Desarrollo del control automático de los procesos químicos y biológicos de la cámara atmosférica TAR

TRABAJO FIN DE GRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA INDUSTRIAL DESARROLLO DEL CONTROL AUTOMÁTICO DE LOS PROCESOS QUÍMICOS Y BIOLÓGICOS DE LA CÁMARA ATMOSFÉRICA TAR Autor: Carlos Bretthauer Yedro Tutores: Julián Lebrato Martínez María Dolores Garvi Higueras Fecha de entrega: 02/2024 2 DEDICATORIA A Julián, Dolores y Miguel Ángel por su ayuda y apoyo. 3 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................ 5 1.1. Fitorremediación ................................................................................... 5 1.2. Parámetros ............................................................................................ 6 2. MATERIALES Y MONTAJE ........................................................................ 9 2.1. Elementos fundamentales ..................................................................... 9 2.2. Conectividad ......................................................................................... 9 3. HARDWARE ............................................................................................. 10 3.1. ESP32/ESP32 CAM ............................................................................ 10 3.2. BME680 .............................................................................................. 11 3.3. MH-Z19B ............................................................................................. 11 3.4. Raspberry PI 4 Model B ...................................................................... 12 4. INSTALACIÓN DE SOFTWARE ............................................................... 13 4.1. Instalación del sistema operativo Raspberry Pi OS ............................ 13 4.2. Instalación de Docker .......................................................................... 13 4.3. Instalación de Portainer ....................................................................... 14 4.4. Instalación de FileBrowser .................................................................. 14 4.4.1. Instalación e FileBrowser por ejecución de comandos ................. 15 4.4.2. Instalación de FileBrowser desplegando un stack ........................ 15 4.5. Instalación de Mosquitto ...................................................................... 16 4.6. Instalación de Home Assistant ............................................................ 18 4 5. AUTOMATIZACIÓN .................................................................................. 19 5.1. Configuración de los sensores ............................................................ 19 5.1.1. Tasmota ........................................................................................ 19 5.2. Integraciones ....................................................................................... 23 5.3. Automatizaciones ................................................................................ 25 5.4. Muestreo ............................................................................................. 26 6. Control remoto .......................................................................................... 31 6.1. VNC ..................................................................................................... 31 6.2. Telegram ............................................................................................. 31 6.2.1. Enviar estado actual de los sensores ........................................... 33 6.2.2. Enviar el fichero de valores muestreados ..................................... 35 7. ENSAYOS ................................................................................................. 37 7.1. Ensayos de calibración inicial ............................................................. 37 7.2. Otros ensayos ..................................................................................... 39 8. CONCLUSIONES ..................................................................................... 41 Bibliografia........................................................................................................ 