportación importante. Estos últimos se pueden emplear gracias al desarrollo y/o aplicación de diversas técnicas de extracción de características a partir de curvas TG y micrografías SEM previamente segmentadas: (a) utilización de los parámetros de ajuste correspondientes a un modelo de regresión compuesto por una suma de 4 componentes logísticas, cada una relacionada con el proceso de degradación de cada constituyente principal de la madera (agua, hemicelulosa, celulosa y lignina); (b) las componentes principales que explican el 99% de la variabilidad de las curvas TG; (c) el área media, circularidad, rectangularidad, número y distancia entre la traqueidas mostradas en las micrografías SEM. El modelo de regresión propuesto ha servido igualmente para llevar a cabo un completo estudio de simulación de curvas TG correspondientes a las especies estudiadas. Mediante este estudio se pueden obtener muestras artificiales en escenarios con diferentes grados de dependencia entre parámetros y con una variabilidad diferente a la obtenida en los estudios experimentales. Ello permite evaluar de una forma más precisa y completa la capacidad discriminante de las curvas TG

Estudio métrico sobre la actividad investigadora usando el software libre R: el caso del sistema universitario gallego

[Resumen] Este trabajo representa una nueva alternativa para el estudio, clasificación y comparación de la producción científica de centros de investigación, utilizando las funciones de tratamiento de datos del paquete Citan del software estadístico R. En particular, se muestra el análisis bibliométrico de las publicaciones de las universidades de A Coruña, Santiago de Compostela y Vigo, en el periodo 2000-2011, recopiladas por la base de datos Scopus. Entre las técnicas usadas se aplicaron modelos de Lotka y Price, modelización no paramétrica y paramétrica de los datos, así como el cálculo y análisis de indicadores de la cantidad y calidad de la producción científica, los índices h y g, y otros menosconocidos como los rp1, lp, Ge1, Ge5 y Slp1. Como novedad, se propone una variante del índice h (hh) que define el grupo de investigadores que forman la élite más productiva de cada universidad y estima su calidad investigadora.[Abstract] This work represents a new alternative for the study, classification and comparison of the scientific production corresponding to research entities. It consists on the application of statistical data processing functions available in the R software’s Citan package. In particular, the bibliometric study of publications of universities of A Coruña, Santiago de Compostela and Vigo, in the period 2000-2011, compiled by the Scopus database. The study was conducted using the statistical analysis of the data, the application of models of Lotka and Price, nonparametric and parametric modeling (Pareto) of the data, and the calculation and analysis of indicators of the scientific production like the h and g indexes, and others lesser known as rp1, lp, Ge1, Ge5 and Slp1. A novelty consists in a variant of the h index (hh) that defines the group of researchers who are the most productive of each university, the elite, and estimates the researching quality of such representative elites

Statistical Quality Control with the qcr Package

[Abstract] The R package qcr for Statistical Quality Control (SQC) is introduced and described. It includes a comprehensive set of univariate and multivariate SQC tools that completes and increases the SQC techniques available in R. Apart from integrating different R packages devoted to SQC (qcc, MSQC), qcr provides nonparametric tools that are highly useful when Gaussian assumption is not met. This package computes standard univariate control charts for individual measurements, (Formula presented), S, R, p, np, c, u, EWMA, and CUSUM. In addition, it includes functions to perform multivariate control charts such as Hotelling T2, MEWMA and MCUSUM. As representative features, multivariate nonparametric alternatives based on data depth are implemented in this package: r, Q and S control charts. The qcr library also estimates the most complete set of capability indices from first to the fourth generation, covering the nonparametric alternatives, and performing the corresponding capability analysis graphical outputs, including the process capability plots. Moreover, Phase I and II control charts for functional data are included.The work of Salvador Naya, Javier Tarrío-Saavedra, Miguel Flores and Rubén Fernández-Casal has been supported by MINECO grant MTM2017-82724-R, and by the Xunta de Galicia (Grupos de Referencia Competitiva ED431C-2020-14 and Centro de Investigación del Sistema universitario de Galicia ED431G 2019/01), all of them through the ERDF. The research of Miguel Flores has been partially supported by Grant PII-DM-002-2016 of Escuela Politécnica Nacional of Ecuador. In addition, the research of Javier Tarrío-Saavedra has been also founded by the eCOAR project (PC18/03) of CITICXunta de Galicia; ED431C-2020-14Xunta de Galicia; ED431G 2019/01Escuela Politécnica Nacional de Ecuador; PII-DM-002-201

