http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/24 Artículos que han sido publicados por investigadores de la UAEM tanto en revistas de investigación como en revistas de divulgación, sean éstas de la UAEM o de otras instituciones nacionales o extranjeras. Tue, 07 Jul 2026 20:36:22 GMT 2026-07-07T20:36:22Z http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/5036 Cultivando vínculos: huertos escolares en la Rebiosh y huertos escolares en Chamilpa AMANDA ORTIZ SANCHEZ; Hernández Salazar, Misadai El objetivo de este estudio es documentar la funcionalidad y pertinencia educativa de los huertos escolares y familiares como estrategia para promover una agricultura sustentable y la conservación del medio ambiente. A partir de la creación y el desarrollo de huertos familiares y escolares en dos comunidades en el estado de Morelos, de entrevistas semiestructuradas y del análisis de datos, se observaron especies de plantas de cultivo, se identificaron insectos benéficos y plagas, y se experimentaron métodos naturales de control. Finalmente, se busca el fortalecimiento de una cultura ambiental y la promoción de competencias científicas con perspectivas críticas a partir de las experiencias de los participantes.; The objective of this study is to document the functionality and potential school and home gardens as a strategy to promote sustainable agriculture and environmental conservation. Through the creation and development of home- and school gardens in two communities in the state of Morelos, semi-structured interviews, and data analysis, the study observed cultivated plant species, identified beneficial insects and pests, and experimented with natural pest control methods. Finally, the study seeks to strengthen an environmental culture and promote scientific competencies with critical perspectives based on the participants’ experiences. http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/5036 http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/5035 Estudio del fenómeno de percolación 2D optimizando bloques de código mediante slices en Python GUSTAVO MEDINA ANGEL; Gennadiy Burlak; ERIKA MARTINEZ SANCHEZ; ANAHI YELITZA DE LA CRUZ ABARCA Realizamos dos códigos para analizar el fenómeno de percolación en su dimensión 2D, en el cual uno de ellos se desarrolló de manera clásica utilizando ciclos for para analizar los arreglos bidimensionales, y otra en donde utilizamos sentencias slices de python remplazando bloques de código a una forma tipo slice. Se realizaron varias pruebas para diferentes tamaños de rejilla en de diferentes dimensiones (L) para ambos códigos (con ciclos for y con slices) y se encontró una considerable mejora en la optimización de tiempos cuando se utilizan sentencias slices en comparación a los ciclos for convencionales.; We developed two codes to analyze the percolation phenomenon in its 2D dimension. One of them was implemented in the classical manner using for loops to analyze the two-dimensional grids, while the other employed Python slice statements, replacing blocks of code with a slice-like structure. Several tests were conducted for different grid sizes (L) and dimensions for both codes (using for loops and slices). A significant improvement in time optimization was observed when using slice statements compared to conventional for loops. http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/5035 http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/5034 Sistema inteligente de monitoreo y adquisición de datos en tiempo real para un intercambiador de calor de tubos concéntricos aplicado a Industria 4.0 ERICK OMAR CASTAÑEDA MAGADAN; VICTOR MANUEL ZEZATTI FLORES; MIRIAM NAVARRETE PROCOPIO; CARLOS ALBERTO OCHOA ORTIZ; ANGEL TLATELPA BECERRO El presente trabajo muestra el desarrollo de un sistema de control, monitoreo y adquisición de datos (temperatura y flujo volumétrico) de la transferencia de energía en un Intercambiador de Calor de Tubos Concéntricos (ICTC), enfocado en la industria 4.0 (IoT). El sistema integra una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) que permite el monitoreo y adquisición de las variables en tiempo real, así como el control operativo de manera precisa. Esta interfaz facilita una interacción intuitiva con el sistema, mejorando la eficiencia operativa del equipo y reduciendo el control manual. El sistema tiene el propósito académico de proporcionar a los estudiantes del Laboratorio de Operaciones Unitarias (LOU), la oportunidad de operar y analizar el comportamiento del equipo y transferencia de energía en tiempo real.; The present work shows a control, monitoring, and data acquisition system (temperature and volumetric flow) was developed for energy transfer in a concentric tube heat exchanger (ICTC), focused on industry 4.0 (IoT). The system integrates a graphical user interface (GUI) that allows monitoring, and acquisition of variables in real time, as well as precise operational control. This interface facilitates intuitive interaction with the system, improving the operational efficiency of the equipment and decreasing manual control. The system has the educational purpose of providing students of the Laboratory of Unit Operations (LOU), the opportunity to operate and analyze the equipment and heat exchange behavior in real time. http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/5034 http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/5012 Infraestructura de Big Data para el Proceso de Evaluación de Integridad de Ductos en la Industria Petrolera. GUSTAVO CALZADA ORIHUELA; GUSTAVO URQUIZA BELTRAN; René Santaolaya Salgado El petróleo es un material esencial para la vida cotidiana. La sociedad y economía están íntimamente vinculadas a los combustibles fósiles. Sin embargo, para que el petróleo pueda ser utilizado debe ser procesado previamente y transformado en sus productos derivados como la gasolina, keroseno, aceites, gases, entre otros. Para lo cual se tiene que transportar el petróleo crudo desde los yacimientos hasta las diferentes estaciones de procesamiento. El transporte de hidrocarburos se realiza por diferentes métodos, pero el uso de los ductos es el más común alrededor del mundo debido a su confiabilidad y efectividad. Y a pesar de ser un sistema considerado como seguro, no es infalible y en ocasiones, puede llegar a fallar, provocando pérdidas económicas, daños ambientales y pérdidas humanas. Para prevenir estos siniestros, la industria petrolera continuamente está invirtiendo recursos y esfuerzos en el desarrollo de Algoritmos de Evaluación de Riesgo para prevenir las fallas en los ductos. Estos algoritmos se basan en los datos e información relacionada con el sistema de ductos, con el fin de dar luz por medio de proyecciones y estimaciones hacia el futuro. Parte de estos esfuerzos se llevan a cabo en el desarrollo e investigación de los modelos de riesgo, sin embargo, la industria está mirando a las nuevas tecnologías computacionales para obtener el mayor beneficio posible de sus datos. Big Data, así como en otras industrias y disciplinas, es un conjunto de herramientas que están abriendo caminos en la ciencia donde antes no los había. Por lo que este proyecto tiene el propósito de integrar elementos del Big Data para aplicarlos en los procesos de Evaluación de Riesgo en la industria petrolera para poder optimizar los procesos de toma de decisiones por medio de la estructuración y explotación de datos.; Oil is an essential material in the daily life. Society and economy are intimately linked to the fossil fuel. Nonetheless, in order to use the oil, it needs to be previously processed and transformed into oil derivatives, such as gasoline, kerosene, oils, gas, among others. For which the crude oil has to be transported form the wells to the different processing stations. Oil is transported by several methods, however, pipelines are the most common method used worldwide due to its reliability and effectiveness. Regardless pipeline systems are considered safe, they are not flawless and might fail, promoting economic loses, environmental damages and human loss. In order to prevent these failures, oil industry is continuously investing resources and efforts in the development of Risk Assessment Algorithms to prevent them. These Algorithms usually are based on data related to the pipeline systems to shed some light creating projections and estimations towards the future. Some of these efforts are carried to the development and research risk models, nonetheless, the industry is focusing on new computer technologies to obtain the greater outcome from the data. Big Data is a computational tool set which is creating paths in science where there were none. This is the reason why this project has the purpose of integrate Big Data elements and apply them into the oil industry’s Risk Assessments in order to optimize decision making process through structuration an intelligent data exploitation. http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/5012