JOURNAL BOLIVIANO DE CIENCIAS – Vol. 21 – Número 57
ISSN Digital: 2075-8944 ISSN Impreso: 2075-8936
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Equipo Editorial
Editor en Jefe
Pablo Arce Maldonado, PhD
Universidad Privada del Valle, Bolivia
Editor de sección: Ingeniería Civil
MSc. María Elena Sahonero Saravia
Universidad Privada del Valle, Bolivia
Nahúm Gamalier Cayo Chileno, PhD(c)
Universidade Federal de Rio de Janeiro, Brasil
Joaquín Humberto Aquino Rocha, PhD
Universidad Mayor de San Simón, Bolivia
Editor de sección: Industrias
Ing. Daysi Lidia Iñiguez Calveti,
Universidad Privada del Valle, Bolivia
MSc Manuel Laredo Garnica
Grupo-Mamut. Bolivia; Paraguay y México
Editor de sección: Electromecánica,
Mecatrónica y Aeronáutica
Ing. Edson Gastón Montaño Bautista
Universidad Privada del Valle, Bolivia
Pablo Adolfo Jiménez Zabalaga, PhD(c)
Université catholique de Louvain, Bélgica
Editor de sección: Petróleo y energías
Ing. Ximena Uscamayta Urizacari
Universidad Privada del Valle, Bolivia
Ing. Ivailo Peña Treneva,
Servicios Integrales de Ingeniería SIE S.A.,
Bolivia
Ana Carolina Feltrin, PhD
Missouri University of Science and Technology,
USA
Editor de sección: Sistemas, Electrónica y
Biomédica
MSc. Eynar Calle Viles
Universidad Privada del Valle, Bolivia
Bismark Claure Torrico, PhD
Universidade Federal do Ceará, Brasil
Editor de sección: Ingeniería de alimentos
Tania Araujo Burgos, PhD
Universidad Privada del Valle, Bolivia
Melissa Miranda Durán, PhD
Universidad Mayor de San Andrés, Bolivia
Editor de sección: Arquitectura
MSc. Marcelo Pérez Mercado
Universidad Privada Boliviana, Bolivia
Patricia Arana Sema, PhD(c)
Visionaria - Arquitectura & Ambiente, Bolivia
Comité Editorial
Sección: Ingeniería Civil
Saulo Rocha Ferreira, PhD
Universidade Federal de Lavras (UFLA), Brasil
Sección: Ingeniería Industrial
Antoni Gil Pujol, PhD
Peak Resilience Pte Ltd, Singapur
Sección: Electromecánica, Mecatrónica y
Aeronáutica
Francisco Javier Triveño Vargas, PhD
Consultor y Catedrático en Asia y Medio
Oriente
Sección: Petróleo y energías
Camila Barreneche Güerisoli, PhD
Universitat de Barcelona, España
Sección: Sistemas, Electrónica y Biomédica
Carlos Estrada Nava, PhD
Instituto Nacional de Administración Pública,
México
Sección: Ingeniería de Alimentos
Federico José Armando Pérez-Cueto Eulert, PhD
Umeå Universitet, Suecia
Sección: Arquitectura/Diseño de Interiores
Nino Andrey Gaviria Puerta, PhD
Universidad de San Buenaventura, Colombia
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Autoridades Universitarias
Gonzalo Vicente Ruiz Ostria, M.Sc.
Rector Nacional
Diego Alonso Villegas Zamora, Ph.D.
Vicerrector Académico Nacional
Sandra Marcela Ruiz Ostria, M.Sc.
Vicerrectora Interacción Social y Difusión
Cultural
Lic. Daniela Zambrana Grandy
Secretaria General
Ana Cárdenas Angulo, M.Sc.
Vicerrectora Sede Académica Santa Cruz
Carlos Torricos, M.B.A.
Vicerrector Sede Académica Sucre
Franklin Nestor Rada, M.Sc.
Vicerrector Sede Académica La Paz
Lic. Miguel Ángel Añez Sameshima
Vicerrector Sede Académica Trinidad
Jorge Carlos Ruiz De la Quintana, M.Sc.
Director Nacional de Investigación
Equipo técnico
Ing. Giubell Melanie Mercado Franco
Coordinadora de Difusión Cientíca y
formación en investigación
Mgr. Luis Marco Fernández Sandoval
Coordinador de Producción Audiovisual y
digital
Lic. María Fernanda Torrico Rojas
Asistente de Diseño y Publicaciones
Rommer Ortega Martinez
Coordinador de investigaciones clinicas
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Es parte de:
Universidad Privada del Valle
Telf: (591) 4-4318800 / Fax: (591) 4-4318886.
Campus Universitario Tiquipaya.
Calle Guillermina Martínez, s/n, Tiquipaya.
Casilla Postal 4742.
Cochabamba – Bolivia.
Depósito Legal Nº 2-3-66-09
La reproducción parcial o total de los
artículos está permitida en tanto las
fuentes sean citadas.
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4
Páginas
Editorial
Editorial
Arce Maldonado Pablo.................................................................................................................................5
Análisis de escenarios potenciales de desarrollo para el
parque automotor de Bolivia y sus emisiones de gases
efecto invernadero en el software LEAP para el periodo 2020-2030
Analysis of Potential Development Scenarios for Bolivia’s Vehicle Fleet and its
Greenhouse Gas Emissions using the LEAP Software for the 2020–2030 Period
Marañón Rodriguez Sergio Adrián, Alejandro Fernández Carlos Ariel.......................................................6-28
Desarrollo y aplicación de equipos caseros para la
recuperación mecánica de plásticos
Development and application of homemade equipment for the mechanical recovery of plastics
Berdeja Zambrana Roberto Carlos, Colque Ayaviri José Carlos...............................................................29-48
Evaluación experimental del comportamiento físicomecánico del brocemento
reforzado con pulpa de cartón kraft mediante el proceso hatschek
Experimental evaluation of the physical-mechanical behavior of ber cement reinforced with
kraft cardboard pulp using the hatschek process
Cayo Chileno Nahúm Gamalier, Dutra Carneiro Daniella, Joaquim Assane Lúcia Maria,
de Fátima Souza Bianca, Sales Satiro Jhonatan, Aparecida Pereira Marisa,
do Carmo e Silva Keoma Defáveri, Rocha Ferreira Saulo...........................................................................49-63
Tensile and Impact Properties of Mechanically Recycled
Polypropylene: A Structured Literature Review
Título en español: Propiedades de Tracción e Impacto del Polipropileno Reciclado
Mecánicamente: una Revisión Bibliográca Estructurada
Del Barco Valdivia Roger Alejandro, Aigaje Espinosa Elizabeth Katherine................................................64-74
Monitoreo y Control de Compostaje Automatizado
Basadas en Microcontroladores Raspberry Pi, Sensores
de Gases, Temperatura, Ph, Humedad y Placas de Desarrollo
Automated Composting Monitoring and Control Based on Raspberry Pi Microcontrollers, Gas,
Temperature, Ph, Humidity Sensors and Development Boards
Veizaga Balta Wilson, Vega Torrejón Gerardo, Colque Ayaviri José Carlos...............................................75-93
Comparison of Hinf Robust with Mixed Sensitivity and
LQRy Robust with Uncertainty in a Quadcopter Vehicle
Montecinos Cortez Huascar M., Triveno VargasFrancisco J. ...................................................................94-110
ÍNDICE
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ISSN Digital: 2075-8944 ISSN Impreso: 2075-8936
5
Pablo Arce
Maldonado, PhD
Editor en Jefe
Journal Boliviano de
Ciencias
NOTA EDITORIAL
Este número del Journal Boliviano de Ciencias reúne investigaciones que

adaptadas a contextos locales. Se destacan avances tangibles: modelos de
reducción de emisiones vehiculares (2020-2030) mediante la plataforma
         



         
transición hacia economías circulares y la Industria 4.0.
Por otra parte, las anteriores se complementan con contribuciones teórico-
experimentales: un estudio brasileño que demuestra que el refuerzo de
        󰀘  
       
el análisis comparativo de controladores robustos para cuadricópteros revela
la superioridad del LQR* sobre Hinf para estabilización de vuelo, mediante

LQRy robusto para sistemas MIMO con incertidumbres diagonales, que supera
en rendimiento a enfoques tradicionales. Colectivamente, estos trabajos no solo
contribuyen al conocimiento en automatización y ciencia de materiales, sino que
trazan rutas replicables para que Latinoamérica enfrente problemas ambientales

EDITORIAL NOTE
This issue of the Journal Boliviano de Ciencias brings together research that
exemplies how regional engineering addresses global challenges through
solutions adapted to local contexts. Tangible advances are highlighted:
vehicular emissions reduction models (2020–2030) using the LEAP platform,
identifying electromobility as a key factor (-9% GHG); mechanical recycling
equipment that transforms plastics into 3D laments, tackling pollution; and
automated composting with microcontrollers and sensors, enhancing eciency
in organic waste management. These studies reect a synergy between accessible
technology and industry, driving the transition towards circular economies and
Industry 4.0.
In addition, the above are complemented by theoretical-experimental
contributions: a Brazilian study demonstrating that bre cement reinforced
with kraft pulp treated with Ca(OH)₂ increases its stiness (MOE +20%),
oering sustainable construction alternatives; a comparative analysis of robust
controllers for quadcopters, revealing the superiority of LQR* over H-innity
for ight stabilisation, using a simplied MIMO-SISO approach validated in
MATLAB; and the design of a robust LQRy controller for MIMO systems with
diagonal uncertainties, which outperforms traditional approaches. Collectively,
these works not only contribute to knowledge in automation and materials
science but also chart replicable pathways for Latin America to confront
environmental and production-related challenges with scientic rigour and
contextualised innovation.
JOURNAL BOLIVIANO DE CIENCIAS – Vol. 21 – Número 57
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
Análisis de escenarios potenciales de desarrollo para el
parque automotor de Bolivia y sus emisiones de gases
efecto invernadero en el software LEAP para el periodo
2020-2030
Analysis of Potential Development Scenarios for Bolivia’s Vehicle Fleet and its
Greenhouse Gas Emissions using the LEAP Software for the 2020–2030 Period
Sergio Adrián Marañón Rodriguez1. Carlos Ariel Alejandro Fernández2
1 Tesista investigador. Universidad Católica Boliviana. Cochabamba. Bolivia. sermaro9906@gmail.com
MSc. Ing. Ambiental - Consultor asociado, Energética, Cochabamba, Bolivia, caa.fernandez@uliege.be
RESUMEN
El presente estudio analiza el aporte del parque automotor boliviano a las
emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) para el periodo 2020-2030, a
través de la modelación de escenarios en la plataforma LEAP. Se caracterizó
el parque automotor utilizando una metodología bottom-up, procesando la
información en matrices de consumo, rendimiento y kilometraje. Se estableció un
escenario base (Business As Usual, BAU), así como tres escenarios alternativos:



especialmente los pesados, son los mayores emisores. Este trabajo busca
servir como insumo técnico para el diseño de políticas públicas orientadas a la
reducción de emisiones del sector transporte.
Palabras clave: LEAP, emisiones, CO2eq, parque automotor, Bolivia,
escenarios.
ABSTRACT

gas (GHG) emissions for the period 2020-2030, through scenario modeling

methodology, processing the information in consumption, performance and
mileage matrices. A base scenario (Business As Usual, BAU) and three alternative



especially heavy vehicles, are the biggest emitters. This work seeks to serve
as technical input for the design of public policies to reduce emissions in the
transportation sector.
Keywords: LEAP, emissions, CO2
Citar como: Marañón
Rodriguez, S.A., Fernández,
C.A. Análisis de escenarios
potenciales de desarrollo para
el parque automotor de Bolivia
y sus emisiones de gases efecto
invernadero en el software
LEAP para el periodo 2020-
2030. Journal Boliviano De
Ciencias, 21(57) 6-28. https://
doi.org/10.52428/20758944.
v21i57.1334
Recepción: 16/05/2025
Aprobación: 12/06/2025
Publicado: 30/06/2025
Declaración: Derechos
de autor 2025 Marañón
Rodriguez, S.A., Fernández,
C.A. Esta obra está bajo una
licencia internacional Creative
Commons Atribución 4.0. Los
autores/as declaran no tener

en la publicación de este
documento.Creative Commons
Atribución 4.0.
Los autores/as declaran no tener

en la publicación de este
documento.
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ISSN Digital: 2075-8944 ISSN Impreso: 2075-8936
7
1. INTRODUCCIÓN
El transporte ha sido un motor del desarrollo humano, pero su evolución hacia
sistemas motorizados ha generado importantes impactos ambientales, especialmente
por el uso de combustibles fósiles. Actualmente, el sector transporte es uno de los
mayores emisores globales de gases de efecto invernadero (GEI), contribuyendo al
cambio climático y sus efectos negativos sobre la salud, el ambiente y la economía.

país.
(INE, 2020). La mayoría de los vehículos se encuentran registrados como privados
         

energético del PA, el Balance Energético Nacional (BEN) muestra un consumo
prácticamente duplicado de 2006 a 2018 (Figura 1). Existen únicamente registros
de combustibles fósiles utilizados en el sector, dejando de lado combustibles
alternativos.
Figura 1. Evolución del consumo y tipo energético del sector transporte 2006-
2018 expresado en Kbep. Fuente: Ministerio de Hidrocarburos, 2019.


esta perspectiva, la matriz energética del transporte está basada íntegramente
en combustibles fósiles. Es importante señalar que los datos relacionados al
transporte del BEN engloban al sector transporte en su totalidad. En otras palabras,
se incluyen automóviles, aviones y trenes (Ministerio de Hidrocarburos, 2019).
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8
Figura 2. Detalle de la matriz energética en el sector transporte expresado en
porcentaje para el año 2018. Fuente: Ministerio de Hidrocarburos, 2019.

de GEI. Aunque Bolivia no destaca por su volumen de emisiones, es uno de los
países más vulnerables al cambio climático en Sudamérica, debido a factores
como pobreza, deforestación y la presencia de ecosistemas frágiles como glaciares
tropicales.
Sin embargo, el país carece de inventarios actualizados de emisiones del transporte.

y poca modelación prospectiva a nivel nacional.
Ante esta situación, el presente estudio se propuso estimar el aporte actual y
futuro del parque automotor boliviano a las emisiones de GEI entre 2020 y 2030,
   
cuatro escenarios: uno de línea base (Business As Usual) y tres alternativos

de electromovilidad.

(2) estimar emisiones en un escenario tendencial, y (3) modelar y comparar los
escenarios de mitigación. Esta investigación busca aportar una base técnica y
 
energética y climática del país.
2. METODOLOGÍA
La investigación adoptó un enfoque cuantitativo-descriptivo y de tipo proyectivo,
utilizando la plataforma LEAP (Low Emissions Analysis Platform) como
herramienta para modelar el comportamiento energético y las emisiones del
parque automotor boliviano entre 2020 y 2030. El estudio se estructuró en cinco
etapas fundamentales: (1) caracterización del parque automotor, (2) construcción
y validación de la base de datos, (3) Desarrollo y análisis del escenario Business
as Usual (BAU), (4) modelación de escenarios alternativos en LEAP, y (5) análisis
comparativo de resultados.
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9
2.1 Caracterización del parque automotor
Esta etapa consistió en la recopilación y organización de datos provenientes
de diversas instituciones públicas bolivianas, como el Instituto Nacional de
Estadística (INE), el Ministerio de Hidrocarburos y el Ministerio de Energías. Se
utilizaron principalmente boletines estadísticos, rendiciones de cuentas, balances
energéticos y bases de datos disponibles públicamente. Con base en estos insumos,
         
referencia los lineamientos del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático
(IPCC). Esta segmentación fue adaptada a la disponibilidad local de datos y
diseñada para ser compatible con los requerimientos del software LEAP. Así,
          
procesamiento y modelación.
2.2 Construcción de la base de datos
Una vez recopilados los datos, se construyó una base de datos estructurada en
Microsoft Excel, empleando una metodología bottom-up que permitió una
desagregación detallada. Esta etapa se desarrolló a través de la construcción de
cuatro matrices clave:
• Matriz A  
combustible y año, abarcando el periodo 2003–2016. Los datos fueron
tomados del documento del INE “Estadísticas del parque automotor
       
participaciones por tipo de vehículo y combustible.
• Matriz B: Recoge los rendimientos vehiculares (km.L-1), transformados
a L.km-1, obtenidos de fuentes como la Environmental Protection Agency
(EPA) y el Ministerio de Energía de Chile. En casos donde la información
fue limitada, como con vehículos a GNV, se recurrió a estudios
especializados.
• Matriz C: Calcula el kilometraje diario promedio por vehículo (KVR)
mediante un promedio ponderado. Este fue construido a partir de estudios

del PA nacional en 2008.
• Matriz D: Integra las matrices anteriores para estimar el consumo diario
y anual de combustible, mediante la fórmula , donde C representa el
consumo en litros (L), Q la cantidad de vehículos (adimensional), D el
rendimiento (L/Km/Vehículo) y R el kilometraje diario (Km). Esta fórmula

en la página de la EPA (2021b). Esta información se validó contra el
Balance Energético Nacional (BEN), manteniendo una diferencia dentro


mayor precisión su cantidad real (considerando datos de la Entidad Ejecutora de
Conversión a GNV), y se aplicó la ley de Boyle para corregir las condiciones de
presión del gas, garantizando coherencia entre las distintas fuentes de datos.
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10
2.3 Análisis de los datos procesados
La tercera etapa comprendió un análisis estadístico para validar y proyectar los
          
estimaciones del modelo y los datos reportados por el BEN. Se eliminaron años
atípicos que generaban desviaciones anómalas y se aplicó una regresión lineal para
proyectar los datos correspondientes a 2017 y 2018 (Triola, 2018, p. 472). Esta
proyección se formuló mediante una ecuación de regresión simple, asegurando que

