This study investigates the influence of dimethyl ether (DME) addition on soot formation, oxidation, and chemical pathways in propane coflow diffusion flames under iso-carbon conditions. Detailed numerical simulations, validated against experimental measurements, were performed for a series of fuel mixtures with increasing DME content. The results reveal a pronounced decrease in soot volume fraction and primary particle size as propane is progressively replaced by DME, accompanied by a \replaced{clear shrinking of the region within the flame where soot is produced}{contraction of the sooting zone} and a significant reduction in carbon-to-soot conversion efficiency. Mechanistic analysis shows that DME addition suppresses the formation of key aromatic precursors and heavy polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), while enhacing oxidation processes through increased local oxygen availability and modified flame structure. Integrated reaction rate analysis demonstrates that both soot formation and oxidation rates diminish in DME-rich flames, with the balance between these processes shifting toward lower overall soot yields. Notably, nitrogen oxide emissions decrease with increasing DME content despite higher flame temperatures, reflecting changes in radical soot composition and flame residence times. These findings highlight the effectiveness of fuel oxygenation in mitigating soot and pollutant emissions and provide insight into the underlying chemical and physical mechanisms responsible for soot suppression in oxygenated fuel flames.

Los sistemas microfluídicos han ganado una atención significativa en los últimos años debido a su capacidad para manejar pequeños volúmenes de muestra con alta precisión, lo que los convierte en elementos esenciales en aplicaciones biomédicas, químicas y de ciencia de materiales. Un fenómeno clave que rige el comportamiento microfluídico es la tensión superficial, la cual desempeña un papel crucial en el control de las interfaces de fluidos y en la formación de gotas. Esta tesis se centra en el estudio de los fenómenos de llenado en sistemas microfluídicos utilizando el método Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH), una técnica computacional libre de malla, idónea para simular flujos con superficie libre e interacciones multifase, y valida los resultados numéricos mediante mediciones experimentales. Para mejorar la precisión de las simulaciones SPH en la representación de los efectos de la tensión superficial, se introduce un modelo de potencial de pares escalable inspirado en las fuerzas de cohesión molecular. El modelo se calibra utilizando la ecuación de Young-Laplace y emplea un factor de escala que depende de la resolución de partículas y del volumen de fluido. Pruebas comparativas, como la esferización de un cubo de fluido, experimentos de caída libre y oscilación de gotas, validaron asimismo el modelo frente a resultados teóricos y experimentales. Las simulaciones se realizan con distintos niveles de discretización para evaluar la estabilidad numérica y la precisión. Además, el método propuesto se aplica a simulaciones de flujo microfluídico, particularmente en entornos de microcanales donde la viscosidad y los efectos interfaciales desempeñan un papel fundamental. El estudio busca mejorar la caracterización reológica utilizando plataformas microfluídicas mediante la integración de enfoques computacionales y experimentales. Se emplea análisis basado en imágenes para rastrear la propagación del frente de fluido, lo que permite determinar con precisión la viscosidad. También se investiga el impacto de las pérdidas de flujo en microcanales mediante la minimización de los tubos de conexión, con el fin de perfeccionar las metodologías de reometría en canal. Los resultados de esta tesis contribuyen al avance en el diseño de dispositivos microfluídicos y proporcionan un marco numérico robusto para el modelado de la tensión superficial en simulaciones SPH. Esta investigación tiene amplias implicaciones para la física de gotas, la dinámica del frente de fluido en microcanales y las aplicaciones de ingeniería microfluídica.

Los sistemas de alerta temprana ante tsunamis requieren métodos eficientes y precisos para estimar el peligro en tiempo real. Aunque las modelaciones numéricas basadas en las ecuaciones de aguas poco profundas permiten calcular con alta fidelidad la propagación y la inundación por tsunami, su elevado costo computacional y la dependencia de una estimación precisa de la fuente sísmica limitan su aplicación en contextos operativos. En este trabajo, se propone un modelo basado en redes neuronales convolucionales unidimensionales (CNN-1D) que, a partir de registros GNSS de menos de 9 minutos, calcula la serie de inundación en tierra sin necesidad de estimar la fuente ni de esperar registros prolongados en el mar. Se comparan distintas metodologías, incluyendo un enfoque directo; un esquema en dos etapas que primero predice series de la elevación instantánea de la superficie libre (η) y luego la inundación; y una arquitectura Branch-CNN que busca mejorar la predicción de la inundación incorporando series η durante el entrenamiento. Los modelos fueron entrenados con una base de datos sintética compuesta por 13.000 escenarios generados mediante modelaciones numéricas del movimiento cinemático de la corteza terrestre, la propagación del tsunami y la inundación. Los resultados indican que el enfoque en dos etapas alcanza el mejor desempeño general. Por su parte, la arquitectura Branch-CNN mejora el proceso de aprendizaje al ajustar dinámicamente los pesos de pérdida, aunque no supera la precisión del enfoque en dos etapas. Adicionalmente, se validó el modelo utilizando registros GNSS reales del terremoto y tsunami de Illapel 2015 (Mw 8.4), obteniendo resultados altamente precisos para el pronóstico en Viña del Mar (ViB). Si bien en el caso de Coquimbo (CoB) la predicción no es tan exacta, está coincidió con el nivel de peligrosidad observado, lo que refuerza el potencial de esta herramienta como una alternativa rápida y eficaz para el cálculo de series de tsunamis en sistemas de alerta temprana.