42 5 1. INTRODUCCIÓN Con el presente prototipo se pretende cuantificar parámetros referentes a la polución del aire y a su calidad. Su objetivo principal es optimizar la fitorremediación atmosférica en núcleos urbanos, obteniendo datos acerca de qué clase de masa verde es más favorable para el procesamiento de ciertos gases o elementos nocivos presentes. Los ensayos pueden hacerse de diferentes formas, no necesariamente requiriendo plantas. Algunas posibles metodologías son las siguientes: - Suelo + Vegetal. - Vegetal. - Suelo. Otro gran objetivo es la conectividad de los sensores. Todos están conectados a la red, pudiendo tener acceso en tiempo real a los datos y control. De esta forma se puede estudiar la evolución del comportamiento de los sistemas formados en la cámara frente al aire patrón. Se podrá trabajar en estático o en dinámico y en estufa a temperatura calibrada (para muestras que liberen gases a elevadas temperaturas como, por ejemplo, el asfalto). 1.1. Fitorremediación La fitorremediación es una técnica que utilizan las plantas para procesar contaminantes del suelo, el agua y la tierra. Se engloban dentro de las técnicas de fitorremediación diferentes modalidades dependiendo de la parte de la planta que absorba el contaminante y del tipo de contaminante en sí: rizofiltración, fitoestabilización, fitoinmovilización, fitodegradación, fitoextracción y fitovolatilización son algunas de estas.2 El dispositivo aquí desarrollado se enfoca en la medición de la degradación, acumulación o absorción de contaminantes atmosféricos. Sin embargo, puede adaptarse para la medición de cualquier contaminante si se poseen los sensores adecuados. 6 Un factor a tener en cuenta es que algunas especies de plantas tienen mayor aptitud fitorremediadora que otras debido a la influencia de las características propias de la planta. Las plantas con capacidad fitorremediadora se denominan “acumuladoras”. Por ejemplo, algunas especies de álamos y sauces tienen capacidad para acumular metales pesados, funcionando como bioindicadores para la polución.9 Para llevar a cabo la experimentación, habrá que tener en cuenta una serie de variables. Con la propia experimentación se llevará a cabo la optimización del método, pudiendo descartar variables que no sean de elevada importancia y averiguar qué parámetros tienen mayor influencia en la fitorremediación del aire y qué modelo sería el adecuado. 1.2. Parámetros La influencia de ciertos factores afectará al comportamiento de la planta en términos de absorción de contaminantes. Por ser un prototipo inicial, solo se podrá experimentar con un número limitado de los factores mostrados. - Planta: • Especie: Algunas plantas tienen mayor afinidad por ciertos contaminantes atmosféricos y pueden ser más efectivas en su captura. Se presentan, a continuación, una serie de plantas que son conocidas por poder procesar el aire y eliminar contaminantes: ➔ Sansevieria trifasciata (Lengua de suegra): Esta planta es conocida por su capacidad para eliminar compuestos orgánicos volátiles, como el formaldehído y el benceno, del aire. 5 ➔ Epipremnum aureum (Potos): Esta planta es conocida por su resistencia y capacidad para eliminar formaldehído y otros contaminantes del aire. Un estudio publicado en la revista "HortScience" en 2009 encontró que el Potos fue efectivo en la eliminación de varios COV del aire interior. 1 7 ➔ Chamaedorea seifrizii (Palma de bambú): Esta palma es conocida por su capacidad para eliminar formaldehído y otros contaminantes del aire. 3 • Edad. • SLA (Superficie específica de hoja): También conocida como Área Foliar Específica, describe la relación entre el área de hoja de una planta y su masa. 𝑆𝐿𝐴 = 𝐴 𝑀𝐿 Siendo A el área de hojas y ML la masa seca de todas esas hojas. En general, un alto SLA indica hojas delgadas y ligeras beneficioso en condiciones de baja luminosidad. Las hojas delgadas pueden estar más extendidas y tener, así, mayor superficie expuesta a la luz solar, además de poder disponerse en ángulos variados. Sin embargo, esto puede variar según la especie de planta y el entorno, ya que la adaptación de una planta a su entorno depende de más variables. Existen unos valores típicos de SLA dependiendo del tipo de planta. El área específica que desarrolle una planta estará íntimamente relacionada con el estrés al que se vea sometida la planta durante su desarrollo. 6 - Suelo: • pH. • Cantidad de materia orgánica. • Humedad. - Ambiente. • Humedad relativa. • Presión. • Temperatura. • Longitud de onda (Luz). 