Evaluación y aplicación de la incertidumbre de medición en la determinación de las emisiones de fuentes fijas: una revisión

Este artículo presenta una revisión de metodologías comúnmente citadas en la literatura para la estimación de la incertidumbre, como es la metodología no estocástica de la Guía para la Expresión de la Incertidumbre de Medida (GUM), la cual provee una estructura de estimación con limitaciones en su i...

Full description

Autores:
Cárdenas-Monsalve, Jhon J.
Ramírez-Barrera, Andrés F.
Delgado-Trejos, Edilson
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Instituto Tecnológico Metropolitano
Repositorio:
Repositorio ITM
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/1048
Acceso en línea:
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/790
http://hdl.handle.net/20.500.12622/1048
Palabra clave:
Incertidumbre de medición
Guía para la Expresión de la Incertidumbre de Medida GUM
Método Monte Carlo
métodos estocásticos
Measurement uncertainty
Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement GUM
Monte Carlo method
stochastic methods
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_ES
id RepoITM2_64c131ea7cf93a7335a892c8f35e8797
oai_identifier_str oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/1048
network_acronym_str RepoITM2
network_name_str Repositorio ITM
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Evaluación y aplicación de la incertidumbre de medición en la determinación de las emisiones de fuentes fijas: una revisión
dc.title.alternative.none.fl_str_mv Evaluation and implementation of measurement uncertainty for determining stationary source emissions: a review
title Evaluación y aplicación de la incertidumbre de medición en la determinación de las emisiones de fuentes fijas: una revisión
spellingShingle Evaluación y aplicación de la incertidumbre de medición en la determinación de las emisiones de fuentes fijas: una revisión
Incertidumbre de medición
Guía para la Expresión de la Incertidumbre de Medida GUM
Método Monte Carlo
métodos estocásticos
Measurement uncertainty
Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement GUM
Monte Carlo method
stochastic methods
title_short Evaluación y aplicación de la incertidumbre de medición en la determinación de las emisiones de fuentes fijas: una revisión
title_full Evaluación y aplicación de la incertidumbre de medición en la determinación de las emisiones de fuentes fijas: una revisión
title_fullStr Evaluación y aplicación de la incertidumbre de medición en la determinación de las emisiones de fuentes fijas: una revisión
title_full_unstemmed Evaluación y aplicación de la incertidumbre de medición en la determinación de las emisiones de fuentes fijas: una revisión
title_sort Evaluación y aplicación de la incertidumbre de medición en la determinación de las emisiones de fuentes fijas: una revisión
dc.creator.fl_str_mv Cárdenas-Monsalve, Jhon J.
Ramírez-Barrera, Andrés F.
Delgado-Trejos, Edilson
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Cárdenas-Monsalve, Jhon J.
Ramírez-Barrera, Andrés F.
Delgado-Trejos, Edilson
dc.subject.spa.fl_str_mv Incertidumbre de medición
Guía para la Expresión de la Incertidumbre de Medida GUM
Método Monte Carlo
métodos estocásticos
topic Incertidumbre de medición
Guía para la Expresión de la Incertidumbre de Medida GUM
Método Monte Carlo
métodos estocásticos
Measurement uncertainty
Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement GUM
Monte Carlo method
stochastic methods
dc.subject.keywords.eng.fl_str_mv Measurement uncertainty
Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement GUM
Monte Carlo method
stochastic methods
description Este artículo presenta una revisión de metodologías comúnmente citadas en la literatura para la estimación de la incertidumbre, como es la metodología no estocástica de la Guía para la Expresión de la Incertidumbre de Medida (GUM), la cual provee una estructura de estimación con limitaciones en su implementación, como son: cálculo de derivadas parciales, suposición de linealidad de los modelos e identificación de las fuentes de incertidumbre y sus distribuciones de probabilidad. Por otro lado, se discuten otros métodos para estimar la incertidumbre, como son: Monte Carlo, Conjuntos Difusos, Intervalo Generalizado, Inferencia Bayesiana, Caos Polinomial y Bootstrap, que a diferencia de la GUM, presentan limitaciones de costo computacional y requieren de conocimientos más especializados para su implementación. El objetivo de este artículo es reportar el grado de aplicación y difusión de los métodos de estimación de la incertidumbre en las emisiones de fuentes fijas, encontrándose que la mayoría se enfoca en estudios usados para la elaboración de inventarios de gases de efecto invernadero (GHG), y son escasos los orientados a la medición de las emisiones de fuentes fijas usando monitoreos de lectura directa, como también los métodos definidos por la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (US EPA). Se discute finalmente las fortalezas y debilidades que dan lugar al fomento de nuevas investigaciones en esta área del conocimiento.
publishDate 2018
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2018-05-14
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2019-07-18T14:13:20Z
2019-08-22T14:15:32Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2019-07-18T14:13:20Z
2019-08-22T14:15:32Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.eng.fl_str_mv Review Article
dc.type.spa.fl_str_mv Artículos de revisión
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
format http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.identifier.none.fl_str_mv https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/790
10.22430/22565337.790
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12622/1048
url https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/790
http://hdl.handle.net/20.500.12622/1048
identifier_str_mv 10.22430/22565337.790
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/790/919
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/790/992
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/790/1212
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/790/1258
dc.relation.ispartofjournal.none.fl_str_mv TecnoLógicas
dc.rights.spa.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_ES
