Documento Técnico: Implementación de las Pruebas al Sistema Electrónico de Captura y Procesamiento de Datos Ambientales y Climáticos de las Estaciones AIOT (Luminarias Inteligentes)

Autores

PhD. Miguel Enrique Iglesias Martínez. Director de transferencia de conocimiento y tecnología del Proyecto Hub Ambiental del Caribe – ENERGESIS.

Mg. Elcy Patricia Prado Fajardo. Líder de Iluminación Inteligente del Proyecto Hub Ambiental del Caribe – Universidad del Magdalena.

Esp. Carlos Eduardo Cabas Meriño. Líder AIOT del Proyecto Hub Ambiental del Caribe – Universidad del Magdalena.

PhD. Carlos Arturo Robles Algarín. Docente de planta – Universidad del Magdalena.

Revisado por:

PhD. John Alexander Taborda Giraldo. Director del Proyecto Hub Ambiental del Caribe – Universidad del Magdalena.

Esp. María José Castillo Viana. Apoyo territorial del Proyecto Hub Ambiental del Caribe – Universidad del Magdalena.

📌 Edición Preprint – 27 de febrero de 2025 Este documento ha sido publicado en formato preprint como parte de la iniciativa de Ciencia Abierta del Hub Ambiental del Caribe.

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📍 Publicación desarrollada por la Universidad del Magdalena en el marco del proyecto financiado por el Fondo CTeI del Sistema General de Regalías, identificado con el BPIN 2023000100072 – HUB AMBIENTAL DEL CARIBE “Implementación de una plataforma de datos abiertos basada en AIoT para el análisis y gestión de riesgos ambientales y climáticos en el corredor minero de los municipios La Jagua de Ibirico, Albania, Algarrobo”.

📌 Más información sobre esta licencia en:

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📧 Contacto: hac@unimagdalena.edu.co

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📍 Santa Marta, Colombia – 2025

Historial de versiones

Versión	Fecha	Acción (C, M, F)	Resumen de cambios
1.0	25/04/2024	C	Se crea el documento técnico, identificando las variables estratégicas para el monitoreo, los criterios de selección de las estaciones tenidos en cuenta, la definición de la localización de las estaciones, el contexto de los municipios impactados y los instrumentos para el análisis de riesgos ambientales y climáticos.
2.0	25/05/2024	M	Se actualizan las tablas con las posibles ubicaciones de las estaciones AIoT (luminarias inteligentes) identificadas en cada una de las salidas de campo desarrolladas por la Universidad del Magdalena. Así mismo, se definen la metodología para la selección de la ubicación de las estaciones, el cálculo del riesgo ambiental y el riesgo climático de los municipios objeto de estudio; presentándose avances en la validación, priorización y ponderación de variables para el cálculo del riesgo ambiental debido a la actividad minera.
3.0	25/06/2024	M	Se actualiza la tabla con las posibles ubicaciones de las estaciones AIoT (luminarias inteligentes) en el municipio de la Jagua de Ibirico.
4.0	25/07/2024	F	Se actualiza el ítem análisis de contexto de los municipios, así como el ítem criterios de la selección de estaciones AIoT y definición de la localización especifica de las estaciones AIoT, en la cual se define la metodología multicriterio aplicada para cada municipio de acuerdo a su contexto y se muestra la localización de las 90 estaciones AIoT distribuidas en los municipios de Albania, Algarrobo y La Jagua de Ibirico.

C = Creación, M = Modificación, F = Finalización 

Para las acciones Creación y Modificación del documento se diligencia la fecha de la iniciación de la acción.

Sensores identificados para las estaciones AIOT (luminarias inteligentes)

Tabla 1. Sensores identificados para las estaciones AIOT (luminarias inteligentes). Fuente: Elaboración propia.

