Estudiante de Ingeniería Mecatrónica ganó el 3D Modeling Contest de Intercon 2021
Escrito por:
UTEC
Alexandra Vásquez, estudiante del séptimo ciclo de la carrera de Ingeniería Mecatrónica, ganó el primer lugar del 3D Modeling Contest de la Intercon 2021, realizado el 31 de julio.
INGENIERÍA MECATRÓNICA: TODO SOBRE ESTA CARRERA EN UTEC
La competencia de modelado en 3D fue parte del evento Intercon 2021, a cargo de la IEEE Sección Perú, y buscó consolidar los conocimientos de diseño mecánico mediante el uso del software Autodesk Inventor. Consistió en diseñar las piezas mecánicas de acuerdo a los planos brindados por la organización y, posteriormente, ensamblarlas de manera tridimensional en un plazo de 45 minutos.
Razones para estudiar Ingeniería Mecatrónica en UTEC
Estudiantes de UTEC ganan beca UAI IMAGINE GLOBAL
Escrito por:
UTEC
Estudiantes de diversas carreras de UTEC recibieron la beca UAI Image Global: Lazos Solidarios para Jóvenes Talentos Latinoamericanos de la Universidad Adolfo Ibañez. Gracias a ella podrán asistir a cursos, de manera remota, en una de las mejores universidades de Chile.
¡Felicitaciones, chicos! Héctor García (Ingeniería Mecánica), Alison Aldoradin y Andrea Cavero (Bioingeniería), Diego Palma (Ingeniería Mecatrónica) y Sareli Torres (Ingeniería Industrial).
Estudiantes del capítulo estudiantil IISE UTEC recibieron el Gold Chapter Award
Escrito por:
UTEC
Felicitamos a los estudiantes del capítulo estudiantil IISE UTEC, quienes recibieron el Gold Chapter Award, la distinción más alta a la que puede aspirar un capítulo en el ámbito internacional, otorgado por el Institute of Industrial and Systems Engineers.
Este reconocimiento es el resultado del gran desempeño de nuestros estudiantes a pocos meses de la creación del capítulo. A continuación, ellos nos cuentan más sobre su trabajo:
¿Cómo se formó la organización estudiantil IISE UTEC y quiénes pertenecen a ella?
A finales del 2020, nació la idea de crear una organización que promueva la investigación en las diferentes ramas de ingeniería industrial. Por esta razón consideramos importante formar parte del Institute of Industrial and Systems Engineers, una organización que busca promover y unir la profesión de ingeniería industrial en todo el mundo, a través de conferencias y eventos de talla internacional, concursos, entre otras actividades. Actualmente, el equipo está conformado por 45 miembros: 15 forman parte de la directiva. A continuación se mencionan los cargos y nombre de cada uno.
Presidenta - Sheyla Frontado
Vicepresidente - Renzo Hinostroza
Secretaria - Gabriela Palomino
Tesorera - Karen Alvarado
Líneas de investigación:
Coordinador de Logística y cadena de suministros - Rodrigo Orejuela
Researcher de Logística y cadena de suministros - Julio Jara
Coordinador de Finanzas - Percy Cañari
Researcher de Finanzas - Diego Bedón
Coordinadora de Calidad - Karla Ramos
Researcher de Calidad - Adriana Palomino
Coordinador de Data Analytics - Fabian Orellana
Researcher de Data Analytics - Anibal Escobar
Áreas transversales:
Coordinadora de Marketing - Aissa Rivadeneyra
Coordinadora de Talento Humano - Hillary Amaro
Coordinadora de Relaciones Públicas - Valentina Tasayco
Además, contamos con el respaldo y colaboración de nuestra faculty advisor Claudia Antonini, profesora de Ingeniería Industrial a tiempo completo en UTEC.
¿Qué investigan desde IISE UTEC? ¿Qué tipo de actividades realizan?
IISE UTEC tiene cuatro líneas de investigación: logística y cadena de suministro, calidad, finanzas y data analytics. Asimismo, se realizan diferentes actividades para difundir estas líneas como investigaciones, talleres, ponencias y conversatorios de la misma organización y/o en colaboración con otras organizaciones de UTEC o externas. El objetivo por el cual se realizan estas actividades es dar a conocer el potencial de la carrera de Ingeniería Industrial, así como las oportunidades de colaboración que existen para proyectos, investigaciones y trabajos.
