RESUMEN El procesamiento de minerales se ha identificado entre los doce principales procesos industriales que deben estar bajo un control a la exposición de fuentes radiactivas naturales. La modificación y, por lo general, el aumento de la concentración de NORM en la corteza terrestre causa un desequilibrio en el ecosistema. Desequilibrio que afecta a la fauna, la cual es capaz de bioacumular estos radioisótopos e introducirlos en la cadena trófica. La finalidad principal de este trabajo fue establecer una línea base radio-ecológica; para ello se evaluaron los niveles de concentración de 226Ra en la trucha arcoíris, en matrices macroinvertebrados-sustratos y el agua de los ríos Irquis y Portete, ubicados en la provincia del Azuay, Ecuador. Se seleccionó una zona de estudio adyacente a la concesión minera Loma Larga. Las mediciones se realizaron haciendo uso de las celdas Lucas acopladas a un contador Pylon AB6-A y la “Can Technique”, utilizando detectores pasivos LR-115. Los resultados indicaron que la trucha arcoíris bioacumuló el 95.2 % del total del 226Ramdetectado, en los huesos y órganos, las matrices macroinvertebrados-sustrato presentaron una concentración que osciló entre 0.7 y 1.3 Bq/kg en el río Irquis, mientras que en el río Portete resultó entre 1.1 y 19.3 Bq/kg. Las muestras de agua en los puntos de muestreo del río Irquis, reflejaron una concentración variable entre 37.3 y 119.1 mBq/l y en el río Portete entre 43.5 a 146.4 mBq/l.

ABSTRACT Mineral processing has been identified among the twelve main industrial processes that must be under control due to the expose to natural radioactive sources. The modification and, generally, the increase in the concentration of Naturally Occurring Radioactive Materials (NORM) in the earth's crust cause an imbalance in the ecosystem. Imbalance that affects the fauna, which are able to bio accumulate these radioisotopes and introduce them into the trophic chain. The main purpose of this work was to establish a radio-ecological baseline. For this purpose, the concentration levels of 226Ra in rainbow trout, in macro invertebrate matrices-substrates and water from the Irquis and Portete rivers were evaluated. A study area adjacent to the Loma Larga mining concession was selected. The measurements were made using the Lucas cells coupled to a Pylon AB6A counter and the "Can Technique", using LR-115 passive detectors. The results indicated that rainbow trout bio accumulated in bones and organsa mean of 94.7% of the total 226Ra detected, which values varied from 4.69 to 2.46 Bq/kg, while macro invertebrate-substrate matrices showed a concentration that ranged between 0.7 and 1.3 Bq/kg in the Irquis River, while in the Portete River was between 1.1 and 19.3 Bq/kg. The water samples, in the sampling points of the Irquis River, showed concentrations that ranged between 37.3 and 119.1 mBq/l and in the Portete River between 43.5 to 146.4 mBq/l.

Resumo Esse artigo apresenta os resultados da comparação entre a simulação CFD e as medições de temperatura, ambas no domínio do tempo, em um determinado ponto de interesse dentro de um espaço fechado específico (cubículo) da biblioteca institucional da Universidade Politécnica Salesiana (UPS), na sua sede na cidade de Cuenca, República do Equador. Neste caso, a radiação solar é considerada como o principal mecanismo de transferência de calor, razão pela qual este mecanismo é considerado no método de simulação aplicado. Um erro relativo aceitável foi obtido entre os valores de temperatura simulados e medidos. Durante o período de verão, as condições térmicas dentro do cubículo não são adequadas para o conforto dos usuários. O estudo desenvolvido pode constituir uma ferramenta básica para possíveis pesquisas futuras relacionadas à implementação do condicionamento climático para o cubículo, a biblioteca em geral e qualquer outro local com semelhantes características construtivas e operacionais.

Abstract This article presents the results of the comparison between the CFD simulation and temperature measurements, both in the time domain, at a certain point of interest within a specific closed space (cubicle) of the institutional library of the Salesian Polytechnic University (UPS), at its headquarters in the city of Cuenca, Republic of Ecuador. In this specific case, solar radiation is considered as the main heat transfer mechanism, which is why it was considered in the applied simulation method. An acceptable relative error was obtained between the simulated and measured temperature values. During the summer period, the thermal conditions inside the cubicle are not suitable for the comfort of the users. The study developed can constitute a basic tool for possible future research related to the implementation of climate conditioning for the cubicle, the library in general and any other site with similar constructive and operational characteristics.

