Pruebas de rendimiento de los sistemas de sensores: ¡lo bueno, lo malo y lo desesperanzador!

En blogs anteriores, mostramos que el rendimiento de los sensores desde el principio no garantiza necesariamente proporcionar datos de calidad "razonable", y que actualmente se requiere algún tipo de control de calidad y procesamiento de datos para mejorar los datos proporcionados.

En este blog, exploraremos los mecanismos que se están implementando para ayudar a los posibles usuarios a adquirir sistemas de sensores con confianza.

Desarrollo de estándares para sensores de calidad del aire ambiente

A finales de 2021, el Comité Europeo de Normalización (CEN) publicó la Especificación Técnica (TS 17660-1), que documenta cómo realizar pruebas de rendimiento en sensores de gases para clasificar su desempeño. Los resultados de las pruebas se utilizan para calcular la incertidumbre de medición, que es la base para la clasificación, como se muestra en la siguiente tabla:

Las clasificaciones "Indicativa" y "Estimación Objetiva" se relacionan directamente con las descripciones proporcionadas en la Directiva de Calidad del Aire de la UE 2008/50/CE, es decir:

• Clase 1: El rendimiento indicativo ofrece el más alto nivel de certeza. Los sensores que producen datos en este rango son comparables en calidad a los tubos de difusión de NO₂.
• Clase 2: La Estimación Objetiva contiene un rango más amplio de incertidumbre. Los sensores que producen datos en este rango podrían utilizarse, por ejemplo, en la identificación de puntos críticos de contaminación y estudios de gestión del tráfico.
• Clase 3: Contiene el margen más amplio de incertidumbre que se encuentra dentro de los límites aceptables para el monitoreo de la contaminación. Los datos en este rango solo son adecuados para proyectos de ciencia ciudadana.

Debido a su importancia en las evaluaciones del monitoreo de la calidad del aire, el interés principal en los sensores de gas se centrará en el dióxido de nitrógeno (NO₂). Dado que sus concentraciones son relativamente bajas en el Reino Unido, hay menos interés en medir monóxido de carbono (CO) y dióxido de azufre (SO₂). Por lo general, las autoridades locales no tienen la obligación de medir el ozono (O₃) y, en este momento, no hay sensores de bajo costo disponibles específicamente para medir benceno.

Por lo general, las incertidumbres se calculan en función de la concentración límite horaria para el NO₂ y el SO₂, la concentración límite cada 8 horas para el CO y el O₃, y la concentración límite anual para el benceno. Todas las pruebas en la Especificación Técnica utilizan datos promedio horarios para los cálculos de incertidumbre.

Los sistemas de sensores sometidos a pruebas inicialmente se someterán a una prueba básica de laboratorio para responder a la pregunta fundamental "¿funciona realmente?" y asegurarse de que el sensor funcionará adecuadamente en pruebas posteriores.

Una vez que el sensor pasa esta etapa, el fabricante puede optar por realizar cualquiera de lo siguiente:

• Pruebas adicionales de laboratorio en una cámara de exposición, seguidas de una colocación conjunta a pequeña escala en campo.
• Un estudio de colocación conjunta a gran escala.

Una vez que se completen estas pruebas, los resultados se pueden procesar y comparar con los criterios de rendimiento para obtener una indicación de los usos adecuados de los datos producidos por el sensor.

Como cabría esperar, dado lo novedoso de la Especificación Técnica del CEN, ningún fabricante ha podido completar las pruebas completas todavía, por lo que sigue siendo extremadamente difícil para los posibles usuarios tomar una decisión informada.

La buena noticia es que la ayuda está en camino, pero llevará algún tiempo antes de que la información formal de clasificación de sensores para medir gases esté disponible fácilmente.

¿Es el panorama más claro para las partículas?

