Browse
Recent Submissions
Now showing 1 - 5 of 1584
- ItemForecasting Chile’s mine copper production considering country risk and metal price: ARIMA, ARIMAX, and panel data models comparison(2025) Delgado Domínguez, Diego Fernando; Jara Donoso, José Joaquín; Marquardt R., Carlos; Fernández Maturana, Viviana; Suárez Poch, Francisco Ignacio; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaChile lidera la producción mundial de cobre de mina, un insumo estratégico para la industria global y la transición hacia una economía más sostenible. Anticipar con precisión la producción de cobre de mina en el corto, mediano y largo plazo es fundamental para la planificación presupuestaria, la formulación de políticas públicas y la toma de decisiones de inversión en el sector minero, particularmente en países con capacidades productivas significativas. Este estudio compara tres enfoques econométricos para estimar la producción de cobre de mina en Chile en un horizonte de corto a mediano plazo: ARIMA univariado; ARIMAX multivariado; y modelos multivariados de datos de panel. Los modelos multivariados incorporan el precio del cobre y el riesgo país como variables exógenas. Se emplean series históricas anuales y mensuales y periodos de entrenamiento variables para evaluar la capacidad de pronóstico de los modelos frente a datos reales observados entre 2021 y 2024 mediante cuatro métricas: MSE, RMSE, MAE y MAPE. Todos los modelos se estiman con y sin estrategias de estimación multi-paso. Los resultados muestran que la granularidad y la heterogeneidad de la información de producción, el uso de variables exógenas y la aplicación independiente de estrategias multi-paso solo contribuyen de forma marginal a obtener mejores estimaciones. Sin embargo, cuando se combinan, mejoran significativamente la precisión de las evaluaciones. El mejor modelo simple, ARIMA MM3 de producción total 2004–2020 (directo), y el mejor modelo integrador, datos de panel MM3 2004–2020 (iterativo), presentan un MAPE de 4,28% frente a 1,47% para todo el periodo de prueba. Este artículo propone un marco metodológico robusto y reproducible para la estimación de la producción minera de recursos estratégicos, destacando la importancia de considerar tanto la frecuencia de los datos como el entorno económico en los modelos de pronóstico de producción minera.
- ItemEl financiamiento de proyectos de energía renovable en América Latina más allá de la calidad del recurso costo nivelado (LCOE), su viabilidad y el rol del costo promedio ponderado de capital (WACC)(2025) Río Muller, Vicente Andrés del; Watts Casimis, David; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEsta investigación analiza la competitividad financiera de proyectos de energía renovable a gran escala en América Latina, evaluando cómo la disponibilidad de recurso natural, tradicionalmente considerada la principal ventaja competitiva de la región, queda subordinada al costo del capital y a las condiciones de financiamiento. El estudio propone una reinterpretación del paradigma competitivo: en mercados emergentes como Chile, Brasil y Perú, el costo del capital (WACC) local y la estructura financiera explican más la viabilidad económica que el costo nivelado de la electricidad (LCOE) técnico basado únicamente en el recurso. El objetivo es estimar empíricamente el WACC para proyectos ERNC en Chile, Brasil y Perú y evaluar cómo este WACC reconfigura la competitividad real de proyectos solares y eólicos, complementando y corrigiendo las limitaciones del LCOE. Metodológicamente, se combinan modelos financieros con datos reales de mercado para estimar cada uno de los componentes del WACC. Además, se desarrollan análisis de sensibilidad del WACC respecto de deuda, riesgo país y estructura de capital, y su impacto sobre la valorización vía LCOE y valor presente neto (VPN). El estudio entrega una estimación robusta y comparable de valores de WACC que se ordenan consistentemente según el nivel de riesgo relativo: Chile presenta el menor costo de capital, seguido por Perú, mientras que Brasil exhibe el WACC más elevado. Los resultados muestran que el costo del capital domina a la disponibilidad de recurso, donde un cambio moderado en la tasa de deuda genera variaciones significativas en el VPN incluso bajo factores de planta elevados. Asimismo, se demuestra que aumentar el apalancamiento reduce el WACC de manera consistente, dada la menor tasa de deuda y la presencia del escudo fiscal. En términos prácticos, los resultados permiten a desarrolladores y financistas valorar proyectos ERNC de forma realista, ajustando modelos de LCOE y VPN a las condiciones de cada mercado y evitando decisiones basadas en tasas de descuento genéricas.
