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title: 'Referencia de fórmulas'
description: Cada métrica, puntuación y umbral utilizados en los informes de AI Analytics, en una sola página.
section: AI Analytics
weight: 3
related:
  - ai-analytics/methodology
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Cada fórmula utilizada en los informes, reunida en un solo lugar. Cada fórmula está anotada con el informe al que pertenece y el contexto en el que se aplica. Las expresiones matemáticas se renderizan con KaTeX.

## Puntuación compuesta — lógica multiplicativa

Combina señales independientes como si fueran probabilidades independientes. Utilizada por **Bypass de medición** (nodo y flota).

$$
S_\text{composite} = 100 \cdot \left(1 - \prod_{i=1}^{N}(1 - p_i)\right)
$$

donde $p_i \in [0, 1]$ es la probabilidad derivada de la severidad del $i$-ésimo patrón que se activó:

$$
p_i = \begin{cases}
0.00 & \text{severity}=\text{info} \\
0.10 & \text{severity}=\text{low} \\
0.30 & \text{severity}=\text{medium} \\
0.50 & \text{severity}=\text{high} \\
0.65 & \text{severity}=\text{high\_plus}
\end{cases}
$$

**Ejemplo.** Dos patrones high+ dan $S = 100 \cdot (1 - 0.35^2) = 87.75$. La puntuación deliberadamente **no puede** alcanzar 100 solo a partir de la detección de patrones — para saturarse a 100 se requieren eventos de dispositivo confirmados (techo de confianza = medio sin ellos).

## Puntuación por suma ponderada

**Nodos con más problemas** (cinco mediciones):

$$
S_\text{composite} = \sum_{k \in K} w_k \cdot s_k, \quad K = \{\text{battery}, \text{telem}, \text{quality}, \text{risk}, \text{events}\}
$$

Ponderación equitativa, $w_k = 20\%$ cada una.

**Principales fugas de gas** (cuatro subpuntuaciones, pesos desiguales):

$$
S_\text{leak} = 0.4 \cdot s_\text{quiet} + 0.3 \cdot s_\text{baseline} + 0.2 \cdot s_\text{drip} + 0.1 \cdot s_\text{drift}
$$

## Detectores de patrones — Bypass de medición

**Patrón 1 — flujo cero a una presión por defecto** (severidad = high+, p = 0.65):

$$
\text{trigger} = (\bar Q \leq 0.5\,\text{m³/h en una ventana} \geq 6\,\text{h}) \land (\sigma_P < 0.1\,\text{kPa}) \land (P \in \mathcal{D})
$$

$\mathcal{D} = \{100.0, 101.325, 103.0, 105.0\}_{\pm 0.5} \cup \{0.0\}_{\pm 0.3}$ (kPa). Estos son los valores por defecto canónicos a los que recurre un computador de caudal cuando el transductor de presión se desconecta o se sustituye.

**Patrón 2 — flujo cero con una presión congelada** (severidad = medium, p = 0.30). Violación de la ley de Gay-Lussac para un volumen de gas sellado.

$$
\text{trigger} = (\bar Q \leq 0.5\,\text{m³/h}) \land (\Delta T \geq 1\text{°C}) \land (\sigma_P < 0.1\,\text{kPa})
$$

ΔP esperado según Gay-Lussac (proceso isocórico):

$$
\frac{P_1}{T_1} = \frac{P_2}{T_2} \;\Longrightarrow\; \Delta P_\text{expected} = P_\text{abs}^{(1)} \cdot \frac{\Delta T_K}{T_1^{(K)}}
$$

donde:

- $P_\text{abs}^{(1)} = P_\text{gauge} + 101.325$ kPa si $P_\text{gauge} < 50$ kPa (sensor de presión relativa); en caso contrario $P_\text{abs} = P_\text{kPa}$
- $T^{(K)} = T_{°C} + 273.15$
- $\Delta T_K = |T_2^{(K)} - T_1^{(K)}| = |T_2^{°C} - T_1^{°C}|$ (diferencia en Kelvin ≡ diferencia en Celsius)

«P está congelada» se activa cuando:

$$
\frac{\Delta P_\text{expected}}{\sigma_P} \geq 3
$$

**Protección frente a falsos positivos — nodo de red.** Gay-Lussac solo se aplica a un **volumen cerrado**. En un nodo conectado a la red de gas, la presión relativa la mantiene el regulador de la red, no la física del gas. Antes de que el detector se active:

$$
\text{is\_network} = (\text{median}(P_\text{gauge}) < 10\,\text{kPa}) \land (\sigma_P^\text{(window)} < 2\,\text{kPa}) \land \neg \text{is\_p\_sensor\_broken}
$$

Si el nodo es un nodo de red, todos los eventos de presión congelada se excluyen de la puntuación y se añade una tarjeta informativa.

