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Development of modules with hybrid technology based on InP and SiGe for applications in the W band (75 - 110 GHz).
(Universidad de Concepción, 2025) Vargas Millalonco, Felipe Andres; Reeves Díaz, Rodrigo Andrés; Varonen, Mikko
This thesis presents the development and characterization of microwave structures based on Low-Temperature Co-fired Ceramic (LTCC) technology, specifically using the Ferro A6M-E substrate, for applications in millimeter-wave radio astronomy instrumentation. A complete methodology is proposed, encompassing the design, electromagnetic simulation, fabrication, and measurement of microstrip structures, with the aim of extracting key dielectric parameters such as relative permittivity (ϵr) and loss tangent (tanδ). Two sets of ring resonator and transmission line structures were designed and fabricated, and their electromagnetic responses were evaluated under both room temperature (300 K) and cryogenic (20 K) conditions. In a novel extension, the frequency range of measurement spans from 1 to 180 GHz, covering both the W band (75–110 GHz) and the D band (110–170 GHz), in order to assess the dielectric behavior of the LTCC substrate with thin-film copper metallization. The experimental results demonstrate the dielectric stability of the LTCC A6ME substrate, even under cryogenic conditions, with minimal variation in relative permittivity values and a moderate increase in loss tangent at low temperatures. These findings align well with simulation data and analytical models, confirming the material’s suitability for high-frequency applications in demanding environments. Ultimately, the results validate the hypothesis that LTCC substrates enable the implementation of hybrid heterodyne modules in the millimeter-wave domain by integrating Indium Phosphide (InP) and Silicon-Germanium (SiGe) technologies. This hybrid approach supports the development of compact and scalable front-end receivers suitable for multi-pixel detection systems operating in mm-wave bands, with direct impact on next-generation instrumentation for radio astronomy.
Representación eficiente de secuencias espaciales y espacio-temporales.
(Universidad de Concepción, 2025) Quijada Fuentes, Carlos; Rodríguez Tastets, María Andrea; Seco Naveiras, Diego
El volúmen actual de información espacial y espacio-temporal que se genera se ha visto incrementado por la masividad de dispositivos que permiten registros constantes, ya sea para determinar la ubicación de determinados objetos en movimiento, o para obtener mediciones sobre un espacio o punto de interés determinado. Estos pequeños dispositivos actualmente se encargan de recopilar la información, que luego debe ser pre-procesada, para limpiar sus datos, corregirla en ciertos casos, para finalmente almacenar y responder consultas sobre la información. Este trabajo de tesis se orienta en desarrollar propuestas novedosas para el registro de secuencias espaciales, y secuencias espacio-temporales que permitan almacenar de manera eficiente los datos, y responder consultas en tiempo competitivo. Este compendio contiene el desarrollo de dos líneas de trabajo enfocadas en datos espacio-temporales. La primera propuesta es una estructura de datos compacta para la representación eficiente de trayectorias sobre una representación en red como caminos, con un fuerte enfoque en responder consultas de relaciones topológicas en los datos contenidos, permitiendo responder todas aquellas secuencias que cumplen una determinada relación. Esta estructura resulta en una representación eficiente en términos de espacio, y por sobre todo eficiente en los tiempos de respuesta para la mayoría de las operaciones implementadas. La segunda investigación corresponde a dos estructuras de datos compactas para la representación de series de tiempo relacionadas a una ubicación espacial. La formulación de la estructura estuvo guiada por índices de autocorrelación de los conjuntos de datos, estableciendo dos situaciones diferentes según las características de los datos. Esta representación resulta especialmente eficiente en grillas de datos espacio-temporales densas, y se puede identificar una diferencia entre los valores de autocorrelación entre los conjuntos utilizados que permiten decidir el uso de la estructura, o de su variante.
Desarrollo de cátodos de LiFePO4 y C para baterías de iones de litio de alto rendimiento.
(Universidad de Concepción, 2025) Lara Yáñez, Carolina Andrea; Carrasco Carrasco, Claudia Andrea
El LiFePO4 (LFP) es un material ampliamente reconocido por su estabilidad química y seguridad en aplicaciones de baterías de iones de litio. Sin embargo, enfrenta limitaciones significativas debido a su lenta cinética tanto de iones de litio como de electrones, lo que dificulta la carga rápida, resultando en una reducción de la capacidad específica y eficiencia energética en el tiempo. Esta limitación es particularmente crítica en aplicaciones de electromovilidad, donde se requiere un rendimiento rápido y eficiente. En respuesta a estos desafíos, esta investigación doctoral se centra en el desarrollo y análisis de diversas arquitecturas de cátodos LFP que podrían superar estas limitaciones cinéticas. A través de una exploración detallada de la fabricación del cátodo, desde la síntesis de las partículas de LFP hasta la selección de aditivos conductores y las técnicas de secado, este estudio tiene como objetivo optimizar la interconexión estructural de los componentes dentro del cátodo. Se investigó la eficacia de utilizar partículas de LFP de morfología tipo placa combinadas con grafito exfoliado laminar, y el impacto de aplicar un campo magnético durante el secado para mejorar la orientación y distribución de las estructuras de LFP. Esta configuración se comparó sistemáticamente con otras arquitecturas que combinan diversas morfologías de LFP y aditivos conductores. Los resultados muestran que una arquitectura ordenada, compuesta por placas de LFP y láminas de grafito, presenta un desempeño y tolerancia superiores a altas tasas de corriente, en comparación con otras configuraciones. En particular, la celda construida con el cátodo B-LFPH/GE/CM logró una retención de capacidad del 96% a 5C, junto con una conductividad electrónica de 6.2x10-5 S cm-1 y un coeficiente de difusión de litio de 1.1x10-13 cm2 s-1. Estos valores reflejan una mejora significativa respecto a otras configuraciones no alineadas, confirmando que una mejor interconexión entre las estructuras internas del cátodo mejora considerablemente la cinética electroquímica a altas tasas de corriente. En consecuencia, se valida la hipótesis de que una arquitectura laminar-alineada puede aumentar la eficiencia de los cátodos LFP bajo regímenes de carga rápida, ofreciendo una solución viable para aplicaciones de electromovilidad.
Assessment of the impact of wind–solar temporal energy complementarity on the design of stand-alone hybrid renewable energy systems with storage using artificial intelligence.