Los resultados proyectados fueron comparados con los datos reales para validar
       
proyecciones hasta el año 2030, utilizando la misma metodología.
2.4. Desarrollo y análisis del escenario Business as Usual (BAU)
Durante esta etapa se construyó el escenario de referencia denominado Business
as Usual (BAU), que representa la evolución natural del parque automotor sin
políticas adicionales de intervención. Este escenario estableció una línea base para

2016, por ser el año más reciente con datos desagregados disponibles. El periodo
de análisis fue de 10 años, y las proporciones de vehículos se mantuvieron según

󰀘󰀘
de potencial de calentamiento global de 100 años.

            
del parque automotor basado en datos del INE. Este modelo fue introducido en

modelo previamente elaborado en Excel. El escenario BAU se convirtió en la base
comparativa para evaluar el impacto de políticas alternativas de mitigación.
2.5. Modelación de escenarios alternativos en LEAP

de política pública orientados a la reducción de emisiones del PA. Estos escenarios
fueron modelados en LEAP para el periodo 2017–2030.
El Escenario A, denominado “Plan de revisión técnica vehicular”, propuso
mejoras progresivas en el rendimiento energético de los vehículos mediante la
implementación de controles técnicos obligatorios. Se simuló un incremento del

Step en LEAP.
El Escenario B, titulado “Políticas de movilidad urbana e incentivos de reducción
de circulación privada”, planteó medidas como el fomento del teletrabajo y
restricciones a la circulación de vehículos privados. El efecto de estas políticas
se simuló mediante la función Interp, que permitió representar la reducción en el
kilometraje y ventas de vehículos.
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11
El Escenario C, “Introducción de electromovilidad”, modeló la incorporación
progresiva de vehículos eléctricos al parque automotor nacional. La simulación se
basó en proyecciones de crecimiento utilizando la función Growth, considerando
tendencias internacionales y condiciones nacionales favorables, como la aparición
de la empresa Quantum.
Los tres escenarios fueron evaluados en función de tres variables principales:
󰀘x󰀘
          
bases sólidas para la formulación de políticas públicas de mitigación ambiental en
el sector transporte.
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
3.1. Caracterización del Parque Automotor
La caracterización del parque automotor (PA) boliviano se estructuró bajo una
jerarquía de desagregación de cuatro niveles que permiten captar con mayor
precisión la diversidad del parque vehicular y sus implicancias energéticas y
ambientales (Figura 6). El primer nivel distingue los vehículos por el tipo de
    
Instituto Nacional de Estadística (INE), aunque no completamente coherente con
la Ley N°165 —que solo reconoce los tipos público y privado—, fue utilizada para
garantizar la compatibilidad con las fuentes estadísticas nacionales.
            
         
el rendimiento energético, el kilometraje y las emisiones. El tercer nivel agrupa
los vehículos por modelo y función —como motocicletas, camionetas, buses o
camiones— y considera aspectos como la cilindrada y el uso operativo. Finalmente,
el cuarto nivel considera el tipo de combustible utilizado, centrado en los tres más
representativos: gasolina, diésel y gas natural vehicular (GNV).
Este esquema fue construido a partir de metodologías reconocidas
internacionalmente. Por ejemplo, el IPCC propone hasta seis niveles de

utilizadas en este estudio. Rivera-González et al. (2020), Maduekwe et al. (2020)

en contextos con limitaciones en disponibilidad y calidad de datos. En el caso
      
funcional en LEAP, sin comprometer la capacidad explicativa del modelo.
3.2. Evolución del Consumo de Combustibles (2003–2016)
El análisis de la matriz A reveló un dominio sostenido de la gasolina como principal
combustible del PA boliviano durante el periodo 2003–2016, con una participación

segmentos, particularmente en vehículos ligeros privados. El diésel mostró una


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parque total durante el periodo (vale la pena aclarar que el INE toma en cuenta
solo a los vehículos que funcionan a GNV de fábrica y no así los convertidos). Los
    
inexistentes (0,001) y fueron descartados para los cálculos futuros. (Figura 3).
Figura 3. Distribución histórica del parque automotor de Bolivia en función
al porcentaje de combustibles y correspondiente al periodo 2003-2016.
Fuente: Elaboración propia con base en el INE.
Estos hallazgos son consistentes con estudios como los de Rochabrun (2019),
Martínez-Jaramillo et al. (2017) y Rivera-González et al. (2020), quienes
también destacan la prevalencia de la gasolina en América Latina. En Bolivia,
esta predominancia puede explicarse por la política de subsidios, el menor precio
relativo de la gasolina (alrededor de 0,54 USD/L en 2020 según OLADE), y la
escasa infraestructura de carga eléctrica o abastecimiento masivo de GNV.
          
󰀘x, además de hidrocarburos
          

2017). En el caso del diésel, las emisiones incluyen también SOx y compuestos
orgánicos volátiles como benceno y formaldehído, cuya toxicidad es ampliamente
reconocida (US EPA, 2015).
3.3. Rendimiento y Kilometraje de los Vehículos

vehiculares, agrupados por tipo de combustible y por periodo (1985–2022). Los
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         
promedio de 0,045 L.km-1, mientras que los camiones y buses alcanzaron hasta
0,690 L.km-1        

Tabla 1. Rendimientos seleccionados para el estudio.
Modelo/Gasolina Rendimiento (L.Km-1)
Automóvil 0,045
Jeep/Vagoneta 0,074
Furgón 0,230
Camioneta 0,099
Moto/Quadra Track 0,045
Ómnibus/Microbús/Minibús 0,125
Camión/Torpedo/Tracto-Camión 0,242
Trimóvil de carga 0,045
Modelo/Diésel Rendimiento (L.Km-1)
Automóvil 0,092
Jeep/Vagoneta 0,238
Furgón 0,303
Camioneta 0,260
Moto/Quadra Track 0,069
Ómnibus/Microbús/Minibús 0,353
Camión/Torpedo/Tracto-Camión 0,690
Trimóvil de carga 0,348
Modelo/GNV Rendimiento (L.Km-1)
Automóvil 0,132
Jeep/Vagoneta 0,207
Furgón 0,600
Camioneta 0,500
Moto/Quadra Track 0,035
Ómnibus/Microbús/Minibús 0,890
Camión/Torpedo/Tracto-Camión 0,890
Fuente: Elaboración propia.
Estos valores están en línea con lo reportado por Sandhu et al. (2021),
Thiruvengadam et al. (2018) y Jiang et al. (2018), quienes demuestran que los
vehículos pesados, especialmente los que transportan carga, tienen rendimientos

de aceleración. Aunque las fuentes utilizadas —como la EPA y el Ministerio de
Energía de Chile— son de alta calidad, su validez local es limitada. Como indica
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Maduekwe et al. (2020), el uso de datos calibrados para el país en estudio mejora
la robustez del modelo.
En cuanto al kilometraje diario, la matriz C reveló que los ómnibus, microbuses
y minibuses son los que más circulan diariamente (hasta 174 km.día-1), seguidos
de los automóviles con 129 km.día-1 (Tabla 2). Estos datos ponderados por ciudad

realidad operativa del transporte público y privado urbano. La antigüedad de estos
vehículos —muchos con más de 30 años— agrava su impacto ambiental, como se
reporta en Koch (2013) y Rocabado (2017).
Tabla 2. Kilómetros diarios recorridos por categoría de vehículos.
Modelo
Km.día-1
Datos
considerados
por categoría
La
Paz Datos considerados
por categoría Cochabamba Promedio
ponderado
Automóvil
Particular
Radiotaxi
Taxi
125,33 Particular
publico 131,76 128,94
Jeep
Vagoneta Vagoneta 20 Jeep
Vagoneta 17,33 18,50
Furgón Camiones 34 Camiones 8,15 19,50
Camioneta Particular 20 Camioneta 13,08 16,12
Moto
Quadra
Track
Particular 20 Motocicletas 18,40 19,10
Ómnibus
Microbús
Minibús

Minibús
Micro
200,67
Publico
Micro
Minibús
153,38 174,14
Camión
Torpedo
Tracto-
Camión
Camiones 34 Camiones 8,15 19,50
Trimóvil
de carga - Motocicletas 18,40 10,32
Fuente: Elaboración propia con base en Pareja et al. (2012) y Spiess Herbts
(2008).
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3.4. Validación del Modelo frente al BEN (2006–2016)
La validación del modelo se llevó a cabo mediante la comparación de los resultados
simulados con los datos del BEN para el periodo 2006–2016. Se excluyeron los
años 2003–2005 debido a la incompatibilidad entre los balances energéticos
utilizados (BEN 2000–2014 vs. BEN 2006–2018), lo que introducía diferencias

Para el caso de la gasolina, la diferencia promedio entre el modelo y los datos
          
de tendencia eran paralelas. El incremento sostenido del consumo de gasolina de
0,6 a 1,65 mil millones de litros entre 2006 y 2016 también fue capturado por
el modelo, reforzando su validez predictiva (Figura 4). En cuanto al diésel, el


5). El GNV mostró una variación positiva continua, atribuida a los programas de
conversión vehicular, y fue el combustible con mayor crecimiento relativo en el
periodo (Figura 6).
Figura 4. Consumo anual de gasolina (expresado en millardos de litros) según
el BEN y según el modelo generado. Fuente: Elaboración propia con base en el
BEN 2006-2018.
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Figura 5. Diésel registrado (en millardos de litros) vs diésel calculado (en
millardos de litros). Fuente: Elaboración propia con base en el BEN 2006-2018.
Figura 6. Gas natural vehicular registrado (en millardos de litros) vs gas natural
vehicular calculado (en millardos de litros). Fuente: Elaboración propia con base
en el BEN 2006-2018.
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
0,96 para diésel y 0,97 para GNV, lo que indica un alto grado de ajuste del modelo
frente a los datos reales.
3.5. Proyección de Consumo Energético (2020–2030)
Según las proyecciones energéticas (Tabla 3), para el año 2030 se prevé que la
gasolina retome la posición dominante en el mix de consumo energético vehicular,
superando al diésel que había liderado en 2020. El GNV mostrará una participación

y políticas de incentivo. La evolución proyectada se alinea con lo planteado por
Stratas Advisors (2015) y Van den Steen (2018) sobre la expansión del GNV en
América Latina.
Tabla 3. Proyecciones del periodo 2020-2030.
Años Gasolina (KBEP) Diésel (KBEP) GNV (KBEP)
2020 11.513,94 12.331,95 5.071,09
2021 12.053,84 12.690,67 5.254,71
2022 12.593,74 13.049,39 5.438,33
2023 13.133,64 13.408,11 5.621,95
2024 13.673,54 13.766,83 5.805,56
2025 14.213,44 14.125,55 5.989,18
2026 14.753,34 14.484,27 6.172,80
2027 15.293,24 14.842,99 6.356,41
2028 15.833,14 15.201,71 6.540,03
2029 16.373,04 15.560,44 6.723,65
2030 16.912,95 15.919,16 6.907,27
Fuente: Elaboración propia.
El crecimiento en el uso de gasolina y GNV está representado en los anexos 3 y
4, respectivamente. El anexo 5 resume la proyección de demanda energética total,
que se espera se duplique de 20.000 a casi 40.000 KBEP entre 2016 y 2030, con
los vehículos privados pesados liderando el consumo debido a su bajo rendimiento
y alto kilometraje.
3.6. Escenario de Referencia (Business as Usual)
En el escenario Business as Usual (BAU), se proyecta que el parque automotor
boliviano superará los tres millones de unidades hacia 2030 (Figura 7). Esta
expansión estará dominada por los vehículos privados ligeros, seguidos por los
privados pesados y públicos. El análisis de ciclo de vida del parque reveló una alta

renovación debido a barreras económicas y administrativas.
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Figura 7. Existencias de vehículos para el periodo 2016-2030. Fuente:
Elaboración propia con base en LEAP.
            

de manera más realista la antigüedad del PA en Bolivia. Las Figuras 8 a 11 muestran
󰀘x󰀘
un crecimiento sostenido en todos los gases contaminantes.
Figura 8. Cantidad de CO2 calculado (expresado en miles de toneladas) para el
periodo 2016-2030 subdividida en servicio y clase. Fuente: Elaboración propia
con base en LEAP.
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Figura 9. Cantidad de CO calculado (expresado en miles de toneladas) para el
periodo 2016-2030 subdividida en servicio y clase. Fuente: Elaboración propia
con base en LEAP.
Figura 10. Cantidad de NOx calculado (expresado en miles de toneladas) para el
periodo 2016-2030 subdividida en servicio y clase. Fuente: Elaboración propia
con base en LEAP.
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Figura 11. Cantidad de CO2eq calculado (expresado en miles de toneladas)
para el periodo 2016-2030 subdividida en servicio y clase.
Fuente: Elaboración propia con base en LEAP.
3.7. Emisiones de Gases de Efecto Invernadero
󰀘
mil toneladas, siendo responsables principales los vehículos privados pesados
            
mantiene durante todo el periodo, reforzando el papel clave del sector privado en
las emisiones de GEI.
Las emisiones de monóxido de carbono (Figura 9) y óxidos de nitrógeno (Figura 10)


existencias como la falta de políticas de control en este subsector.
3.8. Análisis de Escenarios
Se modelaron tres escenarios alternativos a partir del BAU:
Escenario A: Mejora del rendimiento.
Este escenario se basa en inspecciones técnicas y mantenimiento vehicular, con

             
󰀘
x (Anexo 13). Estos
et al. (2019) en Rusia.
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Figura 12. 
escenario A y el escenario de referencia para el periodo 2016-2030. Fuente:
Elaboración propia con base en LEAP.
Figura 13. Cantidad de CO2 calculado (expresado en miles de toneladas)
para el escenario A y el escenario de referencia en el periodo 2016-2030.
Fuente: Elaboración propia con base en LEAP.
Figura 13. Cantidad de CO calculado (expresado en miles de toneladas) para
el escenario A y el escenario de referencia en el periodo 2016-2030. Fuente:
Elaboración propia con base en LEAP.
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Figura 14. Cantidad de NOX calculado (expresado en miles de toneladas) para
el escenario A y el escenario de referencia en el periodo 2016-2030. Fuente:
Elaboración propia con base en LEAP.
Escenario B: Teletrabajo.
Considera una reducción de kilómetros recorridos y ventas, especialmente tras la
expansión del teletrabajo post-pandemia. Las emisiones de GEI se redujeron en un

y Martínez-Jaramillo et al. (2017) en México.
Figura 15. Cantidad de CO2eq calculado (expresado en miles de toneladas) para
el escenario B y el escenario de referencia en el periodo 2016-2030. Fuente:
Elaboración propia con base en LEAP.
Escenario C: Electromovilidad.

󰀘
x (Anexo 17). Sin embargo,
este escenario depende de una infraestructura energética sólida y renovable, lo cual
actualmente no está garantizado en Bolivia.
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Figura 16. Cantidad de CO2eq calculado (expresado en miles de toneladas) para
el escenario C y el escenario de referencia en el periodo 2016-2030. Fuente:
Elaboración propia con base en LEAP.
Figura 17. Cantidad de CO calculado (expresado en miles de toneladas) para
el escenario C y el escenario de referencia en el periodo 2016-2030. Fuente:
Elaboración propia con base en LEAP.
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Figura 18. Cantidad de NOX calculado (expresado en miles de toneladas) para
el escenario C y el escenario de referencia en el periodo 2016-2030. Fuente:
Elaboración propia con base en LEAP.
La Tabla 4 resume las reducciones logradas por cada escenario, comparadas
con el escenario de referencia. El escenario C fue el más efectivo en términos
de reducción de energía y emisiones, seguido por el escenario A. El escenario B,
aunque con menor impacto, se distingue por su factibilidad sociopolítica y bajo
costo de implementación.
Tabla 4. Comparación porcentual de reducción frente al escenario BAU al
2030
Escenario Demanda
energética CO2CO NOx CO2eq
A    
B    
C    
Fuente: elaboración propia.
La comparación de los tres escenarios sugiere que ninguna medida por sí sola
  
se propone una política integrada que combine inspecciones técnicas, adopción
progresiva de electromovilidad y fortalecimiento del teletrabajo. Esta estrategia
mixta permitiría abordar las emisiones desde múltiples frentes, al tiempo que
          
promueve una matriz energética más limpia
4. CONCLUSIONES
La caracterización del parque automotor (PA) boliviano mostró una estructura
          
     
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25

consumo energético creciente en el sector transporte. Esta tendencia se traduce en

(existencias), B (rendimientos) y C (kilometraje), construidas con base en datos del
INE y otras fuentes técnicas, permitieron estimar con precisión la evolución de la
demanda energética desde una perspectiva bottom-up, consolidando así una base
de datos sólida para la modelación de emisiones.
󰀘
del PA podrían alcanzar 14.470,76 kilotoneladas en 2030 si no se implementan
medidas correctivas. Este crecimiento está correlacionado con el aumento del
parque vehicular y la inercia tecnológica de vehículos de bajo rendimiento.
Los mayores contribuyentes a las emisiones fueron los camiones, minibuses y
automóviles particulares. Las estimaciones se validaron estadísticamente mediante
comparación con el Balance Energético Nacional (BEN), logrando un alto nivel de
correlación, lo cual respalda la robustez del escenario base planteado.
          