Recientemente fueron reconocidos por Institute of Industrial and Systems Engineers como organización ganadora del Gold Chapter Award. Cuéntennos, ¿de qué se encarga este instituto? ¿de qué trata el premio? ¿con quiénes tuvieron que competir?
IISE es una asociación internacional que brinda liderazgo para la aplicación, educación, capacitación, investigación y desarrollo de la ingeniería industrial. Cuenta con la afiliación de capítulos en distintas universidades de todo el mundo.
El Gold Chapter Award es la distinción más alta al que puede aspirar un capítulo a nivel internacional, el cual reconoce el gran desempeño que realizan los capítulos IISE.
¿Cuál fue el proceso para recibir este reconocimiento?
Para recibir este reconocimiento primero tuvimos que recibir el número de capítulo oficial de parte de IISE. Esto se dio en el mes de abril de este año, con lo cual pasamos a formar parte de la red de capítulos IISE a nivel mundial. Todos los capítulos pueden participar y lo que realizamos fue enviar un informe a la organización donde detallamos las actividades y los resultados obtenidos durante el año.
¿Cómo se sienten al recibir este reconocimiento, a pocos meses de haber creado IISE UTEC?
Estamos muy contentos de haber conseguido este logro porque refleja el arduo trabajo realizado por todas las líneas y áreas durante estos meses de trabajo. Además, es un gran impulso a seguir trabajando y desarrollando eventos que nos ayuden a difundir el propósito de IISE UTEC.
¿Cuáles son los objetivos y los planes a corto plazo de IISE UTEC?
El objetivo de IISE es promover y unir la profesión de ingeniería industrial en todo el mundo, a través de la investigación, conferencias y eventos de talla internacional, concursos, entre otras actividades. Como IISE UTEC, nuestro objetivo es seguir desarrollando eventos de calidad y fomentar la investigación dentro de la universidad desde nuestras 4 líneas de investigación. También queremos consolidar el capítulo a nivel nacional y dentro de la región 16 (Sudamérica y Centroamérica).
¿De qué manera UTEC, como casa de estudios, contribuye al desarrollo de este tipo de organizaciones estudiantiles, desarrollo de proyectos y evolución de cada uno de los estudiantes?
UTEC brinda el soporte a las organizaciones estudiantiles para facilitar el desarrollo de los eventos. En ese sentido, la universidad, desde Bienestar Estudiantil, facilita la difusión de los eventos mediantes las redes sociales de la universidad. Además, ofrecen recursos indispensables como la plataforma zoom y un soporte económico a las organizaciones. Por otro lado, también se desarrollan capacitaciones, talleres y charlas dirigidas a los miembros de organizaciones estudiantiles, las cuales incentivan el trabajo y desempeño en las mismas.
Avance tecnológico importante: AlphaFold, predicción de estructuras 3D de proteínas mediante IA
Escrito por:
UTEC
Autor:
Prof. Alberto Donayre
Prof. Departamento de Bioingeniería e Ingeniería Química
¿Cuál es la importancia del plegamiento de las proteínas? La estructura de una proteína está ligada a su función y permite determinar su rol y por lo tanto, los patrones que rigen a la vida. El resolver la estructura de una proteína puede tomar varios años y ser altamente costoso. Siendo esta información crucial para el desarrollo de fármacos terapéuticos y la investigación biológica, el plegamiento de proteínas es uno de los cuello de botella en la investigación científica. Recientemente, un hallazgo ha demostrado que el emplear la inteligencia artificial puede acelerar el desarrollo de nuevos fármacos y entender algunas enfermedades mediante el descifrar la estructura espacial de las proteínas, tan solo con la secuencia lineal de sus aminoácidos. El descifrar la estructura de las proteínas nos permite comprender como funcionan los procesos en la célula. Enfermedades como el Alzheimer, y el Parkinson o los priones están relacionadas al mal plegamiento de las proteínas. Si se conoce la estructura de una proteína se puede aplicar este conocimiento a la implementación de terapias o desarrollo de enzimas para funciones de interés. Sin embargo, se necesita resolver el enigma del plegamiento, para ello actualmente existen técnicas costosas como la resonancia magnética nuclear, la cristalografía de rayos X, y la Crio-microscopia electrónica.
