Desde el siglo XVIII se busca entender el comportamiento de flujo para diferentes tipos de fluidos. Con el tiempo, se han presentado diferentes modelos teóricos y experimentales que expanden las barreras del conocimiento en esta área. Una de las principales áreas de aplicación en minería, es la caracterización de pulpas mineras, ya sean concentrados de mineral o relaves, estos últimos, constituyen un riesgo latente día a día, que se traduce en un posible colapso del depósito. Con ello, aparece una preocupación intrínseca relacionada con la distancia máxima de flujo del relave, el cual puede afectar a poblados, aguas continentales, flora y fauna. Por lo tanto, un entendimiento de las variables que controlan el fenómeno de flujo y la propuesta de un plan de mitigación proactivo, representan un avance de alta importancia en esta materia. En la presente tesis, se muestra la influencia de variables físicas propias del fenómeno de flujo de relave, en conjunto con la incorporación de obstáculos tipo barrera, con el objetivo de minimizar el valor de distancia peligrosa. Esto se lleva a cabo, integrando ensayos experimentales a escala de laboratorio y simulaciones de fluidodinámica computacional (CFD), permitiendo la generación de una base de datos robusta que correlaciona parámetros críticos como el volumen contenido, el porcentaje de sólidos en peso, la velocidad característica de salida, el número de barreras y el comportamiento reológico de la pulpa. Con base en las mediciones obtenidas, se propone un modelo multivariable adimensional, con el objetivo de relacionar todas las variables involucradas en el estudio y predecir la distancia máxima que podría alcanzar el flujo de relave para ciertas condiciones y considerando obstáculos que disipen su energía cinética. La efectividad de las barreras fue notoria y, si se compara un caso con y sin barreras, manteniendo un volumen y una concentración en sólido fija, se puede obtener ~30% menos en las distancias máximas medidas.

La producción de metanol a partir de H2 verde y CO2 capturado está cobrando cada vez más importancia como vía estratégica de descarbonización, pero su elevado costo de producción, asociado principalmente al precio del H2 verde, actualmente limita su competitividad frente al metanol de origen fósil. Este estudio plantea como pregunta de investigación si existe algún punto óptimo de operación del reactor a alta presión que permita minimizar los costos de producción de metanol verde. Para resolver esta interrogante se desarrolla un análisis técnico - económico cuyo objetivo es minimizar el costo nivelado de metanol verde mediante la manipulación de variables de proceso como la presión, composición de alimentación y flujo de entrada. Las simulaciones se realizan en el Software Aspen Plus V.14. En una primera etapa se valida el reactor de equilibrio y los modelos cinéticos propuestos por Bussche and Froment (1996) y Graaf et al. (1988) para el reactor de síntesis utilizando condiciones operacionales reportados en la literatura con el fin de asegurar la comparabilidad de los resultados de los modelos. Posteriormente, se realiza la simulación de la planta utilizando un reactor de equilibrio con un estudio paramétrico que considera la variación de las presiones entre 100 y 340 bar, razones de alimentación CO2:H2 de 1:3 y 1:10 y flujo alimentación al reactor de 1 y 10 ton/h, manteniendo fija la temperatura del reactor en 260°C. Según los resultados, la conversión, selectividad y rendimiento aumentan a medida que se incrementa la presión y existe un exceso de H2, siendo el caso más favorable el de 340 bar y una razón CO2:H2 = 1:10. Desde el punto de vista energético, el servicio que necesita mayor potencia corresponde al consumo del enfriamiento en los intercambiadores de calor. Por otro lado, del punto de vista ambiental todos los resultados obtenidos presentan emisiones netas negativas de CO2, lo que confirma el potencial del proceso como alternativa de descarbonización. Ahora bien, según el análisis económico, se observa que tanto el CAPEX como el OPEX aumentan con el incremento de la presión de operación en el reactor. Si bien el costo de los equipos es el parámetro más influyente del CAPEX, el OPEX domina el costo nivelado del metanol, siendo el H2 verde el principal contribuyente, seguido por el costo del CO2 capturado. El menor costo nivelado que se alcanza es de 1.052 USD/kg de metanol (55.78 USD/MBTU), con una presión de operación en el reactor de 100 bar, una razón de composición de alimentación de CO2:H2 = 1:10 y un flujo de 10 ton/h, considerando un precio del H2 verde de 3 USD/kg, mientras que el precio de 200 USD/ton para el CO2 capturado desde fuentes industriales. Si bien este valor es aproximadamente 130\% mayor al costo del metanol fósil (0.32 USD/kg), el análisis de sensibilidad muestra una fuerte dependencia del precio del H2 verde. En un escenario optimista que considera los precios de 1.5 USD/kg para el H2 verde y 100 USD/ton para el CO2 capturado, el costo disminuye aproximadamente un 41\%, mientras que en un escenario pesimista con precios de 4.5 USD/kg y 300 USD/ton, aumenta cerca de un 42\%, lo que evidencia los desafíos económicos asociados.