**Patrón 3 — recuperación tras una racha de flujo cero** (severidad = high, p = 0.50). Salto síncrono de Q + P inmediatamente después de una larga racha de flujo cero:

$$
\text{trigger} = \exists\, t \in [\text{end}_\text{run}, +2\text{h}] : Q(t) \geq 10 \land |\Delta P| \geq 20\,\text{kPa}
$$

**Patrón 4 — hueco con sesiones limpias** (severidad = medium, p = 0.30). Horas de archivo faltante mientras el dispositivo era demostrablemente alcanzable:

$$
\text{trigger} = (\text{missing\_hours} \geq 24) \land (\text{successful\_sessions\_in\_gap} \geq 1)
$$

### Prefiltros (protecciones frente a falsos positivos)

| Señal                | Umbral                                                                     | Efecto                                                       |
| -------------------- | -------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| Sensor de P averiado | P congelada ≥ 168 h en algún momento de la ventana                         | todos los detectores basados en P deshabilitados             |
| Conectado a red      | median(P_gauge) < 10 kPa AND σ_P < 2 kPa AND no averiado                   | patrón de presión congelada excluido de la puntuación        |
| Pico de telemetría   | $P > 500$ kPa OR ($Q > 20 \times \text{median}(Q)$ mientras Q > 1000 m³/h) | fila reemplazada por NULL antes de la lógica de manipulación |

Tope de severidad, aplicado tras todos los detectores y antes de la puntuación de sospecha:

| Composición de eventos | Nivel máximo permitido |
| ---------------------- | ---------------------- |
| tiene high+            | very high              |
| tiene high             | high                   |
| dos o más medium       | high                   |
| exactamente uno medium | medium                 |
| solo low o nada        | medium                 |

## Cobertura y calidad de datos — Análisis de consumo

$$
\text{cov} = \frac{H_\text{OK} + H_\text{NULL}}{H_\text{expected}}, \quad
\text{unobs}_\% = (1 - \text{cov}) \cdot 100\%
$$

| Condición         | Severidad |
| ----------------- | --------- |
| `tail_h > 168` h  | critical  |
| `unobs_pct > 30%` | high      |
| `unobs_pct > 10%` | medium    |
| en caso contrario | low       |

**Volumen no observado estimado (dos métodos).** Extrapolación por flujo medio:

$$
V^{(\text{mean})}_\text{unobs} = \bar Q_\text{OK} \cdot H_\text{unobs}
$$

Reconstrucción por perfil diurno:

$$
V^{(\text{profile})}_\text{unobs} = \sum_{h \in \text{unobs}} \bar Q_h
$$

**Umbral de inactividad operativa:**

$$
\frac{|\{h : Q(h) < 0.05\}|}{H_\text{OK}} > 0.95 \Rightarrow \text{modo inactivo (el consumo nulo no se penaliza)}
$$

**Reconciliación Q/V:**

$$
\Delta V_\text{integral} = \sum_h Q(h) \cdot 1\text{h}, \quad \Delta V_\text{counter} = V(t_\text{end}) - V(t_\text{start})
$$

$$
\text{raise Q/V mismatch if } \frac{|\Delta V_\text{counter} - \Delta V_\text{integral}|}{\Delta V_\text{counter}} > 5\%
$$

La tolerancia del 5% sigue la clase 1.0 de OIML R 137 más un margen de redondeo de la integración.

## Subpuntuaciones — Nodos con más problemas

**Preclasificación rápida (solo metadatos):**

$$
S_\text{fast} = d_\text{pts}(\text{days\_since\_last\_session}) + s_\text{pts}(\text{status})
$$

$$
d_\text{pts}(d) = \begin{cases}
100 & d \geq 60 \\
60 + (d-30) \cdot 1.33 & 30 \leq d < 60 \\
20 + (d-7) \cdot 1.74 & 7 \leq d < 30 \\
d \cdot 2.85 & d < 7
\end{cases}
$$

$s_\text{pts} = 30$ si el estado del dispositivo no es «operational», en caso contrario 0.

