Tesis de Doctorado

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    Modelado, optimización y gestión de micro-redes eléctricas : operatorias en los modos isla e interconectado
    (2019-12) Loyarte, Ariel Sebastián; Vega, Jorge Rubén; Clementi, Luis Alberto
    El creciente interés por las energías renovables y su integración con tecnologías de la información ha impulsado la transformación de las redes eléctricas hacia modelos inteligentes. Estas redes incorporan a consumidores que también producen energía, recursos distribuidos y estrategias de gestión coordinada. En este marco, las micro-redes destacan por su tamaño reducido, facilidad de comunicación y fomento de la generación renovable a pequeña escala. Además, al interconectarse, pueden constituir mercados de intercambio energético, lo que eleva la importancia de estrategias de gestión técnica y económica. La tesis aborda el desarrollo de algoritmos de gestión en dos niveles: control secundario, enfocado en los recursos internos de la micro-red, y control terciario, centrado en transacciones entre micro-redes interconectadas. Para el primer nivel, se emplea un algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO), adaptado para minimizar indicadores económicos, ambientales y de calidad, ofreciendo resultados confiables, con menor tiempo de cálculo y mayor capacidad de convergencia frente a métodos tradicionales. También se proponen variantes del PSO para planificar la expansión de micro-redes, considerando la intermitencia de recursos solares y eólicos. En el nivel terciario, se diseñan políticas regulatorias para mercados energéticos entre micro-redes, incluyendo un mecanismo inspirado en la teoría de juegos (Vickrey-Clarke-Groves) que busca evitar sobreprecios y fomentar la sustentabilidad. Finalmente, los modelos y algoritmos se integraron en PEGO, un software de simulación y análisis de micro-redes, basado en Python y componentes libres. Esta herramienta modular permite cálculos de flujo, optimización y simulación de redes interconectadas, facilitando estrategias de control y planificación, con perspectivas de difusión abierta.
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    Herramientas avanzadas para la toma de decisiones en proyectos de recuperación terciaria de petróleo
    (2024-07) Presser, Demian J.; Cafaro, Diego C.; Vega, Isabel N.
    La recuperación terciaria de petróleo (EOR) engloba técnicas avanzadas para extraer hidrocarburos remanentes en yacimientos maduros, mejorando la eficiencia de desplazamiento y las tasas de recuperación a través de la alteración de propiedades físico-químicas en los agentes de barrido, hidrocarburos, o la formación misma. Estos métodos presentan importantes desafíos económicos y técnicos. Desde el punto de vista económico, la evaluación de iniciativas EOR implica considerables inversiones en la adaptación y perforación de pozos, instalación de plantas de procesamiento, y abastecimiento de materiales y servicios. Técnicamente, es crucial predecir la productividad para diseñar planes de explotación eficientes. La tesis propone herramientas rigurosas para asistir en la evaluación y diseño de sistemas productivos y logísticos en EOR, proporcionando medios ágiles de optimización. Dos aplicaciones clave son la inyección de soluciones poliméricas y de dióxido de carbono (CO2) en condiciones supercríticas, buscando mejorar la capacidad de barrido en los yacimientos. La implementación de EOR requiere una valoración precisa de las regiones de mayor rendimiento, el diseño de redes de infraestructura rentables y esquemas de operación eficientes. El enfoque novedoso de la tesis incluye metodologías de programación matemática, como un modelo mixto-entero no lineal (MINLP) para optimizar estrategias de inyección de polímeros y CO2 bajo condiciones inciertas. Además, integra decisiones para el desarrollo conjunto de proyectos de captura, utilización y secuestro de carbono (CCUS), justificando las inversiones en CO2 al combinar EOR y CCUS. Finalmente, la tesis revisa avances en el diseño óptimo de redes de tuberías bajo restricciones topológicas y fluidodinámicas, presentando un nuevo algoritmo iterativo e incremental que permite alcanzar la optimalidad global en el diseño de redes en tiempos de cómputo reducidos.