Constructing a Control Chart Using Functional Data

[Abstract] This study proposes a control chart based on functional data to detect anomalies and estimate the normal output of industrial processes and services such as those related to the energy efficiency domain. Companies providing statistical consultancy services in the fields of energy efficiency; heating, ventilation and air conditioning (HVAC); installation and control; and big data for buildings, have been striving to solve the problem of automatic anomaly detection in buildings controlled by sensors. Given the functional nature of the critical to quality (CTQ) variables, this study proposed a new functional data analysis (FDA) control chart method based on the concept of data depth. Specifically, it developed a control methodology, including the Phase I and II control charts. It is based on the calculation of the depth of functional data, the identification of outliers by smooth bootstrap resampling and the customization of nonparametric rank control charts. A comprehensive simulation study, comprising scenarios defined with different degrees of dependence between curves, was conducted to evaluate the control procedure. The proposed statistical process control procedure was also applied to detect energy efficiency anomalies in the stores of a textile company in the Panama City. In this case, energy consumption has been defined as the CTQ variable of the HVAC system. Briefly, the proposed methodology, which combines FDA and multivariate techniques, adapts the concept of the control chart based on a specific case of functional data and thereby presents a novel alternative for controlling facilities in which the data are obtained by continuous monitoring, as is the case with a great deal of process in the framework of Industry 4.0.This study has been funded by the eCOAR project (PC18/03) of CITIC. The work of Salvador Naya, Javier Tarrío-Saavedra, Miguel Flores and Rubén Fernández-Casal has been supported by MINECO grants MTM2014-52876-R, MTM2017-82724-R, the Xunta de Galicia (Grupos de Referencia Competitiva ED431C-2016-015, and Centro Singular de Investigación de Galicia ED431G/01 2016-19), through the ERDF. The research of Miguel Flores has been partially supported by Grant PII-DM-002-2016 of Escuela Politécnica Nacional of EcuadorXunta de Galicia; ED431C-2016-015Xunta de Galicia; ED431G/01 2016-19Escuela Politécnica Nacional de Ecuador; PII-DM-002-201

Modelling Operative and Routine Learning Curves in Manoeuvres in Locks and in Transit in the Expanded Panama Canal

Financiado para publicación en acceso aberto: Universidade da Coruña/CISUG[Abstract] Piloting in the Panama Canal is exceptional as, due to its importance, the functions of the captains of vessels are taken over by pilots. Hence, prior to inauguration of the expanded canal, a limited number of pilots experienced on the existing canal were certified for the transit of Neopanamax vessels by means of planned and innovative individual learning. After this organisational training through operative training, with the implementation of the expanded canal in June 2016, the routine training started. Hence the learning curve in the performance of these manoeuvres will represent the growing skill acquired by both the pilots and the organisation. Given that the learning effect is measurable, this paper has the dual objective of determining two curve models: the organisation operative learning curve model and the routine learning curve model for pilots performing transit manoeuvres in the expanded Panama Canal waterways and the Cocolí and Agua Clara locks. Manoeuvre times in locks and transit in the whole of the canal were followed up continuously in the first 42 months of operation.The research of Salvador Naya and Javier Tarrío has been supported by MINECO grant MTM2017-82724-R, and by the Xunta de Galicia (Grupos de Referencia Competitiva ED431C-2020-14 and Centro de Investigación del Sistema universitario de Galicia ED431G 2019/01), all of them through the ERDF. This work has been funded in part by Project 1-FACINA of the International Maritime University of Panama (UMIP).Xunta de Galicia; ED431C-2020-14Xunta de Galicia; ED431G 2019/01Universidad Marítima Internacional de Panamá; Project 1-FACIN

A Logistic Approach for Kinetics of Isothermal Pyrolysis of Cellulose

[Abstract] A kinetic model is proposed to fit isothermal thermogravimetric data obtained from cellulose in an inert atmosphere at different temperatures. The method used here to evaluate the model involves two steps: (1) fitting of single time-derivative thermogravimetric curves (DTG) obtained at different temperatures versus time, and (2) fitting of the rate parameter values obtained at different temperatures versus temperature. The first step makes use of derivative of logistic functions. For the second step, the dependence of the rate factor on temperature is evaluated. That separation of the curve fitting from the analysis of the rate factor resulted to be very flexible since it proved to work for previous crystallization studies and now for thermal degradation of celluloseMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital; MTM2017-82724-RXunta de Galicia; ED431C-2020-14Xunta de Galicia; ED431G 2019/0

