¿Cómo mejora la calibración del sensor de calidad del aire la precisión de los datos?

Los sensores de bajo costo han surgido como una solución efectiva para el monitoreo de la calidad del aire con una mejor cobertura espacial. La principal preocupación sobre el despliegue a gran escala de estos sensores es su precisión. Sin embargo, la rentabilidad y la capacidad de tales sistemas para proporcionar datos de calidad regulatoria han llevado a estudios a gran escala en el terreno. Los gobiernos y las organizaciones de investigación desempeñan un papel fundamental en el apoyo a estos estudios. El Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) identifica los sensores de bajo costo como importantes para proporcionar datos suplementarios sobre la calidad del aire para mejorar la precisión, exactitud y cobertura espacial/temporal de las mediciones de satélites y estaciones de referencia tradicionales.

Además de eso, el Instituto Indio de Tecnología, Kanpur (IIT) en colaboración con la Junta de Control de la Contaminación de Maharashtra (MPCB) ha realizado un análisis detallado de los sensores de bajo costo indígenas. El objetivo principal de este estudio fue frenar la degradación de la calidad del aire de Maharashtra a través de una red de dispositivos de monitoreo. Este estudio informa una eficiencia de sensor del 85-90% que está sujeta a mejoras con mantenimiento periódico.

La calibración del sensor de calidad del aire es el proceso de corregir o ajustar las mediciones del sensor mediante la yuxtaposición con una concentración conocida/referencia de los parámetros. Además, estos sensores presentan una solución única para estudios de calidad del aire a gran escala. Son capaces de monitorear una amplia gama de parámetros de aire ambiente. Estos incluyen dióxido de carbono, compuestos orgánicos volátiles (COV), material particulado y dióxido de azufre, entre otros. Sin embargo, un sólido marco de procedimientos de calibración precede al despliegue. Esto se centra en mejorar la precisión del sensor a través de múltiples pruebas en laboratorio, así como en la ubicación de la instalación. La calibración es una parte esencial del control de calidad de los sensores, ya que ayuda a identificar y eliminar desviaciones en los datos.

Deriva de datos

La deriva es una desviación en las lecturas del sensor debido a influencias externas como fluctuaciones de temperatura o condiciones ambientales. Esto conduce a un cambio en las mediciones a lo largo del tiempo, lo que lleva a desinformación.

Sesgo

El sesgo es un error sistemático persistente en la medición que siempre mantiene una deriva constante respecto al valor real. La salida puede mostrar una lectura más alta o más baja que el valor verdadero.

Precisión

NIST define la precisión como el nivel de acuerdo o la cercanía de los valores reportados por el sensor con respecto a las mediciones de referencia / valores conocidos del parámetro objetivo.

R2

El valor de R2 o coeficiente de determinación es la medida del rendimiento del sensor en comparación con una estación de referencia. Proporciona información estadística sobre la naturaleza de la correlación que existe entre dos variables. En la calibración del sensor, estos se refieren a las salidas del sensor y los valores de referencia conocidos. Para concluir, un valor de R2 de 1 indica una correlación perfecta con el monitor de referencia.

Curva de calibración

Cada sensor tiene una curva de calibración que representa su respuesta en referencia a la concentración de gas de entrada. Para fines de calibración, esta concentración de entrada se determina de antemano para identificar derivas.

Los dispositivos de sensores de bajo costo son fáciles de instalar y operar a gran escala. Los hallazgos sugieren que, además de ser capaces de producir lecturas altamente precisas, la confiabilidad general de estos sensores depende de una calibración oportuna. La humedad relativa y la temperatura del área de instalación interfieren con las mediciones. Esto, a su vez, podría llevar a un aumento o disminución errónea de las tendencias de contaminación. Por ejemplo, los sensores electroquímicos, en particular, se ven afectados por las fluctuaciones de temperatura ambiente; además, estudios han indicado que esto puede llevar a un valor de coeficiente de determinación más bajo, es decir, R2 <0.2.

Los objetivos de rendimiento del sensor son esenciales tanto para los fabricantes como para los usuarios a fin de identificar la fiabilidad de la unidad. La USEPA ha delineado ciertas consideraciones relacionadas con la selección de un sistema de monitoreo de calidad del aire. Estos parámetros de rendimiento generalmente incluyen los hallazgos del procedimiento de calibración, como las desviaciones.

Estas mediciones de calibración además proporcionan una base de evidencia para la fiabilidad de los datos producidos. El monitoreo de ciudades inteligentes también se está logrando tras estudios exhaustivos centrados en la precisión de los datos. El proceso de refinamiento del rendimiento del sensor es una tarea extremadamente compleja y técnica. Sin embargo, con un enfoque integral, los sensores de bajo costo están convirtiéndose en fiables y más precisos para proporcionar mediciones de contaminantes de grado de referencia.

Idealmente, la EPA recomienda encarecidamente calibraciones in situ para determinar exactamente la respuesta del sensor a las condiciones meteorológicas locales y la aplicación inmediata de factores correctivos. Sin embargo, múltiples pasos de calibración preceden la instalación y operación del dispositivo. Este método garantiza además una mayor precisión de los datos.

Un proceso de calibración de sensor de calidad del aire eficaz puede garantizar la precisión y fiabilidad de los datos a través de múltiples niveles. Además, estos van desde calibraciones de nivel cero hasta comparaciones de grado de referencia en el sitio de instalación, con el objetivo de eliminar errores e interferencias meteorológicas regionales.