La competencia internacional CASP “critical assesment of protein structure prediction”, se realiza desde 1994 con la finalidad de dilucidar el plegamiento de las proteínas empleando métodos computacionales. En sus primeros años, solo se han planteado métodos de interacción empleando moléculas naturales similares mediante algoritmos como los de Rossetta o aprovechar las capacidades del “docking” molecular. Sin embargo, el producto final es solo una molécula similar a una estructura natural que tiene “altas probabilidades” de ser biológicamente activa. En muchos casos luego de numerosos y costosos ensayos in vitro se obtienen un grupo de candidatos para ser analizados en modelos animales. Esfuerzos similares involucraron crear una red social para “gamificar” los algoritmos mediante aplicativos portátiles como “Folding at Home” y Foldit. Estas son maneras de emplear las redes sociales y “gamificar” los algoritmos para acelerar la producción de nuevos modelos estructurales de proteínas empleando el poder computacional de una comunidad.
En 2018, la empresa londinense DeepMind al participar en la competencia CASP13 empleo el sistema ALPHA FOLD 2 para dilucidar la estructura de una proteína. Esta empresa inglesa no pertenece al rubro de la investigación científica biológica, pero utiliza modelos de “deep learning” (DL) para resolver problemas prácticos. En esta competición DeepMind demostró que aplicando los algoritmos DL se puede obtener una dinámica molecular automatizada para inferir los plegamientos de proteínas con un mediano costo computacional. En 2018 por primera vez DeepMind obtuvo el primer lugar en la competencia de plegamiento computacional de proteínas CASP13. En 2020 la nueva versión de DeepMind conocida como AlphaFold 2 por segunda ocasión, supero a todos los equipos en la competencia CASP14.
Predecir la estructura 3D de una proteína a partir de su secuencia lineal de aminoácidos es un problema biológico complejo que debe involucrar entender las dinámicas de interacción espacial de los aminoácidos. Si se decidiera evaluar todas las configuraciones posibles se llega a la Paradoja de Levinthal con un numero de 10300 posibles conformaciones. Lo cual sería imposible de procesar dado que se necesitaría un tiempo mayor a la edad del universo para descifrar la conformación correcta.
La propuesta de DeepMind es resolver el problema del plegamiento basado en conversión de patrones de imágenes. Se propone encontrar las distancias entre todos los aminoácidos para formar una matriz de correlación. Se obtiene una primera imagen que es un mapa de calor con todas las distancias de los aminoácidos llamada PDM (“protein distance matrix”). Un algoritmo de inteligencia artificial puede procesar los parámetros de la dinámica molecular empleando PDM y un mapa de calor (Figura 1A). Adicionalmente, se encuentran los aminoácidos cruciales en la estructura espacial empleando MSA (“multiple sequence alignment”). MSA es un alineamiento masivo en donde se comparan proteínas con una relación evolutiva. En el alineamiento, se comprueba si un aminoácido cambia (“evoluciona”) debido a una mutación y que otro aminoácido de la misma proteína suele cambiar paralelamente. Estos cambios paralelos se dan debido a que estos interaccionan físicamente en la proteína y deben cambiar juntos para mantener la estructura de la proteína (coevolución estructural). Por lo tanto, DeepMind propuso combinar las distancias globales de todos los aminoácidos mediante PDM con distogramas (Figura 1B), y al mismo tiempo identificar los aminoácidos que interaccionan físicamente identificados por MSA para inferir la estructura espacial de las proteínas. Todos estos datos se analizan empleando algoritmos de redes neuronales convolucionales, usadas para reconocimiento de imágenes. El modelo “aprende” a generar una imagen como la Figura 1B; que representa la estructura tridimensional de la proteína (distograma). El distograma es una imagen que es una simple representación de la distancia tridimensional de todos los aminoácidos. Empleando un segundo algoritmo de inteligencia artificial llamado “descenso del gradiente” (gradient descent); se ajusta la estructura para plegarla optimizando los ángulos de torsión y los que interaccionan físicamente de los aminoácidos relacionados en coevolución.
Figura 1. A) Algoritmos de correlación de distancias PDM. B) Distograma de proteínas.
Fuente. Elaboración propia.
