Vol. 4# Número 1# Año 2024# Revista Impacto# ISSN 2789-861X Pág. 1 de 12
Artículo publicado en acceso abierto
bajo la Licencia CC BY 4.0.
Artículo de investigación
Estrategia de captura de datos con sensores de bajo costo para la
gestión de calidad de agua del afluente del Río Paraná
Data capture strategy with low-cost sensors for water quality
management of the Paraná River tributary
Diego Liebel
*
, Deivis Lugo y Daiki Kawamura
Universidad Nacional de Itapúa, Paraguay
*Autor de correspondencia: Diego Liebel; diegoliebel@facyt.uni.edu.py
Recibido: 08/03/2024 Aceptado: 08/10/2024
Resumen
El agua se considera un recurso limitado ya que solo una parte de ella es apta para el
consumo. La preservación de la calidad de agua es una actividad esencial. Este estudio busca
una estrategia para la captación de datos de bajo costo del afluente del Río Paraná de la
ciudad de Encarnación, Paraguay. Se establecieron los requisitos para la gestión de calidad
de agua considerando la ubicación, la comunicación y los dispositivos, estableciéndose así
las arquitecturas de transmisión de datos y la interacción de los diferentes dispositivos. La
metodología utilizada fue basada en etapas. En este contexto, se realizó una implementación
de la propuesta permitiendo captar los parámetros esenciales de calidad de agua definidos
en los requerimientos. Durante la investigación se realizó una revisión de varios artículos
pudiendo establecer la relevancia de dispositivos de bajo costo. Como resultado se obtuvo
una propuesta de solución utilizando tecnologías que pueden apoyar la captura de datos con
dispositivos de bajo costo abriendo así nuevas oportunidades a futuras investigaciones y
avances en este campo.
Palabras clave: iot, calidad de agua, bajo costo, río, Paraná.
Abstract
Water is a limited resource as only a portion is suitable for consumption. Preserving water
quality is an essential activity. This study aims to develop a low-cost data collection strategy
for monitoring the Paraná River tributary of Encarnación, Paraguay. The requirements for
water quality management were established, considering location, communication, and
devices, thus defining data transmission architectures and the interaction of different devices.
The methodology used was stage-based. In this context, the proposed solution was
implemented, enabling capturing of essential water quality parameters defined in the
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calidad de agua del afluente del Río Paraná.
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requirements. During the research, several articles were reviewed, establishing the relevance
of low-cost devices. As a result, a solution proposal was developed using technologies that
can support data collection with low-cost devices, opening new opportunities for future
research and advancements in this field.
Keywords: iot, water quality, low cost, river, Paraná.
1. Introducción
Hoy en día, el agua se considera un recurso finito puesto que solamente una fracción de ella
es apta para el consumo humano por lo que requiere un cuidado esencial. En efecto existen
diversos conflictos e intereses a raíz de su escasez y la competencia por el mismo va en
aumento (1).
Una de las maneras de preservar este bien es examinando la calidad del agua. La misma se
evalúa a través de parámetros físico-químicos y microbiológicos, siendo el índice de calidad
de agua de la Fundación Nacional de Saneamiento de Estados Unidos (NSF-WQI) uno de los
más utilizados. Este índice considera la medición de estos parámetros: pH, O
2
, temperatura,
nutrientes, coliformes, sólidos, turbiedad y DBO. Además del NSF-WQI, existen otros índices
que también emplean parámetros físico-químicos como alternativas de menor costo. Por lo
tanto, al abaratar los costos en el proceso de medición, se facilita a las comunidades con
presupuestos limitados a obtener información sobre la calidad del agua, lo que posibilita tomar
medidas para el tratamiento de las fuentes de abastecimiento (2).
Existen varios antecedentes locales donde se evalúa la situación actual de los recursos
hídricos e identifican puntos críticos para establecer un sistema de gestión, analizando así
estrategias de planificación de cuencas (3). Por lo que se evidencia la necesidad de un plan
de gestión integrada de recursos hídricos para la ciudad de Encarnación, Paraguay.