In recent decades, thermodynamic aspects of black holes have been vastly studied. In the extended thermodynamics formalism, which incorporates a dynamical cosmological constant as a thermodynamic pressure, enriches the phase phenomena and criticality of gravitational systems. In this formalism, we are going to review the critical behavior of the Reissner-Nordström black hole where phase transitions similar to Van der Waals fluids appear, to show results of how adding a scalar field affects its criticality. In particular, we study a class of exact hairy charged AdS black hole solution of Einstein-Maxwell-scalar gravity and we found that in addition to Van der Waals like behavior, reentrant phase transitions are present, along with a novel phase transition, in which thermodynamic volume decreases instead of increasing in a large-small phase transition in both canonical and grand canonical ensemble.

La presente investigación desarrolla una metodología de optimización multiobjetivo, basada en algoritmos genéticos, para la planificación del mantenimiento de pavimentos aeroportuarios en Chile. Este trabajo surge ante la necesidad de mejorar las prácticas actuales de gestión, las cuales presentan un enfoque predominantemente reactivo y carecen de una integración sistemática de criterios técnicos y económicos en la toma de decisiones. En este contexto, la metodología propuesta busca apoyar la planificación estratégica mediante la generación de planes de mantenimiento de largo plazo que permitan equilibrar objetivos en conflicto, específicamente la minimización de costos del ciclo de vida y la maximización del desempeño del pavimento. El enfoque se basa en la implementación del algoritmo NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II), el cual permite identificar soluciones óptimas de Pareto que representan distintos compromisos entre costo y efectividad. La metodología incorpora parámetros clave como modelos de deterioro, tratamientos de mantenimiento, umbrales de aplicación y costos económicos obtenidos a partir de fuentes reales. Se considera un horizonte de planificación de 20 años, lo que permite evaluar los efectos de las decisiones de mantenimiento en el largo plazo. El caso de estudio se desarrolla en secciones del Aeródromo La Florida, donde se aplica el modelo propuesto y se comparan sus resultados con herramientas de gestión de pavimentos como PAVER y PaveAir. Adicionalmente, se integra un esquema de priorización que permite asignar intervenciones bajo restricciones presupuestarias anuales, facilitando la escalabilidad desde un enfoque a nivel de proyecto hacia uno a nivel de red. Los resultados evidencian que la metodología propuesta permite generar estrategias de mantenimiento más eficientes en comparación con enfoques reactivos convencionales, logrando mejorar el desempeño del pavimento y reducir los costos acumulados; asimismo, la integración de optimización y priorización constituye una herramienta práctica para organismos gestores, contribuyendo a una gestión más estratégica, preventiva y sostenible de la infraestructura aeroportuaria.

