Diseño de estación de monitoreo de material particulado de bajo costo - Florez Triana, Juan Carlos; Bobadilla Giraldo, Daniel Antonio (Universidad Industrial de Santander, 2019)
Analizando el crecimiento industrial de las ultimas décadas, se reconoce un panorama a futuro poco alentador relacionado a la calidad del aire a nivel mundial. Por esta razón este sería el momento adecuado para aplicar esfuerzos mancomunados por parte de disciplinas de las ingenierías en la mejora de los índices de calidad del aire. Y es por esto que desde la electrónica se investiga cada vez más la forma de cuantificar la contaminación ambiental, para así ofrecer herramientas especializadas a entes organizaciones que tengan acción directa con esta problemática. En este proyecto se realiza la caracterización de dos sensores ópticos de bajo costo (OPC-N2 y PMS 5003) respecto a un equipo de referencia Dusttrak. Se observo la correlación de las mediciones de PM del PMS 5003 y DEL OPC-N2 al calcular el coeficiente de determinación R^2, los resultados arrojan que hay hay mejor correlación de los sensores a bajas concentraciones de PM además de que el PMS 5003 responde mejor en la mayoría de las pruebas(R^2 entre 0.6 y 0.9). este análisis se realizo con la intención de diseñar una estación de monitoreo que sea capaz de cuantificar la concentración de material particulado (PM por sus siglas en inglés) de una forma confiable, aplicando ajustes a los datos adquiridos. Además se intentó encontrar la posible relación de la humedad y temperatura relativa en el desempeño de estas dos referencias de sensores ópticos, encontrando una afectación de estas dos variables en el comportamiento de ambos equipos. No fue posible realizar un ajuste de humedad y temperatura ya que no se contaron con condiciones especializadas de laboratorio.. *
Design of low cost particulate material monitoring station*.
Keywords: Material Particulado; Sensores De Bajo Costo; Estación De Monitoreo; Calidad Del Aire; Iot.; Light Scattering; Relative Humidity; Relative Temperature; Hygroscopic Growth; Linear Regression; Iot.