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Autora: Daniela Juárez

1 de agosto de 2024

Recientemente Fundación UNAM y AFIRME Grupo Financiero anunciaron a las personas ganadoras del "Premio AFIRME-FUNAM 2023 4ª Edición". El Dr. Mario Eduardo Carbonó de la Rosa, egresado del Doctorado en Ingeniería (área Energía) del Instituto de Energías Renovables de la UNAM (IER-UNAM), resultó ganador del 2do. Lugar en la categoría de Posgrado, con su tesis titulada “Desarrollo de un método para la detección temprana de fallas en baterías de ion de litio”, bajo la tutoría de la Dra. María del Rocío Nava Lara, Investigadora Titular “A” del IER-UNAM.

El Premio AFIRME-FUNAM tiene como propósito promover y reconocer la investigación científica en áreas de las Ciencias Físico-Matemáticas y de las Ingenierías, así como de las Ciencias Sociales, de la comunidad estudiantil y egresada de nuestra máxima casa de estudios.

Este no es el primer galardón que el Dr. Carbonó obtiene en su carrera, en el 2023 fue reconocido con la Mención Honorífica a nivel doctorado y propuesto como candidato a la Medalla Alfonso Caso, que otorga la UNAM a quienes destacaron en sus estudios de posgrado. En el 2022 obtuvo la Beca ERASMUS plus para realizar una estancia de investigación doctoral en la Universidad de Valladolid, España; en el 2019, una beca académica de posgrado a nivel de doctorado en el exterior (MINCIENCIAS convocatoria 860); y en los años 2019 y 2011 obtuvo becas académicas por parte del entonces Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología para cursar sus estudios de doctorado y maestría, respectivamente.

En su tesis, estrechamente ligada al aprovechamiento de las energías renovables, se propuso el desarrollo de un método basado en un análisis espectral de señales eléctricas para identificar de forma temprana y predecir fallas en baterías de ion de litio. El alcance de esta investigación incluye mejorar la seguridad y la eficiencia de las baterías mediante la detección temprana de eventos irregulares que puedan afectar su rendimiento y vida útil.

“Las baterías de ion de litio son componentes esenciales en sistemas de almacenamiento de energía para fuentes renovables como la solar y la eólica. Al mejorar la detección temprana de fallas y aumentar la seguridad y la vida útil de estas baterías, se facilita una integración más eficiente y confiable de las energías renovables en la red eléctrica. Y es una promesa para los dispositivos o equipos que usan baterías de última generación con altas densidades de potencia, como por ejemplo los vehículos eléctricos”, comenta.

En sus palabras, la tesis tiene múltiples aportes: científicos, con el desarrollo de nuevos métodos y algoritmos para la detección temprana de fallas en sistemas de almacenamiento de energía; sociales, pues contribuye al aumento de la seguridad y la confiabilidad de los sistemas de almacenamiento de energía, lo que puede beneficiar potencialmente a comunidades que dependen de las energías renovables o que requieran del uso de baterías; ambientales, ya que mejoraría la eficiencia de las baterías de ion de litio, contribuyendo a una mayor adopción de tecnologías limpias y sostenibles, contribuyendo a la sostenibilidad y reducción de la huella de carbono; y, por último, económicos, logrando una optimización de los costos operativos y de mantenimiento de sistemas de energía mediante la prevención de fallas. Además, generaría una reducción de costos asociados a la sustitución y mantenimiento de baterías al prolongar su vida útil y prevenir fallos catastróficos.

Durante el desarrollo de su tesis doctoral tuvo la oportunidad de trabajar con colegas del Instituto de Física de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (IF-BUAP), del Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología (ICAT) y del Instituto de Geofísica, ambos de la UNAM.

“El doctorado en la UNAM me permitió trabajar con personas con una amplia trayectoria, tanto dentro como fuera del IER. Además, emplee bases de datos del Center for Advanced Life Cycle Engineering (CALCE) de la Universidad de Maryland, del Prognostics Center of Excellence (PCE) de la NASA y de la University College London (UCL). El acceso a los datos de ciclado de baterías, bajo distintos protocolos de carga/descarga, fueron claves para las pruebas, validación de la metodología y los resultados de la investigación”, nos cuenta.

Al preguntarle sobre la metodología empleada y trabajos a futuro, el doctor comenta que “Se basa en un análisis tiempo-frecuencia del voltaje durante el ciclado de las baterías. Utilicé la transformada wavelet continua para identificar la evolución de la densidad espectral de potencia en el tiempo, complementada con la transformada de Fourier para identificar frecuencias principales, amplitudes, armónicos y patrones asociados a fallas. Además, se desarrolló un algoritmo que procesa los datos usando lógica difusa para realizar la detección temprana en tiempo real. Sin duda la metodología desarrollada puede aplicarse a otros tipos de sistemas de almacenamiento y generación de energía, así como integrarse con tecnologías emergentes en inteligencia artificial, machine learning y análisis de datos para mejorar aún más la precisión y eficacia del método desarrollado para la detección temprana de fallas en baterías”.

El haber obtenido el Premio AFIRME-FUNAM 2023 4ª Edición representa para él un gran honor y una validación significativa a su trabajo y esfuerzo en el campo de las energías renovables.

“Es un reconocimiento al impacto y la relevancia de mi investigación y me motiva a seguir contribuyendo al desarrollo de tecnologías que promuevan un futuro más sostenible y eficiente”, afirma.

Actualmente el Dr. Mario Eduardo Carbonó de la Rosa es docente en la Universidad Nacional Abierta y a Distancia de Colombia (UNAD) y se especializa en procesamiento de datos, energías renovables, inteligencia artificial y desarrollo de sistemas de control, con una amplia experiencia en la detección de fallas en sistemas de almacenamiento de energía y celdas fotovoltaicas. Y, para finalizar, se autonombra un “orgulloso egresado del IER-UNAM”.