Variable	Sensor Utilizado para la Captura de Datos	Descripción Técnica
PM10 y PM2,5	SPS30	– Concentración de masa Rango de Tamaño:<br />* PM1.0 -> 0.3 a 1.0 μm.<br />* PM2.5-> 0.3 a 2.5 μm.<br />* PM4-> 0.3 a 4.0 μm.<br />* PM10-> 0.3 a 10.0 μm.<br />- Intervalo de muestreo: – 1±0,04s.<br />- Funcionamiento: 24 h/día.<br />- Nivel de emisión acústica: 0,2 m/máx.<br />- Tensión de alimentación: VDD -0,3 5,5.<br />- Rango de temperatura de funcionamiento: -10-60 °C.<br />- Rango de humedad de funcionamiento: hasta un 95 %.
Ruido	PmodMIC3	– Entradas de audio por transformación con conversor A/D de 12 bits.<br />- Alimentación: (3,3V/5V).<br />- 1 MSPS de datos de frecuencia.<br />- PCB para diseños flexibles 1,1in × 0,8in (2,8 cm × 2,0 cm).<br />- Puerto Pmod de 6 patillas con interfaz SPI.
Vibraciones	Xtrinsic MMA8451Q 3-Axis, 14-bit/8-bit. Acelerómetro Digital	– Tensión de alimentación: 1,95 V a 3,6 V.<br />- Tensión de interfaz: 1,6 V a 3,6 V.<br />- ±2g/±4g/±8g escala completa seleccionable dinámicamente.<br />- Velocidades de datos de salida (ODR): 1,56 Hz a 800 Hz.<br />- 99 μg/√Hz de ruido.<br />- Salida digital de 14 y 8 bits.<br />- Interfaz de salida digital I2C (funciona a 2,25 MHz con pullup de 4,7 kΩ).
Temperatura	DFRobot SHT31	– Tensión de funcionamiento: 3,3~5V.<br />- Corriente de funcionamiento: < 1.5mA.<br />- Rango de detección de temperatura: -40℃~125℃.<br />- Precisión de Temperatura: ±0.2℃ a 0℃~90℃ (Típico).<br />- Comunicación: I2C.<br />- Longitud del cable: aproximadamente 1m.
Humedad relativa	DFRobot SHT31	– Tensión de funcionamiento: 3,3~5V.<br />- Corriente de funcionamiento: <1.5mA.<br />- Rango de detección de humedad: 0%RH~100%RH.<br />- Precisión de humedad: ±2%RH a 0%RH~100%RH (a 25℃).
Luminosidad	RCD-48	– Rango de tensión de entrada 9-60 V DC.<br />- Tensión de entrada máxima absoluta 65 V CC máx.<br />- Rango de tensión de la cadena LED de salida 2 V mín. / 56V máx.<br />- Precisión de la corriente de salida ±3% típ. / ±5% máx.<br />- Frecuencia de conmutación 50 kHz mín. / 1000kHz máx.<br />- Eficiencia a plena carga 96% típ.<br />- Control de atenuación PWM y control remoto de Encendido/Apagado.<br />- Rango de tensión de entrada 5V típ. / 10V máx.
CO2	SCD30	– Alta precisión: El SCD30 ofrece una precisión de ±30 ppm + 3% MV en un amplio rango de medición de CO2 de 400 ppm a 10.000 ppm.<br />- Sensores integrados: Además de CO2, el sensor también mide humedad y temperatura con alta precisión.<br />- Estabilidad a largo plazo: El principio de doble canal del módulo garantiza una excelente estabilidad a largo plazo, incluso en entornos desafiantes.<br />- Tamaño compacto: Su diseño compacto de factor de forma SMD facilita la integración en diversos dispositivos y aplicaciones.<br />- Bajo consumo de energía: El SCD30 opera con un bajo consumo de energía, lo que lo hace ideal para aplicaciones con batería. <br />- Interfaz versátil: El sensor ofrece interfaces de comunicación I2C y UART para una fácil integración con microcontroladores y sistemas embebidos.

Placas identificadas para las estaciones AIOT (luminarias inteligentes)

Tabla 2. Placas identificadas para las estaciones AIOT (luminarias inteligentes). Fuente: Elaboración propia.

Placa Identificada

Descripción Técnica

Placa Genérica ESP32 Energesis

– Número de capas: 1-20 capas.<br />- Impedancia controlada: 4/6 capas.<br />- Material: FR-4, Aluminio, Núcleo de cobre FR-4 Tg 135 / Tg140 / Tg155 / Tg170. <br />- Constante dieléctrica: 4,5 (PCB doble cara).<br />- Grosor de la placa: 0.4/0.6/0.8/1.0/1.2/1.6/2.0mm.<br /><br />Hardware principal para el diseño electrónico. Constituye la unidad central de procesamiento y el núcleo principal del sistema electrónico. La placa de circuito impreso (PCB, por sus siglas en inglés), se diseña de forma genérica y a medida (de acuerdo a los requerimientos técnicos de los elementos pasivos y activos de los sencores que necesita el proyecto).

Sistema de luminaria inteligente (Estación AIOT)

La luminaria inteligente es un dispositivo de iluminación avanzado diseñado para proporcionar control y monitoreo eficientes de las condiciones ambientales y de iluminación. Este tipo de luminarias suelen integrarse en sistemas de gestión de edificios inteligentes y pueden ser controladas remotamente a través de aplicaciones móviles o sistemas de automatización. La inclusión de sensores avanzados permite no solo la regulación de la iluminación, sino también la recolección de datos ambientales que pueden ser utilizados para optimizar el confort y la eficiencia energética.

A continuación, de acuerdo con las necesidades identificadas, así como las variables estratégicas, elementos electrónicos y las pruebas de comunicación realizadas en el laboratorio se describe el hardware del sistema de luminaria inteligente que se implementará en el proyecto HUB Ambiental del Caribe:

Componentes Principales de la Luminaria Inteligente

1. SPS30 (Sensor de Partículas)
   • Descripción: El SPS30 es un sensor de partículas altamente preciso capaz de medir la concentración de partículas PM2.5 y PM10 en el aire.
   • Función: Monitorea la calidad del aire detectando partículas contaminantes, lo cual es crucial para mantener un ambiente saludable.
2. Sensor de Ruido
   • Descripción: Este sensor mide los niveles de ruido en el entorno circundante.
   • Función: Ayuda a monitorear la contaminación acústica y puede activar ajustes automáticos en la luminaria o en sistemas conectados para reducir el ruido, como bajando el volumen de anuncios en áreas públicas.
3. Sensor de Vibraciones
   • Descripción: Detecta vibraciones y movimientos en el entorno donde está instalada la luminaria.
   • Función: Útil para detectar condiciones peligrosas como terremotos o actos vandálicos, proporcionando una respuesta rápida a estos eventos.
4. Sensor de Temperatura
   • Descripción: Mide la temperatura ambiente en tiempo real.
   • Función: Permite el ajuste automático de la intensidad de la luz para optimizar el consumo energético y mejorar el confort térmico de los ocupantes.
5. Sensor de Humedad
   • Descripción: Este sensor mide el nivel de humedad relativa en el aire.
   • Función: Ayuda a mantener un ambiente cómodo y saludable, ajustando los sistemas de climatización según los niveles de humedad detectados.
6. Sensor de Grado de Luminosidad (RCD-48)
   • Descripción: El sensor RCD-48 mide la cantidad de luz presente en el entorno.
   • Función: Permite la regulación automática de la intensidad de la luminaria en función de la luz natural disponible, optimizando el consumo energético y asegurando niveles de iluminación adecuados en todo momento.

