Revista UIS Ingenierías

Perspectiva sobre la adopción de la agenda ESG en el mercado inmobiliario de una ciudad de la región agreste de Paraíba

Mon, 10 Nov 2025 00:00:00 +0000

La agenda ESG (Ambiental, Social y de Gobernanza) representa un enfoque empresarial que va más allá de la mera búsqueda de beneficios, incorporando consideraciones sobre los impactos ambientales, sociales y de gobernanza corporativa. La creciente urgencia por adoptar prácticas ESG se debe a tres factores principales: la crisis climática, consideraciones económicas y las demandas de los consumidores. El sector inmobiliario ha sido objeto de críticas debido a su importante contribución a las emisiones contaminantes, lo que ha impulsado una movilización hacia iniciativas de sostenibilidad. El mercado inmobiliario de Campina Grande-PB, líder en el estado, fue seleccionado como el foco de esta investigación, con el objetivo de analizar las perspectivas de adopción de la agenda ESG en este contexto. La investigación adoptó un enfoque cualitativo para analizar el perfil de los desarrollos inmobiliarios lanzados y futuros. Se constató que el conocimiento de las prácticas ESG es aún incipiente en la ciudad, y su adopción por parte del mercado inmobiliario local depende fundamentalmente del sector de la construcción, ya que las agencias inmobiliarias exigen propiedades construidas según los estándares de sostenibilidad ESG para cumplir con los requisitos. Si bien los desarrollos, especialmente los de alta gama, ya muestran algunas acciones relacionadas con los pilares ambientales y sociales, solo una empresa se identificó en la etapa más avanzada de madurez de los principios ESG, incluida la certificación ambiental. Para consolidar estas prácticas, serán necesarios incentivos, difusión y concienciación entre las empresas del sector.

Mapeo de la susceptibilidad a deslizamientos de tierra usando Redes Neuronales Artificiales y Bosques Aleatorios

Sat, 15 Nov 2025 00:00:00 +0000

A nivel mundial, los deslizamientos de tierra causan miles de muertes cada año, según la Organización de Naciones Unidas (ONU) este fenómeno asociado al Cambio Climático ha mostrado un aumento del 50% en la última década, presentándose a un ritmo de cuatro veces mayor que en 1980. En este contexto, el mapeo de la susceptibilidad a deslizamientos emerge como una herramienta clave para identificar áreas con condiciones propensas a la ocurrencia de estos eventos, a partir del análisis de variables geológicas, morfológicas, climáticas y antrópicas. El presente estudio tiene como objetivo principal evaluar y comparar el desempeño de dos modelos de aprendizaje automático Redes Neuronales Artificiales (ANN) y Bosques Aleatorios (RF) en el desarrollo de mapas de susceptibilidad a deslizamientos, tomando como caso de estudio el municipio de Toledo (Colombia), una zona montañosa con alta recurrencia de eventos de deslizamientos. Para ello, se integraron diez factores condicionantes locales relevantes como lo son factores morfológicos y geoambientales, que influyen en la ocurrencia de los eventos. La importancia de cada uno de estos se calculó utilizando el método de RF y pruebas estadísticas como, la curva característica operativa del receptor (ROC), la precisión, el rendimiento y la robustez del mapa para seleccionar los modelos más adecuados. Los resultados obtenidos mostraron que el modelo ANN superó significativamente a RF, con un área bajo la curva (AUC) promedio de 0,98 basado en una validación cruzada de 5 veces, mientras que RF obtuvo valores de 0,96 y 0,99, aunque sesgados. Estos resultados evidencian la utilidad de las ANN como herramienta eficaz para la generación de mapas de susceptibilidad, más que como modelos predictivos, convirtiéndose en una herramienta valiosa para los tomadores de decisiones, proporcionando información importante para la gestión y mitigación del riesgo ante impactos futuros del clima, contribuyendo especialmente al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible 11 (Ciudades y comunidades sostenibles) y 15 (Vida de ecosistemas terrestres).

Potencial energético y ambiental de una bomba de calor para producción de vapor de agua usando refrigerantes naturales

Darwin Moreno-Bernal , Cristian Gutiérrez-Santos , Carlos Amaris — Thu, 13 Nov 2025 00:00:00 +0000

Este estudio presenta la evaluación del desempeño energético y ambiental de bombas de calor aire-agua que utilizan refrigerantes naturales (R600a/R744 y R600a/R290 en configuración en cascada, y R600a en configuración de una sola etapa), para la producción de vapor, bajo las condiciones climáticas de Bucaramanga. Se desarrollaron y simularon modelos termodinámicos para cada configuración, para una capacidad térmica de 60 kW, y se compararon con una caldera de vapor. En el rango de temperaturas ambientales analizado, todos los sistemas de bomba de calor demostraron un consumo de energía significativamente menor que la caldera. La configuración basada en R600a alcanzó el mejor desempeño, con un consumo total que disminuyó de 33.76 kW a 29.52 kW y un coeficiente de desempeño (COP) entre 2.0 y 2.3. El sistema en cascada R290+R600a presentó consumos de 36.6–32.2 kW con un COP de 1.9–2.1, la configuración R744+R600a consumió 41.3–36.2 kW, con valores de COP entre 1.6 y 1.8, mientras que la caldera consumió alrededor de 64-65 kW. En términos de demanda anual de energía en operación continua, la bomba de calor con R600a registró el menor consumo con 276 957.59 kWh/año, seguida del sistema en cascada R290+R600a con 304668.06 kWh/año, mientras que la caldera alcanzó 565000.25 kWh/año. La evaluación ambiental mostró el mayor TEWI para la caldera (1269.9 toneladas de CO₂ eq), debido a emisiones indirectas. Las bombas de calor registraron valores inferiores: 777.6 toneladas de CO₂ eq (R744+R600a), 684.8 toneladas de CO₂ eq (R290+R600a) y 622.5 toneladas de CO₂ eq (R600a), gracias a su alta eficiencia y al uso de refrigerantes de bajo GWP. Estos resultados confirman que las bombas de calor, cuando son diseñadas adecuadamente, constituyen una alternativa viable y más sostenible a los sistemas convencionales en aplicaciones de generación de vapor bajo las condiciones ambientales de la ciudad de Bucaramanga.