Estudio de la fiabilidad de un sensor IoT de PM de bajo coste en ambientes interiores y exteriores

Abstract

El conocimiento en tiempo real de la calidad del aire permite alertar a la población frente a los episodios de alta concentración de una forma rápida y directa. Los recientes avances en el campo de la sensorización, y las tecnologías y ciencias de la computación, han facilitado el despliegue de sensores de bajo coste, mejorando la resolución espacial y temporal de los datos de calidad del aire. El objetivo principal de este trabajo es realizar un estudio de fiabilidad de un sensor de bajo coste de partículas en suspensión (PM2.5 y PM10) en ambientes interiores y exteriores con el fin de conocer si puede ser candidato a poder ser utilizado en Planes de Gestión de la Calidad del Aire. El sensor láser seleccionado (HM-3301, Seeed Studios Grove) no ha sido evaluado en condiciones ambientales reales, y la calidad de los datos generados no se encuentra documentada hasta el momento. Para posibilitar este estudio, el sensor HM-3301 ha sido integrado en una plataforma del Internet de las Cosas, con el objetivo de establecer una conexión permanente a Internet. La fiabilidad del sensor se ha establecido mediante la comparación con un equipo de referencia (LVS3 de Derenda) según el método estándar EN12341:2014. La fiabilidad ha sido diseñada desde el punto de vista estadístico y sin considerar las condiciones ambientales. La metodología estadística utilizada ha sido un modelo lineal ordinario, un modelo lineal generalizado, un suavizado de trazado de dispersión estimado localmente y modelos aditivos generalizados para comparar y contrastar los resultados. Los resultados obtenidos, apuntan que el sensor HM-3301 está altamente correlacionado con la medida de referencia (con correlación superior al 70%), especialmente para PM2.5, que obtiene un valor de precisión muy alto. Además, existe una relación positiva entre las dos mediciones, las que pueden ser ajustadas adecuadamente a través del modelo de suavizado de diagrama de dispersión estimado localmente.