(Universidad de Concepción, 2025) Muñoz Pincheira, José Luis Alfredo; Sanhueza Gómez, Felipe Abner; Salazar Silva, Lautaro
The transition towards a 100% renewable energy matrix faces significant technical challenges, primarily due to the variability of solar and wind resources and their high geographic concentration. These characteristics have led to problems in centralized power systems, such as transmission network congestion and forced energy curtailment, which undermine the efficiency and economic viability of renewable projects. This thesis addresses this issue through two complementary studies. The first study analyzes the temporal complementarity between solar and wind energy in Chile, using hourly data from 2004 to 2016 across 176 locations. Using Spearman’s rank correlation coefficient, four zones with different levels of energy synergy were identified: positive (A1), negative (A2 and B), and neutral (C). This classification enabled the construction of a strategic map to locate more efficient hybrid systems with lower storage requirements. The second study incorporates these findings into an optimization model for the design of stand-alone Hybrid Renewable Energy Systems (HRES), consisting of solar panels, wind turbines, and batteries. The model, implemented in GNU Octave, uses genetic algorithms to simulate optimal configurations under different levels of complementarity and demand profiles (constant and variable). Key performance metrics are evaluated, including Net Present Cost (NPC), Levelized Cost of Energy (LCOE), and Loss of Power Supply Probability (LPSP). The results show that higher complementarity reduces costs, storage size, and simplifies system design, particularly under high continuity requirements (low LPSP). It is concluded that explicitly considering temporal complementarity improves the technical and economic performance of off-grid HRES and strengthens local energy resilience. Furthermore, promoting distributed generation in areas with high solar-wind complementarity supports energy system decentralization, reducing pressure on transmission networks and mitigating renewable energy curtailment. The thesis therefore proposes incorporating this metric as a key criterion in territorial energy planning to guide investments towards more sustainable, resilient, and cost-effective configurations.
On the prediction of thermodynamic and structural properties in systems of deep eutectic solvents by molecular modeling techniques.
(Universidad de Concepción, 2025) Cea Klapp, Esteban Alejandro; Garrido Acuña, José Matías; Canales, Roberto
La creciente demanda por alternativas sostenibles a los disolventes orgánicos convencionales ha incrementado el interés en los deep eutectic solvents (DES) debido a su baja toxicidad, biodegrad abilidad y propiedades ajustables. Sin embargo, la comprensión integral de su comportamiento termodinámico y estructural —especialmente en presencia de cosolventes, aún es limitada. Esta tesis aborda esto mediante la integración de ecuaciones de estado de base molecular y simula ciones moleculares para predecir y analizar las propiedades de equilibrio de fases y de interfase de DESderivados de precursores verdes como cloruro de colina, betaína, glicoles y terpenos. Se evaluaron las capacidades predictivas de la ecuación de estado PC-SAFT para una amplia gama de mezclas de DES, evidenciando las limitaciones del enfoque tradicional de componente pseudo puro en sistemas donde ocurre una fuerte asociación cruzada con alcoholes. Se encontró que una estrategia de modelado basadaenloscomponentesindividualespermiteunamejorrepresentación delaspropiedadestermodinámicasenexcesoydelosequilibriosdefases. Además,seimplementó una nueva formulación de la teoría del gradiente de densidad (DGT) combinada con PC-SAFT para describir la tensión superficial utilizando únicamente un parámetro ajustado, lo que permitió analizar esta propiedad y el efecto del cosolvente. Las simulaciones de dinámica molecular (MD) se emplearon para obtener información a nivel molecular sobre los efectos del agua y de alcoholes de cadena corta en la estructura y propiedades de DES hidrofílicos. Estas simulaciones revelaron la competencia entre interacciones por enlaces de hidrógeno, dando lugar a una reorganización estructural del DES provocando cambios en den sidad, viscosidad y tensión superficial. Paralelamente, se generaron datos experimentales origi nales para una serie de DES hidrofílicos, lo que permitió validar las predicciones teóricas y cubrir vacíos en la literatura, especialmente respecto al efecto del contenido de agua. Adicionalmente, el estudio se extendió a DES hidrofóbicos basados en mentol, timol y ácido oc tanoico para la extracción de alcohol furfurílico desde agua. Se midieron por primera vez datos de equilibrio líquido-líquido para estos sistemas. Tanto PC-SAFT como simulaciones de MD con modelos coarse-grained predijeron con éxito el comportamiento de fases, demostrando el poten cial del marco propuesto para el diseño de procesos de separación basados en DES. En conjunto, este trabajo contribuye al avance de modelos termodinámicos predictivos aplicados a DES, ofreciendo herramientas para el diseño racional de disolventes sostenibles con aplicaciones industriales y medioambientales, en apoyo a una química más verde.
Multiphysics modeling of CO2 methanation in a monolithic reactor: dynamic responses to temporary H2 disturbances.
(Universidad de Concepción, 2025) Pérez Vilela, Douglas Enrique; García Carmona, Ximena Andrea
El tren de reactores de lecho fijo en serie, con enfriamiento intermedio entre etapas, es la tecnología utilizada actualmente para la metanación de CO2, aunque su implementación es compleja y costosa. Esta realidad ha incentivado la búsqueda de alternativas más eficientes y costo-efectivas. Entre estas los reactores de tipo monolito panal de abeja han generado gran interés y su estudio se ha incrementado de manera relevante en los últimos años. Por otro lado, si se utiliza H2 verde en esta reacción, su flujo experimentará fluctuaciones debido a la intermitencia de las energías renovables que lo generan. Con base en lo anterior, se propone en esta tesis evaluar la respuesta dinámica de un reactor monolítico de metanación de CO2, frente a perturbaciones en el flujo de H2. Para lograr el objetivo, se realizó en primer lugar una revisión bibliográfica de los estudios sobre el modelado de reactores de metanación de CO2. A continuación, se desarrolló un modelo matemático del reactor monolítico y se sugirieron estudios esenciales para su análisis. El modelo se empleó para analizar el comportamiento transitorio del reactor monolítico ante fluctuaciones en la carga de H2 según las condiciones de operación propuestas. A través de un estudio paramétrico se evaluaron los efectos de la actividad catalítica, el tipo de perturbación y el tamaño del equipo sobre la respuesta dinámica del reactor. Posteriormente, se llevó a cabo una evaluación dinámica-experimental del reactor monolítico ante un cambio repentino en la carga de H2. Estos resultados fueron esenciales para validar el modelo y comparar teóricamente la respuesta dinámica del monolito panal de abeja con la de un reactor de lecho fijo bajo distintas condiciones fluctuantes de carga de H2. La revisión de la literatura indicó que el modelo de escala completa, axialsimétrico, bidimensional, heterogéneo y transiente es adecuado para modelar el reactor monolítico de panal de abeja. El modelo formulado reveló que, al usar un catalizador de alta actividad como el Ru, el reactor muestra un comportamiento dinámico similar al observado cuando se utiliza un catalizador más convencional en base a Ni. Por otra parte, aunque se obtiene una mejor respuesta dinámica ante una fluctuación gradual (rampa) del flujo de H2, el monolito también responde adecuadamente a una perturbación repentina (escalón). Además, el tamaño del equipo influye significativamente en la tendencia no estacionaria del monolito ante cambios en el flujo de H2. La evaluación dinámico experimental, permitió validar el modelo matemático del reactor. La comparación con un reactor de lecho fijo, bajo las mismas condiciones de operación, tamaño de reactor y temperatura máxima, evidenció diferencias dinámicas entre el monolito y el lecho fijo en los casos de estudio seleccionados. Estas diferencias están relacionadas con las distintas cargas de catalizador y las estructuras internas de ambos equipos, evidenciándose en la mayoría de los casos que el monolito tiene mayor estabilidad dinámica ante fluctuaciones de la carga de H2 verde. Con base en los resultados obtenidos de las evaluaciones del monolito panal de abeja bajo régimen transiente, se concluye que este tipo de reactor muestra una respuesta dinámica favorable ante la fluctuación de la carga de H2 verde para diferentes condiciones de operación, demostrando ser incluso una alternativa tecnológica atractiva en contraste con el reactor de lecho fijo para la metanación de CO2.
