Resumen
Este estudio destacará la importancia de mantener la calidad del agua ante la presión sobre los recursos hídricos, esto, debido a que afecta a la salud y varias actividades productivas. El objetivo fue el desarrollar un dispositivo, usando los principios de electrometría para el monitoreo en tiempo real de los parámetros cruciales en pozos subterráneos, lo cual facilita la toma de decisiones. Además, se realizó un estudio que consistió en diseñar y experimentar con un prototipo recopilador de datos, realizando simulaciones en las condiciones más cercanas a un pozo real. Para ello, se integraron sensores para medir pH, conductividad, sólidos disueltos, temperatura y turbidez. Estos fueron calibrados, y sus lecturas se compararon con equipo de laboratorio, esta información se transmitió a una base de datos en la nube mediante el uso de un microcontrolador recopilador de datos y un módulo inalámbrico que envía la información recopilada, el cual fue ajustado en hojas de cálculo de Excel para su análisis. Los resultados demostraron mediciones estables y precisión, lo cual afirma la confiabilidad del sistema. En conclusión, el dispositivo demostró ser una herramienta para el monitoreo continuo de la calidad del agua, recomendándose su validación en campo y la ampliación de parámetros.
Citas
Referencias
Aragón Cruz, A., López Hernández, J. R., & Ávila Flores, O. (2022). Agua subterránea en Norteamérica, un caso de estudio: Riesgo de contaminación y uso de los manantiales en San Simón Almolongas, Oaxaca, México. Norteamérica, Revista Académica del CISAN-UNAM, 17(1). https://doi.org/10.22201/cisan.24487228e.2022.1.522
Blanco de la Torre, F. (2017). Capítulo primero: Los recursos hídricos en el mundo: cuantificación y distribución. En El agua: ¿fuente de conflicto o cooperación? (pp. 21–70). Instituto Español de Estudios Estratégicos & Ministerio de Defensa. https://www.ieee.es/Galerias/fichero/cuadernos/CE-186_Agua.pdf
Comisión Nacional del Agua [CONAGUA]. (2020). Sistema de Información Geográfica de Acuíferos y Cuencas (SIGACUA). https://sigagis.conagua.gob.mx/aprovechamientos/
Fonseca-Campos, J., Reyes-Ramirez, I., Guzman-Vargas, L., Fonseca-Ruiz, L., Mendoza-Perez, J. A., & Rodriguez-Espinosa, P. F. (2022). Multiparametric system for measuring physicochemical variables associated to water quality based on the Arduino platform. IEEE Access, 10, 69700–69714. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3187422
Gerencia de Aguas Subterráneas. (2023a). Actualización de la disponibilidad media anual de agua en el acuífero Victoria-Casas (2808), estado de Tamaulipas. https://sigagis.conagua.gob.mx/gas1/sections/Disponibilidad_Acuiferos.html
Gerencia de Aguas Subterráneas. (2023b). Actualización de la disponibilidad media anual de agua en el acuífero Victoria-Güémez (2807), estado de Tamaulipas. https://sigagis.conagua.gob.mx/gas1/sections/Disponibilidad_Acuiferos.html
INEGI [Instituto Nacional de Estadística y Geografía.] (2024, noviembre 9). Temperatura media anual. https://www.inegi.org.mx/app/mapa/espacioydatos/default.aspx?ag=280410001
Khan, M. W., Martin, J., & Lim, M. (2024). Instrumentation of low-cost IoT-agnostic data-capturing platform with enhanced sampling and bandwidth capabilities for subsurface characterization. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 73, 3002710. https://doi.org/10.1109/TIM.2024.3472889
Kumar, J., Gupta, R., Sharma, S., Chakrabarti, T., Chakrabarti, P., & Margala, M. (2024). IoT-Enabled Advanced Water Quality Monitoring System for Pond Management and Environmental Conservation. IEEE Access, 12, 58157–58167. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3391807
Kelechi, A. H., Alsharif, M. H., Anya, A. C., Bonet, M. U., Uyi, S. A., Uthansakul, P., Nebhen, J., & Aly, A. A. (2021). Design and implementation of a low-cost portable water quality monitoring system. Computers, Materials & Continua, 69(2), 2405–2424. https://doi.org/10.32604/cmc.2021.018686
Mabrouki, J., Azrour, M., Dhiba, D., Farhaoui, Y., & El Hajjaji, S. (2021). IoT-Based Data Logger for Weather Monitoring Using Arduino-Based Wireless Sensor Networks with Remote Graphical Application and Alerts. Big Data Mining and Analytics, 4(1), 25–32. https://doi.org/10.26599/BDMA.2020.9020018