Por otro lado, esta gestión integradora en el uso sostenible del agua, requiere el relevamiento
de datos para aplicar las herramientas normativas teniendo así un control efectivo del recurso
(4). Fijando así la necesidad de contar con datos para establecer medidas para la toma de
decisión.
De igual manera, existe una relación entre la ciudad y el agua. Esta perspectiva posibilita la
implementación, diseño y la planificación urbana para mejorar la gestión de los aspectos
esenciales del entorno humano en relación al agua (5). No obstante, las políticas de
adecuación ambiental son importantes porque proponen directrices, como el estado actual del
agua, la cobertura forestal, la situación del bosque y el factor humano (6). Por lo tanto, existen
estudios que ofrecen directrices, lineamientos, políticas y recopilación de datos, todos ellos
centrados en la preservación del agua.
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Por consiguiente, en este trabajo se planteó la búsqueda de una estrategia de captura de
datos con sensores de bajo costo para la gestión de la calidad del agua, con énfasis en el
afluente del Río Paraná.
2. Materiales y Métodos
2.1. Metodología de Investigación
Para llevar a cabo los objetivos planteados en este proyecto se siguieron las siguientes
etapas, basadas en una metodología de investigación científica y tecnológica desarrollada en
Cegarra (2011) (7).
Etapa 1: Definición de Requisitos Técnicos:
Realizar una revisión de la literatura científica y técnica relacionada con la gestión de
la calidad del agua y la utilización de sensores de bajo costo.
Identificar los parámetros críticos que deben ser monitoreados para evaluar la calidad
del agua en el Río Paraná.
Considerar aspectos como la ubicación estratégica de los sensores del margen del río,
los métodos de comunicación de datos y las condiciones ambientales que podrían
afectar las mediciones.
Etapa 2: Diseño de la Arquitectura Tecnológica:
Seleccionar los sensores de bajo costo más apropiados para medir los parámetros
identificados.
Diseñar una arquitectura tecnológica que permita la interconexión de los sensores, la
transmisión de datos en tiempo real y el almacenamiento de la información recopilada.
Considerar los protocolos de comunicación adecuados para transferir datos desde los
sensores hasta los dispositivos de recolección.
Etapa 3: Implementación y Pruebas Piloto:
Instalar los sensores en diferentes ubicaciones del margen Río Paraná, siguiendo las
especificaciones definidas.
Configurar la infraestructura tecnológica según el diseño propuesto.
Realizar pruebas piloto en puntos fijados para validar la funcionalidad y las mediciones.
Registrar los datos recopilados durante las pruebas piloto, identificando posibles
problemas técnicos y ajustando el sistema según sea necesario.
Etapa 4. Documentación y Presentación:
Elaborar un informe detallado que documente todos los aspectos de la investigación,
incluyendo los objetivos, metodología, resultados y conclusiones.
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3. Resultados y Discusión
3.1. Resumen de la revisión bibliográfica - Parámetros de monitoreo
Se ha realizado una búsqueda en las principales revistas indexadas, incluyendo la IEEE
Digital Library, MDPI, Science Direct, ACM Digital Library y Springer Link. El criterio de
búsqueda utilizado fue “water quality” AND sensors AND (“iot” OR “internet of things”) AND
“low cost”, con artículos filtrados por los últimos 5 años y ordenados por relevancia (Tabla 1).
Tabla 1. Selección de documentos en base a la aplicación de los criterios búsqueda.
Fuentes / Revistas
Cantidad Inicial
Seleccionados
Revisados
IEEE Digital Library
(conference-journal-magazine)
90
40*
7
MDPI
12
12
5
Science Direct
(research articles)
280
22**
3
ACM Digital Library
(research articles)
38
38
8
Springer Link
(research articles)
183
16***
4
Resumen
603
128
27
* Water Quality Monitoring
**Computers and Electronics in Agriculture - Internet of Things - Water Research
***Waste Water Technology / Water Pollution Control / Water Management / Aquatic Pollution -Water Industry/Water Technologies
La búsqueda permitió obtener una visión general del monitoreo del agua con sensores de bajo
costo, proporcionando un panorama general de la situación. Es importante destacar que este
artículo no tiene por objetivo realizar una revisión sistemática exhaustiva, sino más bien
establecer un contexto general del tema.