Funcionalidades Adicionales:

• Conectividad Remota: Integración con redes Wi-Fi- LTE y LORA para control y monitoreo a través de aplicaciones móviles o sistemas de gestión de edificios inteligentes.
• Eficiencia Energética: Ajustes automáticos para maximizar la eficiencia energética, reduciendo el consumo de electricidad y los costos operativos.

Beneficios de la Luminaria Inteligente:

• Ahorro Energético: Regulación precisa de la iluminación para reducir el consumo energético.
• Mejora del Confort: Ajustes automáticos basados en las condiciones ambientales para proporcionar un entorno confortable.
• Monitoreo Ambiental: Recopilación de datos ambientales en tiempo real para la gestión de la calidad del aire, niveles de ruido, y más.
• Seguridad: Detección de vibraciones y eventos que pueden representar riesgos, proporcionando una respuesta inmediata.

Lineamientos de referencia en proyectos que involucren energía eléctrica

Todo proyecto que involucre energía eléctrica debe ceñirse a la normativa vigente como es la NTC 2050 y el reglamento de redes eléctricas RETIE.

El proyecto consta de al menos 30 nodos con luminarias que oscilan de 150W en tecnología LED la sumatoria de ellas 4.5kVA.

A continuación, se presentan los ítems que se deben aplicar en aras de realizar un trabajo seguro in situ desde el punto de vista normativo.

Las siguientes instalaciones eléctricas no requieren diseño eléctrico debido a su baja complejidad, por lo tanto, la construcción de estas se puede soportar en estándares usados en la formación y capacitación de técnicos, tecnólogos 0 ingenieros en electricidad, mediante un esquema constructivo:

• Instalaciones básicas, individuales de capacidad instalable menor o iguales a 7 KVA y tensiones no mayores a 240 V que no estén señaladas en el artículo 3.3.1 de los siguientes tipos:

  • Instalaciones domiciliarias o similares.
  • Instalaciones de pequeños comercios.
  • Instalaciones de pequeñas industrias.

3.3.2.1 Esquema constructivo Como mecanismo de verificación de la instalación eléctrica que no requiere diseño, quien la construye debe entregar un esquema constructivo, el cual debe ser acorde con el esquema arquitectónico de la construcción donde se va a incorporar la instalación eléctrica.

El esquema debe permitir identificar la disposición física de los principales elementos de la instalación para posteriores intervenciones de operación o mantenimiento.

El esquema constructivo debe contener la siguiente información:

• Para instalaciones individuales de uso final catalogadas como básicas, el esquema constructivo debe señalar lo siguiente:
  • Ubicación de la puesta a tierra incluyendo la longitud y material del electrodo, calibre y tipo del conductor.
  • Ubicación del sistema de medida.
  • Ubicación del tablero general y de distribución.
  • Ubicación de las canalizaciones y encerramientos (tubos, canales y cajas), así como los diámetros de tuberías, ancho y profundidad de canales, tipo de canalización y material constructivo de las mismas.
  • Número y calibres de conductores en cada tramo de tubo o canales (neutro, fases, tierra), indicando el tipo y el material.
  • Ubicación de los aparatos (interruptores, tomacorriente, timbres, protecciones diferenciales) y puntos de iluminación, indicando el tipo y capacidad de los mismos.

El esquema constructivo debe contener:

• Cuadro de convenciones, conforme con el RETIE.
• Cuadro de cargas, señalando potencias y tensiones aplicadas en cada circuito.
• Señalar los espacios de montaje.

Lineamientos RETILAP (Reglamento técnico de iluminación y alumbrado público)

De acuerdo con el Articulo 3.1.4.2 todo proyecto de alumbrado público que tenga más de 4 luminarias debe realizar un diseño básico.

El diseño básico de los proyectos de iluminación debe cumplir con los siguientes requisitos:

• Memoria de cálculo descriptiva realizada con base en los resultados obtenidos en software para diseños de sistemas de iluminación, en la que se muestre como mínimo la siguiente información:
  • Resumen general de niveles de iluminación obtenidos en cada zona calculada, con sus respectivas uniformidades, y dependiendo si es proyecto de iluminación interior o exterior, los valores exigidos en los artículos del presente Reglamento, correspondientes para cada tipo de aplicación específica, los valores complementarios exigidos tales como valores de UGRL, TI, uniformidades longitudinales, GR, etc. RESOLUCIÓN NÚMERO 4015.

Se deben incluir los siguientes documentos en el diseño básico:

• Plano básico que muestre la distribución de las luminarias, las mallas de cálculo, las cuales deben especificar a qué zona corresponden, con sus respectivos valores de iluminación, uniformidades, valores de deslumbramiento y demás datos necesarios, tales como: la altura a la cual deben ser instalados los equipos y los ángulos de inclinación (cuando aplique) entre otros. El plano debe incluir las respectivas convenciones y cuadro de cantidades.
• Fichas técnicas de las fuentes luminosas o equipos y especificaciones de instalación y montaje.
• Declaración de cumplimiento con el RETILAP del diseñador.
• Programa de mantenimiento. En todo proyecto de iluminación interior, exterior o de alumbrado público, el diseñador debe determinar el factor de mantenimiento adecuado para cada caso y estructurar un programa de mantenimiento preventivo del sistema que garantice el cumplimiento de los requisitos mínimos de iluminación durante la vida útil del proyecto. El constructor de la instalación debe poner en conocimiento el programa de mantenimiento al propietario y a los usuarios de la instalación para su implementación.