Design of Cooperative Advanced Driver Assistance System based on Artificial Intelligence Models aware of driving profiles and the environment surrounding the vehicle.
(Universidad de Concepción, 2025) González Saavedra, Juan Felipe; Figueroa Toro, Miguel Ernesto; Montejo Sánchez, Samuel
The design of driver assistance systems to improve road safety has been present since the beginning of the automotive industry itself. These systems have evolved, in close relationship with technological advances in the areas of electronics, computer systems and telecommunications. Different stages have marked this evolution, from the emergence of the first passive systems, the transition from these to the so-called active assistance systems and more recently the appearance of cooperative assistance systems, which incorporate communication elements. The design of these systems has a close and direct relationship with the main aspects related to road safety: the driver, the vehicle, and the environment. The absence of any of these elements or the failure to consider the interrelations between them contributes to a deterioration in road safety. The driver is a relevant element for road safety. Although the first steps are being taken in the implementation of autonomous driving, the current transition stage that involves the coexistence and interaction of autonomous vehicles with traditional vehicles driven by a human driver seems to be far from being concluded in the short and medium term. Therefore, it is relevant to consider the study of the driver and his different driving profiles in the design of assistance systems, both to assist the driver in non-autonomous vehicles and to incorporate this information related to human drivers in autonomous vehicles, favoring their integration in the road scenario where they must coexist with the rest of the non-autonomous vehicles. The more autonomous vehicles know human drivers, the better they will be able to interact with them, which contributes to promoting road safety. One of the most widely used methods in the literature to address the study of driver profiles is the analysis of the vehicle’s trajectory. Lane-changing maneuvers on highways are particularly a risk factor for road safety, given the high driving speeds of these scenarios. These maneuvers allow the analysis of the bidirectional behavior of vehicle movement and thus enrich the study of bidirectional driving profiles of drivers. In this thesis, we present a study on the design of Cooperative advanced driver assistance systems (C-ADAS) and propose a conceptual architecture that includes the main elements related to road safety: the driver, the vehicle, and the environment, as well as the interrelation between these through a holistic and systemic approach. In this architecture, the remote operation of this C-ADAS based on the Internet of vehicles (IoV) paradigm is also considered, as well as the enabling technologies involved, the main evaluation mechanisms, and the performance metrics used in these systems. From data on real trajectories, we analyze bidirectional driving profiles in lane-changing maneuvers on highways, grouped according to the vehicle’s longitudinal and lateral movement behavior. We obtain an analytical description of these driving profiles, through logistic models, which describe the drivers’ behaviors during the execution of these maneuvers. This information improves the prediction accuracy of the most probable trajectory of the vehicle when drivers change lanes. These models were evaluated for many time windows of historical trajectory data, right and left turn maneuvers, different driving profiles for each type of maneuver, and various traffic lane configurations, the results obtained showed an accuracy greater than 92% in the detection of driving profile and greater than 99.1% in the particular driver detection.
Diseño y gestión de redes híbridas VLC/RF.
(Universidad de Concepción, 2025) Bravo Alvarez, Lisandra; Saavedra Mondaca, Gabriel Alejandro; Montejo Sánchez, Samuel
The implementation of the fifth generation (5G) of cellular networks has led to a large increase in mobile traffic, with applications demanding ultra-high trans mission speeds and high quality of experience (QoE), requiring a network infras tructure capable of supporting multiple new services. Femtocell VLC/RF hybrid systems are complementary technologies that enable cooperation between RF and VLCnetworks without interfering with each other. They significantly increase the data rate of the system and achieve better load balancing by distributing the load between the two networks. Femtocell-type VLC/RF hybrid networks are key to the next generations of cellular networks because they can complement the ad vantages of both independent technologies. However, there are still many areas of research and several challenges to overcome for optimal management of hybrid VLC/RF Femtocell networks. In this work, we propose a new way to design and validate management mechanisms for hybrid VLC/RF networks to control access to the medium and network resources. With this research, we expect to obtain ma nagement mechanisms for hybrid Femtocell VLC/RF networks to control access to the medium and network resources, successfully increasing the hybrid system’s performance in terms of network throughput, transmission efficiency, and network effectiveness despite the user’s mobility. These mechanisms can be validated using a discrete event simulator. The design and validation of management mechanisms to optimize access and resource usage in hybrid VLC/RF networks demonstra ted an increase in network performance, reflected in higher throughput, better transmission efficiency and greater system effectiveness. A hybrid indoor Femto cell system was proposed, incorporating a CSMA/CA and IEEE 802.11n-based access protocol, resulting in reduced latency and improved throughput compared to standalone networks. In addition, three network selection algorithms were de veloped that prioritize the connection through VLC and improve the quality of service, with the Analytical Algorithm standing out for its efficiency. Simulations confirmed that the hybrid network optimizes user connection and distributes the load evenly between VLC and RF.
Logística de una Lancha Sustentable que Recorre la Antártica. Modelos y Métodos de Solución.
