• Suscribirme
  • Ver Revistas
  • Pauta Editorial REDIMIN 2026
  • Publicidad
  • Linea Editorial
  • Quienes Somos
  • Acerca de REDIMIN
Revista Digital Minera REDIMIN
  • Industria Minera
  • Minería Internacional
  • Energía
  • Tecnología
  • Commodities
  • Exploración Minera
  • Laboral
Font ResizerAa
Revista Digital Minera REDIMINRevista Digital Minera REDIMIN
  • Industria Minera
  • Laboral
  • Minería Internacional
  • Energía
  • Commodities
  • Exploración Minera
  • Dato Útil
Buscar
  • Suscribirme
  • Ver Revistas
  • Pauta Editorial REDIMIN 2026
  • Publicidad
  • Linea Editorial
  • Quienes Somos
  • Acerca de REDIMIN

Nuestros Medios

Revista Digital Minera REDIMIN es una Marca Registrada en el Instituto de Propiedad Intelectual INAPI, propiedad de Metaswaps SpA.

Síguenos en
® Revista Digital Minera REDIMIN - 2011-2024
Revista Digital Minera REDIMIN > Energía > ANID premia a estudiante UAI por proyecto que aplicará IA y machine learning para el monitoreo de emisiones atmosféricas de centrales termoeléctricas
Energía

ANID premia a estudiante UAI por proyecto que aplicará IA y machine learning para el monitoreo de emisiones atmosféricas de centrales termoeléctricas

Última Actualización: 18/01/2023 18:42
Publicado el 18/01/2023
Cristian Recabarren Ortiz
Google News LinkedIn WhatsApp

Mateo Concha, alumno del Doctorado en Ingeniería de Sistemas Complejos, de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez, fue elegido como ganador del concurso de proyecto de tesis en sector productivo de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID). El proyecto de tesis de doctorado se realiza conjuntamente con la empresa ENGIE Chile.

Te puede interesar

Acenor cierra ciclo 2025 con exitosa capacitación sobre derechos eléctricos en Chile
ABB impulsa el futuro energético con digitalización, electrificación y sostenibilidad en Chile
AIE Proyecta Expansión Récord de 300 bcm en Capacidad Global de GNL Hacia 2030
Parque solar de 351 MW en Atacama iniciará construcción en 2028

Con una tesis en la que desarrollará un modelo de machine learning para estudiar el desplazamiento de las partículas en la atmósfera, el estudiante de doctorado en Ingeniería de Sistemas Complejos (DISC) de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez, Mateo Concha, se adjudicó el concurso nacional de la ANID SUBDIRECCIÓN DE INVESTIGACIÓN APLICADA – CONCURSO 2022 TESIS EN EL SECTOR PRODUCTIVO Folio TDP220017 y fue reconocido como el proyecto mejor evaluado de la convocatoria. El proyecto lo realiza conjuntamente con la empresa ENGIE Chile en el Complejo Térmico de Mejillones (CTM), región de Antofagasta.

ANID premia a estudiante UAI por proyecto que aplicará IA y machine learning para el monitoreo de emisiones atmosféricas de centrales termoeléctricas

El fondo fue adjudicado a Mateo Concha, entre otros 12 proyectos seleccionados en categoría sector productivo. El financiamiento otorga más de 30 millones de pesos para desarrollar su proyecto de tesis durante 2 años de investigación. El proyecto busca crear un modelo de monitoreo de emisiones atmosféricas en una de las unidades generadoras del CTM, que analizará, entre otros factores, cómo las condiciones medioambientales afectan la dispersión de dióxido de azufre, dióxido de nitrógeno y material particulado provenientes de las unidades generadoras de energía.

La normativa ambiental en Chile para centrales termoeléctricas está regulada por la Norma de Emisión D.S. N° 13/2011. Adicionalmente el Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental establece que proyectos de estas características deben contar con aprobación ambiental. Este instrumento de evaluación ambiental está vigente desde la década de los 90’s y suele replicar datos zonales de estudios previos. No obstante, para el investigador, «los datos monitoreados no siempre son precisos, dado que dependen de las condiciones de medición, el instrumento, el canal o medio de información y los actores involucrados. Este modelo matemático que desarrollaré aprovechará las ventajas de la inteligencia artificial y el machine learning para mejorar el mecanismo de monitoreo de datos y su procesamiento, utilizando las condiciones de aislamiento propias de las termoeléctricas de Mejillones, no interferido por otros focos de emisión o chimeneas de diversas industrias contaminantes de la atmósfera”, precisó Mateo Concha.