Lineamientos de referencia para el desarrollo de las pruebas a escala de laboratorio

Para asegurar la precisión, fiabilidad y consistencia de los datos obtenidos a través del sistema de monitoreo, se han seguido estrictamente diversos lineamientos, estándares y normativas internacionales durante el desarrollo de las pruebas de medición y validación de todos los sensores. A continuación, se detallan los principales lineamientos y estándares considerados:

ISO/IEC 17025: Requisitos Generales para la Competencia de los Laboratorios de Ensayo y Calibración

• Aplicación: Este estándar internacional especifica los requisitos generales para la competencia, imparcialidad y funcionamiento coherente de los laboratorios. Se asegura que los laboratorios de ensayo y calibración que llevan a cabo las pruebas de los sensores cumplan con altos estándares de calidad.
• Implementación: Todos los laboratorios utilizados en las pruebas de sensores de ruido, vibraciones, velocidad del viento, precipitaciones, SO2, NO2, temperatura, humedad, calidad del aire y CO2 deben estar acreditados bajo ISO/IEC 17025.

ISO 1996-1 y ISO 1996-2: Acústica – Descripción, Medición y Evaluación del Ruido Ambiental

• Aplicación: Estas normas proporcionan directrices para la descripción, medición y evaluación del ruido ambiental, asegurando que las mediciones de ruido sean precisas y consistentes.
• Implementación: Los sensores de ruido son calibrados y validados siguiendo los métodos establecidos en estas normas.

ISO 8041: Instrumentos para la Medición de la Vibración Humana

• Aplicación: Este estándar especifica los requisitos para los instrumentos utilizados en la medición de vibraciones que afectan a las personas.
• Implementación: Los sensores de vibraciones son probados y calibrados de acuerdo con esta norma para asegurar mediciones precisas en diferentes entornos.

ISO 17744: Instrumentos de Medición de la Velocidad del Viento y la Dirección del Viento

• Aplicación: Esta norma describe las especificaciones y métodos de calibración para instrumentos que miden la velocidad y dirección del viento.
• Implementación: Los anemómetros utilizados para medir la velocidad del viento en las pruebas in situ deben cumplir con esta norma.

ISO 4225 y ISO 4226: Calidad del Aire – Definición y Procedimientos para la Evaluación de Gases Ambientales

• Aplicación: Estas normas establecen definiciones y procedimientos para la evaluación de gases en el aire ambiente, incluyendo SO2 y NO2.
• Implementación: Los sensores de gas para SO2 y NO2 son calibrados y validados siguiendo estos estándares para asegurar mediciones precisas de contaminantes atmosféricos.

Directiva 2008/50/EC del Parlamento Europeo y del Consejo sobre la Calidad del Aire Ambiente y una Atmósfera Más Limpia en Europa

• Aplicación: Esta directiva establece los requisitos para la evaluación y gestión de la calidad del aire en Europa, incluyendo los niveles de concentración de contaminantes como SO2 y NO2.
• Implementación: Las pruebas de los sensores de SO2 y NO2 se realizan conforme a los métodos y criterios establecidos en esta directiva.

OHSAS 18001: Sistemas de Gestión de la Salud y Seguridad en el Trabajo

• Aplicación: Esta norma proporciona un marco para la gestión de la salud y seguridad en el trabajo, asegurando un ambiente seguro durante la realización de pruebas.
• Implementación: Se asegura que todas las pruebas de laboratorio y in situ se realicen cumpliendo con los requisitos de seguridad establecidos en OHSAS 18001.

ISO 7726: Ergonomía de los Ambientes Térmicos – Instrumentos de Medición de las Magnitudes Físicas

• Aplicación: Este estándar especifica los requisitos para los instrumentos utilizados en la medición de variables térmicas como temperatura y humedad.
• Implementación: Los sensores de temperatura y humedad son calibrados y validados siguiendo esta norma para asegurar mediciones precisas y fiables.

ISO 16000-1 a ISO 16000-9: Aire Interior – Parte 1: Generalidades y Descripción de la Estrategia de Medición

• Aplicación: Estas normas proporcionan directrices para la medición y evaluación de la calidad del aire interior, incluyendo la concentración de CO2.
• Implementación: Los sensores de calidad del aire y CO2 son calibrados y validados siguiendo estas normas para asegurar mediciones precisas de la calidad del aire en interiores.

Protocolo de Validación de Sensores (Interno)

• Aplicación: Desarrollo de un protocolo interno detallado que especifica los procedimientos y criterios para la validación de cada tipo de sensor utilizado en el sistema de monitoreo AIOT.
• Implementación: Este protocolo interno incluye pasos detallados para la calibración, prueba y validación de sensores de ruido, vibraciones, velocidad del viento, precipitaciones, SO2, NO2, temperatura, humedad, calidad del aire y CO2, asegurando que todos los procedimientos sean consistentes y repetibles.

El desarrollo de pruebas de medición y validación para el sistema de monitoreo AIOT se ha llevado a cabo siguiendo una serie de lineamientos y estándares internacionales rigurosos. Estos lineamientos aseguran que las pruebas sean precisas, fiables y consistentes, proporcionando una base sólida para el despliegue y operación del sistema en entornos reales. La adopción de estos estándares no solo garantiza la calidad de las mediciones, sino que también promueve la seguridad y eficiencia en todas las fases del desarrollo y validación del sistema.

Prueba 1 a escala de laboratorio del sistema electrónico y procesamiento de datos ambientales y climáticos de las estaciones AIOT (luminarias inteligentes)

Medición de parámetros con sensores ambientales

El propósito principal del experimento consiste en implementar sensores ambientales en las luminarias urbanas para llevar a cabo la medición y el monitoreo constante de diversas variables ambientales. Esta innovación permitirá recopilar datos vitales sobre condiciones como la temperatura, la humedad, la calidad del aire y la luminosidad, ofreciendo una visión detallada del entorno urbano que podría facilitar la toma de decisiones informadas para mejorar la vida ciudadana.