**Subpuntuación de batería (mV):**

$$
v_\text{pts} = \begin{cases}
100 & V_\text{last} < 3000 \\
80 & V_\text{last} < 3200 \\
50 & V_\text{last} < 3400 \\
25 & V_\text{last} < 3600 \\
0 & \text{otherwise}
\end{cases}
$$

$$
S_\text{battery} = \min(100, v_\text{pts} + d_\text{pts}(\text{drop\_pct}))
$$

donde $d_\text{pts} = 30$ si la caída > 10%, 15 si la caída > 5%, en caso contrario 0.

**Subpuntuación de riesgo:**

$$
S_\text{risk} = \frac{1}{1.85} \sum_i \min(\text{cap}_i, \alpha_i \cdot n_i)
$$

| Señal $n_i$      | $\alpha_i$ | cap |
| ---------------- | ---------- | --- |
| `quiet_n_pct`    | 0.8        | 40  |
| `n_plateau`      | 4          | 20  |
| `n_neg` (binary) | 25         | 25  |
| `n_live_p`       | 8          | 40  |
| `n_pt_resets`    | 6          | 30  |
| `n_drop_rec`     | 5          | 30  |

**Subpuntuación de eventos:**

| Condición                          | $S_\text{events}$ |
| ---------------------------------- | ----------------- |
| físico AND sustitución             | 100               |
| solo físico                        | 80                |
| solo sustitución                   | 60                |
| solo metrología / error de sistema | 30                |
| sin eventos                        | 0                 |

## Umbral de batería — Pronóstico de batería y Pronóstico de batería de la flota

**Puntuación por fuente (% o mV):**

$$
S_\text{metro} = \text{clip}_{[0,100]}\left(\frac{V - V_\text{crit}}{V_\text{fresh} - V_\text{crit}} \cdot 100\right)
$$

| Escala                 | $V_\text{crit}$ | $V_\text{fresh}$ |
| ---------------------- | --------------- | ---------------- |
| % (medición Li-SOCl₂)  | 20              | 90               |
| mV (telemetría Li-pol) | 3300            | 3600             |

**Compuesta (eslabón más débil):**

$$
S_\text{battery} = \min(S_\text{metro}, S_\text{telem})
$$

**Pronóstico $T_\text{crit}$ (tres escenarios):**

$$
T_\text{crit}^{(\text{opt})} = t_\text{now} + \frac{V_\text{now} - V_\text{crit}}{|\text{drop\_rate}|}
$$

$$
T_\text{crit}^{(\text{real})} = T_\text{crit}^{(\text{opt})} \cdot (1 - \alpha_\text{accel})
$$

$$
T_\text{crit}^{(\text{pess})} = T_\text{crit}^{(\text{real})} \cdot 0.5
$$

Cuando se encuentra un evento de reemplazo en la ventana del informe, todas las regresiones lineales se restringen al periodo posterior al reemplazo. De lo contrario, el salto de tensión en el reemplazo (por ejemplo, 3225 → 4197 mV) produce una pendiente positiva espuria — físicamente imposible para una Li-pol no recargable.

$$
\text{slope}_\text{real} = \text{linreg}\big(\{(t_i, v_i) : t_i \geq t_\text{replacement}\}\big)
$$

**Reemplazo del bloque de telemetría.** Para los dispositivos cuya batería es un paquete de telemetría sin ciclado, el pronóstico de «días hasta el nivel crítico por descarga» no aplica. La decisión de reemplazo se toma como el **peor de tres** criterios independientes.

Edad de calendario:

$$
\text{age\_status} = \begin{cases}
\text{ok}   & y_\text{age} < 0.75 \cdot y_\text{expected} \\
\text{plan} & 0.75 \cdot y_\text{expected} \leq y_\text{age} < y_\text{expected} \\
\text{due}  & y_\text{age} \geq y_\text{expected}
\end{cases}
$$

donde $y_\text{expected} = 3$ años (vida útil de catálogo de la Li-pol).