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   󰀘          
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Finalmente, el escenario de electromovilidad demostró el mayor potencial, con

de políticas estructurales a largo plazo. La comparación entre escenarios subraya

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del parque automotor boliviano en las emisiones de gases de efecto invernadero,
evidenciando una tendencia creciente bajo condiciones de continuidad. A
través de la modelación en LEAP, se desarrollaron escenarios prospectivos que
         

y, especialmente, una transición hacia la electromovilidad. El estudio constituye

compromisos climáticos internacionales, y subraya la urgencia de implementar
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gy-and-innovation/latin-america/features/natural-gas-fuels-future-latin
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
Desarrollo y aplicación de equipos caseros para la
recuperación mecánica de plásticos
Development and application of homemade equipment for the mechanical recovery of plastics
Roberto Carlos Berdeja Zambrana José Carlos Colque Ayaviri
1 Coordinador de la U.P.I en ingeniería aplicada, Departamento de Electromecánica, Universidad Privada del Valle, Cochabamba,
Bolivia. Correo Electrónico: rberdejaz@univalle.edu
2 Estudiante, Departamento de Electromecánica, Universidad Privada del Valle, Cochabamba, Bolivia. Correo Electrónico:
caj2018187@est.univalle.edu
Citar como: Berdeja
Zambrana, R., Colque Ayaviri,
J.C. Desarrollo y aplicación
de equipos caseros para la
recuperación mecánica de
plásticos. Journal Boliviano De
Ciencias, 21(57) 29-48. https://
doi.org/10.52428/20758944.
v21i57.1323
Recepción: 05/05/2025
Aprobación: 11/06/2025
Publicado: 30/06/2025
Declaración: Derechos de
autor 2025 Berdeja Zambrana,
R., Colque Ayaviri, J.C. Esta
obra está bajo una licencia
internacional Creative
Commons Atribución 4.0.
Los autores/as declaran no tener

en la publicación de este
documento.
RESUMEN
La acumulación de desechos plásticos ha alcanzado niveles alarmantes a nivel
global, siendo Cochabamba una de las ciudades más afectadas en Bolivia.
Según informes del 2019 y estudios de la WWF (World Wildlife Fund), esta
ciudad genera más basura plástica que otros cuatro departamentos combinados,
destacando la necesidad de soluciones efectivas. En este contexto, el presente
trabajo evalúa la funcionalidad de dos equipos caseros desarrollados en el Centro
de Investigación en Ingeniería Aplicada (CIIA) de la Universidad Privada del
Valle: una picadora y una extrusora de plástico, diseñadas para la recuperación
mecánica de residuos plásticos.
La metodología consiste en operar estos equipos de manera complementaria.

a un motorreductor de 40:1 con un motor de 1 HP, para triturar plásticos en
fragmentos pequeños. La extrusora, por su parte, emplea un husillo en un cañón
calentado por resistencias eléctricas que operan entre 0 y 280 °C, produciendo


        
y tablones moldeados, derivados de materiales triturados y procesados
térmicamente. Este proceso demuestra que, con máquinas caseras, es posible
reutilizar diversos plásticos, reducir su impacto ambiental y facilitar su
almacenamiento o transporte cuando no son reciclables. Así, se fomenta una
economía circular accesible para usuarios que deseen fabricar estos equipos y se
evita que plásticos reciclables lleguen al botadero de Kara Kara de la ciudad de
Cochabamba - Bolivia.
Palabras clave: Recuperación de plástico, reciclaje mecánico, picadora casera,
extrusora casera, economía circular.
ABSTRACT
The accumulation of plastic waste has reached alarming levels worldwide, and

and studies by the WWF (World Wildlife Fund) indicate that this city generates
more plastic waste than four other departments combined, highlighting the

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In this context, this study evaluates the functionality of two homemade devices
developed at the Research Center for Applied Engineering (CIIA) of the
Universidad Privada del Valle: a plastic shredder and an extruder, designed for the
mechanical recovery of plastic waste.
The methodology involves operating these devices in a complementary manner.

motor with a 1 HP motor, to grind plastics into small fragments. The extruder, in
turn, employs a screw inside a barrel heated by electric resistors operating between



derived from shredded and thermally processed materials. This process demonstrates
that, with homemade machines, it is possible to reuse various plastics, reduce their
environmental impact, and facilitate their storage or transportation when they are
not recyclable. In this way, an accessible circular economy is promoted for users
interested in manufacturing these devices, and recyclable plastics are prevented

Keywords: Plastic recovery, mechanical recycling, homemade mincer, homemade
extruder, circular economy.
1. INTRODUCCIÓN
El uso de plásticos ha crecido exponencialmente en las últimas décadas, con una
          
mundial de plásticos crece un 4 por ciento (PlasticsEurope). Su aplicación abarca
diversas industrias, desde el embalaje y la construcción hasta la automoción y la
electrónica.
Uno de los principales problemas en la gestión de residuos plásticos es la falta
de infraestructuras adecuadas para su reciclaje y la ausencia de programas de

ubicado en Cochabamba, en él se depositan diariamente entre 450 y 600
toneladas de residuos, de los cuales una gran proporción son plásticos (Empresa

de estos materiales no solo genera contaminación ambiental, sino que también
representa un riesgo para la salud de la población circundante.
El reciclaje de plásticos es una necesidad urgente a nivel global debido a su
            
generados anualmente, lo que ha llevado a la acumulación de desechos en
botaderos municipales (Dirección General de Gestión Integral de Residuos Sólidos
(DGGIRS) del Ministerio de Medio Ambiente y Agua (MMAyA). (2011)).
La falta de infraestructura y cultura de reciclaje agrava esta problemática. Este

de plásticos, con un enfoque en su uso para impresión 3D.
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2. OBJETIVOS DEL PROYECTO
El objetivo principal de esta investigación es desarrollar un sistema de reciclaje


• Diseñar y construir un equipo de picado de plásticos mecánico.
• Estudiar las propiedades físicas y químicas del plástico a ser estudiado.
• Desarrollar un sistema de extrusión acorde al picado mecánico.
• Evaluar la calidad del plástico obtenido después del proceso.
3. MARCO TEÓRICO Y FUNDAMENTOS TÉCNICOS
El sistema desarrollado consta de dos componentes principales:
1) Picadora de plástico: Diseñada para triturar residuos en fragmentos
pequeños y homogéneos.
2) Extrusora:
su uso en impresión 3D.
Picadora de plástico
El diseño estructural se realizó mediante software CAD, asegurando resistencia
mecánica y optimización del espacio. Se incluyó un buzón de extracción lateral
para facilitar el proceso de vaciado. La picadora cuenta con un motor eléctrico
de 4HP y cuchillas de acero templado capaces de cortar plásticos de alta y baja
densidad.
Extrusora

dentro de un cañón calentado con resistencias circulares y un sistema de control
       


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Tabla1: Componentes de la Picadora y Extrusora de plástico
Componente Picadora de plástico Extrusora de plástico
Motor Motor de 1hp, acoplado a un
reductor 40:1
Motor eléctrico con
potencia ajustable
Sistema de cuchillas 
acero al carbono No aplica
Angulo de corte 15° - 30° para un mejor
rendimiento de corte No aplica
Transmisión Por poleas y correas para
mantener unas 300-600 rpm
en cuchillas

Estructura/material Acero inoxidable o acero al
carbono Acero al carbono
Sistemas de seguridad Interruptores de parada de
emergencia, cubiertas de
seguridad
Protección térmica,
sensores de temperatura y
parada de emergencia
Mecanismo de
Alimentación Manual o automático Tolva superior para
alimentación controlada
Fuente: Elaboración propia
Clasicación de plásticos reciclados
   
primeros los más adecuados para el reciclaje mecánico.
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Tabla 2: 
Tipo de plástico Reciclaje Características Ejemplos comunes
Polietileno
Tereftalato Alto
Transparente, liviano,
alta resistencia
química
Botellas de agua y
refrescos
Polietileno de Alta
Densidad Alto Rígido, resistente a
impactos
Envases de detergente,
tuberías
Polietileno de Baja
Densidad Medio Flexible, baja
resistencia térmica

de embalaje
Polipropileno Alto Ligero, alta resistencia
térmica
Tapas de botellas,
contenedores de
alimentos
Poliestireno Bajo Frágil, baja resistencia
química
Envases de alimentos,
bandejas de carne
Policloruro de Vinilo Muy bajo 
según su composición
Tuberías, ventanas,
tarjetas de crédito
Fuente: 
Recuperado de: https://dkv.es/corporativo/blog-360/medioambiente/reciclaje/
tipos-de-plasticos-clasicacion-reciclaje
Procedimiento de extrusión del plástico reciclado
El proceso de extrusión es una de las etapas más importantes en la transformación
del plástico reciclado en productos reutilizables. La extrusión consiste en el
calentamiento, fusión y moldeado del material plástico, logrando que adopte la
forma deseada al pasar por una boquilla. A continuación, se describe detalladamente
el procedimiento desde la preparación del material hasta la obtención del producto

• Preparación del material reciclado: Antes de introducir el plástico en
la extrusora, se deben seguir una serie de pasos para garantizar que el

Se separan los diferentes tipos de plásticos reciclables (PET, PP,
HDPE, PS).
Se eliminan contaminantes como etiquetas, adhesivos y residuos

completamente el plástico para prevenir defectos en la extrusión.
Mediante la picadora, el plástico se reduce a fragmentos de 3-12
mm para facilitar su alimentación en la extrusora.
• Alimentación del plástico a la extrusora: El material picado se
introduce en la tolva de alimentación de la extrusora. En este punto,
se debe garantizar una alimentación uniforme y controlada para evitar
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interrupciones o atascos en el proceso. Se recomienda que el material
tenga un presecado a 80-100°C en una cámara de secado.
• Transporte y fusión del material en el cañón de la extrusora: El
plástico entra en la cámara de extrusión, donde se encuentra el tornillo sin


• Zonas de la extrusora
1. Zona de alimentación: En esta sección, el plástico aún está
en estado sólido y comienza a ser empujado por el tornillo. Se
mantiene a una temperatura moderada (50-100°C) para evitar
que el material se adhiera prematuramente.
2. Zona de compresión o fusión: Aquí, el material comienza a
fundirse a medida que la temperatura aumenta progresivamente
entre 150 y 200°C, dependiendo del tipo de plástico. La presión
en esta zona es mayor, lo que ayuda a eliminar burbujas y mejorar
la homogeneidad del fundido.
3. Zona de dosicación o homogeneización: En esta etapa, el
plástico fundido se mezcla y se homogeneiza completamente. La
temperatura se mantiene estable para garantizar que el material

• Salida del material por la boquilla y formación del producto: Una
vez fundido y homogeneizado, el plástico sale a través de la boquilla

diferentes tipos de boquillas según el resultado deseado:
1. Filamentos para impresión 3D: Boquillas de 1.75 mm o 2.85
mm de diámetro.
2. Pellets plásticos: Se corta el material extruido en pequeñas
secciones para su reutilización en moldeo por inyección o
fabricación de productos plásticos.
3. Tablones moldeados: En lugar de extruir el material en
         
para formar estructuras más gruesas, teniendo como base de la
operación el moldeo por extrusión.
• Enfriamiento y estabilización del material extrudido Después de la

sus propiedades mecánicas, el enfriamiento que utilizaremos será por
medio de aire. Pero también se puede enfriar por agua
1. Enfriamiento por aire:
3D. Se controla la velocidad de enfriamiento para evitar tensiones
internas.
2. Enfriamiento por agua: Se sumerge el material en un baño de
agua a 20-30°C para una estabilización más rápida, común en la
producción de pellets.
• Corte y almacenamiento del producto nal: El material extruido se

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a) Filamentos para impresión 3D: Se enrollan en carretes y
se revisa su diámetro para garantizar compatibilidad con las
impresoras.
b) Pellets: Se embolsan para ser reutilizados en otros procesos
industriales.
c) Tablones moldeados:     
resistencia y se almacenan en condiciones adecuadas.
d)

(elaboración propia)
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4. DESARROLLO
Para este proyecto, se realizó un estudio detallado sobre las condiciones operativas
y los cálculos fundamentales de la extrusora, tomando en cuenta factores como la
capacidad de producción, el tipo de material plástico, la relación longitud-diámetro
del tornillo, la velocidad de rotación y la potencia del motor.
• Selección del material plástico: Uno de los aspectos más relevantes en el
diseño de una extrusora es el tipo de material plástico que se va a procesar.
Cada polímero tiene propiedades térmicas, viscosidad y temperatura de

de extrusión. Los materiales seleccionados para este estudio incluyen:
Polietileno de alta densidad (HDPE)
Polipropileno (PP)
Poliestireno (PS)
Polietileno tereftalato (PET)
A partir de información recopilada de bases de datos especializadas como Matmatch,
MatWeb, así como del libro técnico “Principles of Polymer Processing” de Tadmor
y Gogos (2013), así como otras publicaciones línea, se elaboró de forma resumida
los valores aproximados de temperatura de extrusión y viscosidad relativa de los
polímeros más comunes. Estos rangos representan promedios industriales y pueden
variar según la pureza del material, el método de procesamiento, o si se trata de un
polímero virgen o reciclado.
Tabla 3: Caracteristicas de los plásticos
Material Temperatura de ex-
trusión (ºC) Viscosidad relativa
PET 150 - 200 Alta
HDPE 180 – 230 Media
PP 170 – 220 Media – Alta
PS 180 – 280 Baja
Fuente: Grupo Petrop. ¿A qué temperatura debo trabajar mi materia prima para
productos de plástico?
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Determinación de la capacidad de producción: La capacidad de producción de

Se expresa en kilogramos por hora (kg/hr) y depende del diámetro del tornillo, la

del sistema.
• Diámetro del tornillo sin n y relación longitud/diámetro (L/D):
           
que transporta, funde y homogeniza el plástico antes de su salida por la
boquilla. La selección de su diámetro y su relación L/D tiene un impacto

Cálculo de la capacidad de producción: Se utilizó la ecuación
proporcionada por Calculator Ultra (s.f.), disponible en su herramienta
“Extruder output calculator”.
o Q: Capacidad (kg/h).
o D: Diámetro del tornillo (cm).
o N: Velocidad del tornillo (rpm).
o ρ: Densidad del material (g/cm3)
Relación longitud/diámetro: La relación L/D representa la longitud
efectiva del tornillo en función de su diámetro, es un dato importante
en el diseño de tornillos para extrusoras ya que afecta cómo se
derrite y se mezcla el material dentro de la máquina.. En extrusoras
convencionales, los valores típicos oscilan entre 20:1 y 34:1, aunque
para materiales de alta viscosidad se pueden emplear relaciones
mayores a 32:1 (Extrusion course material (s.f.) Scribd).
L
D
o L: Longitud efectiva del tornillo
o D: Diámetro del tornillo (mm).
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• Cálculo de la potencia del motor: El motor de la extrusora debe


.
o 
o 
o 
(J/kg)
o 
• Velocidad del tornillo: La velocidad de rotación del tornillo afecta
           
extrusión. Según un estudio de Gálvez et al. (2020) que habla sobre el
efecto de la velocidad del tornillo de extrusión, se trabajó con velocidades

en las propiedades del PLA. Estos valores serán utilizados como base
para determinar la velocidad adecuada en nuestra extrusora. Estos datos
experimentales nos sirvieron como ejemplo para establecer un rango de
velocidad que permita un buen desempeño en el proceso de extrusión.

una velocidad promedio de 40 rpm para este diseño, con capacidad de
ajuste según el material procesado.
• Sistema de calentamiento: El control térmico en la extrusora es crucial
para evitar la degradación del plástico y garantizar una fusión uniforme.
Se emplean resistencias eléctricas tipo cinturón para proporcionar calor a
lo largo del cañón de la extrusora. Estas resistencias están distribuidas en
tres zonas de calentamiento, con temperaturas ajustables según el material
procesado.
Tabla 4: Temperatura en zonas de calentamiento
Zona Temperatura (ºC)
Alimentación 50 – 100
Fusión 150 –200
Homogeneización 200 - 220
Fuente: Elaboración propia, en base a datos obtenidos en el taller del
Departamento de Electromecánica de la Universidad Privada del Valle (2024).
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• Sistema de enfriamiento: Para evitar sobrecalentamiento, se implementó
un sistema de enfriamiento por aire en las últimas etapas del proceso.
En algunos casos, se puede complementar con enfriamiento por agua,
dependiendo del tipo de plástico extruido.
• Diseño del cabezal y la boquilla: El cabezal de la extrusora debe
garantizar que el material salga en la forma deseada. Se han diseñado
boquillas intercambiables que permiten obtener diferentes productos

Tabla 5: 
 Boquillas
Filamentos 3D Boquilla de 1.75 – 2.85 mm
Pellets Troquel con cortadora rotativa
Tablones moldeados Sistema de moldes para enfriamiento directo
Fuente: Elaboración propia, en base a datos obtenidos en el taller del
Departamento de Electromecánica de la Universidad Privada del Valle (2024).
Proceso de fabricación
Tras concluir la etapa de diseño y cálculo técnico de la picadora y extrusora de
plásticos, se procedió a la fabricación física de los prototipos en los talleres de la
Universidad Privada del Valle, en colaboración con el personal estudiantil de la
facultad de tecnología. Este proceso no solo implicó la selección de componentes
mecánicos y eléctricos adecuados, sino también la puesta en marcha de sistemas
       
operativa en ambos equipos.
La información fue registrada directamente mediante observación técnica. A
continuación, se presenta la descripción detallada de cada equipo.
1. Fabricación de la Picadora de Plástico
La picadora fue construida utilizando materiales robustos, priorizando la resistencia
mecánica, durabilidad y facilidad de mantenimiento. El sistema de corte se diseñó
bajo el principio de corte por cizalla, lo que implica una interacción entre cuchillas

y mecanizadas en los laboratorios de la universidad mediante un equipo de corte
por plasma, empleando acero templado por su alta dureza y resistencia al desgaste.
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Figura 2. Cuchillas móviles. Fuente: Elaboración propia, tomada el taller del
Departamento de Electromecánica de la Universidad Privada del Valle (2024).
Se optó por un motor de 1 HP acoplado a un reductor de velocidad 40:1, lo cual
permitió obtener un par elevado necesario para triturar plásticos de alta densidad
como el HDPE y el PET. Este sistema está dispuesto en el lateral izquierdo del
equipo para facilitar el acceso al mantenimiento y ajustes de tensión de las poleas.
El sistema de transmisión por correas y poleas mantiene las cuchillas girando entre

seguridad. Además, se integró un tablero de control eléctrico que permite invertir
el sentido de giro del eje del motor reductor, función crítica para desbloquear el
sistema en caso de atascamiento del material plástico.
Se incorporó también una tolva de alimentación superior que dirige el material
al área de corte, así como un depósito inferior de recepción donde se almacena
el plástico triturado. Toda la estructura fue construida en acero al carbono con