Además de los parámetros comúnmente utilizados, como pH, DO, ORP, temperatura, turbidez
y EC, también se pueden considerar otros parámetros, aunque su frecuencia de uso puede
ser menor. Estos incluyen parámetros químicos como nitrógeno, fósforo y sólidos totales en
suspensión, así como parámetros biológicos como coliformes totales y cianobacterias (8, 9).
Para esta investigación, se han seleccionado los siguientes parámetros: pH, turbidez,
saturación de oxígeno disuelto, concentración de oxígeno disuelto, conductividad eléctrica y
temperatura para el afluente del Río Paraná.
La elección de estos parámetros no es aleatoria, ya que, según Tavares et al. (2023) (8), los
parámetros más frecuentemente medidos en los artículos analizados fueron el pH (90%),
temperatura (80%), turbidez (59%), DO (38%) y CE (36%), mientras los demás parámetros
tuvieron una frecuencia menor.
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Por otro lado, la cantidad de artículos científicos revisados se da con mayor frecuencia en
estos dos últimos años, por lo que se aprecia un mayor interés en estos temas y algunos en
artículos se evidencia una mayor profundización.
En cuanto al costo de los sensores, varios factores influyen en su precio (813), como el tipo
de sensor y el principio de medición, que están relacionados con la precisión, el tiempo de
calibración y el mantenimiento futuro. Además, los materiales utilizados en su construcción
afectan inevitablemente la robustez y durabilidad del sensor.
3.2. Ubicación de los sensores
En cuanto a la ubicación, se determinó emplear como modelo el punto de medición del río
aguas arriba de la toma de la planta de tratamiento de agua de la ciudad de Encarnación. El
punto de ubicación es estacionario, y la medición es superficial, con una profundidad de 20
cm. Al principio, se analizaron 3 puntos de ubicación. Primero, en el muelle de la planta de
tratamiento (-27.366150, -55.860632), pero se descartó luego de determinar que la profundidad y
la extensión de los canales desde donde se succiona el agua para la planta no coincidían con
el muelle. El segundo punto fue cerca de uno de los pilares del puente (-27.367708, -55.858307),
pero también se descartó debido a la existencia de un puerto cercano y al tránsito fluvial que
podría dañar el nodo de toma de datos. Finalmente, se optó por implementar la solución en
una torre ubicada aguas arriba (-27.373060, -55.856019), dentro de la corriente de agua que se
dirige hacia la planta de tratamiento de agua.
3.3. Arquitectura Tecnológica
3.3.1. Sensores
En el mercado existen una gran variedad de sensores disponibles a diferentes precios. Estos
sensores pueden encontrarse desde los 6 dólares hasta los 500 dólares, e incluso superar los
5000 dólares estadounidenses (8). El precio de un sensor depende de varios factores: el tipo
de sensor, qparámetros puede medir; el principio de medición, que puede ser químico,
electroquímico, físico o electrofísico; los materiales utilizados en su construcción, que pueden
ser vidrio, plástico blando o duro, o una combinación de ambos, o metales como acero
inoxidable; y la calidad de los componentes electrónicos empleados.
Para la elección de los sensores se siguieron dos enfoques. El primero consistió en
seleccionar sensores de fácil acceso, relacionados con proyectos de bricolaje (DIY) o
compatibilidad con placas como Arduino, ESP8266 o ESP32; y el segundo en buscar
sensores más robustos, pero que no fueran demasiado costosos, estableciendo un límite de
500 dólares por sensor.