Para entrenar al modelo se emplean las proteínas depositadas en Protein Data Bank (PDB) que fueron generadas por técnicas más costosas como cristalografía, RMN o Electro-Crio-Microscopia (ECM). AlphaFold reconoce los patrones de plegamiento comparando datos de PDM, MSA y las estructuras depositadas de PDB obteniendo resultados altamente precisos. Para medir esta precisión se emplea el índice “global distance test” (GDT); que compara las distancias naturales con las predichas en una escala de 0 a 100, e indica el porcentaje de residuos de aminoácidos en la posición correcta [8]. Sabiendo que la cristalografía de rayos X y la RMN obtienen valores GDT de 90 o mayores, en el caso de AlphaFold 2 se obtuvo un valor de 92.4 GDT utilizando la proteína ORF8 de SARS-CoV2. Este resultado hizo que DeepMind ganara la competencia de CASP14 en 2020 (Figura 2). Si bien AlphaFold 2 aun requiere un costo computacional moderado, los valores de GDT obtenidos ya son un avance tecnológico importante y un ejemplo de como la inteligencia artificial puede resolver problemas biológicos actuales. Adicionalmente, también se plantea desarrollar “inverse protein folding”; que es una estrategia que permite deducir la “optima” secuencia lineal de aminoácidos si se conoce una estructura proteica teórica que cumple una función relevante.
Figura 2. Competencia CASP (“critical assesment of protein structure prediction”), desempeño de DeepMind empleando AlphaFold para resolver estructuras de proteína con herramientas computacionales. Se muestra el GDT, un rango mayor a 90% es exitoso y similar a las técnicas convencionales.
Fuente. Nature (2020).
A la fecha, la limitante al proceso de producción de proteínas de novo es la disponibilidad de estructuras cristalizadas y descritas en las bases de datos como Protein Data Bank (PDB). Únicamente con esta colección los biólogos estructurales infieren moléculas 3D similares apoyados en algoritmos de comparación espacial y así predecir una función biológica. El juego ha cambiado y AlphaFold ofrece una alternativa poderosa para predecir la estructura 3D de las proteínas y estudiar su función; por ello, se le ha catalogado como el avance tecnológico más relevante del año 2020 (Figura 3).
Figura 3. Comparación entre el desempeño de los métodos convencionales y los resultados obtenidos mediante AlphaFold 2.
Fuente. Nature (2020).
Referencias Bibliográficas:
1.- Das Gupta D, Kaushik R, Jayaram B. Protein folding is a convergent problem! Biochem Biophys Res Commun. 2016 Nov 25;480(4):741-744. doi: 10.1016/j.bbrc.2016.10.119. Epub 2016 Oct 28. PMID: 27983988.
2.- Ewen Callaway. ‘It will change everything’: DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures. Nature 588, 203-204 (2020); doi: https://doi.org/10.1038/d41586-020-03348-4.
3.- Sikder AR, Zomaya AY. An overview of protein-folding techniques: issues and perspectives. Int J Bioinform Res Appl. 2005;1(1):121-43. doi: 10.1504/IJBRA.2005.006911. PMID: 18048125.
4.- Carol A. Rohl, Charlie E.M. Strauss, Kira M.S. Misura, David Baker. Protein Structure Prediction Using Rosetta. Methods in Enzymology. Academic Press, Volume 383, 2004, Pages 66-93, ISSN 0076-6879. https://doi.org/10.1016/S0076-6879(04)83004-0.
5.- Pande lab (August 2, 2012). "Folding@home Open Source FAQ". Folding@home. foldingathome.org. Archived from the original (FAQ) on March 3, 2020. Retrieved July 8, 2013.
6.- Cooper S, Khatib F, Treuille A, Barbero J, Lee J, Beenen M, et al. (August 2010). "Predicting protein structures with a multiplayer online game". Nature. 466 (7307): 756–60.
7.- Markoff J (10 August 2010). "In a Video Game, Tackling the Complexities of Protein Folding". The New York Times. Retrieved 12 February 2013.
8.- Senior, A.W., Evans, R., Jumper, J. et al. Improved protein structure prediction using potentials from deep learning. Nature 577, 706–710 (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-019-1923-7.
9.- Levinthal, Cyrus (1968). «Are there pathways for protein folding?». Journal de Chimie Physique et de Physico-Chimie Biologique 65: 44-45.