The Complexity of Lignin Thermal Degradation in the Isothermal Context

[Abstract] Thermal degradation of lignin in nitrogen atmosphere is evaluated by linear heating and isothermal tests. While linear heating suggests that thermal decomposition in the 200–400 °C range mainly consists of a single step, a careful analysis of isothermal tests points to different lignin fractions having different stabilities. This is an important point for practical predictions, since kinetics obtained as if the degradations at different temperatures were the same would lack practical utility. Instead, stairway type tests are proposed to evaluate the degradation rates and sample quantities involved at the temperatures of interest.This research was funded by MINECO, grant number MTM2017-82724-R and by Xunta de Galicia (Grupos de Referencia Competitiva ED431C-2020-14 and Centro de Investigación del Sistema universitario de Galicia ED431G 2019/01), all of them through the ERDFXunta de Galicia; ED431C-2020-14Xunta de Galicia; ED431G 2019/0

Proceedings of the 8th International Conference on Data Science, Technology and Applications (DATA 2019)

[Abstract] The aim of this work is to propose different statistical and machine learning methodologies for identifying anomalies and control the quality of energy efficiency and hygrothermal comfort in buildings. Companies focused on energy sector for buildings are interested on statistical and machine learning tools to automate the control of energy consumption and ensure quality of Heat Ventilation and Air Conditioning (HVAC) installations. Consequently, a methodology based on the application of the Local Correlation Integral (LOCI) anomaly detection technique has been proposed. In addition, the most critical variables for anomaly detection are identified by using ReliefF method. Once vectors of critical variables are obtained, multivariate and univariate control charts can be applied to control the quality of HVAC installations (consumption, thermal comfort). In order to test the proposed methodology, the companies involved in this project have provided the case study of a store of a clothing brand located in a shopping center in Panama. It is important to note that this is a controlled case study for which all the anomalies have been previously identified by maintenance personnel. Moreover, as an alternatively solution, in addition to machine learning and multivariate techniques, new nonparametric control charts for functional data based on data depth have been proposed and applied to curves of daily energy consumption in HVAC.Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital; MTM2014-52876-RMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital; MTM2017-82724-RXunta de Galicia; ED431C-2016-015Centro Singular de Investigación de Galicia; ED431G/01 2016-19Centro de Investigación en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións da Universidade da Coruña; PC18/03Escuela Politécnica Nacional of Ecuador; PII-DM-002-201

Installing Green Artificial Reefs: A Sustainable Challenge

Paper: 19th International Conference on Renewable Energies and Power Quality (ICREPQ’21) Almeria (Spain), 28th to 30th July 2021[Abstract] Green Artificial Reefs (GARs) are marine structures to exploit sea resources in a sustainable way (produce food resources, improve the tourism, etc.). They should be installed on the seabed, process that is not usually easy. Therefore, their installation process should be clearly defined. The aim of this paper is to propose several methods for installing a group of green artificial reefs designed in the PROARR research project. Two of these methodologies are conventional: a bulkcarrier and a special service workboat. The other technique is innovative: an autonomous vehicle. All of them offer different results in terms of maneuverability, positioning, precision and cost. This study will compare these four methods of installing green artificial reefs to improve the knowledge about this type of sustainable way of exploiting the marine resources.The authors gratefully acknowledge the financial support from the regional government of Galicia, Xunta de Galicia, through the project CN-10MMA003CT. This study was also funded through the collaboration agreement between Xunta de Galicia, Universidade da Coruña and the Universidade da Coruña Foundation (FUAC) to give continuity to the previous projectXunta de Galicia; 10MMA003C

Impact estimates of the actions for the rehabilitation of energy efficiency in residential building

The prediction of energy savings and indoor air quality resulting from the implementation of rehabilitation measures for energy efficiency in residential buildings is paramount to invest in the right technology and optimize available resources. In this paper, we propose a new methodology, based on actual data collection, to quickly and effectively assess energy efficiency and air quality of housings, considering variables such as the customs of the occupants, regulations and the constructive typology. The effect corresponding to the reforms carried out for energy efficiency rehabilitation in four homes built at different periods, under different rules, with different levels of occupancy and characteristics of its constructive elements is evaluated successfully