(Universidad de Concepción, 2025) Cifuentes Lobos, Dagoberto Andrés; Pradenas Rojas, Lorena del Carmen; Parada Daza, Víctor
La presente tesis doctoral aborda la planificación logística en la Antártica, una región sumamente exigente por sus condiciones climáticas extremas, grandes distancias y sensibles restricciones medioambientales. El trabajo se enmarca en el Maritime Inventory Routing Problem (MIRP), integrando ruteo de embarcaciones y gestión de inventarios en puertos o bases científicas a lo largo de un horizonte de planificación de 60 a 120 días. A diferencia de la mayoría de los estudios, aquí se considera una flota de embarcaciones heterogéneas y, de manera novedosa, se introduce la propulsión híbrida con selección de velocidad adaptativa para reducir el consumo de combustible y el impacto ambiental. Para ello, se proponen dos formulaciones de Programación Entera Mixta (MILP/MIBLP). La primera refuerza la capacidad de resolver MIRP en horizontes largos con múltiples barcos, incorporando inecuaciones válidas y técnicas de symmetry breaking que mejoran notablemente la eficiencia computacional. La segunda agrega la dimensión energética de embarcaciones híbridas y velocidad variable, lo que implica modelar el consumo de com bustible y la gestión de la batería mediante términos bilineales. Se validan estas propuestas con instancias realistas basadas en datos de bases científicas chilenas en la Antártica, mos trando reducciones de combustible y emisiones, aunque con retos de escalabilidad en los casos de mayor magnitud. En conjunto, la tesis demuestra que la integración simultánea de ruteo, inventarios y gestión energética de buques híbridos mejora la sostenibilidad y eficiencia de la logística antártica. Además, sienta bases metodológicas para la aplicación en entornos remotos con restricciones ambientales, aportando soluciones que equilibran el abastecimiento confiable de las bases con la protección de uno de los ecosistemas más frágiles del planeta.
Influencia de las propiedades ácidas y redox en el mecanismo de la oxidación selectiva de metanol a formiato de metilo.
(Universidad de Concepción, 2025) Galdames Oliva, Gabriel Alexander; Karelovic Burotto, Alejandro Iván; Jiménez Concepción, Romel Mario
Deep learning en la detección de cáncer de piel utilizando termografía activa.
(Universidad de Concepción, 2024) Soto Catalán, Ricardo Felipe Antonio; Godoy Medel, Sebastián Eugenio
Skin cancer is the most common form of cancer worldwide, with early detection being critical to reducing mortality and minimizing the need for invasive therapies. This thesis proposes an automatic and low-cost skin cancer detection system using active infrared thermography (IRT), machine learning and deep learning. Active IRT leverages controlled thermal stimuli to identify malignant lesions based on unique thermal regulation curves (TRCs) observed in tumor-affected areas. The study introduces a novel detection scheme that integrates spatio-temporal features extracted from TRCs, visible imagery, and machine learning classifiers. Along with this, the use of a U-Net convolutional neural network for automatic lesion segmentation, trained on high-quality datasets and tested in real clinical conditions, is proposed. Additionally, the research evaluates a range of low-cost infrared cameras and develops a video degradation model to simulate their per formance. This evaluation showed that the proposed detection algorithm using expert segmentation allows working with low-cost cameras with an accuracy of approximately 85% with mid-range infrared cameras and 83% with a low-end camera. Finally, the application of transfer learning to TRCs was explored, with a proposed strategy to generate images from the curves. Using a ResNet152V2 network, the curves were classified as benign or malignant, and the average ma lignancy of the analyzed TRC set was calculated. Incorporating this new feature, the detection system achieved an accuracy of 90.86% with expert segmentation and 89.20% with automatic segmentation. These results suggest that incorpo rating this feature into the detection algorithm for lower-quality cameras could enhance its performance, potentially matching the accuracy achieved with high quality video processing.
Estrategias de control de temperatura en implantes médicos mediante ajuste de transferencia de energía en enlaces inductivos.
(Universidad de Concepción, 2024) Henríquez Pastene, Francisco Javier; Aqueveque Navarro, Pablo Esteban; Nonclercq, Antoine
Los dispositivos médicos implantables han mejorado la calidad de vida de las personas mediante su uso para diagnóstico, terapia y rehabilitación. Más de 25 millones de estadounidenses usan implantes para funciones críticas. La energización es uno de los elementos más complejos y es un factor limitante del uso de implantes. Utilizando energización inalámbrica mediante enlaces inductivos es posible transferir energía desde fuera del cuerpo hacia adentro, evitando cables y baterías. Sin embargo, el enlace inductivo es altamente sensible a variaciones en sus parámetros de diseño (acoplamiento y carga), variaciones que son muy comunes en un implante. Esto lleva a generación de calor, la cual es producida principalmente por la disipación de la energía en el proceso de regulación de voltaje. El estándar ISO 14708-1:2014 define que el tejido que rodea un implante activo no puede incrementar su temperatura más de 2°C. En esta tesis se desarrolló un sistema de energización y comunicación para implantes médicos que permite mantener la temperatura del circuito secundario en rangos seguros para el cuerpo. El sistema utiliza el método de cambios de impedancia reflejada para enviar datos al exterior del cuerpo, y al mismo tiempo aprovecha estos cambios para estimar el acoplamiento y la carga del secundario para controlar la energía inyectada al implante. El sistema es capaz de comunicar y controlar la energía en un implante con dos modos de consumo, uno alto de 15W y uno bajo de 100mW con hasta 85mm de separación entre las bobinas. Esto lleva a la reducción de la temperatura del regulador de voltaje desde ~130°C a 35°C. Sin embargo, el uso de la estrategia de control permitiría la eliminación del regulador de voltaje para evitar cualquier generación de calor extra por esa etapa. Así, se comprueba la hipótesis de que es posible controlar la energía inyectada a un implante usando la técnica de cambios de impedancia reflejada y a la vez permitir comunicación entre el implante y el exterior.
Simulador de Fibras Cerebrales para validar los algoritmos de clustering de fibras y parcelación de la corteza basada en conectividad estructural.