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41
Figura 3 Picadora de plástico. Fuente: Fotografía propia, tomada en el taller del
Departamento de Electromecánica de la Universidad Privada del Valle (2024).
2. Fabricación de la Extrusora de Plástico
La extrusora se diseñó como una extensión funcional del sistema de picado,
          
       
cm de longitud, instalado dentro de un cañón metálico con recubrimiento interno
resistente al desgaste.
El tornillo está acoplado mediante un sistema de poleas al mismo motor reductor
de la picadora, aprovechando un diseño integrado que permite operar ambos
equipos con una sola fuente de potencia, optimizando así el consumo energético.
Este sistema reduce la complejidad operativa y mejora la sincronización de ambas
etapas del reciclaje.
La extrusora termina en una boquilla con perforación de entre 2.3 mm y 2.5
mm, con un escalonamiento interno que facilita la extrusión para la formación

obtener distintos tipos de productos según el molde o la aplicación.
El sistema térmico está compuesto por resistencias eléctricas tipo cinturón,
distribuidas en tres zonas de calentamiento: alimentación (50–100 °C), fusión
(150–200 °C) y homogeneización (200–220 °C). Estas zonas están controladas
mediante termocuplas conectadas a un sistema de regulación de temperatura digital.
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Ambos equipos están unidos por una tolva de comunicación, que permite que
          
eliminando el manejo manual intermedio y reduciendo la pérdida de material.
Figura 4 Extrusora de plástico. Fuente: Fotografía propia, tomada en el taller del
Departamento de Electromecánica de la Universidad Privada del Valle (2024).
5. RESULTADOS
El desarrollo de la picadora y la extrusora de plástico ha sido exitoso, logrando

realizaron diversas pruebas de operación, evaluación de materiales y análisis de

El prototipo desarrollado mostró un rendimiento satisfactorio en términos de

de 5-10 mm de tamaño, adecuados para la extrusión. La extrusora, con su sistema

uniforme de 1.75 mm, estándar para impresoras 3D comerciales.
Como parte de la validación técnica del sistema de reciclaje mecánico desarrollado,
se llevó a cabo una serie de ensayos de caracterización en laboratorio con el
objetivo de evaluar las propiedades físicas, térmicas y químicas del plástico

conservaban sus propiedades fundamentales tras haber sido sometidos a un ciclo
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completo de picado, fusión y extrusión, lo que resulta fundamental para su posible
aplicación en impresión 3D o manufactura de objetos funcionales.
Se analizaron tres muestras de plástico reciclado a través de ensayos de densidad
           
condiciones controladas. Los resultados iniciales correspondientes a muestras
de polímero de color amarillo y rojo arrojaron valores de 0,914 g/cm³ y 0,913
g/cm³, respectivamente. Ambos se encuentran dentro del rango de referencia del

del proceso de selección, limpieza y picado fueron acertadas en términos de

Sin embargo, una tercera muestra procesada posteriormente, obtenida directamente
tras la extrusión, presentó una densidad de 0,8085 g/cm³, valor que se encuentra
por debajo del rango típico para el polipropileno y de otros polímeros comunes
como HDPE o LDPE. Este resultado anómalo puede atribuirse a una serie de
factores vinculados al reprocesamiento térmico, como la posible incorporación de
microburbujas en la masa plástica, presencia de impurezas no visibles, o variaciones

de una humedad residual no eliminada completamente antes del procesamiento.
Este hallazgo evidencia la importancia de contar con un sistema de secado previo
  
proceso, especialmente cuando se pretende reutilizar plásticos múltiples veces.
Tabla 6. Resultados de laboratorio de los polimeros

Repositorio Univalle.
Ensayo de Solubilidad

          
reciclado a pruebas de solubilidad utilizando diferentes solventes: n-hexano,
benceno, acetona, metanol y tetrahidrofurano, tanto a temperatura ambiente como
a 80 °C.
En todos los casos, el resultado fue el mismo: el material se mantuvo insoluble, lo
cual coincide con las características propias del polipropileno, un polímero que no
se disuelve fácilmente en los disolventes mencionados bajo condiciones normales.
        
utilizado, validando el procedimiento de selección previa al reciclaje.
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Por último se hizo una evaluación térmica, el plástico reciclado fue expuesto a una

deformó gradualmente conforme aumentaba la temperatura y adoptó la forma del
molde o soporte donde fue colocada, sin presentar signos de degradación química
        
que el material conserva su capacidad de reblandecerse con el calor sin perder
completamente su estructura molecular.
Este dato es relevante ya que implica que el material puede ser reutilizado en
múltiples ciclos de impresión o moldeo siempre que se mantenga dentro de los
rangos térmicos adecuados. Además, abre la posibilidad de explorar técnicas de

Tabla 7. Resultados de laboratorio de los polímeros

Repositorio Univalle.)
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6. CONCLUSIONES
El desarrollo e implementación del proceso de reciclaje mecánico de plásticos

Tanto la trituradora como la extrusora de plástico cumplieron sus funciones con


resultados preliminares prometedores. Hasta ahora los avances alcanzados indican
que el diseño y ensamblaje de los equipos funciona adecuadamente. Se sugiere


impresoras 3D.
Durante las pruebas de laboratorio, el material obtenido fue sometido a
          
fundamentales del plástico reciclado se mantuvieron estables, incluso después de

el material conserva sus características originales —como la resistencia, densidad
y comportamiento térmico—, lo que valida su reutilización sin necesidad de
procesos adicionales o aditivos que encarezcan la producción.
Uno de los momentos más destacados del proyecto fue observar el proceso de
           
        
continua, mientras un estudiante lo guía manualmente. Aunque aún no se ha logrado


su funcionalidad en impresión 3D y evaluar su desempeño. Las capturas del video
serán incluidas en los resultados para documentar visualmente este proceso.
Figura 5. Ingreso de plástico en la extrusora. Fuente: Elaboración propia (2024).
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
          
y procesado es alimentado en la tolva de la extrusora. A través de la acción del
tornillo giratorio y el calentamiento progresivo en el barril, el plástico se funde y es


para mantener la salida continua y evitar que se enrede o deforme mientras se
enfría. Este proceso evidencia que la máquina funciona correctamente en su tarea
principal: convertir desechos plásticos en un nuevo recurso potencialmente útil.

pruebas demuestran que el sistema de extrusión tiene la capacidad de generar
material reciclado con buena consistencia visual. Las pruebas futuras se enfocarán

un gran paso hacia una solución práctica y económica para reciclar plástico en la
universidad o en pequeña escala.
Además, este resultado muestra el valor educativo y ambiental del sistema. Ver
cómo un residuo se convierte en una nueva materia prima lista para usar en
procesos como impresión o moldeo, ayuda a entender la importancia del reciclaje.
En general se alcanzaron los objetivos técnicos y también se abrió la puerta a
nuevas posibilidades de uso y reutilización de los plásticos. El proyecto invita a
seguir innovando, a mejorar los procesos y a explorar nuevas aplicaciones.
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ISSN Digital: 2075-8944 ISSN Impreso: 2075-8936
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reciclaje

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un_solo_uso_wwf_bolivia.pdf
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
Evaluación experimental del comportamiento físico-
mecánico del brocemento reforzado con pulpa de
cartón kraft mediante el proceso hatschek

kraft cardboard pulp using the hatschek process
Nahúm Gamalier Cayo Chileno1. Daniella Dutra Carneiro. Lúcia Maria Joaquim Assane.
Bianca de Fátima Souza. Jhonatan Sales Satiro. Marisa Aparecida Pereira. Keoma Defáveri
do Carmo e Silva7. Saulo Rocha Ferreira8.
1. Programa de Ingeniería Civil. Universidad Federal de Rio de Janeiro. Rio de Janeiro - RJ. Brasil. nahum.chileno@coc.ufrj.br.
2. Programa de Ingeniería de Biomateriales. Universidad Federal de Lavras. Lavras - MG. Brasil. danielladutracarneiro@gmail.com.
3. Programa de Ciencia y Tecnología de la Madera. Universidad Federal de Lavras. Lavras - MG. Brasil. lucia.assane1@estudante.
.
4. Programa de Ingeniería de Biomateriales. Universidad Federal de Lavras. Lavras - MG. Brasil. .
5. Programa de Ingeniería de Biomateriales. Universidad Federal de Lavras. Lavras - MG. Brasil. satiro.arqurb@gmail.com.
6. Programa de Ingeniería de Biomateriales. Universidad Federal de Lavras. Lavras - MG. Brasil. 
7. Professor. Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto - MG. Brasil. .
8. Professor. Universidad Federal de Rio de Janeiro. Rio de Janeiro. Brasil. .
Citar como: Cayo Chileno,
N.G., Dutra Carneiro, D.,
Assane, L.M.J., de Fátima
Souza, B., Sales Satiro, J.,
Pereira, M.A, do Carmo e
Silva, K.D., Rocha Ferreira,
S. Evaluación experimental
del comportamiento físico-

reforzado con pulpa de cartón
kraft mediante el proceso
hatschek. Journal Boliviano De
Ciencias, 21(57) 49-63 https://
doi.org/10.52428/20758944.
v21i57.1335
Revisado: 19/05/2025
Aceptado: 02/06/2025
Publicado: 30/06/2025
Declaración: Derechos de
autor 2025 Cayo Chileno, N.G.,
Dutra Carneiro, D., Assane,
L.M.J., de Fátima Souza, B.,
Sales Satiro, J., Pereira, M.A,
do Carmo e Silva, K.D., Rocha
Ferreira, S. Esta obra está
bajo una licencia internacional
Creative Commons Atribución
4.0.
Los autores/as declaran no tener

en la publicación de este
documento.
RESUMEN
El estudio de materiales de construcción reforzados con elementos reciclables
impulsa el desarrollo de alternativas sostenibles y respetuosas con el medio
ambiente. En este contexto, el presente artículo tiene como objetivo evaluar
     
reforzado con pulpa de celulosa proveniente de cartón kraft. La metodología
se centró en la caracterización de los materiales, la elaboración de especímenes
mediante técnicas adaptadas al proceso Hatschek y la evaluación físico-mecánica
a los 7 y 28 días de curado. Los resultados muestran que la matriz cementicia
       󰀘   
porcentaje de absorción de agua y porosidad, efectos atribuibles exclusivamente
al tratamiento y no a la edad de curado. En cuanto a la densidad aparente, no se

el tratamiento. Respecto al comportamiento mecánico, el módulo de elasticidad

muestras tratadas, evidenciando una mayor rigidez. Sin embargo, los valores
           

del uso de pulpa de celulosa reciclada como refuerzo en matrices cementicias,
destacando su viabilidad como una alternativa sostenible en aplicaciones
industriales.
Palabras clave:       

ABSTRACT
The study of construction materials reinforced with recyclable elements drives
the development of sustainable and environmentally friendly alternatives. In
JOURNAL BOLIVIANO DE CIENCIAS – Vol. 21 – Número 57
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this context, the present article aims to experimentally evaluate the physical and
          
paperboard. The methodology focused on material characterization, specimen
fabrication using techniques adapted to the Hatschek process, and physical-
mechanical testing at 7 and 28 days of curing. The results show that the cementitious
󰀘


observed in relation to either age or treatment. Concerning mechanical behavior,


           
         
pulp as reinforcement in cementitious matrices, highlighting its feasibility as a
sustainable alternative for industrial applications.
Keywords:       
materials.
1. INTRODUCCIÓN
En la industria de la de construcción el cemento se ha convertido en uno de los
materiales más demandados, esto debido a su buena resistencia, durabilidad y
trabajabilidad (Scrivener et al., 2018). A pesar de ello, este es débil ante esfuerzos

          

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impacto ambiental (Hamada et al., 2023).
            
diversas ventajas en su comportamiento físico, térmico y mecánico (Kouta et al.,


sin embargo, la falta de tratamiento puede resultar desfavorable en la durabilidad ya
que esta puede llegar a perder de forma parcial o total sus prestaciones mecánicas
a causa de la degradación (Mármol y Savastano Jr, 2017). Para contrarrestar este
efecto Ferrara et al. (2015) redujo los materiales de celulosa a escala micro y/o nano,

Esta práctica es reportada en pastas de cemento (Cao et al., 2016), morteros
           
(Mohammadkazemi et al., 2017), siendo esta última uno de los composites que ha


como solución sostenible.



JOURNAL BOLIVIANO DE CIENCIAS – Vol. 21 – Número 57
ISSN Digital: 2075-8944 ISSN Impreso: 2075-8936
51
son provenientes de: eucalipto (Mejia-Ballesteros et al   

        
(Taiwo et al., 2024). La respuesta de comportamiento físico-mecánico de estos
compósites se encuentra comúnmente ligadas a distintos parámetros y condiciones,
tales como tipo de celulosa, uso de materiales cementicios suplementarios,
procesos de curado y tratamiento de la pulpa. En la literatura se observa que el
tratamiento químico es uno de los más explorados, tales como el uso de sulfato de
aluminio (Al2(SO4)3) (Borges et al., 2024) y el hidróxido de calcio Ca(OH)2, cada

exploración. Por lo que, es necesario profundizar con más estudios para lograr

industria de la construcción.
Bajo este aspecto, el presente artículo tiene por objetivo evaluar de forma

reforzado con pulpa de celulosa kraft de cartón en dos condiciones (tratada
con Ca(OH)2

analizadas a dos edades (7 y 28 días).
2. METODOLOGÍA
2.1. Materiales
          
propiedades de ambos materiales se detallan en la Tabla 1.
Tabla N° 1. Composición química de los materiales.
Parámetro Cemento Calcareo
CaO 73,09 45,70
SiO213,64 7,10
Fe2O34,50 0,53
Al2O33,77 1,10
SO33,96 -
K2O 0,38 0,21
SrO 0,29 -
TiO20,29 -
MnO 0,06 -
ZnO 0,05 -
Propiedades físicas
3) 3,18 2,83
2/g) 3331 4895
Fuente: Elaboración propia, 2025
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En cuanto a la pulpa de celulosa, esta fue obtenida a través cartón kraft reciclado.

la masa total de los residuos de cartón, para ello se siguieron las técnicas reportadas
en la literatura (Arantes et al., 2023). Las propiedades morfológicas y físicas de las

Tabla N° 2. Características de la pulpa de celulosa.
Tipo de
bra
Diametro
(µm) Comprimento
(µm) Densidade
especíca (g/cm3)
Sin
tratamiento 0,03 0,82 0,78
Con
tratamiento 0,04 0,81 0,80
Fuente: Elaboración propia, 2025
2.2. Proceso experimental
En el presente trabajo se elaboraron cuerpos de prueba laminados, para ello se
adaptaron técnicas reportadas en la literatura para el proceso hatshek (Tonoli et
et al., 2024), este consistió en tres fases (Figura 1). En la primera

Tabla 3, durante los primeros 15 minutos se mezclaron 8,25 g de pulpa de celulosa
en 2 litros de agua a 2000 rpm, seguidamente se añadieron 271,26 g de cemento

fase, el material fue vertido en una cámara que retiró el excedente de agua con la

apisonador de 5 kilos, todo el proceso en un tiempo máximo de 10 minutos. En la
última fase, el cuerpo de prueba laminado de 200x200x5 mm fue compactado a
través de una prensa hidráulica, donde se logró una compresión uniforme a través
del uso de placas de acero cuyas dimensiones fueron próximas al cuerpo de prueba.

un minuto para 3 y 6 Toneladas y, 3 minutos con 10 Toneladas. Posteriormente, los
cuerpos de prueba fueron cortados a una dimensión aproximada de 180x40x5 mm
con un disco de diamante enfriado con agua. Por último, estos fueron curados
durante 7 y 28 días para posteriores ensayos físicos y mecánicos.
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Figura N° 1. Procedimiento Hatschek. Fuente: Elaboración propia, 2025
Tabla N° 3. Distribución de mezclas.
Matriz Cimento
(g) Calcareo
(g)
Pulpa de
celulosa
(g) Água (ml)
 271,26 50,49 8,25 2000,00

CaOH2 271,26 50,49 8,25 2000,00
Fuente: Elaboración propia, 2025
2.3. Caracterización físico-mecánica
Para la caracterización de las propiedades físico-mecánica se determinó la densidad
aparente, porcentaje de absorción y porosidad aparente en base a la ASTM C948-
81 (ASTM, 2023).
En cuanto a la caracterización mecánica, se realizaron ensayos de resistencia a

el módulo de rotura (MOR) (Ec.1), límite de proporcionalidad (LOP) (Ec.2) y
el módulo de elasticidad (MOE) (Ec.3) en base a las ecuaciones adaptadas de la
ASTM D790-17 (ASTM, 2017).
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Donde:
Pmáx
PLop



m

2.4. Análisis estadístico
Para el análisis estadístico se evaluaron 3 cuerpos de prueba para cada caso. Los

de 0,05.
3. RESULTADOS
La Figura 2a muestra la respuesta del comportamiento físico en términos de
porcentaje de absorción y el valor de la densidad aparente. El valor máximo de
absorción se observó en la matriz de celulosa tratada con Ca(OH)2, alcanzando

        
pulpa no tratada.
Los valores elevados de absorción obtenidos son consistentes con los reportados