8 - Concentración de contaminantes: • NO2: de todos los NOx, el NO2 es el más producido por los humanos. Al igual que con el dióxido de azufre, la habilidad de las plantas para absorber NO2 reside en los estomas. 6 • SO2: los dióxidos de azufre fueron los primeros contaminantes aéreos en causar daños al ser humano y su concentración ha aumentado con el uso de combustibles fósiles.18 Las hojas de las plantas absorben este contaminante por los estomas y se hidratan y oxidan a sulfito y sulfato. Sin embargo, cuando se acumula hasta altas concentraciones, se puede inhibir la fotosíntesis y otros procesos, siendo de esta forma inconveniente para la planta. 14 • Compuestos orgánicos volátiles: los compuestos orgánicos volátiles son eliminados por ciertas plantas a tan buen ritmo que puede comprarse con el efecto de máquinas de acondicionamiento de aire.9,16 • CO2. • PM2.5: quizás el contaminante menos nocivo de los que se nombran. Es extraído del aire por deposición en las hojas de las plantas y, por lo tanto, se espera una gran dependencia del SLA.4 9 2. MATERIALES Y MONTAJE 2.1. Elementos fundamentales El dispositivo consta de los siguientes elementos fundamentales: • Dos cámaras de metacrilato de tamaño reducido. • Una cámara de metacrilato de gran volumen. • Fuente de luz: HL-3050F de 16W, alcanzando 2400LM (20’5x2’6x0’4 pulgadas): permite simular ciclos de día y noche, luminosidad baja e incluso tiempo desfavorable. • Ventiladores de CPU para la homogeneización interna del aire. Todas las cámaras de metacrilato poseen 4 orificios sellables para la introducción de cableado y tubos de conexión con las demás. Figura 1. A la izquierda, la cámara de metacrilato de mayor tamaño. A la derecha, las dos cámaras de menor tamaño junto con la lámpara y sensores. 2.2. Conectividad La elección de ciertos dispositivos y la toma de decisiones se vio condicionada por la intención de hacer la toma de datos pública y accesible desde dispositivos particulares. La conectividad Wi-Fi de todos los dispositivos encargados de procesar datos es un requerimiento indispensable. 16 Se despliega pulsando deploy y, si no hay ningún error, el contenedor de FileBrowser debería estar ejecutándose correctamente. 4.5. Instalación de Mosquitto Mosquitto es un bróker de uso libre que implementa el protocolo MQTT. Este protocolo de comunicación permite a dispositivos y aplicaciones intercambiar mensajes de manera ligera y rápida y, por ello, es ideal para la comunicación en tiempo real. Se usará más adelante para conectar dispositivos Tasmota a Home Assistant. Para instalarlo, debemos crear tres carpetas dentro de nuestra, ya creada, carpeta docker: /config /data /log Dentro de la carpeta config, creamos un archivo al que llamaremos “mosquitto.conf”. Se edita con las siguientes líneas: version: '3' services: filebrowser: container_name: filebrowser image: filebrowser/filebrowser:latest volumes: - /:/srv ports: - 8086:80 restart: unless-stopped 17 La última línea permite darle una contraseña al broker, indicando el nombre del archivo de texto que tendría la contraseña dentro. La penúltima línea permite la conexión anónima sin autenticar en caso de que cambiemos false por true. Una vez creados los archivos anteriores, procedemos a desplegar el siguiente stack dentro de Portainer: persistence true persistence_location /mosquitto/data/ log_dest file /mosquitto/log/mosquitto.log listener 1883 allow_anonymous false password_file /mosquitto/config/passwd version: '3' services: mosquitto: container_name: mosquitto image: "eclipse-mosquitto" volumes: - /home/grupotar/docker/mosquitto/config/:/mosquitto/config/ - /home/grupotar/docker/mosquitto/data:/mosquitto/data - /home/grupotar/docker/mosquitto/log:/mosquitto/log ports: - "1883:1883" - "9001:9001" restart: unless-stopped network_mode: bridge 18 Donde las direcciones locales escritas de los volúmenes son particulares del dispositivo, ateniéndose en este caso a la instalación indicada en los anteriores pasos. Esto quiere decir que, en caso de haber creado archivos en carpetas diferentes a las indicadas, deberíamos especificar las nuevas direcciones locales del broker. Al igual que con FileBrowser, el contenedor de Mosquitto debería estar montado y ejecutándose sin fallos. 