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Centro de Investigación del Cemento y Concreto

Centro de Investigación en Sostenibilidad Computacional – CompSust

Buscamos desarrollar cementos de bajo carbono y de productos con menor impacto ambiental y económicamente factibles.

El Centro de Investigación de Cemento y Concreto (CIC), fundado en 2017, se dedica al desarrollo de productos innovadores y soluciones económicamente viables que tienen un bajo impacto ambiental. Equipado con infraestructura moderna, el CIC también ofrece capacitación profesional a la industria del cemento y concreto. Su objetivo es consolidar las relaciones entre la academia, la sociedad y la industria mediante el intercambio de conocimientos y el co-desarrollo de soluciones innovadoras.

Nuestros Miembros

Te invitamos a conocer a nuestros investigadores y miembros expertos en su área.

Dra. Rosaura Vazques

Directora

Dr. Luis Bedriñana

Investigador

Logros alcanzados

Principales hitos y logros alcanzados

2018
2019
2020
2021
2022
2023

Conoce nuestros 
proyectos de investigación

Proyectos enfocados en abordar desafíos globales y promover la innovación científica y tecnológica

Perfil molecular en organoides 3D de cáncer de mama para análisis de invasividad y potencial metastásico in vitro e in vivo

Financiado por:

Cleveland Clinic - UTEC Research Seed Fund

Investigador principal:

Dr. Alberto Donayre

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EPIURA: Un enfoque multidisciplinar para la infraestructura urbana a través del mapeo de riesgo ambiental

Financiado por:

World Bank, Fondecyt

Investigador principal:

Dr. Pedro Rau

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Escalamiento de tecnologías de reprocesamiento de residuos de la minería aurífera artesanal formal basadas en flotación-lixiviación

Financiado por:

Harvard – UTEC Research Seed Fund

Investigador principal:

Dr. Jimmy Tarrillo 

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Caracterización de materiales en la sala del rescate de Atahualpa, Cajamarca, Perú: ciencia, tecnología, arqueología y conservación en un hito histórico icónico

Financiado por:

Harvard – UTEC Research Seed Fund

Investigador principal:

Dr. Jimmy Tarrillo 

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Descubre nuestras
publicaciones destacadas

Conoce las mejores publicaciones de investigación y mantente al día con los avances más recientes en tu campo.

Diseño, Machine Learning

Design-Oriented Machine-Learning Models for Predicting the Shear Strength of Prestressed Concrete Beams

El comportamiento a cortante de las vigas de concreto pretensado es complejo debido a múltiples factores. Este artículo desarrolla un modelo basado en datos para su diseño, utilizando un conjunto de 670 experimentos. Se aplicaron técnicas de aprendizaje automático, optimizándose el modelo con XGBoost, logrando una alta precisión (coeficiente de determinación de 0.98). También se utilizaron técnicas para evaluar la importancia de los parámetros en el modelo. El enfoque propuesto es más preciso y generalizable que las ecuaciones actuales y permite la aplicación en el diseño conforme a normas.

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Concreto de alto desempeño

Prediction of Ultimate Bond Strength between Ultra-High Performance Concrete and Titanium Alloy Bars Using a Machine Learning Approach

Esta investigación analiza la viabilidad de nuevos materiales de próxima generación, como las barras de aleación de titanio (TiABs) y el concreto de ultra alto rendimiento (UHPC), para su uso en infraestructuras civiles como puentes, combinados con técnicas de aprendizaje automático (ML). Dado que se ha demostrado que el UHPC y las TiABs son alternativas viables a los materiales de construcción tradicionales, es fundamental caracterizar el rendimiento de unión de las TiABs incrustadas en UHPC. La investigación emplea mejoras en las técnicas de ML, como el aprendizaje por transferencia (TL), para predecir la resistencia de unión de las TiABs en UHPC.

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Modelo, concreto, diseño

Evaluation of the Seismic Performance of Unbonded Post-Tensioned Precast Concrete Walls with Internal and External Dampers. II: Design Criteria and Numerical Research

Este artículo describe un procedimiento analítico para evaluar la respuesta de fuerza-deformación de muros de concreto postensado no adherido (UPT) con amortiguadores reemplazables. Se validó con evidencia experimental, mostrando un buen acuerdo entre predicciones y resultados (discrepancias del 2% en promedio). También se implementaron modelos numéricos que representaron adecuadamente el comportamiento cíclico de los muros, aunque con algunas discrepancias en desplazamientos residuales. Se concluyó que la relación de refuerzo del amortiguador es crucial para la disipación de energía y que el procedimiento propuesto es adecuado para muros UPT con ciertas condiciones de carga axial.

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Alianzas estratégicas

Trabajando junto a importantes Aliados con miras a la innovación y el desarrollo

UTEC NEWS

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