         

et al
de pulpa de cartón kraft.

con estudios previos como el de Arantes et al. (2023). Este estudio demostró que
2 incrementa
            
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la muestra control. Este incremento en la absorción se explica por la alteración
estructural de la pulpa: la presencia de Ca(OH)2 aumenta los grupos funcionales
hidroxilo, lo que resulta en una mayor capacidad de absorción de agua (Santos et
al., 2018).
En cuanto a la densidad aparente, los valores son ligeramente mayores en presencia


El promedio de la densidad aparente alcanzada en el presente trabajo (1,75 g/cm3)

por Taiwo et al. (2024) quien alcanzó una densidad de 1,68 g/cm3 tras aplicar 3
veces más la cantidad de la pulpa de cartón, también es ligeramente mayor a los
valores reportados por Mármol y Savastano Jr. (2017), Urrea-Ceferino et al. (2017)
y Mejia-Ballesteros et al. (2019, 2023) quienes alcanzaron una densidad entre 1,41
a 1,57 g/cm3 tras aplicar la pulpa de pino y eucalipto en un porcentaje de aplicación

Aunque varios de los valores reportados en la literatura son próximos a los
obtenidos en el presente estudio, es importante considerar que la densidad aparente

cemento por materiales puzolánicos, la cantidad de adición, así como el tipo y
tratamiento del material de refuerzo de origen vegetal. En este sentido, si bien en
este estudio se observa una tendencia al incremento de la densidad aparente tras
la aplicación de pulpa tratada con Ca(OH)2, esta diferencia no es estadísticamente

estar asociado a la formación de cristales de carbonato de calcio (CaCO3), los cuales

cemento (Moreira et al., 2022). Para profundizar en esta hipótesis, se recomienda
que futuros estudios incorporen análisis microestructurales de los materiales a
distintas edades de curado.
La Figura 2b muestra los valores de porosidad aparente, en los cuales se observa

de celulosa tratada con Ca(OH)2. Este efecto podría atribuirse a la mayor capacidad
de absorción del material orgánico de origen vegetal. En cuanto a la variación de
la porosidad en función de la edad, tanto para matrices con pulpa tratada como no

que la matriz cementicia alcanzó un alto grado de hidratación, posiblemente

ha sido respaldado previamente en la literatura (Wang et al., 2018). Por tanto, el
único factor que puede explicar el incremento observado en la porosidad es la
incorporación de la pulpa de celulosa tratada con Ca(OH)2.
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Figura N° 2. Análisis físicos a) absorción - densidad y b) porosidad aparente.
Fuente: Elaboración propia, 2025
En la Figura 3a se presenta el módulo de ruptura (MOR), donde los valores máximo
y mínimo corresponden a la matriz cementicia con pulpa de celulosa tratada,
con 8,68 MPa y 6,93 MPa a los 28 y 7 días, respectivamente. Estos resultados
evidencian que este tipo de matriz muestra una tendencia al incremento de la

pulpa de celulosa no tratada presentan un comportamiento relativamente constante
en ambas edades evaluadas. No obstante, el análisis estadístico mediante ANOVA


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
matrices cementicias, la evolución de la resistencia puede continuar hasta los 28
días. Sin embargo, en el presente estudio dicha evolución no resultó estadísticamente

los 7 días. Los valores de resistencia obtenidos a los 7 días para los especímenes
reforzados con pulpa de celulosa tratada con Ca(OH)2 y sin tratamiento son
próximos a los reportados en la literatura: 7,68 MPa (Taiwo et al., 2024) y 7,8
MPa (Mejía-Ballesteros et al., 2023). Por otro lado, los valores reportados para
los 28 días son menores en comparación con el estudio de Mármol y Savastano
Jr. (2017), quienes alcanzaron 11,35 MPa, indicando un material más resistente

proceso de precipitación de productos de hidratos de silicato de calcio (C-S-H),
efecto ampliamente documentado en la literatura (Wang et al., 2018), lo cual

edades estudiadas. Este comportamiento contrasta con el observado en matrices
que incorporan otros materiales cementantes suplementarios, como el polvo de
concreto reciclado, el cual es considerado inerte (Rocha & Toledo Filho, 2023).
Aunque, en general, los materiales a base de cemento presentan un incremento
de la resistencia con el tiempo, este efecto sigue siendo objeto de discusión en
materiales compuestos reforzados con pulpa de celulosa de cartón y suplementarios
del cemento. Este mismo comportamiento fue observado por Taiwo et al. (2024),
quienes sugieren la posibilidad de que dichos compuestos alcancen sus propiedades
mecánicas máximas a edades más tempranas.
Respecto al comportamiento mecánico, la Figura 3b muestra la curva de respuesta
            
observa que los especímenes exhiben un comportamiento dúctil, lo que indica que

al actuar como refuerzo en la matriz cementicia. Adicionalmente, se observa que
el comportamiento a los 7 días es ligeramente más dúctil en ambos casos, lo cual
podría atribuirse a los procesos de reacción química en el material de refuerzo.
Según la literatura, los materiales a base de celulosa pueden inducir la precipitación
de cristales de carbonato de calcio (CaCO3), que con el tiempo tienden a fragilizarse,
generando un material teóricamente más frágil, pero mecánicamente resistente. De
manera general, se puede concluir que no se observa una variación sustancial en
el comportamiento mecánico entre las matrices reforzadas con pulpa de celulosa
tratada y no tratada.
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Figura N° 3. Análisis mecánico a) módulo de ruptura (MOR) y b) tensión -
deformación. Fuente: Elaboración propia, 2025
En relación con el módulo de elasticidad (Figura 4), se observa que el valor máximo,

reforzada con pulpa de celulosa no tratada a los 28 días, alcanzando 8,41 GPa. Los
resultados sugieren que las matrices con pulpa no tratada tienden a comportarse
de forma menos rígida en comparación con aquellas reforzadas con pulpa tratada,
posiblemente debido a fenómenos de mineralización y cristalización que afectan
la rigidez del material. Este comportamiento puede explicarse por la formación de
cristales de carbonato de calcio (CaCO3

ricos en calcio, propios de la matriz cementicia. Según lo reportado por Moreira
et al. (2022), este proceso de mineralización induce cambios en la microestructura
         

material compuesto.
En cuanto a la comparación entre edades, los módulos de elasticidad de las matrices
reforzadas con pulpa tratada con Ca(OH)2 no presentan diferencias estadísticamente

incremento en el módulo de elasticidad de 7 a 28 días, lo cual podría estar asociado

contacto con el medio cementicio, promoviendo la formación adicional de CaCO3.
Respecto al límite de proporcionalidad (LOP), el valor máximo se registró
en la matriz reforzada con pulpa tratada a los 28 días (8,33 MPa), siendo este
        
a los 7 días y en las matrices con pulpa no tratada. Este hallazgo indica que el
tratamiento de la pulpa con Ca(OH)2 puede favorecer la resistencia inicial a la

por la mineralización temprana y la posterior formación de productos de reacción

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
se recomienda la realización de estudios complementarios mediante técnicas de
caracterización microestructural, como microscopía electrónica de barrido (SEM),
difracción de rayos X (DRX) o espectroscopía infrarroja por transformada de
         

Figura N° 4. Módulo de elasticidad (MOE) y límite de proporcionalidad (LOP).
Fuente: Elaboración propia, 2025
5. CONCLUSIONES
Con el presente estudio se pueden señalar las siguientes conclusiones:
El tratamiento realizado con hidróxido de calcio, en la pulpa de cartón kraft,

         
       
mecánicas indican alcanzar un comportamiento más dúctil y resistente con relación
a la matriz cuya pulpa no fue tratada.


pulpa no tratada, alcanzando un valor máximo de 8,68 MPa a los 28 días. Aunque
         


con el tiempo, posiblemente relacionada con el proceso continuo de hidratación
del cemento, que típicamente se completa alrededor de los 28 días. Para validar
esta hipótesis, se recomienda la realización de análisis complementarios a nivel
microestructural, que permitan correlacionar el desarrollo de los productos de
hidratación con el comportamiento mecánico observado.
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En Respecto al módulo de elasticidad (MOE) y al límite de proporcionalidad
(LOP), se registró un comportamiento variable en función de la edad de curado,
          
MOE en la matriz sin tratamiento y del LOP en la matriz con pulpa tratada. Este

de los mecanismos de interacción entre la matriz cementicia y la pulpa de celulosa,

En comparación con lo reportado en la literatura, se corrobora que la aplicación
de materiales basados en celulosa presenta resultados favorables en el desarrollo
   
mecánicas, sino también por su carácter ambientalmente sostenible en contraste
          
optimizando diversos parámetros de procesamiento y tratamiento, que permitan
alcanzar un desempeño físico-mecánico acorde a las exigencias de la industria de
los materiales de construcción.
6. AGRADECIMIENTOS
Los autores agradecen a la Universidad Federal de Lavras (UFLA), al Consejo
           
Apoyo a la Investigación de Minas Gerais (FAPEMIG).
7. REFERENCIAS
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
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
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            
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
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
          
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ISSN Digital: 2075-8944 ISSN Impreso: 2075-8936
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Literature Review
Tensile and Impact Properties of Mechanically Recycled
Polypropylene: A Structured Literature Review
Propiedades de Tracción e Impacto del Polipropileno Reciclado Mecánicamente: una Revisión

Roger Alejandro Del Barco Valdivia. Elizabeth Katherine Aigaje Espinosa
1. Professor and Researcher. Universidad Privada del Valle. Cochabamba. Bolivia. rdelbarcov@univalle.edu
2. PhD Candidate. The Pennsylvania State University. Pennsylvania. United States. eka5489@psu.edu
Citar como: del Barco
Valdivia, R.A., Aigaje
Espinosa, E.K., Tensile
and Impact Properties of
Mechanically Recycled
Polypropylene: A Structured
Literature Review. Revista
Journal Boliviano De Ciencias,
21(57) 64-74. https://doi.
org/10.52428/20758944.
v21i57.1325
Receipt: 05/05/2025
Approval: 11/06/2025
Published: 30/06/2025
Declaración: Declaración:
Derechos de autor 2025 del
Barco Valdivia, R.A., Aigaje
Espinosa, E.K. Esta obra está
bajo una licencia internacional
Creative Commons Atribución
4.0.
Los autores/as declaran no tener

en la publicación de este
documento.
ABSTRACT
This literature review aimed to analyze the mechanical behavior of recycled


articles published between 2017 and 2025 that met inclusion criteria such as full-
text availability, focus on mechanical recycling, and reporting of key mechanical
properties. The selected studies were analyzed and compared based on material
composition, additive use, and number of recycling cycles. The results showed
that tensile strength was generally retained, with minimal reduction in some

        

          
these challenges, promising approaches were found, including the use of tailored
additive systems, closed-loop recycling strategies, and advances in preprocessing
technologies. It is concluded that recycled PP can be a technically viable material
for various applications, particularly when combined with targeted additives and
supported by standardized characterization methods.
Keywords: Recycled polypropylene. Mechanical recycling. Tensile strength.
Impact resistance. Mechanical properties.
RESUMEN
        
         
el rendimiento a tracción e impacto. Se realizó una búsqueda estructurada

entre 2017 y 2025 que cumplían con los criterios de inclusión, tales como
disponibilidad de texto completo, enfoque en reciclaje mecánico e informe de
propiedades mecánicas clave. Los estudios seleccionados fueron analizados
y comparados en base a la composición del material, el uso de aditivos y el
número de ciclos de reciclaje. Los resultados mostraron que la resistencia a
la tracción generalmente se mantenía, con una reducción mínima en algunos
casos, especialmente cuando se utilizaban rellenos como el talco. Sin embargo,
         

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
prueba y las estrategias de aditivos como fuentes clave de variabilidad. A pesar
de estos desafíos, se encontraron enfoques prometedores, incluyendo el uso de
sistemas de aditivos a medida, estrategias de reciclaje en ciclo cerrado y avances
en tecnologías de preprocesamiento. Se concluye que el PP reciclado puede ser un
material técnicamente viable para diversas aplicaciones, particularmente cuando
           
estandarizados.
Palabras clave: Polipropileno reciclado. Reciclaje mecánico. Resistencia a la
tracción. Resistencia al impacto. Propiedades mecánicas.
1. INTRODUCTION
           
community to seek sustainable alternatives for its management and reuse. Among
the most widely studied and applied strategies are chemical and mechanical
recycling, which allow plastic materials to be reintroduced into the production
cycle, helping to reduce environmental impact and support circular economy
models.
Global plastic production has experienced extraordinary growth, increasing from
2 million metric tons (Mt) in 1950 to 380 Mt in 2015, with a compound annual
           


recycling strategies for PP is particularly crucial to reduce plastic waste and support
circular economy initiatives.
Chemical recycling involves breaking down polymers into their monomers or other
valuable chemicals through pyrolysis, solvolysis, or depolymerization processes.
          
mixed or contaminated waste. However, it remains economically and technically
complex, which limits its large-scale adoption (Achilias et al., 2007). In contrast,
mechanical recycling (Figure N° 1) is more widely used due to its lower cost and
simplicity. It consists of physically processing the material—by grinding, washing,
and remelting—without altering its chemical structure (Schyns & Shaver, 2021).
       
especially regarding the degradation of mechanical properties with each recycling
cycle and the reduced performance of materials contaminated with other polymers.
Polyethylene (PE) and polypropylene (PP), which are among the most used and
discarded thermoplastics worldwide, have been the subject of extensive mechanical
recycling research. Studies by Meran et al., 2008 and Aurrekoetxea et al., 2001
demonstrated that while the mechanical recycling of PP is feasible, it often results
in reduced tensile strength, impact resistance, and elongation at break, particularly
after multiple processing cycles.
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Figure 1. Schematic representation of mechanical recycling. Source: Reprinted
from “Plastic Recycling: Challenges and opportunities”, by (Sambyal et al.,
2025). Licensed under CC BY 4.0.
Nevertheless, there is also evidence that certain properties—such as elastic
modulus and crystallization rate—can improve under controlled recycling

that while mechanical recycling alone may not fully restore the performance of
virgin Polypropylene, the combination of recycling strategies with formulation
optimization could make recycled PP a viable alternative in many applications.
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The objective of this literature review is to analyze and compare the mechanical
and thermal behavior of recycled PP, with a particular focus on tensile and impact
          


current limitations, and future research opportunities that could support its broader
industrial use.
2. METHODOLOGY
This review is based on a structured literature search conducted in Google Scholar
between March and April 2025. The goal was to identify recent studies focused
on the mechanical properties of recycled polypropylene (PP), particularly under
mechanical recycling conditions.
Although not all selected studies report both tensile strength and impact resistance,
each of these properties provides complementary insights into the mechanical
        
ability to withstand static loads, while impact resistance indicates its behavior under
dynamic or sudden forces. Including studies that focus on either property allows

The following Boolean search string was used:
- intitle:polypropylene AND (“mechanical recycling” OR “secondary
       
-reinforced.
To ensure the relevance and timeliness of the data, only studies published between
2017 and 2025 were considered. This search yielded approximately 74 results,
which were individually reviewed by examining the titles, abstracts, and, when
necessary, the full text, applying the following inclusion criteria:
- Original research articles, review papers, or relevant conference
proceedings.
- Explicit focus on the mechanical recycling of polypropylene (excluding
chemical recycling).
- Reporting at least one mechanical property: tensile strength and/or impact
resistance.
- Written in English.
Due to strict inclusion criteria and focus on recent literature, only eight articles met
the selection standards, including one conference paper. Each study was reviewed
to look for key details such as material type, additive content, number of recycling
cycles and quantitative results from mechanical tests. The articles selected and their
key data are summarized in Table 1, which is presented in the following section
This selection strategy supports a focused and current overview of recent advances
in recycled PP performance, highlighting both technical progress and persistent

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3. BODY
3.1 State of the Art
Polypropylene (PP) is one of the most used thermoplastics worldwide, found in
packaging, automotive parts, consumer goods, textiles, and countless single-use
products. The high demand and short lifespan of many PP-based items have led
to growing concerns over plastic waste accumulation. In response, mechanical
recycling has emerged as a practical and scalable strategy to reintroduce PP into the
production cycle. However, questions remain regarding the mechanical, thermal,
and structural integrity of recycled PP, especially when compared to its virgin
counterpart.
Recent studies provide encouraging evidence that recycled PP can maintain several
key properties under certain conditions. For instance, tensile strength, which is
critical for structural applications, tends to remain relatively stable even at high
recycled content. In one study (Barbosa et al     


et al., 2025), where virgin PP reached 19.5 MPa and recycled samples achieved

tensile perspective, recycled PP could remain viable for load-bearing components
in certain contexts.

et al., 2017) impact strength dropped from 49.5 kJ/m² in virgin PP to just 6.7 kJ/
    
          et al.,
         

applications where sudden forces are expected, this decline could render recycled
PP unsuitable unless its properties are enhanced through additives.


example, has been shown to increase rigidity and thermal stability. In a study using
           

aging (Arese et al
study reported increased brittleness at lower temperatures due to talc’s tendency to
reduce impact resistance.
     et
al. (2017) recycled PP initially showed a tensile strength of 2.6 MPa, and adding

enhanced impact resistance, making them suitable for applications requiring


Feedstock variability represents another critical issue. Unlike virgin PP, which is
typically well-characterized and consistent, recycled PP can come from various
sources—industrial scraps, household packaging, multi-layer products, and more.
One study (Domingues et al.
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a tensile strength of 30.2 MPa and impact resistance of 102 J/m³, indicating that
single-source, post-consumer recycled PP can still yield excellent performance.
However, such consistency is not guaranteed across mixed or contaminated
streams, and many researchers acknowledge that feedstock composition is often
poorly documented in published studies.
A comparative summary of tensile and impact performance from selected recent
studies is presented in Table 1. This table highlights both the preservation and the

formulations, and testing approaches.
Table 1. Summary of mechanical properties and experimental conditions from
selected studies.
Article Material Type
Tensile
Strength
(MPa)
Impact Resistance * Key Observations
(Arese et al.,
2025)
 20 39,2 kJ/m² Recycled PP is slightly
weaker. Talc improves tensile
strength but reduces impact
resistance.
 17 41,5 kJ/m²
 26 4,4 kJ/m²
 24 4,1 kJ/m²
(Barbosa et
al., 2017)
 22 49,5 kJ/m²
Recycling causes minor tensile


    
Recycled PP
21 13,3 kJ/m²
 21 6,7 kJ/m²
(Matei et al.,
2017)
Recycled PP 2 4,4 kJ/m²
Additives (e.g., SIS30)

and impact properties.