Para alcanzar este objetivo, es imprescindible realizar modificaciones significativas en el sistema electrónico de las luminarias. Esto implica adaptar y mejorar el hardware existente para aumentar la eficiencia energética de las unidades de iluminación, un aspecto crucial para promover la sostenibilidad urbana. Además, se busca implementar capacidades de control remoto, lo que permitiría una gestión más ágil y flexible de la iluminación pública, adaptándose dinámicamente a las necesidades cambiantes de la ciudad.

Este proyecto no solo apunta a optimizar el consumo de energía de las luminarias, sino que también pretende convertirlas en nodos de una red de sensores interconectados. Dicha red facilitaría la recopilación de datos a gran escala, posibilitando análisis más complejos y el desarrollo de soluciones inteligentes para desafíos urbanos, tales como la planificación de la iluminación en función de las condiciones ambientales y el flujo de personas, mejorando así la seguridad y la calidad de vida en los entornos urbanos.

Trabajo Experimental y Resultados Obtenidos

Descripción y características del hardware utilizado

En la Figura 1 se describe el sistema electrónico diseñado e implementado en las luminarias utilizando varios sensores: para temperatura y humedad (DFRobot SHT31), el sensor de partículas SPS30 y una placa de microcontrolador (LoRa32u4 II, BSFrance).

Figura 1. Placas electrónicas utilizadas en el experimento

A continuación, se describen todas las características de los sensores incorporados al sistema electrónico:

Sonda de Temperatura y Humedad

Se trata de un sensor barométrico de precisión DFRobot SHT31, el cual es la evolución de los sensores BMP085 y BMP180, siendo mejor solución para medir la presión barométrica y la temperatura con una placa de hardware de propósito específico Arduino o Raspberry Pi.

Admite tanto conexión por I2C como por SPI (perfecto para evitar conflictos con las direcciones) y, además, mejora sustancialmente la precisión siendo de ±1 hPa en presión y 1ºC en temperatura.

Además, dado que la presión varía con la altitud, también se puede usar como altímetro (con una precisión de 1m). Cuenta con un regulador de voltaje por lo que se puede usar de 3 a 5V DC.

Incluye conectores Stemma QT para facilitar la conexión con las placas que dispongan de este tipo de conectores.

Figura 2. Sensor de Temperatura utilizado.

Dentro del hardware equipado en la luminaria se encuentra el sensor de partículas SPS30. Las características de este sensor son las siguientes:

• Voltaje de entrada: 4.5 a 5.5V.
• Comunicación: UART e I2C tolerantes a 3.3V.
• Rango de detección de tamaño de partícula: PM1.0, PM2.5, PM4 y PM10.
• Número de concentración: PM0.5, PM1.0, PM2.5, PM4 y PM10.
• Dimensiones: 40.6 x 40.6 x 12.2 mm

Figura 3. Sensor de Partículas SPS30 utilizado en el experimento.

Comprobación de la lectura de los sensores

El hardware fue acondicionado en la luminaria sobre la base plana inferior. Toda la electrónica adicional se incorporada dentro de una caja con ergonometría diseñada para este fin. En aras de comprobar la correcta transmisión de la lectura de los sensores hacia el servidor, y mediante el protocolo de comunicación LoRa, se realizan varias mediciones y se comprueba en el servidor la correcta lectura y recepción de los datos. En las Figuras 4 y 5, respectivamente, se muestran los resultados obtenidos.

Figura 4. Captura de las mediciones de temperatura y humedad realizadas

Desarrollo de un entorno web de monitorización: Node-Red

La finalidad de este experimento es establecer una solución eficaz que permita no solo la recolección y análisis de datos en tiempo real sino también la interacción y control sobre estos sistemas de manera intuitiva y accesible desde cualquier lugar. Para lograr esta meta, se ha seleccionado Node-Red como la herramienta de desarrollo principal debido a su reconocida versatilidad y fiabilidad en la creación de aplicaciones orientadas al Internet de las Cosas (IoT), específicamente para el control y la visualización de sistemas complejos.

Node-Red, con su enfoque basado en flujos, permite a los desarrolladores y diseñadores de sistemas construir aplicaciones IoT de manera eficiente, integrando una amplia gama de servicios y dispositivos sin necesidad de escribir extensos códigos. Este enfoque facilita la experimentación y el rápido prototipado, elementos cruciales para la innovación en el ámbito de los sensores y la automatización.

El proyecto apunta a explorar el potencial de esta herramienta para desarrollar una plataforma robusta que no solo gestione la adquisición de datos de los sensores de manera eficiente sino que también proporcione capacidades avanzadas de análisis y visualización. Se pretende crear un entorno donde los datos recogidos por los sensores puedan ser fácilmente interpretados y utilizados para tomar decisiones informadas, mejorar procesos y, en última instancia, optimizar el rendimiento del sistema en diversos escenarios de aplicación.

Además, el experimento busca demostrar cómo, a través del uso de tecnologías web y herramientas como Node-Red, se pueden superar barreras técnicas, ofreciendo una interfaz amigable y altamente configurable que promueva la inclusión de usuarios con variados niveles de habilidad técnica. Esto abre la puerta a una mayor experimentación y adopción de tecnologías IoT en sectores que van desde la domótica hasta la gestión inteligente de edificios y ciudades, destacando la importancia de interfaces de usuario intuitivas en la democratización del acceso a tecnologías avanzadas.

Descripción y características

Node-RED es una herramienta de programación visual que muestra visualmente las relaciones y funciones, y permite al usuario programar sin tener que escribir una línea de código. Node-RED es un editor de flujo basado en el navegador donde se puede añadir o eliminar nodos y conectarlos entre sí con el fin de hacer que se comuniquen entre ellos. Node-Red hace que el conectar los dispositivos de hardware, APIs y servicios en línea sea mucho más optimizado en sentido general y adaptable a un sinnúmero de aplicaciones para IoT.