Las redes neuronales profundas han demostrado ser una herramienta poderosa para resolver problemas de ecuaciones diferenciales parciales (EDPs), permitiendo aproximar soluciones a diferentes escenarios donde los métodos tradicionales presentan grandes desafíos. Sin embargo su principal limitación es el alto costo computacional asociado a su entrenamiento y uso, junto a su baja capacidad de generalización. Con el fin solventar este inconveniente, en este trabajo se propone un nuevo enfoque para resolver la ecuación de Poisson mediante el uso de redes neuronales convolucionales (CNNs) con el fin de generar un método más eficiente que el utilizado por las redes neuronales informadas por física (PINNs). El modelo propuesto consiste en entrenar una red CNN para un dominio con condiciones de frontera específicos el cual pueda ser utilizado para resolver diferentes casos de la ecuación de Poisson dentro del dominio establecido. Los resultados obtenidos muestran que el modelo propuesto es capaz de aproximar la solución de la ecuación de Poisson para diferentes escenarios de dominios bidimensionales y tridimensionales, junto con condiciones de frontera variadas e incluso con dominios que incluyen interfaces con un buen grado de generalización, alcanzando errores promedios menores al 5 % en la mayoría de los casos. Sin embargo, el modelo presenta limitaciones en cuanto a la generalización de dominios con geometrías complejas, en donde se observó que no es capaz de generalizar adecuadamente casos tridimensionales con interfaces si no se cuenta con datos de entrenamiento previamente resueltos, además de presentar una clara deficiencia en aproximar cargas puntuales, llegando a errores puntuales de sobre el 90 % en algunos casos. Esto deja abierto un camino para futuras investigaciones, donde se invita a explorar el uso de redes neuronales convolucionales para resolver diferentes problemas de EDPs, así como la posibilidad de mejorar el modelo propuesto.

El efecto de la duración de los registros sísmicos en el colapso estructural ha sido objeto de estudio en las últimas décadas, debido al daño observado después de sismos de gran magnitud y larga duración, como los terremotos del Maule (Chile, 2010) y Tohoku (Japón, 2011). Estudios analíticos previos que consideran modelos no lineales de marcos y columnas han evidenciado un impacto negativo en la capacidad de colapso, así como un incremento en la demanda de parámetros acumulativos. Sin embargo, la mayoría de estos estudios se han enfocado en sistemas estructurales distintos a los muros de hormigón armado, siendo limitada la literatura disponible sobre este sistema en particular. Los terremotos en Chile suelen ser de larga duración y gran magnitud, debido principalmente a los sismos interplaca generados entre la placa de Nazca y la placa Sudamericana. Esta característica, sumada al hecho de que los muros de hormigón armado constituyen el sistema estructural sismo-resistente preferido en edificios, motiva el presente estudio centrado en analizar el efecto de la duración de los registros sísmicos sobre la capacidad de colapso y sobre parámetros de demanda ingenieril en muros de hormigón armado con comportamiento predominantemente a flexión. Los muros fueron diseñados inicialmente siguiendo la norma de diseño sísmico chilena. Se analizaron muros de distintas alturas y masas, con el objetivo de abarcar una mayor variabilidad en configuraciones y periodos fundamentales. Posteriormente, se desarrollaron modelos no lineales utilizando elementos de plasticidad distribuida, los cuales fueron calibrados con datos experimentales, poniendo especial énfasis en la modelación de la degradación de rigidez y resistencia. Para aislar la influencia de la duración respecto a otras características de los registros sísmicos, se utilizó el método del espectro medio equivalente, considerando un conjunto de registros de larga y corta duración. A continuación, se compararon los resultados obtenidos a partir de distintos análisis dinámicos incrementales para ambos conjuntos. Finalmente, se generaron curvas de fragilidad utilizando como medida de intensidad la aceleración espectral en el periodo fundamental de la estructura. Los resultados muestran que el conjunto de registros de larga duración disminuye el desplazamiento relativo promedio de colapso y la intensidad promedio de colapso en muros con periodos medios y largos, en comparación con los registros de corta duración. Asimismo, se determinó que se requiere una intensidad media menor para alcanzar estados límite de daño moderado y colapso en los mismos modelos de muros. Por último, se concluye que la degradación constituye un parámetro de modelación clave; de no ser considerada, se podría subestimar significativamente el daño en muros de hormigón armado.