Para la búsqueda, se utilizaron las tiendas online más conocidas a nivel global. Se
seleccionaron sensores individuales, excluyendo aquellos conectados a dispositivos. Se
tomaron en cuenta los precios más bajos y más altos dentro del mite establecido, sin calcular
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un promedio (Tabla 2). Se adquirió un ejemplar de cada sensor para cada parámetro de los
dos tipos considerados, excepto para la medición de temperatura en el segmento de sensores
robustos y asequibles, ya que uno de los sensores incluía esta función.
Tabla 2. Resumen de precios relativos del mercado de sensores.
Parámetros
Fácil alcance
EC o relacionado
TDS (9 a 20 USD)
pH
PH (29 a 110 USD)
Turbidez
Turbidity (10 a 26 USD)
DO
DO (154 a 180 USD)
Temperatura
Temp (9 a 13 USD)
1
Existen dispositivos más elevados, pero se establecieron éstos bajo los límites impuestos.
3.3.2. Comunicación
Desde la torre, donde se definió la ubicación para la toma de datos a través de los sensores,
hasta la orilla del río más cercana, hay aproximadamente 481 metros (según Google Maps).
Por lo que se evaluaron diferentes alternativas para la comunicación con el nodo de captura
de datos. Inicialmente, se consideró utilizar una ESP32 con módulo WiFi (14), pero por su
corto alcance se descartó como opción viable. La segunda opción fue un módulo GPRS, pero
se descartó debido a las interferencias recurrentes causadas por la proximidad a los límites
locales, cerca de la frontera con el país vecino Argentina. La tercera opción fue explorar
alternativas de radiodifusión, considerando protocolos de comunicación como Zigbee o
LoRaWAN. Sin embargo, Zigbee se descartó debido a su corto alcance (14, 15), lo que llevó
a la elección del protocolo LoRaWAN.
Una vez definido el protocolo de comunicación, se diseñó una arquitectura para la transmisión
de los datos (Figura 1). Esta arquitectura consta de dos módulos principales: el Sender y el
Receiver. El primero está equipado con un módulo Lora SX1278 a 433 MHz, junto con una
antena SMA de 13 dBi. Los sensores se conectan al Sender a través de un max456 bajo el
protocolo Modbus. Además, cuenta con un panel solar de 600 W y una batería, ya que en la
torre no hay suministro eléctrico disponible. Por otro lado, el módulo Receiver también tiene
un módulo Lora SX1278 a 433 MHz para recibir los datos del Sender. Luego procesa estos
datos y los transmite nuevamente por wifi a una plataforma alojada en un servidor remoto,
diseñada específicamente para almacenar y visualizar los datos en forma de gráficas.
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Figura 1. Arquitectura conceptual para la transmisión de datos.
3.4. Implementación de la propuesta y prueba piloto, selección de sensores
En Paraguay, la institución encargada de establecer las clasificaciones de las fuentes de agua
es el MADES (Ministerio del Ambiente y Desarrollo Sostenible) (16). Esta entidad define los
parámetros de calidad del agua. Por consiguiente, el agua del Río Paraná se clasifica como
Clase 1 según su uso.
Tras evaluar las características de los sensores, se ha decidido utilizar los más robustos
debido a las condiciones del río y su implementación en el entorno. Cumpliendo así con los
rangos mínimos establecidos por el MADES (16).
3.4.1. Arquitectura física y lógica
Para implementar la solución, se utilizó un MCU Esp32 que integra un módulo LoRa SX1278,
tanto para el módulo Sender como para el módulo Receiver. La lógica implementada se puede
observar en la Figura 2, que describe de manera general los procesos más significativos de
cada uno de los componentes.