(Universidad de Concepción, 2024) Poo Pérez, Elida Rosa; Guevara Álvez, Pamela Beatriz; Hernández Rivas, Cecilia
Las imágenes de difusión, combinadas con algoritmos de tractografía, permiten reconstruir los principales fascículos de materia blanca de manera in vivo. Diversos métodos han sido desarrollados para procesar los datos generados por la tractografía, con el fin de identificar las principales estructuras y conexiones cerebrales, junto con sus funciones. Entre estos métodos se encuentran el clustering de fibras y la parcelación cortical que son importantes en la neurociencia computacional y han sido la base de varios estudios de materia blanca. Sin embargo, estos métodos carecen de un ground truth. Una alternativa para evaluar la eficacia de estos algoritmos es el uso de conjuntos de datos de fibras simulados. No obstante, la simulación de las fibras cerebrales representa un desafío debido a su forma irregular y compleja. El objetivo de esta tesis es implementar un simulador de fascículos cerebrales para validar los algoritmos de clustering de fibras y parcelación cortical basada en conectividad estructural. Se proponen dos estrategias de simulación: una basada en curvas exponenciales y otra en splines. La primera estrategia utiliza centroides y los extremos de las fibras se modifican con funciones exponenciales. La segunda usa el centroide, un modelo tubular para modelar el fascículo y splines para la representación de las fibras que lo componen. Los algoritmos fueron validados mediante la simulación de fascículos de un atlas de Materia Blanca Profunda. Los fascículos simulados se compararon con los del atlas, y ambos algoritmos mostraron distancias inter-fascículo bajas y altos porcentajes de intersección entre los fascículos originales y los simulados. Sin embargo, el algoritmo basado en splines superó al de las curvas exponenciales, obteniendo valores más altos en las medidas comparativas. Para probar la utilidad del simulador se simularon datos de cerebro completo para evaluar el rendimiento de los algoritmos de clustering: QuickBundles y Fast Fiber Clustering. Los resultados indican que QuickBundles tiende a dividir menos y Fast Fiber Clustering tiende a fusionar menos. La agrupación correcta de los clusters por parte de ambos algoritmos disminuye, cuando se aumenta el número de fascículos. Además, los dos algoritmos de clustering muestran un comportamiento robusto frente a la permutación de los datos de entrada. El simulador basado en curvas splines fue extendido para incluir formas más complejas en los extremos, como las parcelas corticales. Este modelo mantiene la forma tubular en las regiones intermedias y central, mientras que las externas las modela según los vértices de las parcelas. Usando esta extensión del simulador de fascículos y una parcelación basada en distancia geodésica se generó una base de datos simulada de parcelaciones y sus conexiones. Esta base de datos se utilizó para evaluar el comportamiento de un algoritmo de parcelación basado en conectividad estructural. Finalmente, se realizó una comparación entre las parcelas generadas por el algoritmo de parcelación basado en conectividad y las obtenidas por el algoritmo basado en distancia geodésica utilizando el coeficiente de DICE y el Índice de Rand Ajustado, lo que resultó en aproximadamente 120 parcelas similares por hemisferio. El simulador de fascículos cerebrales presentado en este trabajo representa una herramienta innovadora ya que no existe ninguna similar en el estado del arte. En el contexto actual, es el primer simulador de fascículos de fibras cerebrales capaz de evaluar algoritmos de análisis de tractografía cerebral utilizando datos realistas. Además, los códigos del simulador y la base de datos simulada se ponen a disposición de la comunidad científica, facilitando su acceso y uso para futuras investigaciones.
Desarrollo de algoritmo de detección de eventos de riesgo para grúas horquillas basado en Deep Learning y Transfer Learning.
(Universidad de Concepción, 2024) Radrigán Figueroa, Luciano Ignacio; Godoy Medel, Sebastián Eugenio
Esta investigación tiene como objetivo diseñar e implementar un algoritmo basado en Deep Learning y Transfer Learning para la detección de eventos de riesgo en grúas horquillas, empleando una cantidad limitada de datos. La metodología se estructuró en varias etapas: (1) recopilación y etiquetado de videos según la normativa OSHA 3949; (2) preprocesamiento de datos, incluyendo técnicas de aumento de datos e imágenes; (3) entrenamiento de modelos supervisados para la clasificación de eventos de riesgo; (4) adaptación mediante Transfer Learning de modelos pre-entrenados, optimizando su generalización; y (5) evaluación y validación comparativa frente a herramientas estandarizadas como NVIDIA DeepStream SDK y Amazon Rekognition Custom Labels. El algoritmo propuesto alcanzó un F1-score superior al 0.95, superando el umbral de 0.85 establecido para su aceptación. En comparación, Amazon Rekognition obtuvo por sobre un un F1-score 0.95, mientras que NVIDIA DeepStream SDK logró un 0.83. El modelo desarrollado demostró una mayor eficiencia en el uso de datos para el reentrenamiento y menor tiempo de inferencia en sistemas embebidos, destacando por su menor peso y capacidad para operar en entornos con recursos limitados. Un aspecto crítico fue la capacidad del modelo para generalizar, una necesidad fundamental en el contexto industrial, donde la recopilación de datos etiquetados, especialmente sobre actividades de riesgo, es costosa y limitada. Estas actividades no pueden replicarse intencionalmente debido a las implicaciones de seguridad, lo que plantea desafíos únicos para el diseño de modelos robustos. El uso de Transfer Learning fue clave para superar esta limitación, permitiendo al modelo aprender patrones generales de conjuntos de datos preexistentes y adaptarse eficazmente a nuevas condiciones operativas con pocos datos específicos. Este enfoque no solo mejoró la precisión, sino que también redujo los costos y el tiempo de desarrollo. Asimismo, las pruebas en sistemas embebidos validaron el desempeño del modelo en entornos reales, asegurando su capacidad para operar en tiempo real. Esto resulta crítico para aplicaciones industriales donde la detección rápida y precisa de eventos de riesgo puede prevenir accidentes y optimizar la seguridad y la eficiencia operativa.
Biblioteca para el análisis de la conectividad cerebral y su aplicación en base de datos de pacientes con tinnitus.