Figura 5. Vista principal del entorno Node-Red.

Node-Red se ha consolidado como framework de código abierto para la gestión y transformación de datos en tiempo real en entornos de la industria 4.0, IoT, Marketing digital o sistemas de Inteligencia Artificial entre otros. La sencillez de aprendizaje y uso, que no requiere conocimientos de programación, su robustez y la necesidad de bajos recursos de cómputo ha permitido que hoy en día se encuentre integrado en prácticamente la mayoría de los dispositivos IoT del mercado, así como equipos Raspberry, sistemas en la nube o equipos locales.

Metodología para la captura de datos

Los paquetes de datos se envían a una puerta de enlace LoRa, utilizando un formato de paquete LoRa simple y personalizado. La información que llega a la puerta de enlace es procesada por una aplicación de servicio de servidor que publica la información en un servidor MQTT.

Node-RED se utiliza para mostrar los datos recibidos y monitorear el tiempo transcurrido entre paquetes recibidos consecutivos. Los datos alojados en el servidor se muestran en la interfaz gráfica de usuario (GUI) y se almacenan en un archivo o base de datos utilizando Node-RED. La Figura 6 muestra la interfaz desarrolla. La GUI de Node-RED está disponible en un dominio en línea, lo que hace que las mediciones sean accesibles de forma remota en tiempo real, por ejemplo, a través de un teléfono inteligente.

Figura 6. Vista de la interfaz de ejemplo desarrollada enNode-RED para validar las mediciones.

En la Figura 6 se muestran las diferentes variables sensadas: temperatura, humedad y contaminación según el tipo de partículas suspendidas en el aire, así también los parámetros de transmisión como la intensidad de señal recibida.

Descripción de la Estructura en Node-Red

Inicialmente se cuenta con un módulo MQTT de recepción de datos, el cual se encarga de sincronizar la transmisión, a través de Lora, del sistema de medición de variables. Una vez los datos se encuentren en el servidor, estos se envían a Node-Red utilizando el protocolo MQTT.

Luego en Node-red se necesita decodificar los datos ya que la transmisión se realiza codificada en base64. Para ello se ejecuta un script cuya funcionalidad es decodificar la trama de datos y mapear cada una de las variables recibidas, así como los parámetros de transmisión.

Por otro lado, después de este proceso, lo restante es visualizar cada una de las variables y parámetros para que el usuario final obtenga la vista mostrada en la figura 6. Una captura del esquema de configuración de Node-Red se muestra a continuación en la figura 7 así como una captura de las pruebas de funcionamiento del sistema conectado a una luminaria convencional se ilustra en la figura 8.

Figura 7. Esquema gráfico de configuración en Node-Red.

Figura 8. Captura del sistema experimental de pruebas.

En este experimento, se diseñó, construyó y verificó el funcionamiento de un del sistema electrónico para el sensado de varias variables ambientales y den entorno que serán utilizadas dentro del marco de desarrollo del proyecto. Así mismo se validó un entorno Web de prueba para la monitorización de algunas de las variables y parámetros sensados. Se comprobó el correcto funcionamiento del sistema mediante pruebas de validación remota desde una computadora personal, comprobando la actualización de la información en la plataforma de prueba de ejemplo desarrollada en Node-Red.

Descripción del sistema de sensado de CO2

El hardware desarrollado para el sensado de CO2 forma parte de un dispositivo de medición, que cuenta fundamentalmente, con los siguientes elementos de hardware:

• 1x SoC ESP32 (integrado en el PCB): eje principal del sistema.
• 1x SCD30 de Sensirion: módulo que permite sensar concentración de CO2, temperatura y humedad.
• 1x Pantalla TFT de 2.4 pulgadas con panel táctil: interfaz de visualización y configuración del equipo.
• Chasis plástico (creado a partir de un modelo genérico).

El ESP32 que es el encargado de obtener los valores del módulo SCD30 y mostrarlos en la pantalla. Adicionalmente, si está configurado, los datos son enviados a un servidor IoT , Thingsboard mediante una red WiFi.

El sistema es alimentado con una fuente de 5 voltios mediante un conector USB tipo micro. Teniendo en cuenta que todos los componentes funcionan a 3.3 voltios se utiliza un regulador que reduce el voltaje a este nivel. El ESP32, para obtener las magnitudes a sensar, interactúa con el módulo SCD30 mediante un bus I2C a una frecuencia de 100kHz. Para controlar y mostrar las magnitudes en la pantalla, así como otros elementos gráficos, se utiliza una de las interfaces SPI del SoC. El panel táctil, que permite al usuario interactuar con el dispositivo, al ser analógico no utiliza ningún bus específico ni protocolo estándar. En la Figura 9 se muestra un diagrama en bloques donde se ilustra la composición del dispositivo.

Figura 9. Esquema de hardware utilizado para el dispositivo de sensado de CO2.

Como parte de los análisis de los valores de CO2 adquiridos por el equipo y visualizados en la nube Thingsboard, se procesaron 100000 muestra con un intervalo de adquisición cada 60 segundos. Los datos sensados para la validación fueron adquiridos desde la plataforma Thingsboard, provenientes del sistema desarrollado. En la figura 10 se puede observar una captura de la plataforma de visualización en la nube y las gráficas de tiempo de los datos adquiridos.

Figura 10. Captura gráfica los datos adquiridos por el sistema de sensado de CO2

Figura 11. Captura gráfica la placa desarrollada para el sistema de sensado de CO2.