3.4.2. PCB del módulo Sender y el prototipo terminado
La PCB diseñada (Figura 3) tiene dimensiones de 10 cm x 10 cm e incluye un arreglo de
borneras contiguas para la conexión de los cuatro sensores. También cuenta con pines
hembra para la instalación directa del módulo MAX485, el cual convierte las interfaces de RS-
485 a TTL. Además, dispone de pines hembra para la conexión del MCU, así como tres
borneras separadas para la alimentación de los sensores (12V), los dos módulos (5V) y un
relé controlado por un pin de propósito general del microcontrolador, que permite
activar/desactivar los sensores solo durante la toma de datos para ahorrar energía. Se incluyó
una bornera adicional con un interruptor para que el usuario pueda encender la PCB según
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sea necesario. Además, se han añadido cuatro orificios pasantes en las esquinas para facilitar
el montaje. Finalmente, en la misma figura se observa el prototipo completo de captura de
datos, con los componentes instalados: el panel solar, los sensores y el cableado, todos
integrados para garantizar el funcionamiento adecuado del sistema en el entorno de prueba.
Figura 2. Pseudocódigo general de los módulos Sender y Receiver, así como del Servidor
Remoto.
Figura 3. Izquierda: Diseño de PCB del módulo Sendero; Derecha: Prototipo terminado.
3.4.3. Calibración
Para la calibración, se siguió el procedimiento recomendado por el fabricante, que implica el
uso de una solución conocida en laboratorio. Se utiliza un software proporcionado por el
fabricante, el cual se ejecuta en una computadora conectada al sensor a través de un
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adaptador de RS-485 a USB. El procedimiento general implica limpiar el sensor con agua
destilada, eliminar cualquier exceso con un paño y luego sumergir el sensor en la solución
conocida. Una vez que las lecturas se estabilizan, se considera que la calibración es válida.
Se recomienda calibrar el sensor antes de su uso inicial y repetir el proceso cada 3 meses
para usos prolongados.
Para el sensor de conductividad eléctrica (EC - RS-EC-N01-2), solo se requiere una solución
estándar con un valor conocido de conductividad. En el caso del sensor de oxígeno disuelto
(DO - RS-LDO-N01-1), se recomienda preparar una solución estándar de oxígeno cero y otra
solución de 100% de oxígeno. Para el sensor de pH (RS-PH-N01-3), se necesitan dos
soluciones tampón estándar con diferentes valores de pH. Si se mide una solución ácida, se
utilizan las soluciones tampón de pH 4,01 y 6,86. Si se mide una solución alcalina, se usan
las soluciones tampón de pH 6,86 y 9,18. Finalmente, el sensor de turbidez (RS-ZD-N01) se
coloca en el agua destilada para poner en punto cero y luego se inserta el dispositivo al menos
5 cm en una solución estándar de 100 NTU, se espera que se estabilice para finalmente
establecer los valores.
3.4.4. Pruebas Generales - Comunicación y muestreo
Se realizaron dos pruebas generales, la primera en la costanera Padre Bolik, en uno de los
muelles y adyacencias, la segunda en costanera Mboi Ka’e (muelle) - Playa San José (Tabla
3). La prueba consistió en montar los sensores en una estructura, alimentar tanto el módulo
sender como los sensores con una batería, la cual estaba conectada a un panel solar. Se
dispuso esta estructura en agua para realizar las lecturas. Por otro lado, el módulo receiver
era alimentado por una batería portátil y para facilitar la conexión con el servidor, se utilizó un
teléfono con conexión a internet para crear una red wifi.
Tabla 3. Resumen de las pruebas realizadas en el proceso de toma de muestra y recepción
del dato con coordenadas GPS, con una muestra de lectura.
Punto de muestra
Punto de
Recepción
Muestra
Muelle Costanera Padre
Bolik
Punto A (-27.319551, -
55.867530)
Av. 3 (~465m)
Punto B (-27.315632,
-55.868663)
{ "ec": 5.789999962, "ph": 6.789999962, "uuid":
"33ee0027-fbe8-485b8-aa391-14ce790561", "intent":
3, "o2_con": 7.369999886, "o2_sat": 95.40000153,
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"rssi_sender": -164, "rssi_receive": -101,
"temp_turbidity": 28.29999924 }
Muelle Costanera Mboi ka’e
Punto A (-27.316953,
-55.893190)
Medicaciones
Departamento Naval
(~1.07 km)
Punto B (-27.323836,
-55.885337)
{ "ec": 6.269999981, "ph": 7.039999962, "uuid":
"3b309dc9-c4ba-484e3-aa3a1-3bc6ec0400", "intent":
1, "o2_con": 7.96999979, "o2_sat": 101.3099976,
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"timestamp": 1709295945, "turbidity": 2,
Liebel, D.; Lugo, D; Kawamura, D. Estrategia de captura de datos con sensores de bajo costo para la gestión de
calidad de agua del afluente del Río Paraná.