En esta tesis se realiza el desarrollo de un modelo de Reinforcement Learning para optimización secuencial de portafolios, incorporando el riesgo mediante el Expected Shortfall. El modelo aprende políticas de decisiones sobre activos de un portafolio (comprar, vender o mantener) usando información de retornos de distintos tipos de activos (acciones, ETFs y criptomonedas) para distintas líneas temporales, junto con un umbral de decisión compuesta que se adapta de forma dinámica según la volatilidad de los retornos. Basándose en prueba y error, obteniendo como recompensa una métrica de retorno ajustado por riesgo, definida por el retorno marginal obtenido de un conjunto de movimientos respecto a una inversión libre de riesgo, ajustada por una métrica de riesgo explícita.El objetivo principal de la tesis es evaluar si un enfoque de Reinforcement Learning logra detectar patrones dinámicos de mercado y lograr generalizarlos para escenarios fuera de muestra. Comparándolo con otros modelos tanto financieros estadísticos, como modelos de machine learning supervisados y no supervisados. Los resultados muestran que, para enfoques más conservadores sobre el umbral, el modelo de Reinforcement Learning tiene un menor gap entre entrenamiento validación y testeo, siendo sus resultados más permanentes entre fases. Los enfoques más de rentabilidad pura, poseen mayor volatilidad entre fases de validación y testeo, teniendo un mayor riesgo que sus competidores y resultados similares.

Piscirickettsia salmonis is the etiological agent of Piscirickettsiosis, one of the most severe and detrimental diseases affecting the Chilean salmon farming industry. Currently, there are 26 vaccines with provisional registration available for prophylactic use in salmonids. However, none have proven effective in fully controlling epidemic outbreaks under field conditions. Several researchers have identified two predominant genogroups along the Chilean coast, designated as LF-89 and EM-90, which exhibit a variable spatiotemporal distribution in southern Chilean salmon farms in recent years. Recent evidence suggests that the biological mechanisms of both genogroups may interact synergistically during infection, indicating the potential for co-infections in contemporary farms. This scenario further complicates vaccine efficacy, as many are designed to target only a predominant genogroup. Thus, the need arises to identify alternative prophylactic methods to ensure and contribute to the sustainability of the Chilean salmon farming industry. A novel prophylactic approach proposed in this thesis involves the use of recombinant nanoproteins, also known as inclusion bodies, with antigenic functions against Piscirickettsiosis. These inclusion bodies are aggregates of soluble and insoluble proteins with amyloid characteristics, eliminating the need for encapsulation. They are scalable, lyophilizable, and highly stable under adverse temperature and pH conditions. This thesis aims to evaluate the ability of certain antigenic protein inclusion bodies from P. salmonis to induce an adaptive immune response in Atlantic salmon (Salmo salar) and their potential use as immunogens in a vaccine prototype. To achieve this objective, three antigenic sequences with chimeric characteristics from the LF-89 and EM-90 genogroups of P. salmonis were designed and produced as recombinant inclusion bodies in E. coli BL21(DE3). The prototypes were designated for commercial protection purposes as SkipZ, PulseJ, and HopQ. These prototypes were quantified and characterized using techniques such as Western blot. Their uptake and immunostimulatory activity were evaluated in salmon macrophages through in vitro assays. Subsequently, juvenile salmon were vaccinated, and the effects of the SkipZ and HopQ prototypes were analyzed in terms of gene expression (qPCR) and immunoglobulin production (ELISA). The three prototypes achieved production efficiencies of 57 mg/L for PulseJ, 40 mg/L for SkipZ, and 26,8 mg/L for HopQ. These prototypes were internalized by salmon macrophages (RTS-11) with uptake efficiencies of 5% for SkipZ, 26% for PulseJ, and 54% for HopQ. In vitro assays showed activation at both transcriptional and translational levels of molecules associated with antigen presentation and pro-inflammatory markers, with notable activation capacities observed for HopQ and SkipZ at 20 µg/mL and 5 µg/mL, respectively. In vivo assays revealed that both vaccine prototypes, administered at doses of 0.5 mg/kg of fish for SkipZ and 2 mg/kg of fish for HopQ, robustly activated the Th1 response, with a marked increase in IFN-γ and IL-12 expression. This strong upregulation might suppress CD8+ lymphocyte differentiation, potentially reducing the effectiveness of the cellular immune response in fully eliminating the pathogen. However, this effect may contribute to maintaining homeostasis in fish during the exacerbated inflammation induced by the vaccines. Moreover, no significant change was observed in the Th2 response, suggesting that the humoral response was not predominantly activated. In conclusion, the vaccine prototypes based on antigenic sequences of Piscirickettsia salmonis and produced as chimeric inclusion bodies demonstrated potent immunogenicity, capable of inducing a robust adaptive immune response in Atlantic salmon. The activation of the Th1 response by HopQ and SkipZ was particularly noteworthy. However, further studies are needed to evaluate their protective effects in challenge trials with the pathogen, including both genogroups, and to determine their long-term effectiveness.

