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Recent Submissions
El turismo rural vivencial y liderazgo femenino: Un estudio de Caso de la Newen Ruta Turística Cayucupil.
(Universidad de Concepción, 2025) Staub Pizani, Francisca Andrea; Cid Aguayo, Beatriz Eugenia
Esta tesis busca analizar el impacto del turismo rural vivencial en la autonomía económica, el liderazgo y el empoderamiento de las mujeres mapuches que integran la Ruta Turística de Cayucupil, en la comuna de Cañete, Región del Biobío. El trabajo se desarrolla con un enfoque cualitativo, se realiza observación, entrevistas semiestructuradas y revisión de informes del Programa de Asociatividad Económica (PAE) del Instituto de Desarrollo Agropecuario (INDAP). Para realizar el análisis se entiende al turismo en base a la teoría como una herramienta para movilizar recursos culturales, territoriales y productivos. Los resultados de la investigación muestran un aumento progresivo a lo largo de los años de la autonomía económica y de la capacidad de toma de decisiones de las mujeres emprendedoras, acompañado de un fortalecimiento de su autoestima y de su liderazgo. Se observa, una dualidad en el liderazgo; por un lado es colaborativo y democrático en el trabajo asociativo de la ruta, y por otro es autónomo en la gestión individual de cada emprendimiento. Sin embargo, persisten barreras y desafíos estructurales como la deficiente conectividad -dado que es un sector rural-, la escasa infraestructura y los procesos de financiamiento burocráticos, también están expuestas a barreras y desafíos sociales vinculadas a desigualdades de género y culturales por las tensiones entre autenticidad cultural y mercado. La investigación concluye que el turismo vivencial tiene el potencial de convertirse en un motor de desarrollo sostenible en comunidades indígenas, siempre que se acompañe de políticas públicas adecuadas al contexto en el que viven estas comunidades, programas de capacitación permanente y estrategias que fortalezcan tanto la cohesión comunitaria como la pertinencia cultural de la oferta turística.
Percepción del riesgo de inundaciones y asistencia recibida en la comuna de San Fernando.
(Universidad de Concepción, 2025) Henríquez Alarcón, Valentina Andrea Belén; Carrasco Montagna, Juan Antonio; Link Lazo, Óscar Eduardo
En este estudio se analiza la percepción del riesgo de inundaciones y la ayuda recibida en San Fernando, ubicado en las cuencas de los ríos Tinguiririca y Antivero, Chile. Se busca entender cómo las características sociodemográficas, la cohesión social y la experiencia previa con inundaciones influyen en la percepción del riesgo, y en la recepción de asistencia durante las emergencias.
Para realizar el análisis se utilizan los resultados de una encuesta, realizada en 2024 en el marco del proyecto anillo ATE220021 “Cambio climático y la socio-hidrología de las inundaciones” financiado por ANID. Esta encuesta se aplicó a 380 hogares en la comuna de San Fernando, y permitió recopilar información sobre las características sociodemográficas y de la vivienda, la percepción del riesgo de inundaciones, la caracterización de los hogares y viviendas, la experiencia previa con eventos de inundación y la preparación ante estos eventos.
Se realizó un análisis univariado de los datos obtenidos de la encuesta para describir las características sociodemográficas y la percepción de riesgo de inundaciones, la preparación, la preocupación y la ayuda recibida por los hogares. Se utilizó regresión ordinal para estudiar la relación entre las variables sociodemográficas y la percepción del riesgo, y regresión logística binaria para analizar la recepción de ayuda. Además, se aplicaron tablas de contingencia y pruebas de chi-cuadrado para explorar asociaciones entre la percepción del riesgo y la ayuda.
El estudio evidenció que, en San Fernando, la preparación frente a inundaciones es mayormente reactiva y condicionada por factores estructurales y comunitarios más que por la experiencia directa con el riesgo. La percepción del riesgo se ve influida principalmente por la exposición indirecta al evento y por condiciones socioeconómicas, mientras que la recepción de ayuda está determinada por la afectación del entorno, la presencia de personas con discapacidad en el hogar y el nivel socioeconómico, mostrando diferencias respecto a otros territorios. Se constató, además, que las redes sociales y la trayectoria institucional de los hogares juegan un rol relevante tanto en la adopción de medidas como en el acceso a apoyo post-inundación.
Reconstrucción de imágenes a partir de mediciones de tomografía por impedancia eléctrica usando algoritmos de Deep Learning.