Mancilla-Villa, O. R., Anzaldo-Cortes, B. N., Guevara-Gutiérrez, R. D., Hernández-Vargas, O., Palomera-García, C., Figueroa-González, Y., Ortega-Escobar, H. M., Flores-Magdaleno, H., Can-Chulim, Á., Cruz-Crespo, E., Sánchez-Bernal, E. I., Olguín-López, J. L., & Mendoza-Saldivar, I. (2021). Calidad del agua subterránea para uso agrícola en Zacoalco de Torres y Autlán de Navarro, México. Terra Latinoamericana, 39, e745, 1–12. https://doi.org/10.28940/terra.v39i0.745
Mirzaei, A., Saghafian, B., Mirchi, A., & Madani, K. (2019). The groundwater–energy–food nexus in Iran’s agricultural sector: Implications for water security. Water, 11(1835). https://doi.org/10.3390/w11091835
Mohd Jais, N. A., Abdullah, A. F., Mohd Kassim, M. S., Abd Karim, M. M., Abdulsalam, M., & Muhadi, N.‘A. (2024). Improved accuracy in IoT-based water quality monitoring for aquaculture tanks using low-cost sensors: Asian seabass fish farming. Heliyon, 10, e29022. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e29022
O’Grady, J., Zhang, D., O’Connor, N., & Regan, F. (2021). A comprehensive review of catchment water quality monitoring using a tiered framework of integrated sensing technologies. Science of the Total Environment, 765, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.142766
Secretaría de Economía. (2013). NMX-AA-007-SCFI-2013: Análisis de agua – Medición de la temperatura en aguas naturales, residuales y residuales tratadas – Método de prueba. Diario Oficial de la Federación. https://www.dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5330532&fecha=23/01/2014#gsc.tab=0
Secretaría de Economía. (2015). NMX-AA-034-SCFI-2015: Análisis de agua – Medición de sólidos y sales disueltas en agua naturales, residuales y residuales tratadas – Método de prueba. Diario Oficial de la Federación. https://www.dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5433394&fecha=18/04/2016#gsc.tab=0
Secretaría de Economía. (2016). NMX-AA-008-SCFI-2016: Análisis de agua – Medición de pH en aguas naturales, residuales y residuales tratadas – Método de prueba. Diario Oficial de la Federación. https://www.dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5452147&fecha=09/09/2016#gsc.tab=0
Secretaría de Economía. (2018). NMX-AA-093-SCFI-2018: Análisis de agua – Medición de la conductividad eléctrica en aguas naturales, residuales y residuales tratadas – Método de prueba. Diario Oficial de la Federación. https://www.dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5555012&fecha=25/03/2019
Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales. (2015). NOM-011-CONAGUA-2015: Conservación del recurso agua-Que establece las especificaciones y el método para determinar la disponibilidad media anual de las aguas nacionales. Diario Oficial de la Federación. https://www.dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5387027&fecha=27/03/2015#gsc.tab=0
Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales. (2019). Informe de la situación del medio ambiente en México (Edición 2018). SEMARNAT.
Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales. (2021). NOM-001-SEMARNAT-2021: Que establece los límites permisibles de contaminantes en las descargas de aguas residuales en cuerpos receptores propiedad de la nación (NOM-001-SEMARNAT-2021). Diario Oficial de la Federación. https://www.dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5645374&fecha=11/03/2022
Secretaría de Salud. (2021). NOM-127-SSA1-2021: Agua para uso y consumo humano. Límites permisibles de la calidad del agua. Diario Oficial de la Federación. https://www.dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5650705&fecha=02/05/2022#gsc.tab=0
Sánchez, J. A., Álvarez, T., Pacheco, J. G., Carrillo, L., & González, R. A. (2016). Calidad del agua subterránea: acuífero sur de Quintana Roo, México. Tecnología y Ciencias del Agua, 7(4), 75–96. https://www.revistatyca.org.mx/index.php/tyca/article/view/1260
Silva Torres, D. A., & Coello Hurtado, J. I. (2020). Diseño e implementación de un sistema de monitoreo en tiempo real de sensores de temperatura, turbidez, TDS y PH para la calidad del agua utilizando la tecnología LoRaWAN [Trabajo de titulación previo a la obtención del título de Ingeniero Electrónico, Universidad Politécnica Salesiana]. Repositorio Institucional UPS. http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/19627
Sunardi, A. Yudhana, & Furizal. (2023). Tsukamoto Fuzzy Inference System on Internet of Things-Based for Room Temperature and Humidity Control. IEEE Access, 11, 6209–6227. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3236183
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