Diseño de sensores de bajo costo para el monitoreo de parámetros asociados a la calidad del aire en Villavicencio

El presente proyecto de investigación tiene como objetivo el generar nuevas herramientas para el monitoreo de la calidad del aire, esto con el fin de promover la investigación en torno a la afectación de la salud por parte de los contaminantes atmosféricos en la población de Villavicencio, como a su vez, promover la implementación de estrategias para mitigar dichas problemáticas. Por otra parte, se busca evaluar la efectividad de los sistemas de monitoreo de bajo costo, todo esto mediante un análisis estadístico descriptivo entre estaciones de monitoreo de la calidad del aire de la ciudad con estos nuevos dispositivos de bajo costo. Para lograr este objetivo se propuso primero, la construcción de los dispositivos de bajo costo implementando algoritmos de programación que permitan la generación de modelos de acceso libre, que a su vez como su nombre lo dicta, son elementos y componentes de bajo costo (en comparación con los utilizados en los sistemas validados), seguido de una metodología para la recopilación de datos en un punto estratégico para el monitoreo de la calidad del aire de la ciudad, esto bajo los niveles máximos permisibles fijados en la resolución 2254 de 2017 y posteriormente se realizaron análisis estadísticos de la correlación entre los datos obtenidos por las estaciones de monitoreo en la ciudad y los arrojados por los sistemas de bajo costo construidos en este proyecto de investigación. Estos análisis estadísticos en el período de agosto a septiembre de 2023 lograron determinar tras realizar regresiones lineales simples y múltiples valores de coeficientes de determinación (R²) desde el más bajo con un 0.8415 para una comparación entre dos sensores de humedad relativa y un R²=0.974 para sensores de PM2.5; además, también se encontró una correlación inversa entre la temperatura y la humedad relativa que iban desde -0.95 hasta -0.98, indicando que al aumentar alguna de las dos variables, significaría la disminución de la otra en una medida casi inversamente proporcional. Para finalizar, en la correlación de los datos monitoreados se encontró un ligero margen de incidencia entre el PM2.5 y el % de humedad relativa, el cual ya era un comportamiento esperado según la información obtenida de la bibliografía empleada en el desarrollo de este proyecto.

The present research project aims to generate new tools for monitoring air quality to promote research on the impact of atmospheric pollutants on the health of the Villavicencio population. Additionally, it aims to promote implementing strategies to mitigate these issues. Furthermore, it seeks to evaluate the effectiveness of low-cost monitoring systems through descriptive statistical analysis comparing air quality monitoring stations in the city with these new low-cost devices. In order to reach our goal, the project initially recommended constructing low-cost devices by implementing programming algorithms enabling the creation of open-access models. These devices prove cost-effective when compared to those employed in validated systems. Following that, the project devised a methodology for gathering data at a strategically selected location for monitoring air quality within the city while adhering to the maximum permissible levels established in Resolution 2254 of 2017. Afterward, the project conducted statistical analyses to establish the correlation between data from the city's monitoring stations and the data produced by the low-cost systems developed in this research endeavor. These statistical analyses, conducted from August to September 2023, revealed the coefficient of determination (R²) values through simple and multiple linear regressions. The lowest R² value was 0.8415, observed in a comparison between two relative humidity sensors, while the highest R² value was 0.974, observed for PM2.5 sensors. Additionally, an inverse correlation was found between temperature and relative humidity, ranging from -0.95 to -0.98, indicating that an increase in one of these variables led to a nearly inversely proportional decrease in the other. In conclusion, we observed a slight correlation between PM2.5 and the percentage of relative humidity in the monitored data. This observation aligns with the information we gathered from the literature to develop this project.

Ingeniero Ambiental

http://www.ustavillavicencio.edu.co/home/index.php/unidades/extension-y-proyeccion/investigacion

Pregrado