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Leadership Summit 2021: espacios de integración virtual tienen un alto porcentaje de impacto en la realidad del entorno universitario
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UTEC
Leadership Summit 2021, organizado por Generación 2021, líderes de UTEC - Organizaciones Estudiantiles, tiene como objetivo fomentar la creación de una red de líderes en la comunidad UTEC, brindándoles talleres, herramientas y espacios de integración recreativos y de aprendizaje colectivo.
Este evento se desarrolló los días 31 agosto, 1 y 2 septiembre, en la modalidad virtual. Asimismo, contó con talleres y speakers invitados especialistas en consumo masivo, medios digitales, tecnología e ingeniería
La estructura del evento estuvo compuesta por actividades de aprendizaje, simulación y retroalimentación, tales como:
- Talleres sobre liderazgo y branding personal.
- Network space sobre Social Media y plan de negocio y venta en redes sociales.
- Sesiones prácticas compuesta por técnica e información con un caso práctico.
- Hacks relacionados a estrategias innovadoras en el Marketing Digital.
- Laboratorio enfocado en una simulación de ventas
- Fuck up time como espacio de experiencias y fracasos en ventas y cómo salir de ello de manera creativa.
A los asistentes se les otorgará una certificación por asistencia mínima a nombre de UTEC y la Dirección Académica de Administración y Negocios Digitales.
Pedro Ruiz Gallo: uno de los científicos más influyentes en la historia del Perú
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UTEC
Pedro Ruiz Gallo fue un militar e inventor peruano, considerado uno de los precursores de la aeronáutica moderna.
Nació en Eten, Chiclayo, en 1838. Siendo huérfano de padre y madre, se enlistó en el ejército a los 15 años de edad, iniciando así una gran carrera militar.
Trabajó como relojero y 1854 a la edad de 16 años viajó a la ciudad de Lima. Cuatro años después ingresó en el ejército haciendo una carrera brillante.
En 1856 incursionó en la medicina, a causa de la epidemia de viruela, descubriendo una vacuna con la cual salvó la vida de miles de personas. Fue catalogado como el médico militar salvador. Tomó parte activa en el combate del 2 de mayo en 1866 bajo las ordenes del General Prado.
Además, en el puesto de capitán ayudante de la Prefectura de Amazonas, construyó dos relojes para las ciudades de Lomud y Chachapoyas.
Un importante precursor de la aeronáutica
En 1878 publicó “Estudios Generales sobre la Navegación Aérea y Resolución de este importante problema”, obra en la que planteaba la construcción de una máquina con forma de ave que funcionaba con motor.
Aunque sus investigaciones se vieron frustradas un año después, cuando Chile le declara la guerra al Perú, sus aportes a la aeronáutica le dieron la calidad de prócer de la aviación mundial.
Descubre aquí esta historia.
Pedro Paulet: uno de los científicos más influyentes en la historia del Perú
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UTEC
Pedro Paulet fue un ingeniero, arquitecto, diplomático y escritor peruano, pionero en la tecnología que llevó al humano a la luna en el 69.
Considerado como precursor de la aeronavegación a propulsión y pionero de la era espacial, Paulet es reconocido en el mundo por su principal aporte: la construcción del primer motor cohete, impulsado por propelente líquido formado por peróxido de nitrógeno como oxidante y benceno como combustible.
Paulet pasó muchos años intentando conseguir financiamiento para este cohete. Y aunque tal vez no tuvo éxito, “Paulet debió ser considerado como el pionero del motor a propulsión con combustible líquido”, escribió el científico alemán Wernher von Braun, quien además de desarrollar los misiles V2 en la guerra, también diseñó el Saturn V para Estados Unidos, cohete que llevó al ser humano a la Luna en la misión Apolo 11.
Inspirado en la ciudad que lo vio nacer, Arequipa, donde pasaba horas mirando la Luna e imaginando un viaje fantástico hasta aquel satélite natural de la Tierra.
Pedro Paulet, nacido en el año 1874, tenía una fuente principal de inspiración: aquella premonitoria novela del escritor francés Julio Verne titulada "De la Tierra a la Luna" (1865). El vuelo de la imaginación que encontró en las páginas lo llevó a creer que ese fantástico viaje era posible.
Pocos años antes de la segunda guerra mundial, Alemania tuvo intenciones de desarrollar el motor-cohete de Paulet, pero él se negó a darles información. Con los años, los alemanes lograron su objetivo y desarrollaron los misiles V2 con combustible líquido.
Descubre aquí esta historia.
