Implementación de un nodo para monitoreo de la contaminación del aire y diseño de la red de sensores en ejes viales de Cuenca, Ecuador

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Ciencia y Tecnología-Escuela de Ingeniería Electrónica, 2024Description: 18 páginas; DigitalContent type:
  • texto
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  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T20392
Online resources: Dissertation note: Ingeniero Electrónico Abstract: El incremento de la actividad antropogénica conlleva un aumento en la contaminación ambiental generada por material particulado, específicamente 2.5 (PM2.5) y 10 (PM10) micras. En este estudio se diseña e implementa un nodo para el monitoreo de dichos contaminantes, que reporta la información recolectada en tiempo real a través de la red móvil de telecomunicaciones y una plataforma SaaS (Software as a Service) de uso abierto. En principio, la información obtenida del prototipo se contrasta con una estación certificada. Como resultado, se determinaron factores de corrección mediante el cálculo estadístico de regresión lineal para mejorar el rendimiento del sensor empleado, en donde, en el dataset de validación se obtuvo un valor de coeficiente determinístico (r2) de 0.6885 para PM2.5 y de 0.5946 para PM10. Finalmente, el prototipo fue implementado en un escenario real para validar su operatividad, entregando datos periódicos con una tasa del 96% de paquetes enviados.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T20392 (Browse shelf(Opens below)) Available T20392

Ingeniero Electrónico

El incremento de la actividad antropogénica conlleva un aumento en la contaminación ambiental generada por material particulado, específicamente 2.5 (PM2.5) y 10 (PM10) micras. En este estudio se diseña e implementa un nodo para el monitoreo de dichos contaminantes, que reporta la información recolectada en tiempo real a través de la red móvil de telecomunicaciones y una plataforma SaaS (Software as a Service) de uso abierto. En principio, la información obtenida del prototipo se contrasta con una estación certificada. Como resultado, se determinaron factores de corrección mediante el cálculo estadístico de regresión lineal para mejorar el rendimiento del sensor empleado, en donde, en el dataset de validación se obtuvo un valor de coeficiente determinístico (r2) de 0.6885 para PM2.5 y de 0.5946 para PM10. Finalmente, el prototipo fue implementado en un escenario real para validar su operatividad, entregando datos periódicos con una tasa del 96% de paquetes enviados.

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