Browsing by Author "Pilozo Jimenez, Kerly Katiuska"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    “Implementación de un sistema de monitoreo para detectar concentraciones de contaminantes atmosféricos en la Av. Guayaquil de la ciudad de Quevedo, provincia de Los Ríos”
    (Quevedo: UTEQ, 2020) Pilozo Jimenez, Kerly Katiuska; Lozano Mendoza, Pedro Harrys
    El objetivo de esta investigación fue diseñar un sistema electrónico que permite detectar los niveles de concentración de monóxido de carbono (CO) y material particulado (PM2.5) en la Av. Guayaquil por un lapso de 2 meses, dónde se utilizaron sistemas embebidos que permitieron la recopilación de los datos, que luego fueron analizados con la Norma de Calidad del Aire o nivel de inmisión Libro VI anexo 4, en el cual determina los niveles de alerta de acuerdo al tipo de contaminante, se aplicó la ecuación de corrección de concentraciones para corregir el valor obtenido, tomando en cuenta las condiciones ambientales del área de estudio. El sensor MQ-7 fue empleado para detectar concentraciones de CO, es de tipo analógico y de fácil implementación con cualquier microcontrolador, cuenta con un calentador interno esto es para que los valores en la salida sean estables, en cambio el sensor PMS3003 su salida es de forma digital y los valores obtenidos los envió al host automáticamente en tiempo real. Toda la información obtenida por los sensores se almacenó en la base de datos InfluxDB, la cual se conecta con la aplicación web Grafana, que permitió mostrar la información por medio de gráficos, dónde se visualizaron las variaciones que hubo durante el tiempo de normalidad con el de confinamiento realizado por la pandemia. Como resultado final del análisis de los niveles de concentración de monóxido de carbono (CO), se obtuvo un valor máximo 49.28 ppm, sin embargo, en material particulado (PM2.5) alcanzó un valor máximo de 5.35 ppm, cuyos resultados se encuentran dentro del rango permisible y no tienen afectaciones a la salud humana. Palabras claves: monóxido de carbono, material particulado (PM2.5), sensores, arduino, Raspberry Pi, series de tiempo, Grafana