Sesiones consumidas frente al presupuesto del paquete:

$$
\text{sessions\_status} = \begin{cases}
\text{ok}   & \text{ratio} < 0.75 \\
\text{plan} & 0.75 \leq \text{ratio} < 1.0 \\
\text{due}  & \text{ratio} \geq 1.0
\end{cases}, \quad \text{ratio} = \frac{\text{sessions\_used}}{2000}
$$

El presupuesto de 2000 sesiones corresponde a un paquete de 2000 mAh (≈ 1 mAh por sesión bajo carga de TX).

Degradación bajo carga (últimos 30 d frente a hace 180–150 d):

$$
\text{deg\_pct} = 100 \cdot \frac{\min(V_\text{old}) - \min(V_\text{recent})}{\min(V_\text{old})}
$$

$$
\text{deg\_status} = \begin{cases}
\text{ok}       & \text{deg\_pct} < 3\% \\
\text{watch}    & 3\% \leq \text{deg\_pct} < 8\% \\
\text{degraded} & \text{deg\_pct} \geq 8\%
\end{cases}
$$

Veredicto final (peor de tres):

$$
\text{overall} = \begin{cases}
\text{due}  & \text{cualquiera de } \{\text{age, sessions, deg}\} \in \{\text{due, degraded}\} \\
\text{plan} & \text{si no, cualquiera} \in \{\text{plan, watch}\} \\
\text{ok}   & \text{en caso contrario}
\end{cases}
$$

**Capacidad de batería para modelos de señal / consumo:**

$$
\Delta V_\text{period} = V_\text{first} - V_\text{last}, \quad
\Delta C_\text{used} = \Delta V \cdot \frac{C_\text{mAh}}{1200\text{ mV}}
$$

donde 1200 mV es la oscilación de tensión de la Li-pol desde nominal hasta totalmente descargada (3.0 → 4.2 V). La detección de caídas anómalas se activa cuando la tasa de caída de los últimos 30 días supera el doble de la línea base de 90 días.

## Detección de fugas — Principales fugas de gas

**Umbral adaptativo por estación:**

$$
\theta_\text{leak} = \max(0.05, P_{95}(Q) \cdot 0.05)
$$

5% del p95 propio de cada estación — adaptativo, de modo que los emplazamientos comerciales no se marcan con el mismo umbral que los residenciales.

**Subpuntuaciones:**

$$
s_\text{quiet} = 100 \cdot \frac{\min_{h \in [2,5]} Q(h)}{\theta_\text{leak}} \text{ (limitado a 100)}
$$

$$
s_\text{baseline} = 100 \cdot \frac{P_5(Q)}{\theta_\text{leak}} \text{ (limitado a 100)}
$$

$$
s_\text{drip} = 100 \cdot \frac{|\{h : 0.5\theta \leq Q(h) \leq 2\theta\}|}{|H|}
$$

$$
s_\text{drift} = 100 \cdot \tanh\left(\frac{\text{slope}(P_5)}{\theta_\text{leak} / \text{month}}\right)
$$

## Cálculos de CO₂e — Descarbonización y Emisiones y energía

**Metano → CO₂e:**

$$
m_\text{CH4} = V_\text{leak} \cdot \phi_\text{CH4} \cdot \rho_\text{CH4}, \quad \rho_\text{CH4} = 0.68 \text{ kg/m³}
$$

$$
m_\text{CO2e}^{(\text{GWP100})} = m_\text{CH4} \cdot 28, \quad m_\text{CO2e}^{(\text{GWP20})} = m_\text{CH4} \cdot 84
$$

Factores de GWP según IPCC AR6 (el factor a 20 años refleja el impacto de calentamiento a corto plazo, relevante para los objetivos de mitigación a corto plazo).

**CO₂ directo (del gas quemado):**

$$
m_\text{CO2,direct} = V_\text{consumed} \cdot \text{EF}_\text{CO2}, \quad \text{EF}_\text{CO2} = 1.96 \text{ kg/m³}
$$

**Energía:**

$$
E_\text{GJ} = V \cdot \text{HHV}, \quad \text{HHV} = 37.0 \text{ MJ/m³}
$$

$$
E_\text{kWh} = E_\text{GJ} \cdot \frac{1000}{3.6}
$$

## Escenarios de inversión — Descarbonización y ROI de automatización

**CAPEX / OPEX (por nodo):**

$$
\text{CAPEX}_\text{total} = N \cdot \text{capex\_per\_node}, \quad \text{OPEX}/\text{year} = N \cdot \text{opex\_per\_node\_per\_year}
$$

