Resumen de Cálculo de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) de la red eléctrica en el Tecnológico Nacional de México/IT de Los Mochis Campus Villa de Ahome (ITLMCVA)
Lennin Enrique Amador Castro, Román Edén Parra Galaviz, Claudia Selene Castro Estrada
- español
El cambio climático representa uno de los mayores retos de la humanidad en el siglo XXI, por lo que es necesario implementar herramientas que contrarresten los efectos dañinos de los gases de efecto invernadero (GEI). En este sentido, el presente texto tiene como objetivo exponer un trabajo científico especializado en la estimación de las emisiones indirectas de CO2 producidos por el consumo de energía en la red eléctrica del ITLMCVA, con la finalidad de apoyar en un esfuerzo integral, a la formación de una institución sostenible. Para ello, se hizo la revisión de documentos oficiales y artículos de investigación para realizar el estudio a través de la huella de carbono, permitiendo obtener la variación estacional del comportamiento en el consumo de energía y las emisiones de CO2 en una serie de tiempo basado en la regresión lineal. Esto permitió definir el comportamiento a lo largo de la línea de tendencia durante el análisis, estableciendo los periodos con un alto nivel de consumo eléctrico en la institución, pues se ha encontrado que más de la mitad de las emisiones de CO2 en Sinaloa son producidas por la demanda de energía eléctrica.
- English
Climate change represents one of the greatest challenges for humanity in the 21st century, which is why it is necessary to implement tools that counteract the harmful effects of greenhouse gases (GHG). In this sense, the present text aims to present a scientific work specialized in estimating indirect CO2 emissions produced by energy consumption in the ITLMCVA electrical network, in order to support training in a comprehensive effort of a sustainable institution. For this, the official documents and research articles were reviewed to carry out the study through the carbon footprint, allowing to obtain the seasonal variation in the energy’s consumption behavior and CO2 emissions in a time series based on linear regression. Knowledge of these parameters is of great importance, because it allowelled to set its demeanor along the trend line during the analysis, establishing the periods with a high level of electricity consumption in this institution, since it has been found that more than half of CO2 emissions in Sinaloa are produced by electricity demand.
