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<title>Departamento Ingeniería</title>
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<dc:date>2026-11-12T13:16:15Z</dc:date>
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<title>MASSBOUND: Del MVP al Producto Profesional</title>
<link>https://hdl.handle.net/20.500.12412/7465</link>
<description>MASSBOUND: Del MVP al Producto Profesional
Baena Mejías, Alejandro
El presente trabajo tiene como objetivo principal superar la barrera que separa un prototipo jugable de un producto profesional: un videojuego móvil pulido, competitivo y presentable ante inversores y publishers en un mercado cada vez más exigente. Para alcanzar este objetivo se han aplicado los conocimientos adquiridos a lo largo de la formación universitaria, complementados con el aprendizaje derivado del trabajo personal autónomo y, de forma determinante, con la mentoría y el asesoramiento del tutor Fausto Peidro Morillo.&#13;
Uno de los objetivos del proyecto es que el juego sea mantenible y escalable a largo plazo, de forma que cualquier modificación en el contenido o en los sistemas pueda aplicarse de manera global sin intervención manual en cada elemento del juego, y que añadir nuevo contenido no requiera alterar la arquitectura existente. Esto es debido a que, como solamente hay único desarrollador del juego, todo debe estar siempre lo más limpio y organizado posible.&#13;
La metodología empleada ha combinado el desarrollo iterativo del producto con la validación continua por parte de usuarios reales, la construcción de una identidad de marca registrada a nivel europeo, la participación en una convención de videojuegos de ámbito nacional y el lanzamiento de una campaña de financiación colectiva en Kickstarter, que resultó exitosa con 1.122 euros recaudados. A lo largo de este proceso, se ha hecho uso del servicio Firebase de Google para la recogida y análisis de datos de comportamiento de jugadores reales, lo que ha permitido tomar decisiones de diseño fundamentadas en evidencia empírica.&#13;
Los resultados obtenidos se ajustan a las expectativas planteadas al inicio del trabajo: el producto alcanza un nivel de acabado profesional, cuenta con una hoja de ruta clara de mejora y ampliación, y dispone de los avales necesarios, validación pública, respaldo económico externo y marca registrada, para iniciar conversaciones reales con potenciales inversores. Como conclusión, este trabajo ha confirmado que las únicas limitaciones reales son las que uno mismo se impone.
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<dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<item rdf:about="https://hdl.handle.net/20.500.12412/7423">
<title>Desarrollo de la Ingeniería Front-End (FEED) para una planta de producción de hidrógeno verde hibridada con tecnología solar fotovoltaica</title>
<link>https://hdl.handle.net/20.500.12412/7423</link>
<description>Desarrollo de la Ingeniería Front-End (FEED) para una planta de producción de hidrógeno verde hibridada con tecnología solar fotovoltaica
Muñoz Marchena, Juan José
El proyecto de “Desarrollo de la Ingeniería Front-End (FEED) para una planta de producción de hidrógeno verde hibridada con tecnología solar fotovoltaica” tiene como objetivo diseñar y desarrollar una planta de producción de hidrógeno verde que combine la tecnología solar fotovoltaica con la producción de hidrógeno mediante electrólisis de agua. La ubicación se plantea en la provincia de Sevilla cuya elección de dicha localización se debe al alto recurso de irradiación solar y la disponibilidad de suelo apto para instalaciones fotovoltaicas.  La instalación considerada está formada por una planta fotovoltaica de 23 MWp y un sistema de electrólisis de 20 MW. La planta fotovoltaica presenta una generación anual aproximada de 38,26 GWh, donde el sistema de electrólisis es alimentado por esta energía y por la importación de energía eléctrica de la red. La metodología que se va a aplicar se basa en la recopilación de información técnica y normativa, el desarrollo de balances de materia y energía, el dimensionamiento de los equipos principales (como la planta fotovoltaica y el sistema de producción de hidrógeno) y la elaboración de la documentación característica de una ingeniería FEED. De igual manera, se realiza un análisis preliminar de la viabilidad económica donde se estima la inversión y los costes de operación y mantenimiento y el estudio de diferentes estrategias de funcionamiento. Se estudian dos escenarios: El primero prioriza la producción de hidrógeno durante 24 h, alcanzando una producción anual estimada de 3.101 t H2/año y un coste nivelado del hidrógeno de 7,51 €/kg. El segundo caso plantea un análisis de sensibilidad, de tal manera que se variará el precio de venta del hidrógeno, coste de la electricidad importada de red, el CAPEX y la tasa de descuento y cómo afectan a la rentabilidad del escenario base. Según las hipótesis económicas adoptadas, el primer escenario tiene un comportamiento técnico-económico desfavorable, ya que el precio de venta considerado de 6 €/kg H2 es insuficiente para alcanzar la rentabilidad económica. Como resultado, se obtiene un diseño básico y conceptual con un grado de desarrollo propio de una ingeniería FEED de una planta capaz de producir hidrógeno verde a partir de energía eléctrica de la red y energía solar fotovoltaica, adaptadas a las condiciones de Sevilla, generando un primer paso para la ingeniería de detalle y la ejecución del proyecto.