Este modelo permitirá mediante un sistema o software seleccionar los datos registrados y estimar emisiones futuras cuando no se disponga de un equipo de monitoreo continuo de emisiones instalado en la chimenea de las unidades generadoras.

“Para nosotros en ENGIE participar en esta iniciativa de investigación y desarrollo es clave. Actualmente, contamos con equipos de monitoreo continuo para cuantificar las emisiones en chimenea y de validar esta iniciativa podremos utilizar un modelo matemático el cual se alimentará de variables operacionales y datos históricos de emisiones. Cabe recordar que la Superintendencia de Medio Ambiente tiene definido dos mecanismos para la cuantificación de emisiones: mediciones con sistemas continuo de monitoreo de emisiones (CEMS) y métodos alternativos con factores de emisión. El modelo matemático propuesto busca validar una solución intermedia entre estas dos metodologías vigentes”, comenta Daniel Horta, Gerente de Medio Ambiente Operacional de ENGIE Chile.

El fondo adjudicado a Mateo Concha le permitirá acceder a financiamiento para realizar experimentos de campo, contar con información en tiempo real de concentraciones de contaminantes, así como con los softwares de modelamiento de calidad de aire validados por la EPA (Environmental Protection Agency USA).

«Posiblemente la investigación se pueda proteger con alguna de las alternativas que la ley permite, y espero que esta metodología se presente a la Superintendencia de Medio Ambiente como una metodología de monitoreo de emisiones alternativas a los sistemas de monitoreo continuo. Es un orgullo esta adjudicación, ya que significó la validación de la importancia que tiene esta investigación para nuestro país”, concluyó el investigador.

 

 

Etiquetas:ANIDENGIE ChileUniversidad Adolfo Ibáñez
Compartir este Artículo
Facebook Whatsapp Whatsapp LinkedIn

Lo último

Escondida y ESO unen fuerzas para proteger cielos oscuros en Antofagasta

Industria Minera
03/11/2025

Webinar sobre tecnologías clave para impulsar la mediana minería en Chile

Industria Minera
03/11/2025

Codelco recibe premio global por adquisición estratégica en el mercado del litio

Industria Minera
03/11/2025

Enami asegura permiso clave para proyecto de litio Salares Altoandinos en Chile

Industria Minera
03/11/2025
- Publicidad -
Ad image

Lo más leído

Enel Américas impulsa su desempeño con crecimiento en Colombia y Brasil

02/11/2025

Desierto de Atacama: Nueva Investigación Propone Generación de Energía con Gradientes de Sal

30/10/2025

SERC Chile destaca con 15 investigadores en el Ranking Elsevier–Stanford 2025

30/10/2025

YPF y Globant lanzan Digital Suppl.AI para revolucionar la cadena de suministro energética

30/10/2025
Revista Digital Minera REDIMIN

© Revista Digital Minera REDIMIN 2011-2025
REDIMIN es una Revista Digital de Minería en Chile que condensa las últimas innovaciones y tecnologías aplicadas en la Industria.

Tópicos

  • Industria Minera
  • Innovación y Tecnología
  • Exploración Minera
  • Commodities
  • Empresa
  • Energía
  • Electromovilidad
  • Medio Ambiente
  • Opinión
  • Laboral
  • Dato Útil

Revista Digital Minera

  • Suscribirme
  • Ver Revistas
  • Pauta Editorial REDIMIN 2026
  • Publicidad
  • Linea Editorial
  • Quienes Somos
  • Acerca de REDIMIN

Redes Sociales

Torre Laguna, Piedra Roja
Av. Padre Sergio Correa 14500, of. 310
Colina, Región Metropolitana

+56 9 4984 2547
contacto@redimin.cl

© Revista Digital Minera REDIMIN 2011-2025. Marca registrada en el Instituto Nacional de Propiedad Industrial (INAPI). Propiedad de Metaswaps SpA, filial de Metaswaps LLC.

Ir a la versión móvil
Welcome Back!

Sign in to your account

Username or Email Address
Password

Lost your password?