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_ES
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
text/html
text/xml
dc.publisher.spa.fl_str_mv Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
dc.source.none.fl_str_mv 2256-5337
0123-7799
dc.source.eng.fl_str_mv TecnoLógicas; Vol 21 No 42 (2018); 231-244
dc.source.spa.fl_str_mv TecnoLógicas; Vol. 21 Núm. 42 (2018); 231-244
institution Instituto Tecnológico Metropolitano
bitstream.url.fl_str_mv https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/feb08e91-4333-46ed-8016-2c76ff0fbc52/download
https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/44895562-1827-4d37-8a04-938dd47d6967/download
https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/c60da6da-6e79-4540-affa-4cd981ea86f5/download
bitstream.checksum.fl_str_mv d5d43d142c44a6a69cf338363e5d8f52
17a1ce7e57a9a4f0f100c953d85987b7
2d8564207a054aa83e73bd02c3aa71c7
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellín
repository.mail.fl_str_mv bdigital@metabiblioteca.com
_version_ 1837096899081928704
spelling Cárdenas-Monsalve, Jhon J.Ramírez-Barrera, Andrés F.Delgado-Trejos, Edilson2019-07-18T14:13:20Z2019-08-22T14:15:32Z2019-07-18T14:13:20Z2019-08-22T14:15:32Z2018-05-14https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/79010.22430/22565337.790http://hdl.handle.net/20.500.12622/1048Este artículo presenta una revisión de metodologías comúnmente citadas en la literatura para la estimación de la incertidumbre, como es la metodología no estocástica de la Guía para la Expresión de la Incertidumbre de Medida (GUM), la cual provee una estructura de estimación con limitaciones en su implementación, como son: cálculo de derivadas parciales, suposición de linealidad de los modelos e identificación de las fuentes de incertidumbre y sus distribuciones de probabilidad. Por otro lado, se discuten otros métodos para estimar la incertidumbre, como son: Monte Carlo, Conjuntos Difusos, Intervalo Generalizado, Inferencia Bayesiana, Caos Polinomial y Bootstrap, que a diferencia de la GUM, presentan limitaciones de costo computacional y requieren de conocimientos más especializados para su implementación. El objetivo de este artículo es reportar el grado de aplicación y difusión de los métodos de estimación de la incertidumbre en las emisiones de fuentes fijas, encontrándose que la mayoría se enfoca en estudios usados para la elaboración de inventarios de gases de efecto invernadero (GHG), y son escasos los orientados a la medición de las emisiones de fuentes fijas usando monitoreos de lectura directa, como también los métodos definidos por la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (US EPA). Se discute finalmente las fortalezas y debilidades que dan lugar al fomento de nuevas investigaciones en esta área del conocimiento.This paper presents a review of commonly-cited methods for estimating uncertainty in the literature. One of them is the non-stochastic approach proposed by the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM), which provides an estimation framework with limitations for the implementation, such as computation of partial derivatives, linear model assumptions, and uncertainty source identification with probability distributions. Other methods to estimate uncertainty are discussed as well; they include Monte Carlo, Fuzzy Sets, Generalized Intervals, Bayesian Inference, Polynomial Chaos, and Bootstrap, which in contrast to GUM present limitations regarding computational cost and require more specialized knowledge to be implemented. The aim of this work is to report the level of application and dissemination of methods for estimating the uncertainty of emissions caused by stationary sources. Most of the works in this field were found to be focused on the creation of inventories of Greenhouse Gases (GHG), and very few of them on the uncertainty associated with measuring the emissions of stationary sources using direct reading monitoring or those defined by the Environmental Protection Agency of the United States (US EPA). Finally, strengths and weaknesses are discussed in order to promote new research in this knowledge area.application/pdftext/htmltext/xmlspaInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/790/919https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/790/992https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/790/1212https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/790/1258TecnoLógicashttps://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_EShttp://purl.org/coar/access_right/c_abf22256-53370123-7799TecnoLógicas; Vol 21 No 42 (2018); 231-244TecnoLógicas; Vol. 21 Núm. 42 (2018); 231-244Incertidumbre de mediciónGuía para la Expresión de la Incertidumbre de Medida GUMMétodo Monte Carlométodos estocásticosMeasurement uncertaintyGuide to the Expression of Uncertainty in Measurement GUMMonte Carlo methodstochastic methodsEvaluación y aplicación de la incertidumbre de medición en la determinación de las emisiones de fuentes fijas: una revisiónEvaluation and implementation of measurement uncertainty for determining stationary source emissions: a reviewinfo:eu-repo/semantics/articleReview ArticleArtículos de revisiónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85PublicationORIGINAL790-Manuscrito-1567-1-10-20180703.pdf790-Manuscrito-1567-1-10-20180703.pdfapplication/pdf641151https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/feb08e91-4333-46ed-8016-2c76ff0fbc52/downloadd5d43d142c44a6a69cf338363e5d8f52MD51trueAnonymousREADTHUMBNAIL790-Manuscrito-1567-1-10-20180703.pdf.jpg790-Manuscrito-1567-1-10-20180703.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5542https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/44895562-1827-4d37-8a04-938dd47d6967/download17a1ce7e57a9a4f0f100c953d85987b7MD52falseAnonymousREADTEXT790-Manuscrito-1567-1-10-20180703.pdf.txt790-Manuscrito-1567-1-10-20180703.pdf.txtExtracted texttext/plain45837https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/c60da6da-6e79-4540-affa-4cd981ea86f5/download2d8564207a054aa83e73bd02c3aa71c7MD53falseAnonymousREAD20.500.12622/1048oai:dspace-itm.metabuscador.org:20.500.12622/10482025-06-24 09:25:48.282open.accesshttps://dspace-itm.metabuscador.orgRepositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellínbdigital@metabiblioteca.com