Data optimization in nitrate water monitoring systems

Hernández-Alpizar, Laura; Carrasquilla-Batista, Arys; Sancho-Chavarría, Lilliana

Optimización de datos en sistemas de monitoreo hídrico de nitratos

dc.creator	Hernández-Alpizar, Laura
dc.creator	Carrasquilla-Batista, Arys
dc.creator	Sancho-Chavarría, Lilliana
dc.date	2020-03-27
dc.date.accessioned	2020-09-25T23:12:54Z
dc.date.available	2020-09-25T23:12:54Z
dc.identifier	https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5086
dc.identifier	10.18845/tm.v33i5.5086
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/2238/12079
dc.description	Anthropogenic activities, such as intensive fertilization, generate an increase in the concentration of nitrates in water systems that can cause contamination in waters for human consumption and eutrophication in surface waters. Discrete sample analysis reveals spatial differences in concentration, although continuous analysis provides more information about the origin, hydrological dynamics, transport, and nitrates bioprocessing. Nevertheless, the frequency, the period and the data quality must be optimized according to the research objective, since continuous monitoring implies high instrumental consumption and a large generation of data that may not provide relevant information for the objective. UV spectroscopy with continuous flow analysis is a technique that directly quantifies nitrate concentration and is well suited to high resolution monitoring. In this work, the design of a system that uses this type of analysis is proposed coupled to a conductivity sensor, as a trigger for the sampling frequency. Furthermore, the use of the Internet of Things (IoT) is implemented both to carry out configuration processes in data collection and for remote electromechanical actuation, which allows manual or automatic adjustment in obtaining data and, consequently, the information temporal and spatial required for the study of nitrates in the water resource.	en-US
dc.description	Actividades antropogénicas, tal como la fertilización intensiva, generan un aumento en la concentración de nitratos de los sistemas hídricos que puede provocar contaminación en aguas de consumo humano y eutrofización en aguas superficiales. El análisis de muestras discretas revela diferencias espaciales en la concentración, pero un análisis continuo proporciona más información acerca del origen, la dinámica hidrológica, el transporte y procesamiento de los nitratos. Sin embargo, la frecuencia, el periodo y la calidad de los datos deben ser optimizados de acuerdo con el objetivo de investigación, ya que, un monitoreo continuo implica un alto consumo instrumental y una gran generación de datos que puede no aportar información relevante para el objetivo. La espectroscopía UV con análisis en flujo continuo es una técnica que de forma directa cuantifica la concentración de nitratos y se adapta bien a un monitoreo de alta resolución. En este trabajo se plantea el diseño de un sistema que utiliza este tipo de análisis acoplado a un sensor de conductividad, el cual se utiliza como disparador de frecuencia de muestreo.  Además, se implementa el uso de Internet de las Cosas (IoT) tanto para realizar procesos de configuración en la toma de datos como para el accionamiento electromecánico remoto lo que permite un ajuste manual o automático en la obtención de datos y consecuentemente, de la información temporal y espacial requerida para el estudio de nitratos en el recurso hídrico.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Editorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)	es-ES
dc.relation	https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5086/4807
dc.source	Tecnología en marcha Journal; 2020: Vol. 33 especial. Contribuciones a la Conferencia 6th Latin America High Performance Computing Conference (CARLA); Pág. 106-111	en-US
dc.source	Revista Tecnología en Marcha; 2020: Vol. 33 especial. Contribuciones a la Conferencia 6th Latin America High Performance Computing Conference (CARLA); Pág. 106-111	es-ES
dc.source	2215-3241
dc.source	0379-3982
dc.subject	Frequency triggers	en-US
dc.subject	Internet of Things	en-US
dc.subject	nitrates monitoring	en-US
dc.subject	Disparador de frecuencia	es-ES
dc.subject	Internet de las Cosas	es-ES
dc.subject	monitoreo de nitratos	es-ES
dc.title	Data optimization in nitrate water monitoring systems	en-US
dc.title	Optimización de datos en sistemas de monitoreo hídrico de nitratos	es-ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion

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