En el siguiente trabajo, un esquema de control predictivo basado en modelo es propuesto para la máquina de inducción de devanado abierto, excitada por inversores alimentados por un DC-link común, enfocada en la supresión de corrientes de secuencia cero. Las corrientes de secuencia cero pueden generarse a partir de fenómenos como la modulación del inversor y las armónicas de la FEM de retorno. Se expone un modelo discreto del motor y una formulación del problema de control óptimo, incluyendo restricciones para los voltajes y corrientes del sistema, sin hacer suposiciones sobre cómo se genera la corriente de secuencia cero. Además, se presenta una implementación del controlador basada en el solver OSQP, el cual es estudiado para entregar guías de uso para futuras aplicaciones de MPC. Los resultados obtenidos en simulación validan la funcionalidad del esquema de control propuesto. Más aún, las simulaciones de hardware-in-the-loop en la plataforma MicroLabBox de dSPACE validan que los tiempos de ejecución alcanzados están dentro del intervalo de muestreo de aplicaciones reales.

En la última década, fallas en depósitos de relaves como Cadia (2018), Brumadinho (2019) y Jagersfontein (2022) han causado graves impactos. Chile también ha sufrido eventos similares, como el colapso del tranque El Cobre (1965), donde murieron cerca de 300 personas. Existe consenso en que un mal diseño de estos depósitos compromete la sustentabilidad de la inversión minera. La licuefacción es uno de los modos de falla más relevantes, por lo que su correcta evaluación es clave. Los ensayos CPTu juegan un rol fundamental en la caracterización de suelos susceptibles a licuefacción, permitiendo obtener parámetros clave como la resistencia al corte, presión de poros y resistencia no drenada. Sin embargo, muchas metodologías actuales han sido desarrolladas para relaves de oro, hierro y plata, no considerando la realidad chilena, dominada por relaves de cobre. Esta investigación, enmarcada en el proyecto FONDEQUIP 180170, busca validar expresiones propuestas para evaluar la licuefacción en relaves de cobre mediante ensayos CPTu, geofísicos y de laboratorio. Se analizan parámetros como el estado (ψ), pendiente de la línea de estado crítico (λ), razón de resistencia no drenada residual (su/σ’v) e índice de fragilidad (IB). Los resultados muestran que: El parámetro de estado (ψ) fue representativo bajo el nivel freático. La pendiente λ no pudo ser correctamente estimada con CPTu. La razón su/σ’v mejora bajo nivel freático, aunque se recomienda evaluar estadísticamente (percentil 20). Algunas expresiones como las de Robertson (2021) y Jefferies & Been (2006) sobreestimaron la resistencia, sugiriéndose metodologías que no dependan de la presión de poro. El índice de fragilidad (IB) fue bien estimado con la propuesta de Sadrekarimi (2014). Se resalta la importancia de distinguir entre zonas saturadas y no saturadas por sus efectos sobre la penetración y succión.

Las tecnologías emergentes como los recursos energéticos distribuidos y las redes inteligentes han incrementado la necesidad de desarrollar herramientas analíticas que permitan analizar la confiabilidad de las redes de distribución. En esta línea, la insta- lación de equipos de protección permite aislar localizadamente las fallas disminuyendo la cantidad de usuarios que quedan sin suministro. Sin embargo la mayoría de los mo- delos utilizados para seleccionar y localizar los equipos de protección no consideran los requerimientos de coordinación ni criterios de factibilidad para los esquemas de salva- mento, lo cual se traduce en soluciones no implementables o incapaces de cumplir con los estándares propuestos. En este trabajo de tesis se presenta un modelo de programación lineal entero mixto para la selección, localización y coordinación simultánea de equipos de protección (reco- nectadores y fusibles), incorporando un criterio eléctrico para la factibilidad de los esque- mas de salvamento en los fusibles. Indicadores de confiabilidad locales y penalizaciones económicas por traspasar los estándares mínimos de confiabilidad han sido incorpora- dos en el modelo, entregando herramientas adicionales para la toma de decisiones. El esquema propuesto fue validado en redes de distribución pequeñas, para posteriormen- te implementarse en sistemas de hasta 1080 nodos. Los experimentos computacionales muestran que la inclusión de los esquemas de salvamento y la coordinación de protec- ciones tiene un gran impacto en los costos y en las medidas de confiabilidad del sistema. Además, los modelos de la literatura consideran la información de confiabilidad como determinista, utilizando valores esperados o promedios de la data histórica. La aleatorie- dad de las fallas en los sistemas de distribución no siempre es correctamente representada con estos parámetros, implicando incrementos en los costos de inversión/operación o de- terioros en los estándares de confiabilidad planificados. El trabajo propuesto incluye un análisis del efecto que tiene la incertidumbre de las tasas de falla y los tiempos de repa- ración en el modelo de localización de equipos de protección. Los resultados muestran que pequeñas variaciones pueden ser críticas en términos de costo y confiabilidad.