(Universidad de Concepción, 2024) González Rodríguez, Lázara Liset; Guevara Álvez, Pamela Beatriz; Hernández Rivas, Cecilia
La Resonancia Magnética por difusión (dMRI) es una poderosa herramienta, ampliamente empleada para el estudio de la conectividad cerebral estructural tanto en la salud como en la enfermedad. A partir de las dMRI se pueden obtener datos de tractografía cerebral, que contienen fibras cerebrales en 3D representando los tractos de la materia blanca (WM) del cerebro. Utilizando las dMRI como datos de entrada, tenemos los siguientes dos planteamientos a resolver. Primero, sabemos que el análisis de los datos de tractografía es una tarea compleja debido a la geometría de las fibras, el formato de los archivos y el gran tamaño de los conjuntos de datos. A pesar de la existencia de algoritmos para su análisis, la manipulación de estos datos sigue siendo un desafío significativo. Segundo, la enferdad de tinnitus es la percepción de sonido en ausencia de una fuente externa. Hasta la fecha, según nuestro conocimiento, no se ha descrito completamente cómo los procesos neuronales del cerebro y el sistema auditivo causan esta condición. Creemos que, utilizando las dMRI y herramientas para el análisis de tractografía cerebral, podemos contribuir a una mejor descripción de las alteraciones de la WM cerebral en la enfermedad del tinnitus. Con el propósito de responder los dos planteamientos anteriores creamos una biblioteca de Python para el análisis de datos de tractografía cerebral. Esta recopila y estructura métodos avanzados de análisis de tractografía cerebral como segmentación, clustering, visualización de fibras cerebrales y además, se integran herramientas para la manipulación de los datos como lectura, escritura, extracción y filtrado de medidas de fibras cerebrales. La principal contribución de nuestra biblioteca es que es de código abierto y compatible con los sistemas operativos Windows y Ubuntu. Además, está disponible en GitHub y cuenta con una extensa documentación que incluye datos y scripts de prueba, facilitando su uso y adopción. Para resolver la segunda incógnita aplicamos la biblioteca para el estudio de la conectividad cerebral en pacientes con tinnitus, centrándonos en 36 fascículos de f ibras de la WM profunda y 83 de la WM superficial. Analizamos una cohorte chilena de edad avanzada con y sin tinnitus (n=56 y n=40, respectivamente), extrayendo medidas derivadas de las imágenes de tensor de difusión (DTI) como la difusividad axial (AD), la difusividad media (MD), la difusividad radial (RD) y la anisotropía fraccional (FA). El modelo de clasificación Extreme Gradient Boosting (XGB) logró un AUC de 0.93, empleando como características las medidas de la AD en los fascículos de interés. Entre los fascículos más importantes de la WM profunda se encuentran el fascículo arqueado anterior y el longitudinal inferior en el hemisferio derecho, y la radiación talámica motora superior en el hemisferio izquierdo. Por otro lado, los fascículos más significativos de la WM superficial conectaron principalmente regiones del hemisferio izquierdo, como el parietal superior, cuneus, lingual, temporal superior, frontal medio caudal, precentral, fusiforme, postcentral, supramarginal, frontal medio rostral y frontal superior. Los pacientes con tinnitus mostraron disminuciones en la AD, la MD y la RD, y se registró un aumento de la FA, lo que sugiere una reorganización microestructural de las fibras. Estos cambios pueden reflejar plasticidad adaptativa o maladaptativa en respuesta al daño auditivo. El aumento de la FA podría indicar una respuesta compensatoria, donde las fibras intactas restantes se organizan mejor para mantener la eficiencia del procesamiento auditivo. La reducción en la AD podría reflejar daño axonal, reducción del calibre axonal o una orientación menos coherente de los axones. Mientras tanto, la disminución de la MD y la RD podría indicar un aumento de la integridad de la mielina. Estas alteraciones pueden interrumpir la transmisión de información auditiva y contribuir a la persistencia del tinnitus. Este trabajo contribuye significativamente a la investigación en curso sobre el tinnitus, ofreciendo valiosas ideas para el desarrollo de herramientas de diagnóstico más precisas. Según nuestro conocimiento, este es el primer estudio que investiga las alteraciones de los fascículos de la WM superficial en pacientes con tinnitus. Además, la metodología de análisis aplicada a la base de datos de pacientes con tinnitus puede ser extendida a otras bases de datos, tanto de pacientes sanos como enfermos.
Suitability of axial-flux matrix-rotor induction motors for low-speed high-torque applications: a robust design approach.
(Universidad de Concepción, 2024) Madariaga Cifuentes, Carlos Felipe Ignacio; Tapia Ladino, Juan Antonio
Low-speed high-torque (LSHT) electrical machines have been dominated by permanent magnet synchronous machines, given their high torque density, efficiency and power factor. Nevertheless, in direct-drive low-speed applications, a solution consisting of a conventional induction machine and a mechanical converter is used considering the self-starting capability of the IM and acceptable efficiency of the system. The solution for direct-drive LSHT applications is to adopt machines with inherently low speed, self-starting capacity, and high performance, which has not been possible to date from conventional induction machines and synchronous reluctance machines. In this regard, this thesis addresses the sizing, analysis, and optimization of axial flux induction motors with a novel matrix structure rotor (AF-MRIM) to meet the requirements of LSHT applications. Furthermore, in order to identify the competitivity of these machines and their application niche, opening a path to further research on this promising topology, considering both deterministic and robust design features. Firstly, an analytical pre-sizing methodology focusing on the main and particular design parameters of an AF-MRIM is provided, considering guidelines for a suitable selection of the matrix rotor structure. A semi-analytical tool based on finite element simulations was specifically devised to quickly assess the performance of AF-MRIM, simplifying the matrix rotor structure, and enabling the time-efficiency design and multi-objective optimization of an AF-MRIM, unfeasible to perform with conventional techniques so far. Secondly, several finite-element tools and solutions to assess the effect of unavoidable, manufacturing and assembly tolerances on the performance of asynchronous and synchronous machines are presented, meant to serve as input for a detailed comparative analysis between different machine designs from deterministic and robust design approaches. Finally, a detailed comparison of optimized AF-MRIM with other non-conventional and conventional topologies is provided, considering raw performance and robust design capability. Two objective speeds (250 and 500 rpm) are evaluated by means of specific design optimization and robustness assessment of the different topologies. It was demonstrated that an optimized AF-MRIM has superior performance among rare-earth free topologies but does not reach the performance and torque density of an optimized PMSM. Nonetheless, the MRIM has the highest robustness ratings of all the four selected topologies. At last, it was found that the proposed matrix-rotor IM is actually suitable for LSHT applications, with significant superiority at 250 rpm, direct-drive operation; and slight advantages at 500 rpm when compared to prominent rare-earth free topologies.
Predicción de eventos tempranos de somnolencia mediante un conjunto de datos multifactoriales en conductores de vehículos.
