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La nariz electrónica de un dron detecta los olores de una planta de tratamiento de aguas residuales

Investigadores españoles han desarrollado una matriz de sensores químicos que, acoplada a un dron y mediante un software, percibe los malos olores de las aguas residuales como lo hacen los humanos. El objetivo es predecirlos y ayudar a reducir su impacto en zonas próximas a las estaciones depuradoras.

Dron con la nariz electrónica, que mide los olores tras aspirar muestras de aire por un tubo de diez metros. / Maria Deseada Esclapez

Los olores de las plantas de tratamiento de aguas residuales se suelen medir mediante olfatometría dinámica, donde un panel humano huele y analiza bolsas de aire recogidas en las estaciones depuradoras. Aunque se considera el método de referencia, es un proceso caro, lento e infrecuente, lo que dificulta a los operarios responder rápidamente a posibles problemas y localizar la fuente del hedor.

Ahora investigadores del Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC) han diseñado una nariz electrónica portátil (e-nose, en inglés) que, montada sobre un dron, actúa como una humana a la hora de cuantificar las emisiones odoríferas en estas plantas de tratamiento. Pesa 1,3 kg y aspira el aire a través de un finísimo tubo de diez metros de longitud para tomar la muestra en zonas no perturbadas por los rotores de la aeronave. Los detalles se publican en la revista iScience.

Esta nariz electrónica acoplada a un dron consiste en una matriz de sensores químicos más un sistema de análisis de datos, basado en aprendizaje automático, que predice la intensidad del olor como lo haría un panel humano

Santiago Marco (IBEC)

“La nariz electrónica consiste en una matriz de sensores químicos de diversas tecnologías, más un sistema de análisis de señal y datos basado en aprendizaje automático –una rama de la inteligencia artificial (IA)– que predice la intensidad del olor como lo haría un panel humano”, explica a SINC el autor principal, Santiago Marco del IBEC.

La e-nose se entrena para oler sustancias químicas propias de aguas residuales como el sulfuro de hidrógeno, el amoníaco y el dióxido de azufre, que, respectivamente, huelen a huevos podridos, orina y cerillas quemadas. También está equipada con un sensor de dióxido de carbono como indicador de la actividad bacteriana.

Predecir los malos olores

Luego, gracias a la movilidad del dron y el algoritmo de inteligencia artificial, el equipo ha podido estimar la intensidad de los olores en distintos puntos de la planta, trazando su concentración temporal y espacial en un mapa odorífero de la planta, y, por primera vez, conocer con antelación la intensidad del olor a partir de las mediciones.

El objetivo último de esta tecnología es ayudar a los operadores de las plantas de tratamiento de aguas residuales a minimizar el impacto de los malos olores en la vecindad

“No solo intentamos cuantificar componentes particulares o individuales de la emisión, sino también predecir la intensidad de los olores percibidos por los humanos”, recalca María Deseada Esclapez, investigadora de Depuración de Aguas del Mediterráneo, la empresa que opera la planta de Molina de Segura (Murcia) donde se ha probado el sistema.

“Estamos muy contentos con los resultados, pero necesitamos más validación y hacer que el dispositivo sea más robusto para la operación real en planta”, reconoce Marco, que junto al resto de investigadores tiene previsto optimizarlo frente a los cambios de temperatura, humedad y otras variables ambientales que afectan a la precisión de la e-nose.

“El objetivo último de esta tecnología es ayudar a los operadores de las plantas de tratamiento de aguas residuales a minimizar el impacto de malos olores en la vecindad –concluye–, aunque  también puede tener implicaciones en otras instalaciones como vertederos, plantas de compostaje o incluso grandes granjas de ganado vacuno o porcino, conocidas por producir todo tipo de malos olores”.

Referencia:

Burgués et al.: “RHINOS: A lightweight portable electronic nose for real-time odour quantification in wastewater treatment plants”. iScience, 2021

Fuente:
SINC
Derechos: Creative Commons.
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