Sistema de monitoreo de la calidad del agua basado en IOT, utilizando técnicas de analítica de datos para la detección de anomalías, en los acueductos ejecutados por el plan departamental de aguas (PDA) de Córdoba

Abstract

El agua potable es un derecho humano, se constituye como la base de la salud y la vida de los seres vivos. No obstante, debido a la variedad de factores tales como minería, explotación de petróleo, contaminación fecal, entre otros, a la falta de monitoreo y al desconocimiento de la calidad de la misma, puede conducir a enfermedades infecciosas que afectan a las personas, entre ellos los más vulnerables (niños y ancianos), como también, la falta de sistemas que permitan detectar en tiempo real los parámetros de calidad del agua fuera de los rangos establecidos, impide una toma de decisiones asertiva que permita garantizar una distribución de un agua apta para consumo humano a las diferentes zonas de cobertura entre ellas las rurales y de difícil acceso. Como resultado, fue desarrollado un sistema de monitoreo basado en IoT para la adquisición de datos a través de medidores especializados que permitan la captura de variables en tiempo real y mediante modelos de analíticas descriptiva contribuir en la detección de anomalías en los parámetros fisicoquímicos del agua para consumo humano. La metodología para realizar la investigación corresponde a un esquema de investigación conocido como Modelo Integral para el Profesional en Ingeniería, que aplica actividades de documentación, diseño y desarrollo, validación y evaluación experimental. Los resultados entre el método convencional para medición de la calidad del agua para consumo humano en zonas de difícil acceso y el dispositivo basado en IoT para este trabajo, muestran fiabilidad de las medidas realizadas ya que presentan un error relativo promedio inferior al 5%. Se puede concluir con esta investigación, que el prototipo podría usarse para informar a los usuarios sobre anomalías de los datos de los parámetros de calidad del agua potable en tiempo real, posibilitando a futuro la creación de una base de datos que se pueda comparar con futuras mediciones en cada sitio en el campo y desarrollar algoritmos predictivos que con la información obtenida puedan estimar la prevención de la salud de las personas.