(Universidad de Concepción, 2024) Mora Pantoja, Hermes Javier; Pino Quiroga, Esteban Javier; Echaveguren Navarro, Tomás Benjamín
Durante la última década, el número de accidentes vehiculares se ha incrementado signi cativamente, dejando más de un millón de víctimas fatales cada año. Su principal desencadenante está relacionado con fallas humanas, donde la conducción somnolienta, la distracción y fatiga son sus tres principales causas. La somnolencia es el factor humano que más accidentes causa y es el desafío más difícil de superar al momento de mejorar la seguridad en la vía. Los principales estudios muestran que, en Chile, los accidentes de tránsito han pasado a ser la segunda causa de muerte en la población joven menor de 30 años, dejando más de 86 mil accidentes de tránsito en 2022. Además, como la somnolencia es una manifestación de una causa subyacente originada por múltiples factores como la monotonía de la tarea, el entorno del camino, el tiempo transcurrido en la tarea o la privación del sueño previo, no existe un único método para su detección. En este sentido, un sujeto somnoliento tiene una reducida capacidad de percepción del espacio y velocidad, aumentando el tiempo de reacción y reduciendo la coordinación ojo-manos. Esto pone en grave riesgo tanto al conductor como a los demás actores de la vía. En consecuencia, se han diseñado diversos proyectos de investigación y dispositivos basados en señales siológicas del chofer, evaluaciones de su desempeño o datos del vehículo para detectar si el conductor está somnoliento o alerta en cada intervalo de tiempo. Estos dispositivos alertan al automovilista sobre su estado somnoliento presente para que tome acción sobre la situación. No obstante, estimar el tiempo en el cual el conductor experimentará un evento somnoliento dentro de los subsiguientes minutos es mucho más desa ante que monitorear su estado actual. Este enfoque permite alertar al conductor mientras aún tiene una adecuada capacidad de reacción ya que no está bajo efectos de la somnolencia. Por lo tanto, en este trabajo de investigación se expone el diseño de un sistema basado en un algoritmo de regresión y un modelo de pronóstico para estimar el tiempo de ocurrencia del subsiguiente evento somnoliento. En estos modelos se utilizan datos multimodales compuestos por señales de Electroencefalografía (EEG), Electrocardiografía (ECG), Electromiografía (EMG), fuerza de agarre mediante sensores Force Sensitive Resistor (FSR) y datos técnicos del vehículo virtual, obtenidos en un experimento de conducción simulada con 36 participantes. El modelo de regresión utiliza redes CNNs mediante una arquitectura ResNet y genera una salida del nivel de somnolencia para el tiempo t0. El algoritmo de pronóstico está basado en redes Long Short Term Memory (LSTM) bidireccionales y emplea como entrada los resultados del modelo de regresión para estimar el nivel de somnolencia de los siguientes minutos (t0 → t0+n) en intervalos de 28 segundos. Adicionalmente, los modelos implementados también se entrenaron con diferentes combinaciones y categorías de sensores, buscando la mejor categoría y número de electrodos para de nir el sistema con la precisión más alta. Como resultado, el análisis inicial de los datos reveló que al menos el 50% de los participantes experimentó somnolencia a partir de los siete minutos de iniciado el tercer bloque experimental. Asimismo, al utilizar los datos EEG de prueba, el mejor sistema implementado obtuvo un valor test_accuracy de 0.887 en el rango [0 a 5] minutos (t0 → t0+5) y 0.798 a los siete minutos. Además, el modelo de regresión alcanzó un valor test_accuracy de 0.905 al utilizar únicamente datos FSR. Por otro lado, el rendimiento de los modelos propuestos para la etapa de pronóstico se validaron utilizando la métrica Root Mean Square Error (RMSE) en las fases de entrenamiento, validación y prueba con sus respectivos data-sets. Los resultados de este trabajo permiten concluir que es posible utilizar datos siológicos del conductor para pronosticar el tiempo de aparición de subsiguientes eventos somnolientos dentro de una ventana temporal de nida. Asimismo, el uso de datos FSR mostró resultados prometedores en los algoritmos de regresión y pronóstico, toda vez que estos sensores no son invasivos y permiten aplicaciones adicionales como monitorear el confort del conductor y pasajeros al ubicarse en los asientos del vehículo.
Vision circuits architecture with on-chip spatial window operations.
(Universidad de Concepción, 2024) López-Portilla Vigil, Bárbaro Maykel; Figueroa Toro, Miguel Ernesto; Zarkesh-Ha, Payman
CMOS Image Sensors (CIS) are crucial components in multimedia applications for the Internet of the Things (IoT). They allow IoT devices to perceive, interpret, and respond to the physical world, improving efficiency, safety, and convenience across various industries. The images captured by these sensors are sent to an ex ternal digital device for processing. Additionally, the images produced by CMOS sensors may contain defective pixels due to noise, manufacturing errors, or de vice malfunction. These defects need to be detected and corrected close to the sensor before the images are processed, which is essential for ensuring the images are helpful for human users as well as for image-processing and machine-vision algorithms. This thesis reports the design and evaluation of two Smart Image Sensor (SIS) of 128×128 pixels using a 0.35 µm CMOS process, one for kernel-based spatial fil tering calculation and the other for detecting and correcting defective pixels. The SISs are based on custom smart pixels that can perform some image processing algorithms in the analog domain. The remaining processing, including machine vision algorithms and machine-learning methods, is handled by an external digital device. The focus of this thesis does not extend to this latter aspect. The first SIS enables spatial filtering using a single kernel, two different kernels on the same image, or two cascaded kernels. The circuit calculates the absolute value of each convolution on-pixel in parallel at each pixel using simple neighbor hood arithmetic during photocurrent integration. This process is repeated when the filter requires more than one kernel. According to post-layout simulation, this SIS processes images at frame rates ranging from 743 to 752 frames per second (fps) and achieves a fill factor of 20.6 %. Our SIS outperforms state-of-the-art circuits in denoising, being the best result with a Mean Square Error (MSE) of 0.90, Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) of 48.55 dB, and Structural Similarity Index Measure (SSIM) of 0.99, configured as the mean filter. Additionally, it demonstrates comparable edge detection performance to state-of-the-art circuits. The best results were achieved with a MSE of 4.68, PSNR of 41.42 dB, and SSIM of 0.97, using the y-direction Robert filter. Our proposed circuit demonstrated good edge-location accuracy of 0.99 % with the Sobel filter, which is one of the best results according to the Pratt Figure of Merit. During photocurrent integration, the second SIS detects defective pixels in parallel at each pixel using simple arithmetic operations within a neighborhood. At the column level, the circuit replaces the defective pixels with the median value of their neighborhood. According to post-layout simulation, this SIS processes images at 694 fps, achieving a fill factor of 35.4 %. Our SIS produces better results than current state-of-the-art algorithms: it achieves a PSNR and Image Enhancement Factor (IEF) of 45 dB and 198.4, respectively, in images with 0.5 % random defective pixels, and a PSNR of 44.4 dB and IEF of 194.2, respectively, in images with 1.0 % random defective pixels. The results demonstrate that, in a vision system, transferring part of the com putation to the CIS can be beneficial. In this setup, an analog circuit performs computations at the pixel level using arithmetic operations within a pixel win dow while integrating photodiode current. This approach leverages the parallel architecture of the pixel array, enabling high frame rates, low power consumption, and compact size. Additionally, it minimizes the impact on fill factor and data accuracy. Thanks to the results obtained in this thesis, our contributions are that a SIS is developed with on-pixel computing capabilities to perform kernel-based spatial f iltering, allowing external configuration for various kernels and executing com putations during photocurrent integration, achieving performance comparable to other SISs. Additionally, an algorithm from the literature for detecting defective pixels is modified for analog hardware implementation, yielding superior results compared to existing methods. Furthermore, another SIS is developed to detect defective pixels at the pixel level during photocurrent integration, implementing correction at the column level. This SIS is the first instance reported in the state of the art that combines detection and correction processes in the analog domain using CMOS technology on the same chip, achieving better outcomes than other implementations.