ABSTRACT The demand for the stock of spare parts is one of the largest sources of uncertainty and selecting the best prediction method for each reference is a complex task. The methods to use in the prognosis are selected according to the amount of data and the different behavior patterns. In the last decade, the development of mathematical models for predicting the demand for spare parts has opened a path for several applications in different areas of society, using techniques for analyzing series of temporal, causal regression methods and Soft-Computing techniques. However, it has been observed a lack of practical applications for making a prognosis of the stock of spare parts for medical equipment, in relation to the relevant theoretical proposals developed in this application area. In addition, existing solutions do not always manage to improve the accuracy of the prognosis, due to the preference for the use of highly complex methods. In this research paper, the MPREDSTOCK model is proposed. It is responsible for the process of predicting the stock of spare parts for medical equipment through the multiple linear regressions as the method of solution. The model includes algorithms for predicting the stock of parts and technical availability of a piece of medical equipment, the calculation of operational reliability and failure frequency of one of its devices and it is part of the " Prediction and stock management Module " belonging to the SIGICEM.

RESUMEN La demanda del stock de piezas de repuesto es una de las mayores fuentes de incertidumbre y la selección del mejor método de predicción para cada referencia es un problema complejo. Los métodos a utilizar en su pronóstico se seleccionan de acuerdo a la cantidad de datos y los diferentes patrones de comportamiento. En la última década el desarrollo de modelos matemáticos para el pronóstico de la demanda de piezas de repuesto ha dado proyección a un sin número de aplicaciones en diversas esferas de la sociedad, con la utilización de técnicas de análisis de series de temporales, métodos causales de regresión y técnicas de Soft-Computing. Sin embargo, se ha observado la carencia de aplicaciones prácticas para el pronóstico del stock de piezas de repuesto de equipos médicos, en relación con las proposiciones teóricas relevantes desarrolladas en esta área de aplicación. Además, las soluciones existentes no siempre logran mejorar la exactitud de los pronósticos, debido a la preferencia por la utilización de métodos de alta complejidad. En la presente investigación se propone el modelo MPREDSTOCK para el proceso de predicción del stock de piezas de repuesto para equipos médicos mediante la Regresión Lineal Múltiple como método de solución. El modelo incluye algoritmos que permiten la predicción del stock de piezas y disponibilidad técnica de un equipo médico, el cálculo de su confiabilidad operacional y la frecuencia de fallas de una de sus piezas y forma parte del “Módulo Predicción y gestión de stock” del SIGICEM.

One of the most common problems for warehouse management is the spare parts stock planning to cover the repair and maintenance needs of medical equipment. At the Center for Clinical and Electro Engineering, the planning of spare parts for maintenance and replacement is carried out through reports issued by electromedical who work the health areas of the country. Nowadays the recorded information, plus expert judgment is not enough for carrying out an optimum planning that would supply the correct amount of parts demanded, in an adequate period of time. Taking into account these insufficiencies this paper presents an algorithm that allows the optimization of the stock of spare parts for medical equipment. For its conformation, statistics estimation techniques were used: Stratified Random Sampling, Correlation and Simple Linear Regression.

Uno de los problemas más comunes durante la gestión de almacenes es la planificación de stock de piezas de repuesto para la satisfacción de las necesidades de reparación o mantenimiento de equipos médicos. En el Centro de Ingeniería Clínica y Electromedicina la planificación de piezas de repuesto para mantenimiento y recambio se realiza a través de los reportes realizados por electromédicos que laboran en las áreas de salud del territorio nacional. Actualmente la información almacenada, más el criterio de los expertos no es suficiente para realizar una buena planificación que permita suministrar la cantidad correcta de piezas en el tiempo adecuado. Teniendo en cuenta estas insuficiencias, se presenta en este trabajo un algoritmo que permita la optimización del stock de piezas de repuesto para equipos médicos. Para su conformación, se utilizaron técnicas estadísticas de estimación: Muestreo Aleatorio Estratificado, Correlación y Regresión Lineal Simple.