**Valor / Periodo de recuperación:**

$$
\text{Value}/\text{year} = \sum_\text{hot spots}(\text{gas} + \text{carbon}_\text{GWP100})
$$

$$
\text{Payback}_\text{months} = \begin{cases}
\dfrac{\text{CAPEX}}{\text{Value} - \text{OPEX}} \cdot 12 & \text{Value} > \text{OPEX} \\
\text{none} & \text{otherwise}
\end{cases}
$$

**ROI / TCO:**

$$
\text{ROI} = \frac{\text{Value/year} - \text{OPEX/year}}{\text{CAPEX}_\text{total}} \cdot 100\%
$$

$$
\text{TCO}_5 = \text{CAPEX}_\text{total} + 5 \cdot \text{OPEX/year}
$$

## Pronóstico de demanda — Pronóstico de demanda de gas

**Modelo lineal (OLS):**

$$
Q(t) = \beta_0 + \beta_1 t + \sum_{k=1}^{2}[\alpha_k \sin(2\pi k t/365) + \gamma_k \cos(2\pi k t/365)] + \sum_{j=1}^{6} w_j \mathbb{1}_{\text{dow}=j} + \delta \cdot \text{HDD}(t) + \varepsilon
$$

Tendencia + estacionalidad anual de dos armónicos + variables ficticias de día de la semana + un término de grados-día de calefacción.

**HDD:**

$$
\text{HDD}(t) = \max(0, 18°C - \bar T(t))
$$

**IC del 95%:**

$$
\hat Q(t) \pm 1.96 \cdot \hat\sigma_\varepsilon \cdot \sqrt{1 + h(t)}
$$

**Backtest:**

$$
\text{MAE} = \frac{1}{N} \sum_t |Q(t) - \hat Q(t)|, \quad \text{MAPE} = \frac{1}{N} \sum_t \frac{|Q(t) - \hat Q(t)|}{Q(t)} \cdot 100\%
$$

$$
\text{Coverage}_{95\%} = \frac{1}{N} \sum_t \mathbb{1}_{Q(t) \in [\hat Q_t \pm 1.96\hat\sigma]}
$$

Ajuste saludable: cobertura ≈ 95%, MAPE < 15%.

## Anomalías de presión — Anomalías de presión

**Corte:**

$$
\text{outage}(t) = \mathbb{1}_{P(t) = \text{null} \lor P(t) = 0}
$$

**Caída brusca:**

$$
\text{drop}(t) = \mathbb{1}_{P(t-1) - P(t) > 5 \text{ kPa/h}}
$$

**Deriva de la línea base:**

$$
\text{drift}_{30d} = \frac{P_5^{(\text{last 30d})} - P_5^{(\text{first 30d})}}{P_5^{(\text{first 30d})}} \cdot 100\%
$$

Genera un incidente de deriva de línea base si |drift| > 20% durante el periodo analizado.

**Inestabilidad (móvil):**

$$
\text{instability}(t) = \frac{\sigma_P^{(24h)}}{\bar P^{(24h)}}
$$

Genera un incidente de inestabilidad si la razón supera 0.3 durante una ventana ≥ 6 horas.

## Sesiones largas — detección por IQR

**Umbral por estación:**

$$
\theta_\text{long} = Q_3 + 1.5 \cdot \text{IQR}, \quad \text{IQR} = Q_3 - Q_1
$$

Un detector robusto de valores atípicos — mejor que la puntuación z para la distribución asimétrica de las duraciones de las sesiones de sondeo.

