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Estación indicativa de calidad del aire

Estación de calidad del aire. Sensibilidad de medición gracias a la calibración de Cloud AI.

Diseñada para complementar las estaciones de referencia de alto coste en centros urbanos y zonas industriales, la estación de calidad del aire combina sensores de gas electroquímicos calibrados, contadores ópticos de partículas y monitoreo meteorológico ultrasónico con una calibración automatizada basada en el aprendizaje automático.

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SO2 · O3 · NO · NO2 · CO
Gases
PM1 · PM2.5 · PM10
Partículas
Aprendizaje automático
Aplicación de algoritmos
LTE (4G)
Radio

Más granularidad para medir la AQI en la ciudad

Las ciudades necesitan estaciones de referencia de la calidad del aire para controlar los principales parámetros de contaminación. Estas estaciones tienen un coste elevado y su tamaño es considerable.

Se necesita una mayor granularidad espacial con un número mucho mayor de estaciones de referencia repartidas por toda la ciudad.

Libelium puede solucionar esto proporcionando estaciones de calidad del aire más inteligentes que pueden distribuirse en los puntos clave de la ciudad inteligente.

Calidad del aire Ciudad

Solución de medición AQI

La nueva Estación de Calidad del Aire ha sido diseñada para integrar Inteligencia Artificial para crear modelos predictivos que puedes gestionar a través de Libelium Cloud.

 

La calidad de los datos de referencia afecta directamente a los resultados: un buen rango de datos y una buena resolución generan mejores modelos de I.A.

Detrás de la solución

Marcamos la diferencia

01

Granularidad

Estaciones económicas, compactas y precisas, que permiten su despliegue para cubrir más áreas clave de la ciudad. Cuanto más ubicaciones se monitorean en la ciudad, más rápido puede ser el tiempo de respuesta. Esto permite una mayor gama de despliegue y capilaridad.

02

Tests y resultados

Consulte los últimos estudios que hemos publicado y descubra cómo el algoritmo entrenado nos ha llevado a obtener los mejores R² y MAE del mercado. Verifique los resultados en las instalaciones donde se ha instalado la Estación de Calidad del Aire: Terrasa – Zaragoza (Roger de Flor) – Zaragoza (Jaime Ferrán).

03

2 opciones de calibración

Para aplicar los modelos de inteligencia artificial, es necesario calibrar primero la Estación de Calidad del Aire. Ofrecemos dos tipos de opciones de calibración: la calibración conjunta con la estación de referencia más cercana o la calibración utilizando los modelos universales proporcionados por Libelium.

1. Parámetros que pueden medirse

La Estación de Calidad del Aire le permite medir los contaminantes más relevantes y los parámetros clave requeridos en cualquier proyecto de calidad del aire. Con una sencilla configuración puede gestionar los datos en tiempo real desde el Libelium Cloud.

Libelium Air Parámetros de la estación de calidad
Partículas de polvo
  • PM1
  • PM2.5
  • PM10
Gases
  • CO
  • NO2
  • NO
  • O3
  • SO2
Estación meteorológica
  • Viento y brújula
  • Precipitación
  • Temperatura
  • humedad y presión
  • Radiación solar
Nivel de ruido
  • Medidor de sonido clase 2 según la norma IEC 61672

2. La estación de calidad del aire que aprende: tipos de calibración

Calibración de co-localización contra la estación de referencia

Con este proceso obtendrá los resultados más precisos. Debe tener acceso a una estación de referencia.

Paso 1
Fase de colocación: La estación de calidad del aire se desplegará junto a la estación de referencia para recoger datos durante 1 mes. Esto es necesario para calibrar los nodos de calidad del aire con respecto a las estaciones científicas de referencia.
Paso 2-3
Los datos de la estación de referencia se enviarán a Libelium Cloud a través de un archivo CSV. Mientras tanto, todos los datos recopilados por la estación de calidad del aire Libelium se han recogido en la nube.
Paso 4
A continuación, se inicia el proceso de calibración en la sección Fábrica de Modelos desde nuestra Nube. Aquí es donde interviene la Inteligencia Artificial, que permite al usuario poner en marcha modelos predictivos.
Paso 5
Una vez que el nodo AQS haya sido calibrado y entrenado, ya está listo para su implementación. Recuerde que puede calibrar más de un nodo AQS simultáneamente con respecto a la estación de referencia.