1. Calibración de Fábrica
Nuestros socios de fabricación de sensores logran esto con aire de concentración cero y gases de calibración. Esto asegura que el rendimiento del sensor esté de acuerdo con las especificaciones proporcionadas. Además, es un paso primordial en el análisis de sensibilidad de sensores individuales.

2. Calibración de Laboratorio
Un ambiente limpio y controlado es necesario para una salida de calibración eficiente. Se deben disponer de cilindros de gas con parámetros conocidos dentro de los valores recomendados. Para asegurar resultados correctos, se deben identificar y eliminar fuentes cercanas de contaminación ambiental. Además, múltiples lecturas ayudan a determinar la consistencia de la operación del sensor.

La calibración monitorizada en el laboratorio incluye dos pasos subsecuentes, es decir,

Calibración Cero es un paso primordial para establecer un error base en el rendimiento del sensor. Los sensores se exponen además a concentración de gas objetivo cero/negligible. Además de eso, se analizan las desviaciones y sesgos a través de las desviaciones en la salida.

Calibración de Span incluye la entrada de un gas objetivo con una concentración conocida. Los valores de entrada conocidos ayudan a cuantificar las desviaciones en las lecturas del sensor. Los cilindros de gas utilizados están de acuerdo con el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST). Además, esto asegura un control completo sobre los valores de la concentración de entrada del gas objetivo.

3. Calibración de Colocación
Las interferencias regionales en las lecturas del sensor tienden a crear desviaciones significativas en los datos. Estas señales regionales surgen de condiciones meteorológicas locales, incluyendo temperatura y humedad. Sin embargo, tales condiciones no afectan a todos los sensores. La calibración de colocación/calibración puntual elimina cualquier posible desviación de los datos de salida. Un dispositivo basado en sensores de bajo costo se opera con un monitor de grado de referencia durante 5-6 días en el sitio de instalación.

Estos modelos de calibración implican múltiples pasos antes de pasar realmente a la parte de corrección y análisis de datos. Esto generalmente incluye planificar la evaluación científica para la recuperación y revisión de datos. El número de sensores idénticos a utilizar junto con la línea de tiempo operativa adecuada se determina en esta etapa. Del mismo modo, la evaluación del sitio también es un aspecto importante, ya que incluye estar atento a actividades inusuales en el sitio que puedan desencadenar interferencias con la calibración del sensor.

Como parte de nuestra iniciativa de investigación para expandir el nivel de precisión y fiabilidad de los datos para los usuarios, OIZOM ha colaborado con múltiples proyectos de AQMD, la Universidad de York y IIT Kanpur. Además, estos proyectos incluyen colecciones intensivas de datos durante períodos prolongados in situ para generar informes de análisis cualitativos y cuantitativos sobre el rendimiento del sensor.

Estudio de caso para sensores de SO2 y CO
OIZOM emplea sensores que funcionan bajo diversos principios como la fotoconductividad, la dispersión óptica, la radiación infrarroja no dispersiva (NDIR), y así sucesivamente. Esto incluye el análisis y la corrección de dos factores principales que afectan el rendimiento del sensor, es decir, la sensibilidad y la deriva de datos.

Calibración cero para la deriva de datos
La calibración cero es el proceso por el cual se determina el desplazamiento o la deriva del sensor. Esta deriva es la desviación de la salida final del sensor en comparación con cilindros de gas conocidos. Estos cilindros de gas tienen un valor cero para el gas objetivo. Además, estas derivas se utilizan para calcular los factores de corrección para mejorar la precisión. La salida puede variar de cero a casi cero en un entorno de calibración así.

Calibración del rango para valores de sensibilidad
La sensibilidad es el grado de cambio en la salida, detectado a medida que se varia la concentración del gas de entrada. Las desviaciones de sensibilidad generalmente ocurren en factores de la solución del sensor, 0.02 ppm en el caso de un sensor de dióxido de azufre. Además, estos valores se utilizan para refinar las mediciones del sensor para un monitoreo efectivo de datos. Tienen la tendencia a proporcionar información sobre la extensión de variación con respecto a los valores conocidos.

Ilustrado a continuación está un estudio de calibración en el proceso de calibración del laboratorio de OIZOM;

Un ambiente altamente controlado es necesario para lograr la máxima eficiencia. Por ejemplo, esto incluye valores moderados de temperatura y humedad junto con presión. Se analiza una curva estándar con concentración de gas de referencia y respuesta del sensor para monóxido de carbono y dióxido de azufre.

 Y = mx + c, donde m = pendiente de la curva de calibración, c = intersección

La linealidad de la curva de calibración determina la eficiencia de calibración y la precisión de datos del sistema de monitoreo de calidad del aire. La cercanía de la salida del sensor con las entradas de referencia produce una curva estándar lineal ideal. La salida R2 para CO y SO2 son 0.93 y 0.99 respectivamente. En conclusión, esto indica que más del 90% de la salida del sensor concuerda con la entrada de concentración de gas conocida.

En resumen, un enfoque de calibración robusto es importante para mejorar la fiabilidad de los datos de sensores de bajo costo. Además, los métodos de análisis estadístico ayudarán a cuantificar el nivel de precisión alcanzado. Un marco de calibración cuidadosamente diseñado es crucial para lograr una precisión de grado de referencia.