Optimización y Diseño Avanzado de Redes de Arrastre: Innovación en Métodos de Pesca para el Canal Beagle
Giamportone, Ariel Lujan ALG Data&Engineering Solutions
Este repositorio contiene un proyecto de análisis de datos en el campo de la pesca y la ciencia de datos aplicada a la ingeniería pesquera. El proyecto se centra en el análisis, dimensionamiento y optimización de una red de arrastre de la serie FAO, con posibles aplicaciones en especies del Canal Beagle.
El objetivo principal de este proyecto es proporcionar a los pescadores herramientas y conocimientos para la construcción y optimización de sus equipos de pesca, utilizando técnicas de análisis de datos y ciencia de datos. Se busca maximizar la eficiencia de la red de arrastre, minimizando los costos operativos y optimizando el rendimiento de la pesca.
Archivos Excel: El cálculo integral de la red de arrastre se realiza en archivos de Microsoft Excel, que incluyen hojas de cálculo con los datos recopilados, análisis detallados y resultados obtenidos.
Planos en 3D y 2D: Los planos de la red de arrastre están modelados en 3D y 2D utilizando Sketchup. Estos planos proporcionan una representación visual detallada de la red y sus componentes, facilitando la comprensión y la toma de decisiones en la construcción del equipo de pesca.
Se presentan los resultados más significativos del análisis, incluyendo recomendaciones para los pescadores basadas en los cálculos y análisis realizados.
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Se destacan los hallazgos clave, como los rangos recomendados de potencia del buque y velocidades de arrastre para diferentes configuraciones de la red de arrastre.
Este proyecto tiene un impacto potencial significativo en el campo de la pesca y la sostenibilidad de los recursos marinos. Proporciona a los pescadores herramientas y conocimientos para optimizar sus prácticas de pesca, maximizando la eficiencia y minimizando el impacto ambiental.
Se anima a la comunidad a contribuir al proyecto proporcionando comentarios, sugerencias o colaborando en futuras investigaciones y desarrollos en el campo de la pesca y la ciencia de datos aplicada.