In this research, the design and simulation of a heat sink for photovoltaic panels were carried out using aluminum and copper, the most commonly used materials in heat dissipation systems. This heat sink consisted of fins that were tested both perforated and non-perforated to improve heat dissipation efficiency. This research stems from the need to reduce the temperature of photovoltaic panels during operation, as scientific evidence shows that photovoltaic panels experience a decrease in efficiency as the temperature increases, taking as a reference the temperature under standard test conditions. The simulations of photovoltaic panels with aluminum and copper fins, both perforated and non-perforated, followed a rigorous methodology. For validation, the simulation results were compared with field data, yielding a mean absolute percentage error of 1.71%. The findings indicate that copper fins reduced the temperature of the photovoltaic panel by 2.62 K, resulting in a 1.31% increase in efficiency. Similarly, aluminum fins reduced the temperature by 2.10 K, with a 1.05% increase in efficiency. Perforated copper fins achieved a temperature reduction of 3.07 K, increasing efficiency by 1.54%, while perforated aluminum fins reduced the temperature by 2.49 K, contributing to a 1.25% increase in efficiency.

Climate change has driven global awareness of environmental issues, leading to the adoption of clean technologies aimed at reducing Greenhouse Gas (GHG) emissions. An effective method to assess environmental mitigation is the quantification of the Product Carbon Footprint (PCF) in the Life Cycle Assessment (LCA) of production processes. In the oil extraction industry, artificial lift systems use electro submersible pumps (ESPs) that can now incorporate new operating principles based on permanent magnet motors (PMMs) and CanSystem (CS) as an alternative to traditional normal induction motors (NIMs) and can help lower the carbon footprint. This study compares the PCF of ESPs equipped with PMMs and CS versus NIMs, using LCA methodologies in accordance with ISO 14067:2018 for defining the Functional Unit (FU) and ISO 14064-1:2019 to calculate the GHG inventory and the amount of CO₂ equivalent per year. The analysis spans five key stages and 14 related activities. For ESPs with NIMs, this study calculated 999.9 kg of raw materials, 1491.66 kW/h for manufacturing and storage, and 5.77 × 10⁴ kW/h for use. In contrast, ESPs with PMMs and CS required 656 kg of raw materials and consumed 4.44 × 10⁴ kW/h during use, resulting in an 23% reduction in energy consumption. This contributed to an 21.9% decrease in the PCF. The findings suggest that PMMs and CS offer a sustainable solution for reducing GHG emissions in oil extraction processes globally.

Introducción. Durante la pandemia, el confinamiento obligó a los docentes a realizar teletrabajo, modificando los riesgos ocupacionales y por ende las consecuencias de su exposición. Las patologías relacionadas con los riesgos ergonómicos son las más comunes, ocasionando incluso problemas visuales. Los Objetivo. Establecer un plan de prevención ergonómico, utilizando el método ROSA (Rapid Office Strain Assessment), para disminuir la prevalencia del Síndrome Visual Informático (SVI) en los docentes que realizan teletrabajo en la Unidad Educativa A. Metodología. Se realizó una investigación prospectiva, correlacional, cuali cuantitativa. Se evaluaron 75 docentes, expuestos durante seis meses al teletrabajo. Para el diagnóstico de la patología se utilizó el Computer Vision Syndrome Questionnaire (CVS-Q), mientras que para determinar el nivel de riesgo ergonómico al que se encontraban expuestos se realizó un análisis con el método Rapid Office Strain Assessment (ROSA). Resultados. Tras la aplicación del CVS-Q se observa un 76% de docentes que presenta SVI, siendo el rango de edad con mayor prevalencia el de 20-35 años. Por otro lado, con la evaluación inicial del método ROSA se identificó un 61.3% de docentes que presentan un nivel de riesgo alto y muy alto, evidenciándose en todos los casos, una exposición diaria mayor a 4 horas. De estos trabajadores, el 91,3% presenta Síndrome Visual Informático. Tras la aplicación del plan de prevención ergonómico se logró disminuir el nivel de riesgo ergonómico, modificando: tiempo de exposición a pantalla y periféricos, altura del asiento, inclinación del respaldo y apoyo lumbar, posición de la pantalla, brillos y reflejos en la pantalla, uso del teléfono y uso del mouse. Conclusión. La adecuación del puesto de trabajo con la implementación de pausas activas, gimnasia ocular, tiempo de exposición a pantalla, uso correcto de periféricos, Uso de silla ergonómica, posición de la pantalla, uso de pantalla antirreflejos, uso del mouse ergonómico, disminuye el riesgo ergonómico en un 100% según el método ROSA.

Introducción. En la pandemia del COVID-19, las personas han experimentado el encierro luego de haber vivido durante mucho tiempo la cuarentena y el teletrabajo se refleja la necesidad urgente de abandonar el domicilio y volver a la realidad, pero el miedo al contagio puede más, uno de las consecuencias es el estrés postraumático. Objetivo. La investigación es determinar los niveles de presencia del Síndrome de la Cabaña en los trabajadores del Gad Provincial de Zamora Metodología. Se realizó mediante un estudio transversal aplicado a 373 funcionarios en nómina, se estableció una muestra determinada con el calculador muestral surveymonkey con un valor de 189 trabajadores. Se evaluaron variables sociodemográficas de los trabajadores. Se aplicó el test del Síndrome de la Cabaña para medir los niveles de los trabajadores por confinamiento y Covid 19. Resultados. Los resultados del estudio muestran la presencia de 64 % del síndrome con temor a volver a salir de casa y volver a una nueva realidad. Conclusión. De lo detectado se concluye que uno de los efectos psicológicos es el estrés Postraumático por haber perdido a un amigo, familiar, conocido necesita de primeros auxilios psicológicos ser escuchado o derivado a un especialista. Para disminuir el nivel medio encontrado se recomienda paulatinamente ir saliendo de casa cómo una rutina progresiva de romper este miedo al contagio del virus.

La aplicación de Inteligencia Artificial en el área petrolera es factible para resolver problemas de campo y responder rápidamente a dificultades de producción con Bombas Electro Sumergibles. Se desarrolló una herramienta técnica o ChatBot utilizando técnicas de Inteligencia Artificial y procesamiento de Lenguaje Natural para apoyar al personal de campo y operaciones en el diagnóstico del comportamiento de pozos petroleros que utilizan Levantamiento Artificial con Bombas Electro Sumergibles y Variadores de Frecuencia. Se empezó recopilando datos sobre Sistemas de Levantamiento Artificial. Las soluciones recopiladas fueron de: a) dimensionamiento, b) instalación, c) puesta en marcha y d) operación. Luego se creó una matriz de comportamiento para el entrenamiento del ChatBot considerando: a) los principales problemas en el sistema y b) cambios en el Flujo, Presión y Temperatura de las partes afectadas del sistema de Bombeo Electro Sumergible. Para completar la capacitación de la herramienta ChatBot, se incluyeron soluciones en las etapas de reparación del Sistema de Variador de Frecuencia. El desarrollo de la herramienta ChatBot consideró el uso de la Plataforma Dialogflow de Google para procesamiento de Lenguaje Natural y finalmente se capacitó la herramienta ChatBot incluyendo: a) Saludo, b) Consultas, c) Sección de Variadores de Frecuencia, d) Diagnóstico del pozo y e) Inapropiado. frases. Se obtuvo una práctica herramienta ChatBot SMARTVSDbot que incluye la solución interactiva de los principales problemas de producción de petróleo en levantamiento artificial con Bombas Electro Sumergibles y actualmente es utilizada por el 84% de los usuarios de Baker Hughes.