4.6. Instalación de Home Assistant Se despliega el siguiente stack: Tras desplegarlo, Home Assistant estará disponible y accesible desde la dirección: http://localhost:8123 , pudiendo ser también la dirección IP de la Raspberry seguida de “:8123”. version: '3' services: homeassistant: container_name: homeassistant image: "homeassistant/home-assistant:stable" volumes: - /home/grupotar/docker/homeassistant/:/config - /etc/localtime:/etc/localtime:ro restart: unless-stopped privileged: true network_mode: host 19 5. AUTOMATIZACIÓN Una vez instalado todo el software necesario, se procede a configurarlo para la medición. Se explicará la configuración dentro de la Raspberry y el montaje de los sensores físicamente. 5.1. Configuración de los sensores La conexión física debe llevarse a cabo según el siguiente montaje Figura 5. Conexión de los sensores a la placa de desarrollo Para poder acceder a ellos se usará Tasmota. Se trata de una interfaz con configuraciones precargadas de los sensores, debiendo especificarse tan solo los puertos donde se conectan los sensores. 5.1.1. Tasmota Tasmota debe instalarse previamente en la placa de desarrollo. Para poder realizar la conexión de la placa ESP32 deben instalarse los drivers CP210x, disponibles en la web. De esta forma, al acceder a la web https://tasmota.github.io/install/ (un instalador web Tasmota) y seleccionando la 20 opción adecuada de Tasmota (en nuestro caso se usó la versión normal, “Tasmota (english)”), se comienza a instalar dentro de la placa de desarrollo. Figura 6. Menú principal para la instalación de Tasmota Al pulsar CONNECT se debe seleccionar el puerto donde se tenga conectada la placa de desarrollo, identificable por empezar por “CP2102 USB to UART Bridge Controller”. 21 Figura 7. Desplegable de instalación, donde deberá configurarse la red Al instalar Tasmota, a la placa de desarrollo se le asigna una IP (consultable en la barra de búsqueda) que debe conocerse para poder acceder a la configuración. Para configurar los puertos y los sensores conectados a estos, se debe entrar a “Configure Module” dentro de “Configuration”. Se usa la siguiente configuración: 22 Figura 8. Configuración de los sensores en Tasmota según los pines de la placa de desarrollo 23 Al salvar y volver al menú principal, podrá observarse que ya está configurado el dispositivo: Figura 9. Dispositivo en funcionamiento dentro de Tasmota 5.2. Integraciones Las integraciones son los procesos que se añaden a Home Assistant para que diferentes dispositivos de diferentes servicios puedan conectarse y comunicarse con él. Para la versión instalada de Home Assistant no puede usarse el Modo Supervisor para poder instalar integraciones. Dentro de la carpeta de Docker creada, en la carpeta Home Assistant, podremos encontrar los siguientes ficheros: 24 Figura 10. Ficheros requeridos dentro de la carpeta Docker Estos ficheros son de gran importancia, ya que editarlos es la forma de añadir y configurar integraciones y automatizaciones. La conectividad entre Mosquitto y Tasmota debe configurarse. Esto permite que Home Assistant detecte los dispositivos que tengan instalado Tasmota y, de esta forma, puedan usarse y recogerse los datos enviados por los sensores. Para ello, se debe ingresar en el apartado ‘’Integraciones’’ dentro de Home Assistant y desde ahí añadir la integración MQTT. Los datos a ingresar dentro de la configuración de MQTT pueden hallarse en la configuración de MQTT dentro de Tasmota: Figura 11. Configuración del bróker dentro de Tasmota, donde el usuario y la contraseña serán propios y la IP será la de la Raspberry 25 5.3. Automatizaciones Las automatizaciones son un conjunto de reglas y condiciones que responden a eventos particulares. De esta forma, se le puede comunicar a Home Assistant qué hacer cuando, por ejemplo, pasa una cantidad determinada de tiempo o un sensor toma cierto valor. A la hora de trabajar con automatizaciones, existen unos entornos denominados plantillas (templates). Con ellas, se pueden visualizar rápidamente resultados de operaciones llevadas a cabo que se implementen en las automatizaciones. El editor de plantillas en Home Assistant lo encontraremos en las Herramientas de Desarrollador (Developer Tools). Desde ahí, la ventana de Estados (States) sirve para identificar más fácilmente las