Desarrollo, diseño e implementación de un equipo para detección preventiva del estado de aisladores tipo cadena para aplicaciones de alta tensión.
(Universidad de Concepción, 2024) Villalobos San Martín, Rodrigo Javier; Morán Tamayo, Luis Alejandro
El problema de conocer el nivel de contaminación sobre la superficie de los aisladores en instalaciones de alta tensión es de vital importancia, ya que la programación de los lavados es realizada principalmente en base a la experiencia, lo que no asegura que el sistema eléctrico esté libre de fallas ni tampoco de que la frecuencia de los lavados se realice de manera eficiente desde un punto de vista de costos. Aunque existen diversas soluciones para determinar el nivel de la contaminación en aisladores, la que parece ser la más recurrente es el análisis de la corriente de fuga. El aumento de la amplitud y de la distorsión de la corriente que circula por el aislador presenta una relación directa con el aumento de la contaminación y la humedad. Por otro lado, la literatura presenta una serie de índices basados en la corriente de fuga como el valor efectivo, peak, THD y relaciones entre armónicos; que buscan determinar el nivel de contaminación sobre la superficie de los aisladores. En general, el resultado de los índices y su desempeño depende de diferentes variables como la humedad y la contaminación, pero también del tiempo de aplicación de la humedad y variables externas, por lo que es muy relevante el instante en el que se realiza la medición de corriente de fuga y el cálculo de estos índices. En aplicaciones industriales la humedad varía considerablemente y las mediciones de corriente de fuga pueden no ser continuas en el tiempo. Por otra parte, para medir la corriente de fuga en cadenas de aisladores la literatura muestra diferentes soluciones principalmente orientadas a aplicaciones en laboratorio, la mayoría de tipo invasivo por lo que no son soluciones reales que sean atractivas para implementar en la industria. Este trabajo presenta el desarrollo, diseño e implementación de un sistema para determinar el nivel de contaminación en aisladores tipo cadena. El sistema propuesto consta de un sensor de corriente de fuga tipo tenaza con núcleo de material ferromagnético abierto capaz de medir corrientes de fuga de baja amplitud, que no afecta la distancia de fuga de la cadena de aisladores y tampoco afecta la aislación al ser no invasivo. Este sensor es probado en laboratorio, también en un aislador dentro de una cámara de niebla artificial y en una subestación de alta tensión. Los resultados muestran que el sensor mide correctamente corrientes de fuga mostrando amplitudes del orden de los miliamperes y una relación directa con la humedad registrada. La tesis incluye un análisis detallado del efecto de la humedad y la contaminación en índices presentados en la literatura para determinar el nivel de contaminación sobre la superficie de los aisladores. El análisis de los parámetros de la corriente de fuga se realiza en función del tiempo y se destaca la importancia del tiempo de exposición de la capa de contaminación de la superficie a la humedad. También, se introduce el concepto de impedancia armónica en aisladores, con tal de observar la evolución de la magnitud en el tiempo donde se destaca que algunos armónicos de la corriente de fuga son propios del efecto de la humedad y la contaminación en el aislador como otros que dependen de variables externas como el voltaje de la red. Finalmente, este trabajo muestra el resultado de la medición de variables ambientales y de corriente de fuga por medio del sistema diseñado en una subestación de 220 kV y en 4 puntos de medición en distintas líneas de alta tensión de 220 y 500 kV en el norte de Chile. La principal contribución de este trabajo se centra en el diseño e implantación de un sensor de corrientes de fuga no invasivo, para aplicaciones en aisladores tipo cadena, y de un procedimiento de análisis detallado del comportamiento de la corriente de fuga que sirve para determinar el nivel de contaminación, lo que permite definir procedimientos de mantenimiento adecuados.
The role of doping in tannin-derived carbon materials for electrochemical applications.
(Universidad de Concepción, 2024) Pinto Burgos, Oscar Claudio; Matos Lale, Juan; Jiménez Concepción, Romel Mario
There is a growing and urgent demand for eco-friendly, high-power devices, especially in portable applications like portable electronics or hybrid-electric/electric vehicles (H/EVs). Electrochemical energy storage systems are highly sought after in this regard. The main technologies currently available are Li-ion batteries and electrochemical capacitors (ECs), each offering distinct yet often complementary performance characteristics. Meanwhile, the former stores the energy mainly through chemical pathways, the latter stores the charge via physical process where the electric double layer is a key parameter. The ECs' storage process is rapid, highly reversible, and exhibits minimal effects on device performance over numerous charge/discharge cycles, making them advantageous in the long term. However, ECs face the drawback of low specific energy, prompting scientific efforts to enhance this value without compromising power. One promising approach to achieve this enhancement is through heteroatom doping of carbon materials. In this context, tannins, a polyphenolic compound frequently derived from tree bark, serve as a suitable precursor due to their auto-condensation reactions, leading to a well-connected porosity network and high reactivity, enabling the incorporation of functionalities. In this context, this doctoral research focuses on the study of the relationship between pore size distribution, surface chemistry, and electrochemical performance of tannins-derived carbon materials as electrodes in electrochemical capacitors, with an emphasis on surface modification with oxygen, nitrogen and/or boron. Advanced characterization techniques such as adsorption-desorption isotherms, and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) were employed to analyze the structure and chemistry of the carbon materials. Additionally, electrochemical tests were conducted to evaluate their energy storage capacity, power density and overall electrochemical performance. The research establishes tannins-derived carbon materials as effective electrodes for electrochemical capacitors. Chemically activated tannins-derived carbon materials exhibit a linear correlation between capacitance and specific surface area, optimizing electrochemical performance with energy densities reaching 4.4 W∙h∙kg-1 at 1.1 kW∙kg-1. The hydrothermal carbonization doping method successfully incorporates nitrogen or boron into tannins-derived carbon materials, introducing significant alterations to tailored chemical and morphological modifications. Without doping agents, hydrothermal carbonization leads to carboxylic acid-dominated surface chemistry, limiting electric double layer formation. Boron incorporation moderately enhances electrochemical performance. Meanwhile, nitrogen doping significantly improves surface chemistry and textural properties after CO2 activation, enhancing electrochemical performance. The top-performing material achieves remarkable energy density of 6.0 W∙h∙kg-1 at 1.3 kW∙kg-1, retaining nearly 96% of initial energy storage after 30,000 cycles.

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