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<dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<item rdf:about="https://hdl.handle.net/20.500.12412/7356">
<title>Gemelo digital basado en redes neuronales y elementos finitos para la optimización de sistemas almacenamiento de energía térmica basados en cemento con aditivos</title>
<link>https://hdl.handle.net/20.500.12412/7356</link>
<description>Gemelo digital basado en redes neuronales y elementos finitos para la optimización de sistemas almacenamiento de energía térmica basados en cemento con aditivos
De los Santos González, Miguel
El objetivo del siguiente documento es el estudio de la viabilidad de gemelos digitales&#13;
para sistemas de almacenamiento térmico basados en cemento. Para mejorar estos&#13;
sistemas, han de utilizarse aditivos que puedanmejorar las propiedades térmicas y&#13;
físicas del cemento. Adicionalmente, se pretende conocer la respuesta termomecánica&#13;
del sistema en diversas condiciones para poder replicar y predecir el comportamiento&#13;
con un modelo subrogado de bajo coste computacional.&#13;
La metodología comienza con una revisión del estado del arte de las tecnologías&#13;
de almacenamiento existentes y utilizarla para comprender el sistema que se desea&#13;
implantar. Una vez conocido, se desarrolla un modelo de elementos finitos (FEM) que&#13;
se ajuste al comportamiento real del equipo y evalua cuál es el efecto de los aditivos&#13;
en el sistema final. Esemodelado será el que se utilice para entrenar una red neuronal&#13;
que pueda predecir el comportamiento.&#13;
A continuación, se especifican los requisitos para la implantación del sistema completo.&#13;
Se consideran las posibles implantaciones y los componentes auxiliares necesarios&#13;
para su adecuado funcionamiento.&#13;
Por último, se realiza una evaluación de la viabilidad económica del sistema. La&#13;
evaluación cuantifica los costes de capital y operación (CAPEX y OPEX) para posteriormente&#13;
obtener el coste nivelado de la energía almacenada (LCOS). Comparar ese&#13;
LCOS con el coste de la energía (LCOE) en el mercado actual y con el ahorro en huella&#13;
de carbono serán los principales indicadores de la viabilidad, además de los habituales&#13;
como son VAN, TIR o Payback.
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<dc:date>2026-07-01T00:00:00Z</dc:date>
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<item rdf:about="https://hdl.handle.net/20.500.12412/7355">
<title>Redes neuronales y transformer físicamente informados. Revisión, reproducción y estudio de ablación de parámetros</title>
<link>https://hdl.handle.net/20.500.12412/7355</link>
<description>Redes neuronales y transformer físicamente informados. Revisión, reproducción y estudio de ablación de parámetros
Revuelto de Miguel, Pablo
Las redes neuronales informadas por la física (PINN) resuelven ecuaciones en&#13;
derivadas parciales imponiendo la ecuación en la propia función de pérdida, sin&#13;
necesidad de malla. Su formulación estándar, sin embargo, arrastra modos de fallo&#13;
bien documentados (sesgo espectral, desequilibrio de la pérdida y fallos de propagación&#13;
temporal) que han motivado arquitecturas específicas para mitigarlos.Una&#13;
de las más recientes es PINNsFormer, que reemplaza el perceptrón multicapa por&#13;
un Transformer que opera sobre una pseudo-secuencia temporal construida alrededor&#13;
de cada punto de colocación.&#13;
El origen de este trabajo está en un intento de aplicar PINNsFormer a un problema&#13;
real de elasticidad, la resolución del campo de desplazamientos bidimensional de&#13;
una viga empotrada. Las dificultades encontradas en esa tarea llevaron a retroceder&#13;
un paso y revisar las bases, es decir, comprobar hasta qué punto los resultados&#13;
publicados de la propia arquitectura se sostienen antes de exigirle problemas nuevos.&#13;
Con ese fin, este trabajo somete a PINNsFormer a un examen independiente&#13;
sobre los cuatro problemas de referencia empleados en el artículo que la propone&#13;
(convección, reacción, onda y Navier–Stokes), con dos objetivos: reproducir las&#13;
cifras publicadas y estudiar mediante una ablación de parámetros qué componentes&#13;
de la arquitectura explican su comportamiento. Todos los experimentos se&#13;
ejecutan a través de un único punto de entrada determinista, de modo que una&#13;
misma configuración produce el mismo resultado con independencia de la máquina.&#13;
La reproducción muestra que las cifras del artículo original se recuperan solo bajo&#13;
condiciones de entrenamiento muy concretas, y que factores ajenos a la arquitectura,&#13;
como la precisión aritmética con la que se entrena o el valor de un paso&#13;
temporal auxiliar, alteran los resultados en mayor medida que los cambios de modelo.&#13;
El estudio de ablación, con sesenta y nueve ejecuciones en precisión doble,&#13;
indica que la maquinaria de atención no explica el acierto de la arquitectura, que&#13;
su capacidad interna está sobredimensionada y que el paso temporal es su único&#13;
modo de fallo propio. Sobre estos problemas, la precisión numérica y el protocolo&#13;
de entrenamiento explican una parte mayor de las diferencias publicadas que la&#13;
propia arquitectura.
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<dc:date>2026-07-01T00:00:00Z</dc:date>
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