The health crisis that our country is going through is very difficult to manage and vaccination is of utmost importance to counteract it; however, the logistical process of purchasing and distributing vaccines is very complex. Objective: Therefore, the present research article aims to design a predictive model that influences the logistic response planning for COVID 19 vaccination in the district of San Juan de Lurigancho. Methods: This can be achieved using geographic information systems technology and the implementation of mobile vaccination centers. Results: The results obtained showed the lack of vaccination sites in the district and how this measure generates a great benefit in the most vulnerable population of the study district. In addition, it is positive the results obtained compared to the results of other articles. Conclusions: It is confirmed that the logistic process of vaccination can be improved from the implementation of mobile vaccination centers.
Las fugas de gas en Lima e Ica (Perú) aumentan cada año, provocando accidentes y daños irreparables para la población. En esta investigación se produjo una fuga controlada usando una cocina de dos hornillas y un arreglo de sensores MQ-6 dispuestos en distintos ángulos con respecto a la cocina (45°, 0° y 30 °). Se encontró que, si la cocina se ubica en la posición alta (87 cm), la concentración detectada es menor, pero la detección es más rápida (6,419 s) si el arreglo se ubica a 50 cm del origen de la fuga. El tiempo de detección se encuentra entre 13,515 s y 21,740 s y la máxima concentración detectada es de 98 ppm. El modelo de aprendizaje que mejor se adaptó es Support Vector Machine, con un RMSE de 4,61 ppm. Se concluye que la mejor posición para la detección de gas fue a una altura de 47 cm sobre el suelo, a una distancia de 50 cm del sensor y a un ángulo de 0°. El tiempo de detección es de 13,84 s. Por último, se concluye que 30 segundos de fuga no son suficientes para alcanzar el límite dañino (147 ppm).
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