SEBS
78,6 kJ/m²


12 21,8 kJ/m²
(Barbosa et
al., 2020)
 32 3,6 J High recycled content reduces
tensile strength and impact
resistance.
    
Recycled PP
11 0,14 J
(Gabriel &
Ananditto,
2020)
 28
-
A 70/30 virgin-to-recycled PP
blend retained good tensile
strength and rigidity up to 8
recycling cycles.
    
Recycled PP (6th cycle) 30
th cycle) 25
(Poveda &
A e Silva,
2019)
 
Recycled PP
30
-
Additives lower mechanical
properties. Recycled PP retains
relatively high tensile strength.
 27
    
Organic Peroxide
29
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(Domingues
et al., 2020)
 
Recycled PP (Nescafé®
capsules)
30
102 J/m³ Excellent properties are
obtained from a clean post-
consumer stream.
 
 34 118 J/m³
(Kozderka et
al., 2017)
Virgin High Impact PP 58
-
Strength progressively
decreases with additional
recycling cycles.
Recycled High Impact PP (6
cycles) 30
Recycled High Impact PP (12
cycles) 19
*Note: Values are reported as provided by the original authors. Most studies
express impact resistance as energy absorbed per unit area (kJ/m²) or per
unit volume (J/m³). However, at least one study reports the total absorbed
energy in absolute units (J), without normalizing by specimen dimensions
Source: Self-elaboration.
3.2 Main Methodological Approaches
To evaluate recycled PP, researchers apply a range of mechanical and thermal
testing techniques.
The most common mechanical tests include:
- Tensile test to assess structural performance (all articles reviewed).
- Impact resistance test (Izod or Charpy) to evaluate ductility and toughness
(Arese et al.et al
Matei et al., 2017)prompting the automotive industry to transition
towards greener solutions. This includes producing lighter vehicles with
sustainable materials, like recycled plastics. Understanding the behavior
of these new recycled compounds is crucial, especially regarding their
response to ageing and stress conditions throughout a vehicle’s lifecycle.
This study aims to investigate the mechanical property variations of virgin

- In some cases, exural test is also applied (Arese et al., 2025).
In the reviewed studies, tensile properties were typically evaluated using
standardized procedures such as ISO 527 and ASTM D638-02a, while impact
resistance was assessed following ISO 180/A, ISO 179, or ASTM D256-02,

explicitly reported the testing standard or sample geometry, which limits direct
comparability. The lack of consistency in methodological reporting is a recurring
issue in literature and highlights the need for more transparent and harmonized
testing protocols.
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For thermal and structural analysis, the following techniques are commonly used:
- Dierential Scanning Calorimetry (DSC) to measure melting temperature
(Tm), crystallization temperature (Tc), and infer the level of crystallinity
et al
- Thermogravimetric Analysis (TGA) to study thermal stability and
decomposition temperatures (Arese et al.et al., 2020).
- Fourier-Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) to identify potential
chemical changes or oxidation products (Arese et al
et al., 2017).
- Melt Flow Index (MFI)
and track molecular weight changes across recycling cycles (Barbosa et
et al
- X-Ray Diraction (XRD) to assess changes in crystalline structure, degree
of crystallinity, and detect structural defects after recycling (Domingues
et al., 2017).
          
mechanical properties, thermal transitions, and processability of PP, allowing
researchers to correlate material behavior with structural performance.
3.3 Critical Analysis
        
inconsistencies across studies related to recycled polypropylene (PP). While there
is broad agreement that tensile strength is generally well preserved, the magnitude

example, one study (Barbosa et al., 2017) showed a minimal decrease in tensile

        
stem from variations in feedstock quality, additive use, or testing conditions, yet in
many cases, these parameters are not clearly documented.
Another recurring issue is the limited transparency regarding the origin and history
of recycled PP samples. Only a few papers specify whether the recycled content
comes from industrial waste (Arese et al., 2025), post-consumer items (Domingues
et al
            
experiments. In real-world scenarios—especially in low-income contexts—
recycled PP often comes from mixed or contaminated sources, and this reality is
underrepresented in the literature.
Additionally, many studies present mechanical results without corresponding
           
between molecular degradation and performance loss (Barbosa et al
Kozderka et al        
tensile and impact tests, with FTIR or XRD data comprehensively (Arese et al.,

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From a methodological standpoint, there is a noticeable absence of uniform
standards for processing and testing. Some articles use ISO 527 or ASTM D638-
          
several fail to report sample dimensions entirely. The same inconsistency appears
with processing temperatures, recycling cycle conditions, and cooling rates—all

clearer standards for evaluating recycled PP would enable more accurate cross-

Moreover, few studies adopt a life-cycle or application-based perspective
(Kozderka et al., 2017). The majority focus on basic material characterization
but rarely assess how recycled PP would behave in real-world applications such
  
bridging the gap between laboratory results and industrial applicability.

multi-cycle reprocessing behavior. Only a handful of studies (Arese et al
et al., 2017) have evaluated the cumulative
          
understanding material durability in secondary applications. Additional research on

for reuse and structural decay.
3.4 Future Perspectives
Despite these limitations, promising strategies have emerged to enhance the



in applications where strength is prioritized (Arese et alet al., 2017).
        
resistance, making recycled PP suitable for components subjected to dynamic
loads (Matei et al        
        
toughness—when properly balanced (Arese et al.   et al., 2017),
although optimization remains a challenge in terms of cost, process complexity,
and future recyclability.
The development of closed-loop recycling systems represents another promising
direction. When recycled PP is reused within the same product family (e.g.,
automotive parts recycled into new automotive parts), quality control is easier,
and additive systems can be more precisely tailored. For instance, as discussed by
(Sambyal et al., 2025) several major automakers have implemented programs to
recycle post-industrial PP waste into new automotive components, supporting the
transition toward a more circular economy in polymer manufacturing.
Incorporating dynamic mechanical analysis (DMA) could provide deeper insights
into the viscoelastic behavior of recycled PP under dynamic loading conditions,
        
(Menard & Menard, 2020).
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Finally, advances in sorting and preprocessing technologies—such as near-infrared
      
feedstock purity and reduce material variability. These improvements, combined
with smart additive strategies and standardized testing protocols, could allow
recycled PP to approach the performance levels of virgin material in a broader
range of applications.
4. CONCLUSION

performance of polypropylene (PP), and under what conditions recycled PP can be
considered a viable substitute for virgin material. The evidence analyzed suggests
that tensile strength and structural rigidity are generally retained, particularly
when suitable additive systems are applied. However, recurring challenges remain,
especially regarding impact resistance.

PP is not inherently compromised but rather depends on several critical factors: the

presence or absence of property-enhancing additives. Broad generalizations about
recycled PP are therefore inadequate unless supported by detailed characterization
data.
It can be concluded that recycled PP can be a functional and sustainable material
solution, particularly in non-structural or low-impact applications, and when
          
Nevertheless, to ensure broader acceptance and reliability, further research
is required, especially studies focusing on multi-cycle processing, real-world
applications, and the establishment of standardized testing and reporting protocols.
Ultimately, the successful integration of recycled PP into industrial production
chains will depend not only on technological improvements but also on
transparency, reproducibility, and application-oriented research strategies that
align with the principles of a circular economy.
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
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
Monitoreo y Control de Compostaje Automatizado
Basadas en Microcontroladores Raspberry Pi, Sensores
de Gases, Temperatura, Ph, Humedad y Placas de
Desarrollo
Automated Composting Monitoring and Control Based on Raspberry Pi Microcontrollers, Gas,
Temperature, Ph, Humidity Sensors and Development Boards
Wilson Veizaga Balta1. Gerardo Vega Torrejón José Carlos Colque Ayaviri
. Encargado Laboratorio de Procesos, Departamento de Electromecánica, Universidad Privada del Valle, Cochabamba, Bolivia.
Correo Electrónico: wveizagab@univalle.edu
. Estudiante, Departamento de Electromecánica, Universidad Privada del Valle, Cochabamba, Bolivia. Correo Electrónico:
vtg0020635@est.univalle.edu
. Estudiante, Departamento de Electromecánica, Universidad Privada del Valle, Cochabamba, Bolivia. Correo Electrónico:
caj2018187@est.univalle.edu
Citar como: Veizaga Balta,
W., Vega Torrejón, G., Colque
Ayaviri, J.C. Monitoreo
y control de compostaje
automatizado basados en
microcontroladores Raspberry
Pi, sensores de gases,
temperatura, pH, humedad y
placas de desarrollo. Revista
Journal Boliviano De Ciencias,
20(56). 21(57) 75-93. https://
doi.org/10.52428/20758944.
v21i57.1326
Receipt: 05/05/2025
Approval: 11/06/2025
Published: 30/06/2025
Declaración: Derechos de
autor 2025 Veizaga Balta, W.,
Vega Torrejón, G., Colque
Ayaviri, J.C. Esta obra está
bajo una licencia internacional
Creative Commons Atribución
4.0.
Los autores/as declaran no tener

en la publicación de este
documento.
RESUMEN
         
actual del monitoreo y control automatizado en procesos de compostaje, con
un enfoque particular en la integración de microcontroladores, sensores de
gases, temperatura, pH, humedad y placas de desarrollo. El objetivo principal
será analizar, comparar los estudios recientes en el desarrollo de sistemas de
compostaje automatizado.

           
desarrollado e implementado sistemas automatizados para el monitoreo y control
de las condiciones del compost. Se examinaron diversos enfoques tecnológicos

herramientas.
Los resultados de la investigación evidenciaron que el uso de controladores
posibilita la recolección y el procesamiento continuo de datos críticos, lo que
  
Se destacó la importancia de los sensores de gases, particularmente aquellos
diseñados para medir dióxido de carbono, debido a su papel en la evaluación

la relevancia de los sensores de temperatura y humedad en el mantenimiento
de condiciones óptimas para la descomposición de la materia orgánica. No

de múltiples sensores y la evaluación a largo plazo de su impacto en la calidad

Las conclusiones subrayan que, aunque los avances tecnológicos han permitido

que deben abordarse. Se recomienda que futuras investigaciones profundicen en
        

JOURNAL BOLIVIANO DE CIENCIAS – Vol. 21 – Número 57
ISSN Digital: 2075-8944 ISSN Impreso: 2075-8936
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

tanto en la gestión de residuos urbanos como en la producción agrícola.
Palabras clave: 
ABSTRACT
This article presents a comprehensive literature review on the current state of
automated monitoring and control in composting processes, with a particular focus
on the integration of microcontrollers, gas, temperature, pH, and humidity sensors,
as well as development boards. The main objective is to analyze and compare
recent studies related to the development of automated composting systems.
The methodology employed consisted of a bibliographic review of the most recent

automated systems for monitoring and controlling composting conditions were
analyzed. Various technological approaches were examined to identify trends,



of key variables in the composting process. The importance of gas sensors—
particularly those designed to measure carbon dioxide—was emphasized due to their

and humidity sensors were highlighted for their relevance in maintaining optimal
conditions for the decomposition of organic matter. However, gaps in the literature


The conclusions underscore that, although technological advancements have
enabled increasingly sophisticated composting automation, there are still
challenges to be addressed. Future research is recommended to deepen the
    
the physicochemical and biological characteristics of the produced compost. This


both urban waste management and agricultural production.
Keywords: 
1. INTRODUCCIÓN
El compostaje es un proceso biológico aeróbico mediante el cual los residuos
orgánicos son transformados por microorganismos en dióxido de carbono, agua,
energía térmica y humus (materia orgánica estabilizada). Este proceso se desarrolla

ellas dependiente de condiciones físicas y químicas controladas.
Según Medina Lara et al. (2018), la duración del proceso de compostaje puede al-
canzar hasta 170 días si no se aplican técnicas de aceleración o automatización. Las
variables como humedad, temperatura y relación C/N (carbón nitrógeno) deben ser
controladas mediante volteo manual, adición de agua o mezclas correctivas, esto se
convierte en un aumento de la demanda de mano de obra y recursos.
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El compostaje automatizado emerge como una solución tecnológica clave para la

sólidos en países en desarrollo (Soto-Paz et al., 2017). Este proceso, esencial para
la economía circular, transforma residuos en fertilizantes mediante sistemas que
integran IoT, microcontroladores y biotecnología. Estudios recientes demuestran
que la automatización reduce los tiempos de compostaje de 90 a 30 días (Longoria
Ramírez et al.         
(Arízaga-Gamboa et al., s.f.). Sin embargo, su implementación enfrenta desafíos
técnicos y socioeconómicos, especialmente en entornos urbanos y agroindustriales
con alta generación de residuos (Yañez Q. et alet al., 2025).
A pesar de los avances reportados, persiste una fragmentación en el conocimiento
sobre tres aspectos críticos:
• Variables operativas: Existe disparidad en los parámetros monitoreados
(pH, humedad, temperatura) y su control automatizado, con sistemas que
oscilan entre Arduino Nano (Arízaga-Gamboa et al., s.f.) y FreeRTOS
(Saavedra Hernandez, 2023).
• Escalabilidad: Los prototipos analizados varían en capacidad (3 kg/día
a 32 kg/lote), pero carecen de estudios sobre su adaptación a diferentes
escalas (Longoria Ramírez et al., 2014 vs. Fernández Florín et al., s.f.).
• Impacto real         
reducción de lixiviados o emisiones de CO2 (Medina Lara et al.
Yañez Q. et al., 2007), limitando su validación ambiental.
La presente revisión busca sintetizar evidencia técnica de 11 estudios clave para
analizar, comparar y sistematizar los avances recientes en el desarrollo de sistemas

•         
automatizado (sensores, actuadores, algoritmos).
•       
mecánica (bandas transportadoras) y biológica (inóculos microbianos).
• Evaluar el impacto técnico, ambiental y social de estos sistemas en

• Detectar vacíos en la implementación y proponer líneas de mejora para
su adopción masiva.
2. METODOLOGÍA
La metodología empleada para la selección de los artículos consistió en una revisión

base a los siguientes pasos:
• Se formuló la pregunta de investigación, ¿Cómo los avances en sensores,
controladores y estrategias operativas han optimizado el compostaje
automatizado, y qué desafíos persisten para su adopción masiva?
• 
quedando con los siguientes criterios. Español: “Compostaje” AND
“Automatizado” AND “Sensores” OR “Controladores” para Google Scholar
y Science Direct. “Compostaje” AND “Automatizado” OR “Sensores” OR
“Controladores”Para Scielo.org
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• 
manera la base de datos. Google scholar (370), Sciense Direct (572), Scielo.
org (186).
•           
contenido de los resúmenes de los mismos en primera instancia, En el caso
de Google Scholar se limitó los años de publicación 2015-2025 y no en los

de Google scholar (291), Sciense Direct (286), Scielo.org (144). Leyendo
           
Google scholar (40), Sciense Direct (4) Scielo.org (30). Leyendo los artículos
y buscando palabras claves (Opción buscar palabras en los pdfs:Control F), se
obtuvo, de Google scholar(15), Sciense Direct (4), Scielo.org (10). Finalmente
leyendo todos los artículos que llegaron a esta fase se descrinaron por


• Parte de la metodología también incluyó un análisis bibliométrico de todos los
artículos en general y de los 11 artículos seleccionados, el análisis comprendió,
mapa de publicaciones, mapa de red coautoría de publicaciones, mapa de
análisis de coocurrencia de palabras clave, histogramas de publicación, mapa
de calor de coautorías, etc., este análisis aporto la relevancia de los artículos
para su selección.