Vol. 3# Número 1# Año 2023# Revista Impacto# ISSN 2789-861X Pág. 10 de 12
"rssi_sender": -164, "rssi_receive": -118,
"temp_turbidity": 27.20000076 }
Muelle Costanera Mboi ka’e
Punto A (-27.316953,
-55.893190)
Mirador Playa San
José (~2.56 km)
Punto B (-27.334316,
-55.876116)
{ "ec": 6.28000021, "ph": 6.929999828, "uuid":
"66037147-5f02-482df-aa76f-aea391d4ff", "intent":
1, "o2_con": 7.889999866, "o2_sat": 100.7099991,
"temp_ec": 28.20000076, "temp_ph": 28.60000038,
"timestamp": 1709297395, "turbidity": 2,
"rssi_sender": -164, "rssi_receive": -121,
"temp_turbidity": 27.39999962 }
Muelle Costanera Mboi ka’e
Punto A (-27.316953,
-55.893190)
Playa San José -
Molino Harinero
(~3.19km)
Punto B ( -27.339654,
-55.873861)
{ "ec": 6.269999981, "ph": 6.889999866, "uuid":
"0a221e0E-33b7-48f30-aa43f-cbab9f05ac", "intent":
1, "o2_con": 7.929999828, "o2_sat": 101.5199966,
"temp_ec": 28.39999962, "temp_ph": 28.89999962,
"timestamp": 1709299071, "turbidity": 2,
"rssi_sender": -164, "rssi_receive": -118,
"temp_turbidity": 27.70000076 }
4. Conclusiones
En este estudio, se ha propuesto una estrategia para el monitoreo de la calidad del agua en
el Río Paraná, utilizando sensores de bajo costo y una arquitectura tecnológica adecuada. Se
han definido los requisitos técnicos, diseñado la arquitectura tecnológica, implementado y
probado la solución propuesta. A través de una revisión bibliográfica, se identificaron los
parámetros esenciales y se seleccionaron los sensores más apropiados, considerando tanto
su costo como su robustez. Además, se analizaron diferentes ubicaciones para la instalación
de los sensores, optando finalmente por una torre ubicada aguas arriba de la planta de
tratamiento de agua.
La comunicación de datos se lleva a cabo mediante un protocolo LoRaWAN, que permite la
transmisión de datos en tiempo real a una plataforma remota. La calibración de los sensores
se realizó en laboratorio, siguiendo los procedimientos recomendados por el fabricante.
Las pruebas piloto realizadas en diferentes puntos del río han validado la funcionalidad de la
solución propuesta. Se ha demostrado que es posible establecer estrategias para la captura
de datos de la calidad del agua utilizando tecnologías accesibles.
En resumen, este trabajo proporciona una base para futuras investigaciones en el campo,
destacando la importancia de la integración de tecnologías para la gestión sostenible de los
recursos hídricos.
Conflicto de interés: El autor Diego Liebel declara que no existe ningún conflicto de interés
con respecto a la publicación de este artículo.
Liebel, D.; Lugo, D; Kawamura, D. Estrategia de captura de datos con sensores de bajo costo para la gestión de
calidad de agua del afluente del Río Paraná.
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Agradecimientos: Agradecemos a la Dra. Estelvina Rodríguez Portillo por el apoyo técnico
en la calidad de agua. A la Facultad de Ciencias y Tecnología por cedernos el espacio para
trabajar en los Laboratorios de Electrónica y Laboratorio de Agua.
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