Prueba 2 a escala de laboratorio del sistema electrónico de captura y procesamiento de datos ambientales y climáticos de las estaciones AIOT (luminarias inteligentes)

En el marco del desarrollo del sistema avanzado de captura y monitoreo AIOT a través de la implementación de la red de captura y procesamiento de datos integradas en el corredor minero (denominado corredor de la vida) de los departamentos de Magdalena, Cesar y La Guajira, uno de los productos del proyecto HUB Ambiental del Caribe , se han llevado a cabo pruebas exhaustivas a escala de laboratorio con el objetivo de evaluar y validar el funcionamiento del dispositivo utilizando las variables de ruido ambiental y vibraciones.

Estas pruebas iniciales son cruciales para asegurar la precisión y confiabilidad del sistema antes de proceder con pruebas in situ que incluirán otras variables ambientales y de calidad del aire.

Pruebas del sistema electrónico de la luminaria LED

Objetivo

Adaptar el hardware de la luminaria LED para hacerlo más eficiente desde el punto de vista energético y controlable de forma remota.

Descripción de la prueba

• Modificación del Hardware: Se realizaron ajustes en el diseño del circuito de la luminaria LED para optimizar su eficiencia energética. Esto incluyó la implementación de componentes de bajo consumo y la mejora de la disipación de calor.
• Control Remoto: Se integraron módulos de comunicación que permiten el control remoto de las luminarias. Esto facilita el ajuste de parámetros operativos y el encendido/apagado a distancia.

Resultados

• Control Remoto: Las luminarias respondieron de manera efectiva a los comandos remotos, demostrando la fiabilidad del sistema de control a distancia.

Pruebas del sistema de control de intensidad basado en modulación de la señal

Objetivo

Evaluar la funcionalidad del sistema de control de intensidad de luz mediante la modulación de la señal.

Descripción de la prueba

• Modulación de Señal: Se implementó un sistema de modulación de señal (PWM – Modulación por Ancho de Pulso) para ajustar la intensidad lumínica de las LED utilizando el componente electrónico RCD-48
• Ajuste de Intensidad: Se realizaron pruebas para verificar la capacidad del sistema de ajustar la intensidad de la luz en diferentes niveles, simulando condiciones de uso real.

Resultados

• Control de Intensidad: El sistema de modulación de señal permitió un control preciso de la intensidad lumínica, logrando niveles de ajuste desde el 0% hasta el 100% de la capacidad máxima de la luminaria.
• Estabilidad de la Señal: La modulación de señal demostró ser estable y libre de interferencias, garantizando una iluminación constante y sin parpadeos.

Figura 12. Captura del sistema electrónico de la luminaria y la modificación realizada con el circuito RCD-48

Pruebas del sistema de monitoreo del consumo mediante analizadores de red

Objetivo

Monitorear el consumo eléctrico de las luminarias LED utilizando analizadores de red.

Descripción de la prueba

• Instalación de Analizadores: Se integraron analizadores de red en el sistema para medir en tiempo real el consumo de energía de cada luminaria.
• Recolección de Datos: Se recopilaron datos sobre el consumo energético durante diferentes periodos de funcionamiento y bajo diversas condiciones de carga.

Resultados

• Consumo Energético: Los analizadores de red proporcionaron datos precisos sobre el consumo energético, permitiendo identificar oportunidades adicionales para optimizar el uso de energía.

Figura 13. Curva de consumo de la luminaria Led con control automático de la intensidad lumínica.

El gráfico anterior que muestra la curva de consumo de la luminaria LED a lo largo del día, incluyendo un control automático del nivel de intensidad luminosa en función de los horarios de mayor afluencia de público.

• Línea azul sólida: Representa el consumo de energía (en watts) sin control automático de la intensidad luminosa.
• Línea roja discontinua: Representa el consumo ajustado con control automático, reduciendo la intensidad durante las horas de mayor afluencia (7-10 AM y 5-8 PM)

El control automático permite reducir el consumo de energía durante las horas de mayor afluencia de público, ajustando la intensidad luminosa de manera eficiente y optimizando el uso de energía.

Pruebas del sistema de medición de la polución lumínica mediante dron

Objetivo

Evaluar el impacto de las luminarias LED en la polución lumínica mediante el uso de un dron equipado con sensores especializados.

Descripción de la Prueba

• Preparación: Se planificó la integración de sensores de medición de polución lumínica en un dron, que realizará vuelos sobre áreas iluminadas por las luminarias LED.
• Pruebas In Situ: Esta fase de pruebas se llevará a cabo posteriormente, en la segunda fase del proyecto, y se centrará en la medición de la dispersión de luz y su impacto en el entorno.

Fase Posterior

• Implementación: Las pruebas con el dron se realizarán en diferentes ubicaciones para evaluar el efecto de las luminarias en la polución lumínica.
• Análisis: Los datos recopilados por el dron permitirán ajustar y optimizar aún más el diseño de las luminarias para minimizar su impacto ambiental.

Resultados

Las pruebas realizadas hasta la fecha han demostrado mejoras significativas en la eficiencia energética y la capacidad de control remoto de las luminarias LED. El sistema de control de intensidad ha funcionado según lo esperado, proporcionando datos valiosos para futuras optimizaciones.

La segunda fase del proyecto, que incluye las pruebas de medición de polución lumínica mediante dron, permitirá completar la evaluación del sistema y asegurar que las luminarias LED cumplen con los estándares ambientales y de eficiencia requeridos.

Conclusiones

En el desarrollo del sistema electrónico de captura y procesamiento de variables ambientales y climáticas, se han llevado a cabo una serie de pruebas exhaustivas a escala de laboratorio. Estas pruebas tuvieron como objetivo evaluar y validar el rendimiento del sistema en términos de precisión, fiabilidad y eficiencia energética.