Beca de investigación Provost Research Scholarship: conoce a los ganadores
Escrito por:
UTEC
En UTEC estamos comprometidos con la investigación, porque sabemos que es capaz de generar grandes cambios en el mundo.
La oficina de Posgrado, junto con la Dirección de Investigación de UTEC anunció la Beca de Investigación Provost 2021, que se asignará a estudiantes de pregrado destacados que deseen realizar una investigación destacada en la universidad.
Esta beca está diseñada para brindar apoyo financiero a destacados estudiantes de pregrado de la UTEC como capital semilla para el desarrollo de sus proyectos de investigación.
Hoy nos enorgullece compartir con la comunidad universitaria que los siguientes estudiantes son ganadores de la Provost Research Scholarship, para el periodo 2021-2:
Junior Researcher:
- Renzo Hinostroza y Sareli Torres: “Challenges for farmer associativity in the Junín Region", Ingeniería Industrial.
- Pedro Cahuana: “Air quality patterns at collective housing outdoors: The case of the quintas in Lima, Peru”, Ingeniería Ambiental.
- Diana Peña: “Obtaining a bioink for tissue engineering from decellularized tissue”, Bioingeniería.
Senior Researcher:
- Christian Kiser y Sebastián Mogrovejo: "Analysis and improvement of multiagent communication to speed up execution deadlines in building construction projects", Ingeniería Industrial.
- Andrés Arias: ''Escalamiento de la Síntesis Química de Nanopartículas de Plata a Escala Piloto”, Ingeniería Química.
- Diego Lavado: “Diseño e implementación de un dispositivo wearable para telemonitoreo de pacientes con prótesis de codo en periodo postoperatorio temprano en Perú”, Bioingeniería.
- Gonzalo Larrabure: “Hydrometallurgical stages design for the sequential extraction of rare earths and gold from artisanal tailings from Madre de Dios”, Ingeniería Química.
- Valeria Marquez: “Study of the recombinant RADA16 peptide hydrogel polymerization for cancer applications”, Bioingeniería.
- Camila Timaná: “Environmental DNA as an improved tool for monitoring the ecological impact of Artisanal and Small-Scale Gold Mining (ASGM) in Madre de Dios”, Ingeniería Ambiental.
- Leonardo Torres: "Diseño de una prótesis mioeléctrica de bajo costo impresa en 3D para personas con amputación transradial", Bioingeniería.
- José Martín Cisneros: "Evaluation of the secretion efficiency of enzymes expressed in Escherichia coli BL21(DE3)", Bioingeniería.
- Sebastian Begazo: "Development of computational damage model to estimate the end of useful life of ACSR conductors used in high corrosive coastal environment", Ingeniería Mecánica.
¡Felicitaciones a ellos y a todos los estudiantes que participaron en este concurso y los animamos a seguir aplicando a otros eventos en el futuro!
Bioprocesos para recuperación de crudos pesados
Escrito por:
UTEC
Existen distintos tipos de petróleo crudo en el mundo: ligeros, pesados, extrapesados, betunes, etc.; sin embargo, en la actualidad, los de tipo pesado resultan de gran interés, ya que representan una parte importante de las reservas mundiales de energía no renovable. No obstante, por su elevada viscosidad la explotación de este recurso no es sencilla, sobre todo con respecto a garantizar su efectiva recuperación y posterior transporte a pozos y refinerías [1].
Un ejemplo de mejora en este desafío se enfoca en los estudios para la recuperación microbiológicamente mejorada de crudos (MEOR por sus siglas en inglés). Esta tecnología es fundamentalmente biológica y está basada en el uso de microorganismos para aumentar la cantidad de crudo residual recuperado. Este proceso biocatalítico implica la conversión de los hidrocarburos más pesados en otros más ligeros a través de varios tipos de enzimas, como la oxigenasa, hidroxilasa, deshidrogenasa, monooxigenasa, etc.
Existen distintos métodos en esta categoría, como la degradación de hidrocarburos de alto peso molecular, la bioproducción de químicos y la generación de gases solubles en el crudo [2]. Los resultados que muestran estas tecnologías son prometedores, ya que con ellas es posible producir gran cantidad de poblaciones microbianas de manera rápida a partir de un recurso económico y renovable como bacterias. Adicionalmente, la implementación de estos no representa un consumo alto de energía, tampoco es dependiente del precio del crudo y se aprovecha la naturaleza exponencial del crecimiento microbiano [2,3].