IDs de los diferentes sensores o dispositivos, además de los atributos que poseen. Existe la posibilidad de buscar el que necesitemos, filtrándolo de la lista. Las plantillas se renderizan usando el motor Jinja2. Es un motor para plantillas desarrollado en Python. Por ejemplo, si escribimos este código en el editor de la ventana de Templates: Figura 12. Código escrito en la plantilla y su salida Al escribir: {{states.sensor.tasmota_mhz19b_carbondioxide.state}} , se está llamando al estado del sensor MH-Z19B Integrado con Tasmota y lo imprime 32 Figura 16. Chat con el creador de bots Iniciando una conversación el bot creado por medio del enlace generado, se escribe el comando /start y un mensaje cualquiera. Desde este momento, pueden seguirse dos caminos: usar el bot desde un chat privado o integrarlo en un grupo. Se usará la segunda opción, siendo fácil que la información de la cámara atmosférica llegue a más usuarios. Se crea un grupo de Telegram, añadiendo al bot entre sus integrantes. Se necesita la ID del grupo, siendo una serie de números que referencian al chat, obtenibles de la siguiente manera: - Se vuelve a iniciar una conversación con un nuevo bot: Chat ID Bot. - Se añade a nuestro grupo y, al salir de este, dará la ID de nuestro grupo. Empieza por un signo ''-''. Si fuera un chat privado, sería un número positivo. Para la integración de Telegram, se añaden manualmente las siguientes líneas al archivo de configuration.yaml 33 El código para las automatizaciones de Telegram puede consultarse en el fichero automations.yaml. El control por Telegram se configura más fácilmente desde el editor de automatizaciones del propio Home Assistant. Se muestran a continuación algunas automatizaciones para el control remoto. 6.2.1. Enviar estado actual de los sensores Para ello, se debe ingresar en el apartado de automatizaciones dentro de Home Assistant y crear una nueva automatización de la siguiente manera: • Desencadenantes: se establece que cada 6 horas se enviará el estado de la cámara al chat de Telegram. Sin embargo, se podrá llamar al estado actual mediante un comando y por un botón que aparecerá en una botonera en el chat. telegram_bot: - platform: polling api_key: 6136437461:AAGjTjz1Zv9agxSUN-vG2EJ55cqpWSzMz1I #Se trata de la clave final proporcionada por el BotFather. allowed_chat_ids: -[CHAT ID] #Aquí se debe especificar la ID proporcionada por el bot anteriormente, pudiendo poner varias (los chats que queramos que sean accesibles por el bot) 34 Figura 17. Desencadenantes para enviar el estado actual de la cámara por Telegram - Acciones: lo que se quiere es que se envíe el estado de todos los sensores como mensaje. Para ello, usamos la siguiente estructura (debe editarse a mano): 35 Figura 18. Acciones a llevar a cabo cuando se pida el estado actual, siendo las últimas líneas una botonera con comandos asociados 6.2.2. Enviar el fichero de valores muestreados - Desencadenantes: solo se enviará el muestreo cuando se pida, es decir, escribiendo un comando o pulsando un botón de la botonera: 36 Figura 19. Desencadenantes para enviar el muestreo de la cámara por Telegram - Acciones: se envía el archivo, especificando la ruta hasta él. Se realiza mediante una notificación que permite el envío de archivos. Figura 20. Acciones a llevar a cabo cuando se pida el envío del archivo de datos muestreados 37 7. ENSAYOS En este apartado se describen los ensayos realizados. 7.1. Ensayos de calibración inicial Se realizaron 3 ensayos sin agentes externos, es decir, simplemente con las dos cámaras de metacrilato y sensores en ambas. De esta forma, se pudo comprobar el error entre parejas de sensores y cómo se comporta la atmósfera dentro de la cámara. - MH-Z19B: CO2. - BME680: Temperatura, humedad, presión y punto de rocío. 7.1.1. Calibración inicial 1 Figura 21. Cámara sellada - Cámara sellada. - Sensores en la misma cámara, que será una de las de menor tamaño. - Tiempo transcurrido: 21 horas y 16 minutos. 