Browsing by Subject "Contaminantes"

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    Efectos del ácido nítrico en la variación del color de pigmentos de uso común en obras de arte pictóricas
    (2015-01-12) Gómez Carretero, María Victoria; Baeza Caracena, Antonia; Marzal Martínez, Francisco José; Departamento de Ingeniería Química
    • El objetivo fundamental de esta Tesis es describir y monitorizar el efecto de diversas concentraciones de ácido nítrico en la degradación del color de once pigmentos de uso común en obras de arte pictóricas. Así mismo se busca conocer cuál es el efecto de los parámetros tiempo de exposición y temperatura ambiental. Finalmente se efectúa una comparación entre la degradación del color inducida por ácido nítrico y la que provocan el ozono y el ambiente real urbano. El cambio de color de los pigmentos se valora de manera cuantitativa, cualitativa y gráfica, siguiendo el sistema CIELAB. Para la consecución de estos objetivos se han efectuado una serie de experimentos de laboratorio y ensayos de campo. En el laboratorio se han recreado diferentes condiciones ambientales controladas de exposición por medio de un sistema dinámico de exposición para el ácido nítrico y el ozono respectivamente. Los resultados experimentales muestran que todos los pigmentos expuestos al ácido nítrico, al ozono y al ambiente real urbano sufren variaciones en su color original en dependencia del tiempo durante el que las muestras están sometidas a la acción del ácido nítrico, la concentración del ácido nítrico y la temperatura ambiental. El cambio es diferente según la naturaleza de cada uno de los pigmentos, por lo que es razonable pensar que otros colorantes estrechamente relacionados con los de este estudio sean sensibles al ácido nítrico de una manera similar. • The main objective of this Thesis is to describe and detail the effect of different concentrations of nitric acid in the fading of eleven pigments commonly used in art works. Likewise the study try to know what is the effect of the parameters time of exposure and environmental temperature on fading. Finally we made a comparison between color degradation induced by nitric acid and which cause the ozone and the real urban environment. Fading is valued using the CIELAB system quantitatively, qualitatively and graphically. Different laboratory experiments and field trials have been carried on for the achievement of these objectives. In the laboratory, several controlled environmental conditions of exposure have been recreated ,by the use of a dynamic system of exposure to nitric acid and ozone respectively. Results show that all the pigments exposed to nitric acid, ozone and to a real urban environment suffer variations in its original color, depending on time during the samples are exposed to the action of nitric acid, concentration of nitric acid and temperature. Fading is different according to the nature of each pigment, so it is reasonable to think that other pigments closely related of the ones studied are sensitive to nitric acid in a similar way. • TÉRMINOS CLAVE: 3308.01 Control de la Contaminación Atmosférica (Ver 2509.02) 3303.13 Tecnología de la Conservación 2501.05 Química Atmosférica 2209.03 Colorimetría
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    Modelos de exposición personal a los contaminantes del aire : aplicación de modelos estadísticos clásicos y de red natural
    (2015-03-26) Pérez Valera, Ana; Baeza Caracena, Antonia; González Duperón, Esther; Facultad de Química
    El objetivo de este proyecto es el estudio de las aplicaciones de las redes neuronales en el campo de la exposición personal y su comparación con los resultados obtenidos con el método tradicional. Pare ello hemos utilizado los datos procedentes de dos estudios distintos que se han realizado. Estos estudios son el proyecto Europeo LIFE-MACBETH (1996) y el proyecto Europeo PEOPLE. Estos estudios se realizaron en varias ciudades Europeas pero para este trabajo se han recopilado los datos de la ciudad de Murcia del proyecto LIFE-MACBETH, donde se estudió la exposición personal a Benceno, Tolueno y m, p-Xilenos. Y los de la ciudad de Madrid (2003) donde se midió la concentraciones en aire ambiente y la exposición personal, de los datos que se recopilaron hemos utilizado los correspondientes a Benceno y compuestos aromáticos. El método clásico utilizado es el de regresión multivariable, que es un método estadístico que establece una relación matemática entre un conjunto de variables independientes y una variable dependiente. El procedimiento utilizado con esta regresión fue el llamado "paso a paso". Las redes neuronales ensayadas han sido: capa lineal, las dos versiones diseño y entrenamiento; Feed-forward Backprop. Cascade-forward Backprop., la base radial pura, la probabilística y la regresión generalizada y también la opción "fitting tool". Del proyecto LIFE-MACBETH pudimos concluir que: • De los métodos aceptables clásicos estadísticos fueron aquellos en donde se relacionó la concentración de exposición personal con los distintos tiempos de exposición a cada ambiente y las concentraciones de los distintos ambientes. Abstract The aim of this project is to study the applications of neural networks in the field of personal exposure and to compare the obtained results with the traditional method. For this application we used data from two different studies. These studies are the European LIFE-MACBETH project and the European PEOPLE project. These studies were performed in various European cities, but for this study, we have collected from LIFE-MACBETH project the data of the city of Murcia, where personal exposure to Benzene, Toluene and m, p-Xylenes was studied. And to the PEOPLE project the date of city of Madrid (2003) where concentrations were measured in ambient air and personal exposure. From the data collected, we used those for Benzene and aromatics. The classic method used is the multivariate regression, which is a statistical method that establishes a mathematical relationship between a set of independent variables and a dependent variable. This regression was made using a called "stepwise” procedure. The neural networks tested for this project has been the following: Linear layer, both versions design and training; Feed-forward backprop; the Cascade-forward backprop, the pure radial basis, probabilistic and generalized regression and also the option “fitting tool”. The date of the project LIFE-MACBETH several conclusions are concluded: • The classical statistical methods acceptable were those in which personal exposure concentration with different times of exposure to each environment and the concentrations of the different environments related. • Classical statistical study shows that the environments with more influence on personal exposure to the three pollutants are the time spent outdoors and at home (in all the evaluated periods). Also, during periods of weekend and leisure the influence of interiors other than homes is significant. • In case of neural network models, tested options have been considered acceptable methods for linear layer design and generalized regression in which a neural network of four neurons in parallel was designed. • In general, the error obtained with neural networks is smaller than those obtained with the conventional method, especially for Toluene and m, p-Xylenes. From the results with the data of the project PEOPLE several conclusions are concluded too. • The classic study it is deduced that the environments more influence on personal exposure to the five pollutants are time spent at work and at home; for four of the pollutants also affects the time spent in the car (except for the o-Xylene); for three of them also influences the time spent shopping (except Benzene and m, p-Xylene). For Benzene and m,p-Xylenes other relevant variable is the number of cigarettes smoked. • With all the contaminants, five neural network simulations and one with the classical statistical multivariate regression method have been made. The simulation for the use of the generalized regression network in two-step option was not acceptable because the percentage of deleted data was very high. • For all pollutants the Networks option Linear Layer Design (LLD) 1step improves the classical method. Also Generalized Regression (GR) 2 steps shows an improvement over the classical estimates. The GR 1 step serves to refine the data, detecting outliers.