Optimum distribution of students in closed enviroments to minimize COVID-19 contagion

La pandemia causada por el virus COVID-19 ha impactado diferentes aspectos de la sociedad, en particular, la educación. Se han realizado diferentes esfuerzos para garantizar la seguridad de los estudiantes y profesores al momento de retomar las clases presenciales pero se han implementado pocos modelos de simulación que representen el comportamiento del virus en ambientes cerrados, y ninguno utiliza esta información para minimizar el riesgo de contagio. Este estudio tiene como objetivo simular el comportamiento de virus con el fin de incorporarlo en un modelo de optimización que calcule la mejor distribución de los estudiantes dentro de un aula para minimizar el riesgo de contagio. Para obtener este resultado, se diseñó un modelo de dos partes. Inicialmente, se construyó un modelo de flujo de aire de partículas considerando la geometría del aula y la ubicación de un estudiante infectado. Se configuró un modelo de DPM para simular las partículas y se utilizó un ?solver? basado en presión. Los resultados obtenidos evidenciaron que el comportamiento del virus dependía de la ventilación del aula, el uso de mascarillas y la ubicación del estudiante. Es importante señalar que el costo computacional de este modelo fue alto. El segundo submodelo era uno matemático. Este modelo fue capaz de determinar el número máximo de alumnos que se podían ubicar dentro de un aula, asegurando el distanciamiento social. El modelo consideraba la geometría del aula, asientos móviles y un área reservada para el profesor. Los escenarios probados mostraron los resultados deseados al compararse con los datos utilizados por la Universidad de Los Andes para calcular la nueva capacidad de cada aula, se pudo comprobar que se podrían incluir 7 estudiantes más manteniendo todavía la distancia deseada. Esto evidencia que existe una oportunidad de mejora en esta área. La integración de ambos modelos sigue queda como parte del trabajo futuro a realizar dado el costo computacional del primero.

• Autores: Sarmiento Llanos, Isabela María
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53478
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/53478
• Palabra clave: Ingeniería
• Rights: openAccess
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