The main objective of this study was to propose improvements to current accounting metallurgical Balancer in Hernán Videla Lira Smelter, focusing on balances carried on the main casting equipment, Teniente Converter. These improvements are based on phenomenology of concentrate smelting by Teniente Converter, which are not considered in the current balancer.Because the current balancer is based on a purely mathematical model, the phenomenologically unlikely results, although not common, are possible. Hence adding phenomenological restrictions on the balancer would seek to eliminate these results. In this study the use of two relations are proposed as a basis for the phenomenological restrictions; the relation between white metal copper grade and slag copper grade, and the relation between white metal copper grade and the oxygen coefficient. In addition, it is proposed in parallel with these restrictions, add to the balance, the gas streams that go in and out the Teniente Converter, which are currently not considered.Regarding gas streams, these must be added because not considering them create a 1 monthly ton imbalance for every 5 monthly tons of molten concentrate, and considering that on average about 25.000 tons of concentrate melt to month, the product imbalance of not consider gas streams is 5.000 tons.Regarding the white metal copper grade and slag copper grade, this relation is primarily used when the copper grade of the slag is too high, while the relation between white metal copper grade and the oxygen coefficient is used mainly in cases where the copper grade of the white metal is too low.When analyzing the results it was observed that different and possibly better results are obtained when using phenomenological relations than with the current model. In addition, it was analyzed how restrictions influence on the results when the initial data were significantly unbalanced regarding weights and / or with respect to the fine copper, in scenarios without gases, with gases and only considering exhaust gases, where it was concluded that independent of the scenario, the balancer always tends to modify the output currents to equalize to the input, due to the effect of the quality factors of every current.It was also seen that in general, arsenic emissions increase or decrease depending on whether the initial imbalance is a deficiency or excess respectively of the input currents for both the fine and for the weights, where they may vary by up to 198% in some cases.

Los vidrios nanoestructurados han demostrado ser altamente efectivos para aplicaciones en sistemas ópticos y optoelectrónicos, ya que permiten optimizar la transmitancia óptica y conferir propiedades autolimpiantes, especialmente útiles en contextos como la generación de energía solar. Este trabajo se centró en el estudio de la adhesión de partículas de arena sobre vidrios con distintas morfologías superficiales, utilizando espectroscopía de fuerza mediante Microscopía de Fuerza Atómica (AFM). Para esto se emplearon sondas coloidales fabricadas en el laboratorio, utilizando granos de arena reales recolectados en la Plataforma Solar del Desierto de Atacama (PSDA), los cuales fueron previamente separados en fracciones solubles e insolubles. Las sondas fueron caracterizadas mediante microscopía electrónica de barrido (SEM) y espectroscopía de rayos X (EDX), confirmando la composición mineralógica reportada en estudios previos. Posteriormente, se realizaron mediciones de fuerza de adhesión, usando la técnica de sonda coloidal, sobre tres tipos de superficie: vidrio liso, vidrio tratado químicamente con KOH y vidrio nanoestructurado, todos fabricados usando la técnica propuesta por Bravo et al. Los resultados muestran una disminución significativa de la fuerza de adhesión para partículas solubles sobre superficies nanoestructuradas en comparación con vidrio liso, lo cual se atribuye a la reducción del área efectiva de contacto provocada por la rugosidad. En cambio, al emplear partículas solubles e insolubles, se observó un aumento de la fuerza de adhesión sobre vidrio tratado con KOH, a pesar de su mayor rugosidad, lo cual sugiere una intensificación de fuerzas capilares asociadas al tratamiento químico. Este estudio demuestra que la técnica de sonda coloidal con partículas reales permite caracterizar de manera precisa la interacción entre contaminantes y superficies funcionalizadas. Asimismo, valida el método de nanoestructuración propuesto como una estrategia viable para mitigar el fenómeno de soiling.