Monitorización del olor en el medio ambiente mediante drones: SNIFFDRONE

42 003   Las plantas de tratamiento de aguas residuales (EDAR) producen emisiones gaseosas que pueden resultar molestas debido al olor para la población cercana. Las metodologías actuales de evaluación del olor se basan en mediciones olfatométricas costosas y poco frecuentes con paneles humanos, y en la monitorización continua de unos pocos gases mediante detectores de gas fijos instalados en la planta.

   Esto conduce a mediciones de olores con baja resolución temporal y espacial, lo que dificulta una caracterización precisa de los episodios de olor. El objetivo principal del proyecto SNIFFDRONE, presentado en este trabajo, es desarrollar un dron con capacidades olfativas para realizar mediciones de olores con alta resolución espacial y localizar el origen de las molestias por olores en las EDAR.

J. Burgués1,2, M.D. Esclapez3*, S. Doñate3, L. Saúco3, S. Marco1,2

1. Institute for Bioengineering of Catalonia (IBEC), The Barcelona Institute of Science and Technology, Baldiri Reixac 10-12, 08028 Barcelona, Spain
2. Department of Electronics and Biomedical Engineering, Universitat de Barcelona, Marti i Franqués 1, 08028 Barcelona, Spain
3. Depuración de Aguas del Mediterráneo (DAM), Avenida Benjamín Franklin 21, Parque Tecnológico, Paterna, 46980, Spain
*desi.esclapez@dam-aguas.es

 

   Conflictos de interés: El autor declara que no existe conflicto de intereses.

   Editor académico: Carlos N Díaz.

   Calidad del contenido: Este artículo científico ha sido revisado por al menos dos revisores. Vea el comité científico aquí.

   Citation:  J. Burgués, M.D. Esclapez, S. Doñate, L. Saúco, S. Marco, 2021, Monitorización del olor en el medio ambiente mediante drones: SNIFFDRONE, 9ª Conferencia de la IWA sobre olores y COV/emisiones atmosféricas, Bilbao, España, Olores.org.

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   ISBN: 978-84-09-37032-0

   Palabras clave: malos olores, nariz electrónica, EDAR, mapeo de olores, aprendizaje automático, dron.

 

Resumen

   Las plantas de tratamiento de aguas residuales (EDAR) producen emisiones gaseosas que pueden resultar molestas por olores para la población circundante. Las metodologías actuales de evaluación del olor se basan en mediciones olfatométricas costosas y poco frecuentes, en las que intervienen paneles humanos, y en la monitorización continua de unos pocos gases mediante detectores de gas fijos instalados en la planta. Esto conduce a mediciones de olores con baja resolución temporal y espacial, lo que dificulta una caracterización precisa de los episodios de olor. El objetivo principal del proyecto SNIFFDRONE, presentado en este trabajo, es desarrollar un dron con capacidades olfativas para realizar mediciones de olores con alta resolución espacial y localizar el origen de las molestias por olores en las EDAR.Una plataforma de medición tan versátil complementa perfectamente las tecnologías de monitorización actuales, mejorando drásticamente la gestión de la planta. En la actualidad disponemos de un dron totalmente operativo equipado con una nariz electrónica híbrida que comprende 21 sensores químicos de diferentes tecnologías más sensores de temperatura, humedad y presión, todos ellos integrados en una cámara de detección en miniatura. Se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para trazar el patrón de respuesta del conjunto de sensores a la intensidad del olor. La nariz electrónica se monta en paralelo con un sistema de muestreo controlado a distancia que funciona según el "principio del pulmón" (norma EN13725) para obtener una muestra real y calibrar los modelos de predicción de olores. El dron también incluye un sistema de muestreo y bombeo personalizado para evitar los efectos del downwash, un receptor GPS y una conexión por radio a una estación base para el procesamiento de la señal en tiempo real y el análisis de los datos. El software de la estación base permite la estimación de mapas de olores densos mediante algoritmos de interpolación. El sistema ha sido calibrado y validado en condiciones reales de funcionamiento a través de varias campañas de medición en la EDAR de Molina de Segura (Murcia, España).

 

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Ainhoa

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