Calibración contra el Nodo Dorado

Esta fase es interesante en el caso de que el proyecto requiera un gran número de estaciones de calidad del aire. De esta manera, es posible calibrar los nodos restantes con el nodo que fue calibrado contra la estación de referencia en la fase 1 (ahora llamada Nodo Dorado). Un “Nodo Dorado” es un nodo de la estación de calidad del aire que fue calibrado previamente mediante un proceso de co-localización. Esto significa que debe completarse una primera fase de “Co-localización” antes de definir el dispositivo como “Nodo Dorado”.

Paso 1
Fase de colocalización: Su estación de calidad del aire, previamente calibrada en función de la estación de referencia, ahora se denomina Golden Node.
Paso 2
Recopile datos durante el periodo de entrenamiento
Paso 3
Importar los datos de referencia a Libelium Cloud.
Paso 4
Generar un nuevo modelo
Paso 5
Instale el dispositivo de estación de calidad del aire calibrado

Aplicar modelos universales: precisión óptima con menos esfuerzo

Hay muchas barreras para acceder a una estación de referencia. Por eso, en Libelium ofrecemos una opción alternativa a aquellos usuarios que no tienen acceso a estaciones de referencia. La capa de datos recopilados desde diferentes ubicaciones analizados en los estudios recientes nos permitió diseñar un modelo de inteligencia artificial genérico para la predicción de la calidad del aire. Además, el modelo universal de Libelium Air Quality Station sigue aprendiendo y entrenándose a partir de todas las estaciones de calidad del aire desplegadas y colocadas junto a estaciones de referencia, por lo que se volverá más rico, más dinámico y más preciso.

Paso 1
Se desplegaron diferentes estaciones de calidad del aire Libelium cerca de las estaciones de referencia y los datos recogidos de las estaciones de referencia se enviarán a Libelium Cloud para dar forma al modelo universal.
Paso 2
Ahora su estación de calidad del aire Libelium puede trabajar con la calibración contra el modelo universal.

Información técnica de la estación de calidad del aire

3. Estación de calidad del aire +
Nube Libelium

Los datos extraídos de la estación de Calidad del Aire de Referencia Científica se utilizan en la automatización de modelos de Inteligencia Artificial (IA) específicos para cada proyecto.

Libelium Cloud es la nueva plataforma de software que permite gestionar un proyecto IoT de principio a fin.

4. Fácil de usar

Libelium Cloud permite al usuario ejecutar programación remota vía OTA (Over The Air Programming), configurar parámetros y reiniciar el dispositivo mediante la red LTE.

  • Conectividad 4G
  • Fácil de instalar, no necesita pilas
  • Simplemente conectado a 220 V
  • Libelium Cloud proporciona inteligencia artificial y diferentes gráficos, cuadros de mando y alertas para visualizar los datos
Estación de calidad del aire Libelium Cloud
logo ministerio economia

Libelium participa en un proyecto cofinanciado por el Ministerio de Economía español

Libelium participa en un proyecto cofinanciado por el Ministerio de Economía español que promueve la investigación para innovar nuevas soluciones para el mercado del Internet de las Cosas.

El proyecto “Nuevo dispositivo para la monitorización de alta precisión y el análisis multivariado de los factores ambientales” ha sido cofinanciado por el Ministerio de Economía y Empresa. Este proyecto se encuentra en el ámbito de las Tecnologías Digitales de Facilitación (THD – 1/2019), dentro del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica. N.º de expediente TSI-100110-2019-24.

Certificaciones

Control de calidad y certificaciones regulatorias

Certificaciones: CE, FCC, IC y UKCA.

Documentos y recursos de Air Quality Station

Documentación técnica

Plantilla de la estación de calidad del aire.

Ficha descriptiva de la estación de calidad del aire

Características técnicas, métricas clave y resultados de los ensayos.

Ficha técnica