- ItemInfluencia de la superestructura en los empujes dinámicos del suelo sobre muros de subterráneos(2025) Urrutia Montorfano, Yanara Francisca; Ledezma Araya, Christian Alfonso; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEl presente trabajo tiene por objetivo analizar la influencia de la respuesta dinámica de la superestructura en los empujes dinámicos que el suelo ejerce sobre los muros de los subterráneos de edificaciones. Este estudio busca aportar al entendimiento del comportamiento sísmico de estas estructuras en contextos urbanos de alta sismicidad, donde las aproximaciones tradicionales pueden subestimar las solicitaciones al omitir la interacción suelo–estructura.La metodología se basó en el desarrollo de modelos numéricos tridimensionales en OpenSees, considerando edificaciones con 2, 4 y 7 niveles de subterráneo, con y sin una torre de 20 pisos en la superestructura. Se emplearon distintos tipos de suelo (Arena de Concón, Grava de Santiago y Arena de Nevada) con los cuales se llevaron a cabo 48 simulaciones dinámicas utilizando registros sísmicos reales y experimentales. Este enfoque permitió estudiar el “efecto torre”, el nivel de confinamiento y la rigidez estructural en los empujes sísmicos.Los resultados muestran que la superestructura puede incrementar de forma significativa los empujes dinámicos, particularmente en suelos menos competentes. Asimismo, un menor nivel de confinamiento (menos subterráneos) produce, en términos relativos, mayores solicitaciones. Las comparaciones con teorías clásicas (Mononobe-Okabe, Wood y Seed & Whitman) y con la norma chilena NCh433 revelan que dichas aproximaciones tienden a subestimar los empujes sísmicos. Finalmente, se identificaron fenómenos de resonancia entre las frecuencias del sismo y del sistema suelo–estructura, los cuales amplifican las demandas dinámicas. Estos hallazgos destacan la necesidad de incorporar explícitamente la influencia de la superestructura en el diseño sísmico de muros de subterráneos.
- ItemAn algorithmic framework for disambiguation of finite automata(2025) Cari, Mauricio; Riveros Jaeger, Cristian; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEn esta tesis, estudiamos la tarea de desambiguación de autómatas finitos, es decir, convertir un autómata en otro equivalente y no ambiguo. Para ello, desarrollamos un nuevo marco algorítmico que generaliza la determinizacion basada en construcción de subconjuntos y que cumple algunas propiedades deseables: (1) conserva el autómata original si este es no ambiguo, (2) calcula los estados sucesores sobre la marcha y (3) calcula cada nuevo estado en tiempo polinomial. A continuación, mostramos como aplicar este marco para la desambiguación parcial: cambiando el criterio que se utiliza para construir los nuevos estados, desarrollamos algoritmos para diferentes niveles de ambigüedad, es decir, autómatas finitamente ambiguos y polinomialmente ambiguos. Estos algoritmos también satisfacen las condiciones (1) para sus respectivos niveles de ambigüedad, así como (2) y (3). Por ultimo, extendemos el procedimiento de desambiguación a los autómatas con peso, para los mismos niveles de ambigüedad, conservando las propiedades anteriores. El autómata resultante no siempre es finito, por lo que nos centramos en los autómatas sobre el semianillo tropical y presentamos algunas condiciones simples para garantizar la finitud en ese caso.
- ItemMenos datos y más vistas: Síntesis geométrica de vistas para mejorar la generalización en tareas de manipulación robótica(2025) Florea Matei, Daniel Vlad; Soto Arriaza, Álvaro Marcelo; Toro Icarte, Rodrigo Andrés; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaLa eficiencia en el uso de datos sigue siendo un desafío critico en tareas de manipulación robótica, dado que la recopilación y anotación de datos de entrenamiento resulta costosa en tiempo y recursos. Trabajos previos han abordado este problema mediante distintas técnicas de aumento de datos, incluyendo perturbaciones sobre imágenes, métodos contrafactuales y enfoques basados en modelos generativos. No obstante, estos métodos no resuelven el problema fundamental de la generalización a nuevas perspectivas de cámara, ya que las políticas entrenadas desde puntos de vista fijos presentan caídas significativas en su desempeño cuando se evalúan desde nuevos ángulos. En este trabajo, proponemos una nueva técnica de síntesis de vistas, aprovechando imágenes de profundidad y reconstrucciones geométricas para generar vistas adicionales de trayectorias robóticas durante el entrenamiento, sirviendo de aumento espacial de datos. A diferencia de los enfoques previos basados en modelos generativos, nuestro método conserva la escala métrica y la geometría de la escena, asegurando observaciones físicamente consistentes. Al sintetizar múltiples vistas geométricamente consistentes a partir de una única trayectoria registrada, ampliamos de manera efectiva el conjunto de datos de entrenamiento sin necesidad de recolectar nuevas demostraciones. Los resultados experimentales muestran que las políticas entrenadas con nuestro enfoque logran una mejor generalización en diversas tareas de manipulación, en comparación con políticas entrenadas desde una o múltiples perspectivas, reduciendo considerablemente la dependencia de grandes volúmenes de datos. Este trabajo evidencia el potencial de la síntesis de vistas como una herramienta escalable y eficiente para avanzar en la eficiencia de datos en el aprendizaje robótico.