(Universidad de Concepción, 2026) Fernández Arroyo, Bruno Alonso; Pino Quiroga, Esteban Javier
Las enfermedades respiratorias representan una carga crítica de salud pública mundial, lo que motiva la búsqueda de herramientas de monitoreo que superen las limitaciones de costo y accesibilidad de los estándares clínicos actuales. En este contexto, la Tomografía por Impedancia Eléctrica (TIE) surge como una alternativa funcional y no ionizante; sin embargo, los sistemas comerciales existentes suelen ser voluminosos y de alto costo. Por ello, existe una necesidad de desarrollar soluciones portátiles y económicas capaces de resolver con precisión el problema inverso de la TIE, el cual es intrínsecamente no lineal, mal condicionado y sensible al ruido. El presente trabajo de tesis aborda este desafío mediante la reconstrucción de imágenes con algoritmos de deep learning aplicados a un dispositivo portátil diseñado en laboratorio, utilizando un fantoma pulmonar para su validación experimental. La metodología se inició con el diseño y construcción de un fantoma físico equipado con 16 electrodos de cobre para un sistema de adquisición TIE portátil y de bajo costo. Dada la alta demanda temporal que implica la toma de muestras experimentales masivas para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, se implementó un gemelo digital en COMSOL Multiphysics. Este permitió generar un dataset sintético robusto de 7.992 configuraciones distintas, proporcionando la base necesaria para que las redes aprendieran la física del problema. Posteriormente, se evaluaron tres arquitecturas de deep learning: una Red Neuronal Convolucional (CNN), una U-Net y un modelo KAN-ViT. Para cerrar la brecha entre la simulación y la realidad, se aplicó una estrategia de fine-tuning utilizando 7.115 datos experimentales recolectados en el fantoma físico a partir de 150 configuraciones distintas, adaptando así los modelos al ruido electrónico y las no-idealidades del hardware real. Los resultados obtenidos validan la hipótesis de investigación al demostrar que es posible realizar reconstrucciones precisas y de alta calidad estructural en tiempo real. La arquitectura U-Net destacó como la más robusta, alcanzando un índice de similitud estructural (SSIM) de 0.9453 y un coeficiente de correlación de 0.8785 en datos reales, resultados que superan a los métodos clásicos. El sistema integrado logró una tasa de procesamiento de 1.94 cuadros por segundo, con una latencia de inferencia de apenas 15 ms. Este trabajo no solo aporta una metodología rigurosa para compensar las limitaciones del hardware portátil mediante inteligencia artificial, sino que demuestra que la combinación de un fantoma físico y un gemelo digital permite obtener imágenes de alta fidelidad a través de estrategias de transfer learning. Estos hallazgos sientan las bases tecnológicas para el futuro desarrollo de herramientas de monitoreo clínico que sean verdaderamente portátiles, seguras y accesibles.
Análisis técnico-económico de captura de Co2 en la pirólisis de residuos lignocelulósicos.
(Universidad de Concepción, 2025) Castillo Gonzalez, Felipe Ignacio; Garrido Acuña, José Matías
En este trabajo se realizó un análisis técnico-económico de la captura de CO₂ durante la pirólisis de residuos celulósicos, específicamente de corteza de pino, mediante la comparación de dos tecnologías de captura: Calcium Looping (CaL) y absorción química con metildietanolamina (MDEA). El objetivo central fue optimizar técnica y económicamente un proceso de valorización de residuos que permita capturar el CO₂ de forma eficiente.
El estudio se desarrolló en tres etapas, las cuales vendrían siendo, revisión bibliográfica sobre propiedades del CO₂, tecnologías de captura y características principales de la biomasa, posteriormente se realizó la simulación del proceso completo en Aspen Plus, incluyendo todas las etapas de la pirolisis para posteriormente simular la captura de CO₂, en base a esto se realizó el análisis económico mediante el método de Guthrie actualizado y para concluir este trabajo se llevó a cabo la evaluación financiera con sus respectivos flujos de caja bajo distintos escenarios operativos.
La simulación considera la corteza de pino (#1268 según la base Phyllis2), con un poder calorífico de 21,37 MJ/kg. Se modela la pirólisis y posterior gasificación obteniendo un total de 5.298 kg/hr de CO₂, a partir de este flujo se implementaron dos sistemas de captura:
•Calcium Looping, con una eficiencia cercana al 95% y una pureza de CO₂ superior al 99%, utilizando CaO como sorbente regenerable.
•MDEA, con una eficiencia mayor al 95%, aunque con una menor pureza, operando en medio acuoso presurizado, siendo simulado con un proceso más avanzado.
Económicamente se evaluaron escenarios optimistas y pesimistas para ambas tecnologías, el análisis reveló que el método de captura de Calcium Looping presenta una mayor rentabilidad, con un VAN de 5.688.835 USD y un TIR del 49% en el escenario favorable, frente a un VAN de 1.186.387 USD y un TIR del 19% en el sistema de MDEA, cabe destacar que, en escenarios desfavorables, MDEA resulta inviable económicamente con un VAN negativo por ende no resultaría atractivamente posible.
Se concluye que la integración de Calcium Looping a procesos de pirolisis de residuos forestales representa una alternativa económicamente atractiva y ambientalmente sustentable para la captura de CO₂, especialmente en la zona estudiada ya que presenta una alta disponibilidad de biomasa y una infraestructura industrial adecuada, además la valorización del CO₂ como activo mediante bonos de carbono refuerza la viabilidad del proyecto.
Espacios públicos degradados. Estudio de su condición mediante el análisis de un espacio público en Concepción.
(Universidad de Concepción, 2014) Yung García, Joaquín; Delpino Chamy, Montserrat