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Localización de fuentes de emisiones de contaminantes mediante redes de sensores

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Publication date
2016-06
Defense date
2016-07-06
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Nowadays, particular attention is being paid to the release of pollutants through several pollution sources. Day after day, the health of any living being is harmed because of the pollution generated by different industrial activities or the burning of fossil fuels, among others. According to the UN, “Pollution in cities contributes to almost 3.4 million of premature deaths around the world and it is a key factor in respiratory and cardiovascular diseases”, which is a matter of concern. This Degree Final Project is aimed at identifying the location of these pollution sources in order to carry out a more efficient control over air pollution. To undertake this task, we must have a sensor network that allows collecting measurements of pollutant concentration in a given context, as well as other interesting parameters, such as wind speed and direction, to process them with a set of iterative algorithms which facilitate the localization of the source. Lacking a real scenario to perform the relevant tests, it was decided to choose a full simulation by means of the so-called Matlab development environment and the aforementioned Gaussian Plume model. Thus, we can obtain the simulated measurements of pollutants which sensors would collect in a real scenario. The algorithms will use these measurements to reproduce the pollutant propagation model and therewith locate the source.
Con el paso del tiempo se han desarrollado diversas líneas de investigación, que han intentado dar solución al problema de la localización de fuentes y a la reducción o control de la contaminación. Estas líneas se dividen básicamente en tres partes: problemas de localización de fuentes, problemas de identificación de contaminantes y monitorización de la contaminación. En algunos casos se ha intentado abordar el problema de la localización de fuentes mediante funciones de probabilidad [22]. En este caso se utiliza una sola estación receptora donde se miden niveles de concentración de contaminantes, velocidad y dirección del viento. De esta forma se relacionan estas medidas entre sí y se consigue averiguar en qué dirección se encuentran varias fuentes de contaminación. Sin embargo, al tener en cuenta un solo receptor no se puede conseguir una localización exacta de la posición de la fuente debido a que no se posee suficiente información. Es por este motivo, que en este Trabajo de Fin de Grado, se aborda el problema de localización con una red de sensores, porque quizá es más adecuado aprovechar las diferentes medidas que proporcionan los sensores, ya que éstas dan mayor información de la posición de la fuente si se analizan correctamente. De la misma forma, también se habían realizado con anterioridad proyectos en los que se utilizaba el modelo Gaussian Plume para localizar fuentes, partiendo de la hipótesis de que si el modelo era capaz de generar medidas de concentración de contaminantes, también serviría para abordar el problema inverso [11]. Una de las principales desventajas que se halló fue la necesidad de simplificar el problema asumiendo una serie de hipótesis que derivarían en una menor precisión en la localización para escenarios reales. Esto se debe a que el problema de la localización de fuentes es muy complicado y ciertas veces es inevitable la simplificación. En gran medida, en este Trabajo de Fin de Grado se intenta mejorar este proceso y aproximarse poco a poco a un modelo más realista y complejo. Otras líneas de investigación intentan centrarse en monitorizar la contaminación existente en una zona determinada [14, 16, 19]; relacionar la polución del aire con enfermedades o empeoramiento de la salud de seres vivos [15]; analizar la contribución e influencia de varias fuentes de contaminantes en zonas afectadas [13]; simulación y caracterización de incidentes químico-biológicos [7], entre otras.
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Keywords
Reducción de la contaminación, Identificación de contaminantes, Redes de sensores
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