Actualmente se sabe que, debido a su versatilidad, las bacterias contribuyen de forma importante en los procesos de biodegradación de hidrocarburos de petróleo. No obstante, recientemente se ha demostrado que los hongos tienen una capacidad metabólica mayor, ya que sus enzimas extracelulares como las oxigenasas, hidroxilasas, deshidrogenasas y citocromo P450 monooxigenasas y dioxigenasas degradan hidrocarburos de cadena larga, aromáticos, entre otros; a la vez que, naturalmente, su biodigestión genera gases solubles en el crudo (CO2, N2, H2 y CH4) [3]. Recientes estudios en el género de hongos Aspergillus spp. muestran resultados favorables que comprueban la efectividad del uso de sus enzimas extracelulares para el trabajo de degradación y mejora de propiedades reológicas de los crudos pesados [3,4].
Los resultados obtenidos por J. Zhang y su equipo de trabajo en los últimos años exhiben la alta capacidad de biodegradación de este método. A partir de un estudio realizado el año 2020 en el que se realizaron pruebas de crecimiento en ambientes con presencia de crudos, de efectividad de biodegradación, de degradación enzimática, de efecto de surfactantes, de remoción de crudo de arena y de mejora de fluencia por reducción de viscosidad, se comprobó que dos cultivos de esta especie tienen un gran potencial ya que son capaces de crecer encima del crudo como se muestra en el esquema (ver figura 1). Con ambas cepas se logró una degradación efectiva de crudos pesados, degradación eficiente de alcanos de alto peso molecular y una reducción de más del 66% en la viscosidad del fluido como efecto de los gases solubles liberados [3]. Con esto se mostró la viabilidad técnica del proceso y el potencial de las enzimas extracelulares fúngicas para este uso, presentando una alternativa novedosa, ecológica y de bajo costo dentro de los MEOR.
Se espera que las investigaciones en este campo sigan, ya que el proceso muestra resultados prometedores como una alternativa ecológica y económica. Con el paso del tiempo también contemplaría un aumento en la implementación de bioprocesos en otras áreas, ya que estos poseen distintas ventajas en comparación con los procesos tradicionales de recuperación de crudos pesados.
Referencias:
[1] R.G. Santos, W. Loh, A.C. Bannwart y O.V. Trevisan (septiembre, 2014). “An overview of heavy oil properties and its recovery and transportation methods” Brazilian Journal of Chemical Engineering [en línea] vol.31 no.3. Disponible en: https://www.scielo.br/scielo.php?pid=S0104-66322014000300001&script=sci_arttext
[2] M.J. McInerney, D.P. Nagle, y R.M. Knapp, “Microbially Enhanced Oil Recovery: Past, Present, and Future”, en Petroleum Microbiology [en línea] Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1128/9781555817589
[3] J. Zhang, H. Gao, H. Lai, S. Hu y Q. Xue, Preprint at: https://www.researchsquare.com/article/rs-10174/v1 (2020).
[4] J. Zhang, H. Gao, H. Lai, S. Hu y Q. Xue, “Biodegradation of heavy oil by fungal extracellular enzymes from Aspergillus spp. shows potential to enhance oil recovery” AIChE Journal vol.67 no. 5 e17222, Feb 2021.
UTEC adquiere el primer módulo WorldViz de realidad virtual aumentada
Escrito por:
UTEC
El departamento de Ingeniería Mecánica de UTEC, se complace en anunciar la adquisición del primer módulo de realidad virtual aumentada de la marca WorldViz, cabe resaltar que es la primera en el Perú y en Latinoamérica. Con esta adquisición UTEC se pone a la altura de grandes instituciones como el MIT, Stanford University, NASA, etc.
El módulo virtual Vizmove posee herramientas tecnológicas que permitirán a profesores y estudiantes convertir un salón de clases en un ambiente interactivo lleno de aprendizaje. Además, simular diferentes ambientes de acuerdo a lo que quisieran aprender, desde salas médicas para evaluar o simular prototipos biomecánicos hasta talleres mecánicos de ensamble de motores de maquinaria pesada.
Mas Informacion, aquí:
https://www.worldviz.com/
https://www.worldviz.com/virtual-simulation-room
https://www.youtube.com/watch?v=ZzvWqfZS47Q