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ISSN Digital: 2075-8944 ISSN Impreso: 2075-8936
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Figura N° 1. Esquema metodológico de compostaje automatizado. Fuente:
Elaboración propia, (2025.)
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Figura Nº2. Publicaciones en mapa Scielo.org. Fuente: Elaboración
propia (2025).
Figura Nº3. Mapa de red de términos (General). Fuente: Elaboración
propia (2025).
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
en las publicaciones.
• Palabras frecuentes: Se destacan términos como automatizado,
compostaje, sensores, sistema, diseño.
• Patrones de investigación: La aparición conjunta de términos técnicos
y ambientales muestra un enfoque interdisciplinario entre ingeniería,
microbiología y sostenibilidad.
• Progresión temporal: Hay una transición de estudios descriptivos hacia
propuestas técnicas más complejas, orientadas a la implementación
práctica de sistemas automatizados.
Figura Nº4. Mapa de Red temporal de Coautoría en Publicaciones
Académicas (Seleccionados). Fuente: Elaboración propia (2025).
Análisis de Coautoría: Se realizó un análisis bibliométrico con los 11 estudios
seleccionados.
• Densidad y agrupamiento: Se observa una concentración de autores
(Alfonso Pastor – Rigoberto – Marmolejo), siendo grupos de investigación
consolidados que trabajan de manera conjunta.
• Evolución temporal       
publicación de los autores, teniendo presencia en esta última década.
3. DESARROLLO
          
compostaje automatizado:
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• Automatización digital-sensorial: Es el enfoque más común,
consiste en usar sensores de bajo costo, microcontroladores (Arduino),
y sistemas de adquisición de datos para mantener condiciones
óptimas de manera automática. La mayoría de los estudios que
implementan sensores integran además plataformas de monitoreo en
tiempo real, como ThingSpeak, Blynk, o apps móviles propias. Este
tipo de automatización aparece en al menos 7 de los 11 artículos y es
el enfoque más utilizado.
TablaNº4. Parámetros de sensores.
PARAMETROS
SENSORES
LM35D HT11T EMISOR NTC DS18B20
Rango de medicion -55 ºC a 150º C 0 a50 ºC - 40 a120 ºC -55 a 125 ºC
Precision X
Estabilidad X
Tiempo de respuesta X
Durabilidad X
Costo (Dolares) $ 9,000 $ 9,000 $7,000 $10,900
Compatibilidad con arduino
Tipo de señal de datos Analogo Digital Analogo Digital
Fuente: Aldana Pulido et al. (2024).
• Automatización mecánica: Incluye el uso de volteadores automáticos,
sopladores, cámaras térmicas y sistemas de recolección automática.
Frecuentes en plantas industriales o pilotos a gran escala, como se describe
en la información rescatada. Estos sistemas requieren un mayor costo
inicial, pero disminuyen drásticamente la necesidad de mano de obra.
• Automatización biológica: Este enfoque, (se obtiene de “Generación
de un inoculante acelerador de compostaje”) se basa en la inoculación
        
descomposición de la materia orgánica. Aunque no hay sensores ni
mecanismos físicos, el resultado es similar: reducción del tiempo de
compostaje y mejora en la calidad del producto. En el artículo de Medina

tratamientos inoculados con extractos de compost de los días 23 y 38.
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Estas tecnologías han permitido reducir el tiempo de compostaje desde 90 días a
menos de 20 días en algunos prototipos, sin comprometer la calidad ni la inocuidad
del compost producido (Raut, citado por Medina Lara “Generación de un inoculante
acelerador de compostaje”).
Variables en el compostaje automatizado

se centra en su monitoreo y regulación continua para garantizar una descomposición

• Temperatura
La temperatura es uno de los indicadores más relevantes en cualquier
sistema de compostaje. Controla el tipo de microorganismos activos y
           
patógenos como Salmonella spp. o E. coli.
Según el artículo de la Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú
(RIVEP), la temperatura en pilas con relación C/N 35 alcanzó 70 °C,
eliminando completamente Salmonella Typhimurium en 120 horas y
E. coli en solo 72 horas. La temperatura es controlada digitalmente en
sistemas automatizados mediante sensores tipo termocupla o DHT.
TablaNº5. Comportamiento de parámetros.
Parámetro Bolhispania Fabopal Promedio
Dia 1 Dia 10 Dia 1 Dia 10 Dia 1 Dia 10
Masa humedad, Kg 57 40 57 36 57 38
 84 53 86 38 85 45,5
Masa seca, Kg 9,1 18,8 8 22,3 8,6 20,7
Lixiviado, L 0 8 0 14 0 11
pH 7 5 6 4,5 6,5 4,7
Temperatura, ºC 21 26 19 24 20 25
Fuente: Yañez Q. et al., (2007).
• Humedad
           
nutrientes y gases, sin saturar el sistema de oxígeno. Todos los trabajos
revisados que implementan sensores consideran la humedad como
variable obligatoria a monitorear y corregir automáticamente mediante
riego o aireación forzada.
En estudios como “Desarrollo de prototipo automatizado para el
monitoreo de variables de la compostera de la tecnoacademia Neiva”,
se usaron sensores de humedad que envían datos a microcontroladores
(Arduino, ESP32) para activar electroválvulas, asegurando que la
humedad permanezca dentro del rango óptimo sin intervención humana.
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TablaNº6. Variables de compostaje.
Fecha Variables Observaciones
Temperatura (ºC)  PH
11/4/2023 33 70 7 Dia 0 se prepara compost
13/4/2023 40 40 7 Se agrega agua y la humedad queda en 80
18/4/2023 34 30 7 Se agrega agua y la humedad queda en 90
20/4/2023 38 70 7 Se agrega agua y la humedad queda en 80
25/4/2023 35,1 0 7
27/4/2023 35,8 0 7
2/5/2023 33,4 0 7 Se agrega agua y la humedad queda en 100
4/5/2023 34,8 0 7
9/5/2023 35,8 0 7
16/5/2023 33,3 0 7 Se agrega agua y la humedad queda en 100
19/5/2023 30,7 0 7
23/5/2023 31,7 0 7
25/5/2023 30,7 0 7
Fuente: Aldana Pulido et al. (2024).
• Relación C/N
La proporción entre carbono (fuente de energía) y nitrógeno (formación
       
         
generan exceso de amoníaco y pérdida de nitrógeno. En el artículo de
RIVEP “Inactivación de patógenos en residuos avícolas mediante el
compostaje”, se comparan dos tratamientos con relaciones C/N de 25
    
eliminar patógenos.
TablaNº7. Resultados de compostaje.
Fuente: Patiño et al. (2023).
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• CO₂ como bioindicador
El dióxido de carbono es subproducto de la respiración microbiana y, por
tanto, es un indicador indirecto de la actividad biológica. En el artículo de
Medina Lara, se observó que el tratamiento con inóculo de día 38 produjo
󰀘
activa y rápida.
Este gas puede monitorearse con sensores que están siendo integrados en
prototipos de compostaje automatizado descritos en los trabajos 2, 3, 5,7.
(La tabla con el orden de los artículos se muestra en la metodología)
Impactos ambientales sociales
Uno de los puntos más reiterados en los trabajos seleccionados demuestra que
el compostaje automatizado no es solo una mejora técnica, sino también una
herramienta de transformación ecológica y social. Su implementación trae muchas
ventajas.
• Reducción de impactos ambientales negativos
La automatización permite mantener el proceso dentro de rangos óptimos,
lo cual reduce la emisión de gases contaminantes, como el metano
󰀚    󰀙    
mal gestionados. Por ejemplo, en “Diseño de un sistema de compostaje
automatizado” se describe un sistema cerrado con monitoreo de
temperatura que evitó fermentación anaerobia, minimizando la liberación
de gases tóxicos.
Además, al evitar lixiviados (líquidos que se forman al descomponerse)
y permitir una sanitización térmica efectiva, el compostaje automatizado
reduce la contaminación del agua subterránea y mejora la seguridad del
manejo de residuos orgánicos, especialmente en el caso de residuos de
origen animal.
• Fertilización orgánica y mejora del suelo
Varios estudios reportan que el compost generado bajo sistemas
automatizados presenta mejores características físicas y químicas.

• Mejora de la estructura del suelo (mayor porosidad, menor
compactación).
• Aumento de la retención hídrica.
• Aporte balanceado de nutrientes.
• Reducción del uso de fertilizantes químicos sintéticos.
En zonas rurales el uso de compost de alta calidad puede reducir costos de
producción agrícola y fomentar prácticas regenerativas.
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• Potencial de implementación comunitaria
Aunque algunos estudios se enfocan en prototipos tecnológicos, otros
exploran aplicaciones a pequeña escala, con un gran futuro para poder
implementarse en escuelas, comunidades rurales o unidades productivas.
En estos casos, el compostaje automatizado representa una solución
educativa, autosostenible y adaptativa.
Análisis preliminar de artículos
El análisis de los 11 artículos revela las siguientes tendencias clave:
• Tecnologías dominantes       
o microcontroladores para monitoreo en tiempo real, con sensores de


• Automatización biológica: Los inóculos de fase intermedia (día 23-28)
aceleran la mineralización sin comprometer la estabilidad del compost
(Medina Lara et al., 2018).
• Impacto cuanticable: Sistemas hiperventilados eliminan lixiviados
(Yañez Q. et al., 2007), mientras que compostadores domésticos con
        
Hernandez, 2023).
• Brechas críticas

et al., 2023), limitando su aplicabilidad en políticas públicas.
4. RESULTADOS
Según la metodología descrita los resultados obtenidos por el análisis discriminativo

en la tabla Nº1.
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87
Tabla N° 1
Fuente: Elaboración propia, (2025).
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Análisis Cualitativo
El presente análisis cualitativo se centra en el contenido temático, metodológico
y tecnológico de once estudios cuyo tema principal tratara sobre el “compostaje
      
frecuencia de palabras y potenciales sinergias entre las tecnologías utilizadas.
         
        

del compostaje automatizado.
Sin embargo, esta misma diversidad representa una limitación para la
estandarización. Haciendo una comparación entre: Medina Lara (2018), que
muestra la efectividad de los inóculos biológicos para reducir el tiempo del

por sistemas de monitoreo con sensores y ventilación automática, sin considerar la

establecimiento de criterios comunes de evaluación, tanto para tiempo óptimo de

Tabla Nº2. Comparación de artículos seleccionados
Autor(es) - Año Sistema Componentes Resultados Usos
Fernández &
Vásconez (2021)
Sensorial y
mecánico
Arduino, sensores
DHT
T° 25–56 °C,
 Mercados municipales
Arízaga Gamboa
et al. (2023)
Automatización
total
Arduino + sistema
rotativo
94 días, 8 kg
abono, 2.3 L
lixiviado
Proyectos comunitarios
urbanos
Oliver et al. (2014) Prototipo
continuo
Microcontrolador +
bandas
Compost sin olores
en 30 días Doméstico
Aldana Pulido et
al. (2024)
IoT + energía
solar
ESP32,
electroválvulas
Envío de datos a
la nube, activación
remota
Escolar,
autosustentable
Revista I+T+C
(2023) Industrial Aireación +
monitoreo
Compost libre
de patógenos,

Planta avícola
Aguilar M. (2020) Mecánico Transmisión por
cadenas
Reducción de
olores, sin sensores Rural
Jaramillo Monge
(2017)
Fermentación
controlada Microcontroladores
Compost en 25
días, menor pérdida
de N
Académico / piloto
urbano
Ayala Cadena
(2014) Doméstico Arduino,
servomotores
Accesible,
replicable, familiar Hogares y ecohuertas
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Compostaje
doméstico Arduino
(2024)
Estímulo térmico Arduino + lámpara
calef.
Precisión elevada
en humedad y T° Hogares
Sistema Arduino
Nano (2023) Semiindustrial Arduino Nano,
sensores
Compost con
 Municipal
Fuente: Elaboración propia. (2025).
Un punto crítico observado en la mayoría de los artículos es la limitada validación
en entornos reales. Pocos han sido escalados a nivel industrial o comunitario.
Ejemplo de ello es el sistema descrito por Aldana Pulido et al. (2024), que ofrece
conectividad IoT y monitoreo en la nube, pero cuya implementación se limitó
al entorno de una institución educativa. Igualmente, el prototipo de Oliver et al.
(2014), aunque efectivo y sin componentes digitales, no fue probado más allá del
laboratorio universitario.
Trabajos como el de Ayala Cadena (2014) o el Sistema Arduino Nano (2023)
apuestan por automatización básica y funcional, ideal para hogares o comunidades


La automatización debe ser una herramienta más, y no una barrera más para el
acceso a tecnologías sostenibles. Sin embargo, los artículos coinciden en que el
compostaje automatizado contribuye a la reducción de gases contaminantes, el
mejoramiento del suelo, y la revalorización de residuos.
A partir de los resúmenes, introducciones y conclusiones de los artículos, se realizó

aparición, revelando las prioridades temáticas de los estudios revisados.
TablaNº3 Frecuencia de palabras
Palabra clave Frecuencia
relativa (%) Presencia
Temperatura  Todos
Humedad  Todos
Compostaje  Todos
Arduino  1, 2, 3, 4, 6, 9, 10
Microorganismos  2, 3, 4, 5, 7, 8
Sensor  1, 2, 3, 4, 5, 6, 9, 10, 7
pH / CE  4, 5, 6, 7, 9, 10
IoT / monitoreo  2, 6, 10, 4
Eciencia  3, 4, 5, 6, 7, 9, 10
Volteo / aireación  1, 3, 6, 7, 8
Fuente: Elaboración propia, (2025).
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a) Convergencia temática:
Los artículos muestran una notable convergencia en cuanto a las variables
monitoreadas y los resultados esperados del compostaje:
• Temperatura y humedad son las variables controladas en todos
los casos.
• El uso de Arduino y sensores DHT, FC-28, DS18B20 es
recurrente.
• Se busca siempre la obtención de compost libre de patógenos,
con pH neutro y buena relación C/N.
b) Diferencias metodológicas
• Tipo de automatización: sensores, mecanismos mecánicos o uso
de microorganismos.
• Escala del prototipo: doméstico, educativo, municipal o piloto
industrial.
•       
resultados físico-químicos completos (Arízaga, Nano), otros
solo observaciones cualitativas (Oliver, Ayala).


• Algunos estudios incluyen validación de parámetros clave del

técnica.
• Otros se centran más en el diseño estructural y mecánico que en

Esto indica que los estudios más recientes tienden a integrar mejor la
parte biológica y agronómica con la electrónica aplicada, señalando una
evolución positiva del enfoque.
5. DISCUSION


y control de variables críticas como temperatura, humedad y relación C/N (Aldana

Solis, 2021). El uso de microcontroladores como Arduino, ESP32 y plataformas
IoT ha permitido la recolección y procesamiento continuo de datos, optimizando la

Patiño-Forero & Gómez, 2023). Sin embargo, persiste una brecha en la integración
             
estudios revisados (Medina Lara et al., 2017), lo que limita la evaluación integral

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de automatización: digital-sensorial, mecánica y biológica, cada una con ventajas
et al.,
2017).
Los avances tecnológicos han permitido reducir los tiempos de compostaje,
minimizar la intervención humana y mejorar la trazabilidad del proceso (Aldana

basada en sensores y microcontroladores posibilita un control más preciso de
            
         
microbianos ha demostrado acelerar la mineralización sin comprometer la
estabilidad del producto (Medina Lara et al., 2017). Estas innovaciones tienen un
impacto positivo tanto en la gestión de residuos urbanos como en la producción
agrícola, contribuyendo a la economía circular y a la sostenibilidad ambiental
(González & Martínez, 2017).
A pesar de los avances, la adopción masiva de sistemas de compostaje
automatizado enfrenta desafíos importantes. La escalabilidad de los prototipos
sigue siendo limitada, ya que la mayoría de los estudios se centran en sistemas
de pequeña capacidad y carecen de análisis de viabilidad económica para
        
        
            
oportunidad desaprovechada para optimizar procesos (Medina Lara et al., 2017).

validación y comparación de la calidad del compost automatizado, especialmente
en lo que respecta a parámetros microbiológicos (Soto-Paz et al
& Martínez, 2017). Finalmente, existen desafíos sociales relacionados con la
capacitación de los usuarios y la aceptación de la tecnología en comunidades
rurales y urbanas (Brizuela-Solis, 2021).
Se recomienda que futuras investigaciones profundicen en la integración de
múltiples parámetros de monitoreo, incluyendo sensores de pH y conductividad
eléctrica, para lograr un control más integral del proceso de compostaje (Medina
Lara et al., 2017). Además, es fundamental desarrollar estudios de escalabilidad
          
industriales y comunitarios (Longoria Ramírez & Torres, 2014). La sinergia entre

de los sistemas automatizados. Asimismo, la creación de normativas y estándares
internacionales facilitaría la homologación de resultados y la adopción masiva
de estas tecnologías (Soto-Paz et al., 2017). Finalmente, se sugiere implementar
programas de capacitación y sensibilización para fomentar la aceptación social y el
uso adecuado de los sistemas automatizados de compostaje (Brizuela-Solis, 2021).
En síntesis, los sistemas de compostaje automatizado representan una alternativa

ambientales y sociales comprobados. No obstante, su adopción masiva dependerá
de la superación de desafíos relacionados con la escalabilidad, la integración
tecnológica y la estandarización normativa. El desarrollo de sistemas modulares,

consolidar el compostaje automatizado como una herramienta fundamental en la
economía circular y la sostenibilidad ambiental.
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6. CONCLUSIONES
El análisis de los 11 artículos revela que los sistemas de compostaje automatizado
        
relación C/N (25-35). El monitoreo se basa en tecnologías como sensores digitales
conectados a microcontroladores Arduino (Arízaga-Gamboa et al., s.f.), ESP32
con IoT (Aldana Pulido et al., 2024) y sistemas FreeRTOS para gestión multitarea

sensores de pH o conductividad eléctrica (Medina Lara et al., 2018), lo que
evidencia una brecha en el control integral de la calidad del compost.
El estudio también indica que se tiene tres tipos de metodologías de compostaje
automatizado:
• Digital-sensorial
IoT para visualización remota de datos (Aldana Pulido et al
Patiño-Forero et al., 2023).
• Mecánica: Prototipos con bandas transportadoras (Longoria Ramírez
et al., 2014) y aspas mezcladoras automatizadas, aunque limitados a

