Optimización de costos en el acondicionamiento de agua subterránea para caldera mediante osmosis inversa en el complejo industrial skavos S.A.C. (Registro nro. 46919)

Detalles MARC
000 -LIDER
Campo de control de longitud fija 01988nam a2200169Ia 4500
005 - FECHA Y HORA DE ULTIMA TRANSACCION
Campo de control 20250401110854.0
008 - ELEMENTOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACION GENERAL
Campo de control de longitud fija 241209s9999 xx 000 0 und d
020 ## - INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER
ISBN fiq4150
082 ## - NUMERO DE CLASIFICACION DECIMAL DEWEY
Número de clasificación T/660.2/P45
100 ## - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Nombre personal Pérez Sullcaray, Wilber
245 #0 - TITULO
Título Optimización de costos en el acondicionamiento de agua subterránea para caldera mediante osmosis inversa en el complejo industrial skavos S.A.C.
260 ## - PUBLICACION, DISTRIBUCION, ETC.
Lugar de publicación Callao
Fecha de publicación 2019
300 ## - DESCRIPCION FISICA
Páginas 144
505 ## - NOTA DE CONTENIDO
Nota de contenido La presente investigación tiene como objetivo optimizar los costos en el acondicionamiento de agua subterránea para caldera mediante osmosis inversa en el Complejo Industrial Skavos S.A.C. Los costos asociados al proceso se definieron en función al diseño del esquema general de planta de acondicionamiento de agua subterránea para caldera mediante osmosis inversa (figura 4), considerando la caracterización del agua subterránea y la calidad del agua requerida para el caldero; para lo cual se realizó cálculos teóricos de dimensionamiento de los equipos y dispositivos auxiliares en un rango de producción desde 8,32 m3/día hasta 49,96 m3/día, con factores de conversión de 70% y 80%. Dentro del rango se definió 12 combinaciones de investigación: capacidad de producción (m3/día) y factor de conversión (%). Los costos se estimaron en base a la estimación paramétrica de costos y análisis de ofertas de proveedores de productos y servicios en el Perú. Para optimización de los costos en el proceso se usó Excel y el programa IBM SPSS Statistics 25 para el análisis de datos, logrando la optimización de cada costo y en consecuencia una línea de producción optima de 16,654 m3/día con costos óptimos de agua para caldera de 10.564 S//m3 y 11.121 S//m3 al 80% y 70% de factor de conversión respectivamente, considerando el análisis estadístico, modelamiento matemático y el inicio de la estabilidad de los costos.
856 ## - LOCALIZACION Y ACCESO ELECTRONICO
Identificador Uniforme del Recurso <a href="https://hdl.handle.net/20.500.12952/4158">https://hdl.handle.net/20.500.12952/4158</a>
942 ## - CAMPOS ADICIONALES (KOHA)
-- TPT
Tipo de ítem Tesis Pregrado-Título
Existencias
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