**Puntuación de severidad:**

$$
S = 40 \cdot \text{long\_frac} + 30 \cdot \frac{\bar t_\text{anomaly}}{\theta_\text{long}} + 30 \cdot \text{n\_incidents\_critical}
$$

## Energía doméstica — Informe del hogar

**Plantilla de desglose (vivienda unifamiliar):**

| Segmento                | Proporción |
| ----------------------- | ---------- |
| Calefacción de espacios | 60%        |
| Agua caliente sanitaria | 20%        |
| Cocina                  | 10%        |
| Otros                   | 10%        |

**Ahorro por aislamiento:**

$$
\Delta V_\text{insulation} = V_\text{heating} \cdot 0.15 \text{ (reacondicionamiento típico)}
$$

**Interés compuesto (ahorro depositado a la tasa r):**

$$
\text{Reinvest}_T = \text{Savings} \cdot \frac{(1 + r)^T - 1}{r}
$$

## Clasificación de severidad — escala unificada

| Rango  | Severidad | Color    | Contexto                                          |
| ------ | --------- | -------- | ------------------------------------------------- |
| 0–9    | OK        | verde    | composite, nodos con más problemas                |
| 10–29  | Low       | azul     | composite                                         |
| 30–49  | Medium    | amarillo | composite                                         |
| 50–69  | High      | naranja  | composite, advertencia de nodos con más problemas |
| 70–100 | Critical  | rojo     | composite, nodos con más problemas críticos       |

Nodos con más problemas usa los umbrales 30 / 60 — una mayor parte de la banda verde se trata como el estado «normal».

## Marco de confianza — Descarbonización y Bypass de medición

| Confianza | Condición                                     |
| --------- | --------------------------------------------- |
| **Alta**  | deep score ≥ 80 con ≥ 6 meses de datos        |
| **Media** | deep score ≥ 50 o historial de datos limitado |
| **Baja**  | puntuación baja / estimación de respaldo      |

## Prioridad de investigación de campo — Bypass de medición

| Condición                             | Prioridad          |
| ------------------------------------- | ------------------ |
| Evento físico reciente (≤ 7 d)        | **P0** (anulación) |
| Evento físico más antiguo (> 7 d)     | **P1**             |
| score ≥ 70 con confianza media o alta | **P0**             |
| score ≥ 70 con confianza baja         | **P1**             |
| score ≥ 50                            | **P1**             |
| score ≥ 30                            | **P2**             |
| score < 30                            | **P3**             |

## Referencia de constantes

| Símbolo                                    | Valor      | Fuente                      | Usado en                               |
| ------------------------------------------ | ---------- | --------------------------- | -------------------------------------- |
| $\text{EF}_\text{CO2}$                     | 1.96 kg/m³ | IPCC AR6                    | Descarbonización, Emisiones y energía  |
| $\text{HHV}$                               | 37.0 MJ/m³ | típico de gas natural (IEA) | Emisiones y energía                    |
| $\rho_\text{CH4}$                          | 0.68 kg/m³ | condiciones estándar        | Descarbonización                       |
| $\text{GWP}_{100}$                         | 28         | IPCC AR6, 100 años          | Descarbonización, Emisiones y energía  |
| $\text{GWP}_{20}$                          | 84         | IPCC AR6, 20 años           | Descarbonización, Emisiones y energía  |
| Flujo casi nulo                            | 0.5 m³/h   | empírico                    | Bypass de medición                     |
| Racha mínima de flujo cero                 | 6 h        | empírico                    | Bypass de medición                     |
| σ de presión congelada                     | 0.1 kPa    | empírico                    | Bypass de medición                     |
| ΔT mínimo para Gay-Lussac                  | 1.0 °C     | empírico                    | Bypass de medición                     |
| Q mínimo de recuperación                   | 10 m³/h    | empírico                    | Bypass de medición                     |
| ΔP mínimo de recuperación                  | 20 kPa     | empírico                    | Bypass de medición                     |
| P físico máximo                            | 500 kPa    | límite físico               | prefiltro de Bypass de medición        |
| Multiplicador de pico de Q                 | 20×        | empírico                    | prefiltro de Bypass de medición        |
| Tiempo de P congelada para sensor averiado | 168 h      | empírico                    | salud del sensor de Bypass de medición |
| Temperatura base de HDD                    | 18 °C      | IPCC                        | Pronóstico de demanda de gas           |
| Fracción de fuga por defecto               | 0.5%       | media de flota (IEA)        | respaldo de Descarbonización           |

Referencias metodológicas: IPCC AR6 (WG I, Cap. 7) para GWP y factores de emisión; OIML R 137-1 para las clases de exactitud de los caudalímetros; ISO 5167 y AGA Report No. 3 para el cálculo de caudal por presión diferencial; EN 1776 para las convenciones de diseño de estaciones de medición; GHG Protocol Scope 1 para la contabilidad de CO₂ de combustión directa.