A continuación, se presentan las conclusiones basadas en los resultados obtenidos:

Pruebas de precisión y fiabilidad

• Ruido y Vibraciones: Los sensores mostraron una alta precisión en la medición de niveles de ruido y vibraciones, con una variabilidad mínima respecto a los valores de referencia. Esto asegura la fiabilidad del sistema para monitorear entornos urbanos e industriales.
• Temperatura y Humedad: Los sensores térmicos e higrómetros mantuvieron una exactitud constante en la medición de temperatura y humedad, validando su uso en diversas condiciones ambientales.
• Calidad del Aire (PM10, PM2.5, SO2, NO2) y CO2: Los sensores especializados en calidad del aire y CO2 mostraron una capacidad robusta para detectar y cuantificar contaminantes en el aire, proporcionando datos fiables para el análisis ambiental.

Pruebas de eficiencia energética

• El sistema de captura y procesamiento fue optimizado para reducir el consumo de energía sin comprometer la precisión de las mediciones. Esto fue logrado mediante la implementación de componentes de bajo consumo y técnicas de modulación de señal.
• Durante las pruebas, se observó una mejora significativa en la eficiencia energética, lo que permite un funcionamiento prolongado y sostenible del sistema en entornos remotos o con recursos energéticos limitados.

Pruebas de control y monitoreo remoto

• La integración de módulos de comunicación (LTE y Wi-Fi) permitió el control y monitoreo remoto del sistema, facilitando la recolección y transmisión de datos en tiempo real.
• Las pruebas demostraron que el sistema responde de manera efectiva a los comandos remotos, asegurando un control preciso y una gestión eficiente de las variables ambientales y climáticas monitoreadas.

Pruebas de transmisión de datos y seguridad

• La transmisión de datos a una plataforma en la nube se realizó de manera segura y eficiente, garantizando la integridad y confidencialidad de la información recolectada.
• Los datos fueron procesados y analizados en tiempo real, proporcionando información valiosa y oportuna para la toma de decisiones en la gestión ambiental.

Pruebas del Sistema de Control de Iluminación

• Modulación de Intensidad Lumínica: Se implementó y probó un sistema de control de intensidad basado en modulación de señal (PWM), que permitió ajustar la intensidad luminosa de las luminarias LED según los horarios de mayor y menor afluencia de público.
• Eficiencia Energética: Las pruebas demostraron que el control automático de la intensidad luminosa resultó en un ahorro energético significativo sin comprometer la calidad de la iluminación durante los periodos de alta actividad.

Resultados Globales

Las pruebas de laboratorio han confirmado que el sistema electrónico de captura y procesamiento de variables ambientales y climáticas es preciso, fiable y eficiente desde el punto de vista energético. La capacidad del sistema para medir una amplia gama de variables y transmitir datos en tiempo real lo posiciona como una herramienta robusta y versátil para el monitoreo ambiental.

Próximos Pasos

• Pruebas In Situ: Se realizarán pruebas adicionales en condiciones reales para evaluar el desempeño del sistema en diferentes entornos y ajustar cualquier aspecto necesario para su óptimo funcionamiento.
• Implementación y Optimización: Basados en los resultados de las pruebas in situ, se procederá a la implementación completa del sistema y se realizarán optimizaciones continuas para mejorar su eficiencia y precisión.

Estas conclusiones evidencian el éxito de las pruebas de laboratorio y proporcionan una base sólida para la implementación del sistema a gran escala en aplicaciones prácticas, contribuyendo significativamente a la gestión y mejora de la calidad vida y el entorno en diversas comunidades.

Plan de pruebas individuales y del sistema de la red piloto de las estaciones AIOT (luminarias inteligentes) in situ

Tabla 3. Plan de pruebas individuales y del sistema de la red piloto de las estaciones AIOT (luminarias inteligentes) in situ

Actividad	Tarea	Responsable	Fecha de ejecución
Recepción de equipos	Recibir los equipos enviados por Energesis para validar y verificar que se puedan iniciar las pruebas de la red piloto.	Ing. Ronald Martínez	Agosto – Septiembre
Configuración del Gateway en Laboratorio	Configurar un Gateway con acceso a la nube del proveedor y confirmar la transmisión de datos.	Ing. Carlos Cabas	Agosto – Septiembre
Instalación de Gateway de pruebas en el Campus de la Universidad del Magdalena	Instalar un Gateway en una ubicación estratégica para realizar pruebas de comunicación y transmisión con los nodos LoRa.	Carlos Cabas / Ing. Patricia	Agosto – Septiembre
Instalación de Nodos LoRa en dentro del Campus	Instalar al menos 3 nodos LoRa dentro del Campus Universitario para probar la comunicación con el Gateway y la transmisión de datos.	Ing. Carlos Cabas / Ing. Patricia / Ing. Ronald Martínez	Agosto – Septiembre
Validación de datos	Toma de datos con equipos calibrados y certificados para comparar los datos obtenidos de los nodos LoRa.	Ing. Carlos Cabas / Ing. Ronald Martínez	Septiembre
Medición de consumo energético	Medir el consumo eléctrico de los nodos LoRa para conocer las condiciones técnicas de instalación en campo.	Ing. Patricia	Septiembre
Comprobar robustez de la Red	Realizar pruebas de desconexión, bloqueo de señal, agregar Interferencia para comprobar la robustez de la red de comunicación.	Ing. Carlos Cabas / Ing. Ronald Martínez	Septiembre
Informe de Pruebas	Realizar un Informe detallado con todos los resultados de las tareas realizadas.	Ing. Carlos Cabas / Ing. Ronald Martínez / Ing. Patricia	Septiembre – Octubre