Publication:

Desarrollo de sensores innovadores para la monitorización sostenible del agua: medida de nivel de agua y turbidez utilizando fibras especiales

Este trabajo surge de los proyectos de investigación “TED2021-130378B-C22 y PID2022137269OB-C21”, que se enfocan en el desarrollo de sensores de fibra óptica para medir parámetros acuáticos, específicamente en ríos. La investigación comenzó con un estudio de diferentes tipos de sensores de fibra óptica. Posteriormente, se procedió al desarrollo de varios sensores utilizando una innovadora estructura con fibras de núcleo hueco (HCF). Entre estos se incluyen un sensor de nivel de líquido, diseñado para proporcionar mediciones precisas del nivel del agua, un sensor de turbidez, para detectar y cuantificar partículas en suspensión en el agua, y un sensor de curvatura bidireccional. Para mejorar la precisión y el rendimiento de estos sensores, se implementó la tecnología de “machine learning” en el sensor de turbidez y en el sensor de curvatura. Este enfoque permitió optimizar los algoritmos de procesamiento de datos y mejorar la capacidad de predicción de los sensores. Este trabajo representa un avance en la monitorización de parámetros acuáticos utilizando tecnología de fibra óptica y aprendizaje automático.

This work arises from the research project “TED2021-130378B-C22 and PID2022137269OB-C21”, which focuses on the development of fiber optic sensors to measure aquatic parameters, specifically in rivers. The research began with a study of different types of fiber optic sensors. Subsequently, several sensors were developed using an innovative structure with hollow core fibers (HCF). These include a liquid level sensor, designed to provide accurate water level measurements, a turbidity sensor to detect and quantify suspended particles in the water, and a bidirectional curvature sensor. To improve the accuracy and performance of these sensors, machine learning technology was implemented in the turbidity sensor and the curvature sensor. This approach allowed for the optimization of data processing algorithms and enhanced the predictive capability of the sensors. This work represents a breakthrough in the monitoring of aquatic parameters using fiber optic technology and machine learning.