38 - Tiempo de muestreo: 10 segundos. Los resultados del ensayo fueron los siguientes: - Media de la diferencia de temperatura: 0.28ºC. - Media de la diferencia de dióxido de carbono: 12.77 ppm. La diferencia se hace nula en varios momentos y, además, en los últimos momentos del ensayo se anuló completamente. - Rango de variación de la medida de dióxido de carbono: 112 ppm. - Máxima diferencia de medida de dióxido de carbono: 70 ppm. - Mínima diferencia de medida de dióxido de carbono: -42 ppm. - Media de la diferencia de humedad relativa: 2.18%. Este valor es negativo, indicando que el primer sensor es, generalmente, menor que el segundo. En vista de los resultados de este ensayo, se aceptarían las medidas tomadas. Se observó también que, para el final de la experiencia, la diferencia de señal entre los dos sensores MHZ19B se estabilizó y se anuló. 7.1.2. Calibración inicial 2 Este ensayo se realizó para corroborar los datos del anterior ensayo y medir el tiempo de estabilización. La experiencia tuvo una duración aproximada de 3 días. El tiempo de estabilización es de poco más de 24h. Para otra medida importante, la humedad relativa, se observa que el error fluctúa y se mantiene entre valores bajos, pero nunca se anula. 7.1.3. Calibración inicial 3 Este último ensayo se realizó para observar el comportamiento de los sensores de CO2 de la cámara al manipular las puertas. - 12:29: Se abre la cámara. - 13:04: Se cierra la cámara. Habrían transcurrido 5 minutos. - 13:05: Cámara de medida queda sellada. 39 Se observan los resultados durante 2h de muestreo de CO2, iniciando cuando se abre la puerta de la cámara. Como era de esperar, ambas concentraciones medidas aumentan vigorosamente, sin embargo, se observa que no tienen el mismo tiempo de respuesta. Hay una diferencia de respuesta de 2 minutos entre ambos sensores, que se deberá tener en cuenta para experiencias futuras. 7.2. Otros ensayos Además de los ensayos anteriores, se realizaron una serie de ensayos adicionales. El objetivo fue comprobar el comportamiento del dispositivo en diferentes situaciones. • Ensayo con cámaras abiertas: se pretendía observar el comportamiento de los sensores al abrir las cámaras que, en esta ocasión, estaban cerradas herméticamente. No hay un cambio significativo en las medidas • Ensayo con bomba de vacío: se pretendía observar la influencia de la bomba de aire disponible en el laboratorio sobre las cámaras. • Tiempo de aspiración: 10 minutos. • Caudal: 1’6 L/s. El caudal del aire es demasiado pequeño como para notar la aspiración en la cámara más alejada. En la cámara donde se conecta directamente la bomba existe una leve subida de CO2. Figura 22. Diagrama del ensayo 40 Figura 23. Medidas de CO2 en ambas cámaras (ppm). En la cámara donde se conecta directamente la bomba existe una leve subida de CO2 (naranja). 41 8. CONCLUSIONES - La automatización de la cámara se ha llevado a cabo con la ayuda indispensable del profesor Miguel Ángel Leal Díaz, del departamento de Tecnología Electrónica. - Se ha comprobado, con numerosos ensayos, que el dispositivo funciona correctamente y además presenta gran accesibilidad. De esta forma no solo es un dispositivo funcional, sino que también es un dispositivo fácil de usar por cualquier persona sin necesidad de estar capacitada. - Inicialmente, su uso será: ➔ Diseño del boulevard saludable de San Francisco Javier en base a los ensayos del Índice de Salud Ambiental (ISA) más favorables con plantas, arbustos y árboles introducidos en el diseño, usando los datos experimentales obtenidos juntos con las condiciones estéticas y forestales correspondientes. ➔ Estudio experimental de la capacidad de la salud ambiental o Índice de la Salud Ambiental (ISA) de aquellas calles existentes en la ciudad que se quieran mejorar, en base a la evaluación de la situación inicial en la calle, la detección experimental de los puntos débiles en el ISA y el diseño de las compensaciones necesarias para mejorar el ISA o la salud ambiental en la propia calle. - Entre otros usos que se le puede dar a la cámara están todos aquellos que requieran la medición de algún componente: ➔ Optimización de todo tipo de instalaciones verdes, como paredes y techos verdes. Podrá observase cuál es el tipo de masa verde más adecuada además de ver la eficiencia según las condiciones ambientales y el tipo de contaminante predominante. ➔ Medición de emisión de contaminantes por determinadas muestras. - Por la forma de desarrollar el dispositivo, existe la posibilidad de no solo medir contaminantes atmosféricos, sino medir también parámetros de muestras sólidas y líquidas si se tienen los sensores adecuados.