• Biológica: Inóculos microbianos de fase termofílica (día 23-28) que
aceleran la mineralización sin afectar la estabilidad del producto
(Medina Lara et al., 2018).
El estudio revela que los impactos de los métodos de compostaje automatizado son
los siguientes:
• Técnico: Sistemas como el de la Tecnoacademia Neiva lograron reducir
         
electroválvulas (Aldana Pulido et al., 2024).
• Ambiental: Los silos hiperventilados eliminaron lixiviados en residuos
de palmito (Yañez Q. et al., 2007), mientras que los inóculos redujeron
emisiones de 󰀘et al., 2018).
• Social: Los compostadores domésticos con interfaz intuitiva (Brizuela-
Solís et al., 2025) demostraron potencial para democratizar la tecnología
en comunidades rurales.
Los avances tecnológicos han permitido una automatización cada vez más

• Escalabilidad: Los prototipos analizados carecen de estudios de viabilidad

• Integración tecnológica
biotecnología (ej: sensores + inóculos adaptativos), una sinergia clave
para optimizar procesos.
• Normativas: Ausencia de estándares universales para validar la calidad
del compost automatizado, especialmente en parámetros microbiológicos
(Soto-Paz et al., 2017).
Las conclusiones demuestran que la automatización del compostaje es técnicamente
viable, pero su adopción masiva requerirá superar barreras económicas y
regulatorias. La próxima década debe enfocarse en sistemas modulares, accesibles
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          
mínima supervisión.
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Review Article
Comparison of Hinf Robust with Mixed Sensitivity and
LQRy Robust with Uncertainty in a Quadcopter Vehicle
Comparación entre el Controlador Hinf con Sensibilidad Mixta y el Controlador LQRy
con Incertidumbre en un Vehículo Cuadricóptero
Huascar M. Montecinos Cortez1. Francisco J. Triveno Vargas2
. Ph.D. Student. Instituto Tecnológico de Aeronáutica. São Paulo. Brasil. Mirko12v@gmail.com
. Consulting. Universidad Privada del Valle. Cochabamba. Bolivia. trivenoj@hotmail.com.
Citar como: Montecinos
Cortez, H.M., Triveño Vargas,
F.J. Comparison of Hinf robust
with mixed sensitivity and
LQRY robust with uncertainty
in a quadcopter vehicle. Revista
Journal Boliviano De Ciencias,
21(57) 94-110. https://doi.
org/10.52428/20758944.
v21i57.1329
Receipt: 08/05/2025
Approval: 16/06/2025
Published: 30/06/2025
Declaración: Derechos
de autor 2025 Montecinos
Cortez, H.M., Triveño Vargas,
F.J. Esta obra está bajo una
licencia internacional Creative
Commons Atribución 4.0.
Los autores/as declaran no tener

en la publicación de este
documento.
ABSTRACT
This article presents a comparative study between two controllers designed for
quadcopter stabilization. The controllers are the mixed-sensitivity Hinf robust
controller and the LQRy robust controller. Both controllers have been designed

objective of this investigation is to discern which of the two control techniques
        

model of the quadcopter. Therefore, given that the quadcopter presents a MIMO
         
more complex when incorporating diagonal uncertainties in MIMO systems, a

facilitates the incorporation of diagonal uncertainties in the quadcopter model.
The simulations were performed in the Matlab-Simulink® environment. The
results indicate that the LQRy controller performs better than the Hinf controller
in stabilizing the quadcopter. The results suggest that the LQRy technique could

Keywords: LQRy, Hinf, Quadcopter, Automatic Control, Robust control.
RESUMEN
Este artículo, presenta un estudio comparativo entre dos controladores, diseñados
para la estabilización de un cuadricóptero. Los controladores son el controlador
robusto Hinf con sensibilidad mixta y el controlador robusto LQRy. Ambos

la masa e inercias del cuadricóptero. El objetivo principal de esta investigación
es discernir cuál de las dos técnicas de control ofrece un rendimiento óptimo en la
estabilización del cuadricóptero para garantizar la máxima estabilidad de vuelo.
Para este proposito, ambos controladores se diseñaron utilizando el modelo
lineal del cuadricóptero. Por lo tanto, dado que el cuadricóptero presenta una

hace mas complejo al incorporar incertidumbres diagonales en sistemas MIMO,

       
en el modelo del cuadricóptero. Las simulaciones se realizaron en el entorno
Matlab-Simulink®. Los resultados obtenidos indican que el controlador LQRy
presenta un rendimiento superior al del controlador Hinf en la estabilización del
cuadricóptero. Los resultados obtenidos sugieren que la técnica LQRy podría ser

Keywords: LQRy. Hinf. Cuadricoptero. Control Automático. Control robusto.
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1. INTRODUCTION
The quadcopter, an unmanned aerial vehicle with four propellers and six degrees

sensing and surveillance, among others (Mie, Okuyama, & Saito, 2018). Although
          
external forces and uncertain parameters of its dynamics.
          
thrust, and drag forces from the propellers, among others (Praveen & Pillai, 2016).
Furthermore, it presents parametric uncertainties in aspects such as mass and inertia,
which complicates the representation of the mathematical model. Therefore, its
highly nonlinear behavior makes controlling the quadcopter challenging, rendering
it a subject of considerable inter-est in robotics research (Zenkin et al., 2020).
To address these challenges, it is required to design a controller that can hold
the quadcopter stabilized under various real-world conditions (Irfan, Khan, &
         
Output Control (LQRy), predictive models, Proportional-Integral-Derivative



Hammami, 2019).
This work presents the design of a controller using the Hinf controller with mixed
sensitivity, which will be robust against the uncertainties of the quadcopter. In this
case, the uncertainties of the quadcopter are located in the mass and inertias.

when altering the quadcopters battery or cameras, resulting in a total mass

quadcopter have been considered, acknowledging the potential for human errors in
measuring these parameters.
To assess the performance of this controller, a comparison will be conducted with
the LQRy controller, also designed considering the same selected uncertainty
parameters. This approach aims to facilitate a comprehensive and detailed
          
control approach concerning uncertainties.
In this work, Hinf control with mixed sensitivity and LQRy control will be
exclusively applied to the quadcopter plant using Matlab-Simulink® software.
Therefore, they will not be implemented in the physical plant as part of the

to address the challenges associated with uncertainties in the quadcopter, thereby
establishing a foundation for future practical implementations (Smith & Shehzad,
2016).
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2. QUADCOPTER MODEL
In this section, the mathematical model of the quadcopter dynamics is presented. It
begins with the concise development of a set of nonlinear equations that describes
the motion of the quadcopter as a rigid body. These nonlinear equations are then
utilized to derive the linearized equations governing the quadcopters dynamics.
To initiate the development of the quadcopter’s mathematical model, it is essential
to comprehend the coordinate system used to describe the quadcopters body in


Oi, Xi, Yib, Yb, Zb. Here, Oi and Ob are located
at the local reference point and at the center of mass (CM) of the quadcopter,
respectively.
Both frames adhere to the North-East-Down (NED) and Front-Right-Down (FRD)
orientation conventions, as illustrated in Figure N°1.
Figure
Own elaboration, 2025.
Figure N°1 also depicts the thrust forces F1, F2, F3, F4 and the angles (ϕ, θ, ψ)
associated with rotations in each reference system of the body.
Controlling a quadcopter involves adjusting the forces generated by the four

from the quadcopters center of gravity.
The equations describe the rigid body dynamics of a six-degree-of-freedom
quadcopter consist of translational and rotational dynamics. These equations refer
to the body’s coordinate system. To simplify the quadcopter model, the following
assumptions are considered:
• The body structure of the quadcopter is rigid.
• The body structure of the quadcopter is symmetrical.
• The propellers are rigid.
• All engines have identical dynamics.
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• Motors with propellers have greater thrust than the weight of the
quadcopter.
• The center of gravity is located in the physical center of the quadcopter.
To develop the mathematical model of the quadcopter, information is needed on
the values of various parameters. Some of these values were calculated by the
author of this work, while others were obtained from the available literature due
to their similarity to the study carried out. These values are presented in Table 1.
Table 1. Quadcopter parameters
Parameter Name Value Reference
 Maximum Motor Speed 15330 rpm (Diego, 2015)
 Minimum Motor Speed 430 rpm (Diego, 2015)
vMotor Input Voltage 12.5 V (Paiva Peredo,
2016)
i Motor Current 15 A (Diego, 2015)
n 0.93 (Escamilla
Núñez, 2010)
Km Current-Torque Ratio 󰀒󰀌 (Diego, 2015)
r Propeller-Engine Ratio 1/3 (Escamilla
Núñez, 2010)
JTP Total Propeller Inertia 0.044 kg·m² (Diego, 2015)
Jr Motor Inertia 󰀒󰀋 (Diego, 2015)
R Motor Resistance  (Diego, 2015)
q Drag Moment 󰀒󰀍 (Paiva Peredo,
2016)
d Drag Factor 󰀒󰀍 (Paiva Peredo,
2016)
b Impulse Factor 󰀒󰀍 (Paiva Peredo,
2016)
Source: Own elaboration, 2025.
Table 1 presents the parameters of the quadcopter. Some of these parameters were
determined experimentally, and the methodology is explained in [10]. Therefore,
the translation and rotation equations of the quadcopter are described below [8],
[9], [7].
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Rotation Equations:
Translation Equations:
The equations (1), (2), (3), (4), (5), and (6) represent the nonlinear model of
the quadcopter and will be linearized for the Hinf controller project with mixed
sensitivity and LQRy. These equations enable the determination of the position and
orientation of the quadcopter through double integration of its linear and angular
accelerations.
It’s important to note that the variables U1, U2, U3, and U4 represent the rotation
speed command inputs of the quadcopter motors. These rotations are responsible
for the thrust forces resulting in the movement of the quadcopter. These command
inputs are functions of the rotation speed of each motor, , , , , illustrated in Figure
1. The control signal U, also known as the control vector, comprises U1, U2, U3,
and U4, as shown in (7).
With the equations mentioned above (1), (2), (3), (4), (5), (6), and (7), the
development of the linear model of the quadcopter begins. For the control design,
the nonlinear mathematical model has been linearized considering the equilibrium
point, which is presented in (8).
Where:
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99
For linearization around an equilibrium point, the technique used is based on the
expansion of the Taylor series, with the retention of only the linear term. Higher-
        
that the values of the variables deviate only slightly from the operating condition
(Ogata, 2010).
Just as the dynamics of the states and inputs of the system are linearized, it is also
important to linearize the outputs of the model. These results are presented in (11).
After performing the Taylor series expansion of the nonlinear model presented
in Equations (1), (2), (3), (4), (5), and (6), the linearized model is derived, as
presented in (12) and (13).
Where is -21.12, b is 0.5, c is 7.938 and d is 5.99. The quadcopter model presented
is in transfer function form (derived using Matlab and the ss2tf function) and can
be described by the following equations:
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100

the variables are nearly negligible due to the assumptions made in deriving this
quadcopter dynamics.
3. CONTROLLERS DESIGN
This section will focus on two types of controllers: the Hinf controller with mixed

controlling the dynamic behavior of a quadcopter, utilizing the linear model as a
foundation.
3.1. hinf with mixed sensitivity controller
The Hinf controller is a robust linear controller designed for static or dynamic

Asl et al., 2020). However, in certain cases, it is crucial to adjust the operational

high or low frequencies. Therefore, to accommodate these frequency adjustments,
the Hinf controller with mixed sensitivity is employed. The Hinf control with mixed
sensitivity introduces the capability to assign input and output weighting functions



ranges (Madi, Larabi, & Kherief, 2023).
The system’s frequency response is shaped based on its sensitivity function, as
represented by (18):
The equation (18) comprises one or more weight transfer functions that include:
• Minimization of S/KS for the traceback problem.
• Minimization of S/T.
• Minimization of S/T/KS.
In this study, the Hinf controller with mixed sensitivity will be exclusively
utilized for reference tracking. Therefore, within this context, the Complementary
Sensitivity function T is not considered. The primary objective is to minimize and
satisfy the function presented in equation (19).
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Figure N°2 represents equation (19), displaying the weighting functions W1 and
W2, alongside the gain K and the nominal plant Gn. It also illustrates the exogenous
inputs W and the exogenous outputs (Z1, Z2), as well as the control signal u and the
measured signal y, highlighting the representation of the generalized plant P with
blue lines used to solve the Hinf problem with mixed sensitivity.
Figure N° 2. System diagram with weighting functions. Source: Own
elaboration, 2025.
Figure N°2 also depicts the weighting functions W1 and W2. These functions are

following weighting functions have been chosen. For Z, ϕ, θ :
For :
The equations (20) and (21) represent the weighting functions that allow obtaining
the frequency response of the open-loop plant by pre-multiplying and post-
multiplying by the nominal plant Gn. This response can be seen in Figure N° 3.
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Figure N° 3. Frequency response of the nominal plant and the plant with power
functions. Source: Own elaboration, 2025.
The description of the state-space model for the generalized plant P, as depicted in

Now, with P is [16]:
Since this project involves uncertainties in its mathematical model, the decision
was made to utilize the Hinf controller with robust mixed sensitivity. This particular

plant. In this case, uncertainties directly associated with the mass and inertia of
the quadcopter are considered. The strategy adopted to address these uncertainties
involves the incorporation of diagonal uncertainties in the mass parameters and
inertias (Pinheiro & Souza, 2013).
Figure N° 4 illustrates the block diagram representing the system analysis with the

depicted, alongside the diagonal matrix containing the uncertainties.
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Figure N° 4. Generalized plan with uncertainty organized diagonally. Source:
Own elaboration, 2025.
The function present in the equation (24) is the current objective to be minimized
related to Figure N° 4.
To satisfy 24, it is necessary to analyze the functions S and T. Therefore, Figure
N° 5 and Figure N° 6 depict the function S and the function T. It can be observed
that the system is capable of rejecting disturbances and tracking input references.
        
considering the implemented uncertainties.
 
Figure N° 5. Sensitivity function and complementary sensitivity function in and
Z. Source: Own elaboration, 2025.
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 
Figure N° 6. Sensitivity function and complementary sensitivity function in and
Source: Own elaboration, 2025.

           



Figure N° 6 illustrates that control for θBS
rad/s. Nevertheless, at frequencies higher than WBT
          


          
where the working frequency is greater than or equal to WBS but less than or equal
to WBT.
By examining Figure N° 5 and N° 6, which indicate the frequencies where the control

equation (24). This minimization process is visible in Figures 7 to 10.
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(a) 1/W1 vs Si (b) 1/W2 vs KSi
Figure N° 7. Validation of the sensitivity function with Z uncertainties. Source:
Own elaboration, 2025.
(a) 1/W1 vs Si (b) 1/W2 vs KSi
Figure N° 8. Validation of the sensitivity function with uncertainties. Source:
Own elaboration, 2025.
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(a) 1/W1 vs Si (b) 1/W2 vs KSi
Figure N° 9. Validation of the sensitivity function with ϕ uncertainties. Source:
Own elaboration, 2025.
(a) 1/W1 vs Si (b) 1/W2 vs KSi
Figure N° 10. Validation of the sensitivity function with uncertainties. Source:
Own elaboration, 2025.
Figures 7 to 10 illustrate that the function S should be less than the inverse of the
weighting function and similarly, the product of the function (S) and the gain
      

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3.2. LQRy CONTROLLER
LQRy is a control strategy that aims to optimize system performance based on a

         
relative ease in handling multi-output systems (Nasir, Ahmad, & Rahmat, 2008).
Figure N° 11 presents a comprehensive overview of the quadcopter feedback
system. The LQRy controller was developed using MATLAB, implemented as a
SISO (Single Input Single Output) system for each movement of the quadcopter.
This approach was chosen to simplify the system while accounting for uncertainties
in the mass and inertias.
Figure N° 11. Complete representation of quadcopter state feedback. Source:
Own elaboration, 2025.


adjusting elements other than R and Q as required, leading to the creation of the
following controllers:
The similarity between K ϕ and K ϕ in the gains K is attributed to the assumptions
made during the derivation of the mathematical model of the quadcopter.
4. RESULTS
In this section, the combined results of two control strategies will be presented:
the Hinf Robust control strategy with mixed sensitivity and the LQRy Robust
control strategy. Both control systems are subject to uncertainties related to mass
and inertia.
Figure N° 12 and N° 13 display the responses of the controllers to a step and
impulse input.
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(a) Z (b) ψ
Figure N° 12. Z and response. Source: Own elaboration, 2025.
(a) θ (b) ϕ
Figure N° 13. θ and ϕ response. Source: Own elaboration, 2025.
The responses of the controllers presented in Figure N° 12 and N° 13 exhibit similar
control signals when subjected to identical inputs. This observation suggests that

It is only necessary to take into account that the degree of the Hinf controller is
quite a higher, for that, sometimes it is necessary to make an order reduction.
5. CONCLUSIONS
This paper focuses on two types of controllers: the Hinf robust controller with
mixed sensitivity and the LQRy robust controller, which are successfully designed
for the quadcopter by considering the uncertainties in the quadcopters mass and
inertia.
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The nonlinear model of the quadcopter was presented, along with the linearization
required for the design of the proposed controllers. The main characteristics of the
Hinf and LQRy controllers were also presented.
      
However, according to simulations, the LQRy robust controller performs better
than the mixed-sensitivity Hinf robust controller. Furthermore, it is essential to
note that the high gains of both controllers could cause control signal saturation in
the physical actuators of the system. Therefore, this project is limited to simulating
only the linearized layout of the quadcopter as presented and not a practical
         
controllers through simulation.
While there are many simulation and experimental implementation projects around
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