Hasta la fecha de escritura de este blog (junio de 2022), el CEN continúa trabajando en clasificaciones similares de Especificaciones Técnicas para Material Particulado (PM). Se espera que la guía se publique en los próximos 12 meses. Sin embargo, debido a la naturaleza de las partículas y a la sensibilidad de muchos sensores a la humedad, es probable que las pruebas sean más problemáticas y que el acuerdo sobre los límites de incertidumbre de las diversas clases sea diferente al de NO₂, O₃ y benceno.

Es probable que las diferentes clasificaciones se desglosen de la siguiente manera:

Todavía hay mucha discusión sobre cómo probar exactamente los sensores de PM. Aún no está claro cómo decidir qué pruebas de laboratorio detalladas, pruebas de equivalencia en campo, tipos de ubicación, rangos de operación meteorológica y duración de las pruebas proporcionarán resultados de rendimiento suficientemente sólidos.

En el Reino Unido, actualmente los fabricantes tienen la opción de someter los analizadores de PM a certificación bajo el esquema indicativo MCERTS vigente. Este programa de pruebas es menos exhaustivo, pero se espera que se actualice para reflejar la CEN TS una vez que se publique.

Programas de pruebas y resultados

Inevitablemente, el alcance del programa de pruebas afectará el precio de las pruebas. El requisito de pruebas de laboratorio, pruebas de campo en diferentes ubicaciones y una variedad de tipos de entornos tendrá una implicación de costos significativa, al menos al principio, mientras se evalúa y se perfecciona críticamente la cantidad de pruebas que pueden ser necesarias y el cálculo de resultados. La complejidad de las pruebas también significa que habrá un retraso considerable hasta que se publiquen los resultados.

Afortunadamente, el equipo de calidad del aire de Ricardo ya tiene una idea razonable de cómo funcionan algunos sistemas de sensores en el campo. Esto nos ayuda a determinar qué sistemas podrían cumplir nuestros objetivos de calidad de datos. La siguiente tabla muestra (de forma anónima) cómo se comparan los sistemas ya probados por Ricardo con el sistema de clasificación de la CEN. Se dividen por contaminante y se presentan como rendimiento "fuera de la caja" (es decir, sin aplicar control de calidad) y rendimiento después de la corrección de datos. El sombreado verde representa un buen rendimiento. El amarillo representa el siguiente nivel, seguido del naranja y, finalmente, el rojo, que representa el peor rendimiento.

A partir de esta matriz, queda claro que el precio y la calidad de los datos no siempre están relacionados. El dispositivo más barato de esta lista tiene un buen rendimiento inicial para las partículas, mientras que uno de los más caros tiene un rendimiento deficiente sin postprocesamiento.

El desafío aquí para los usuarios es encontrar el equilibrio entre el precio, la calidad de los datos y la cantidad de control de calidad y corrección de datos necesarios para convertir los datos sin procesar en algo utilizable. Como se muestra en la matriz, algunos sistemas requieren un poco de esfuerzo adicional para producir datos que cumplan con el estatus indicativo en cualquier programa de pruebas. Otros requerirían ajustes y verificaciones regulares para asegurarse de que la pendiente se mantenga estable, ¡mientras que algunos están más allá de la salvación!

Entonces, ¿qué significa esto para los usuarios potenciales que desean tomar decisiones informadas?

En este momento, el desarrollo de estándares de clasificación para el rendimiento de los sensores todavía está en sus etapas iniciales y los plazos de entrega de resultados para los primeros probadores son largos. Aquellos que busquen invertir en sensores antes de 2023 tendrán que realizar su propia debida diligencia en cuanto a adquisiciones.

Para ahorrar tiempo, costos a largo plazo (y su cordura) en el ínterin, el asesoramiento de un especialista en monitoreo puede ayudar a los usuarios a navegar por el proceso de adquisición de manera más fácil, seleccionando la mejor opción para sus necesidades. Nuestros expertos brindan rutinariamente consejos generales sobre la idoneidad de sistemas de sensores específicos y el nivel de QA/QC requerido para cumplir los objetivos del usuario.

El estándar de oro para el procesamiento de datos de sensores aún se basa principalmente en el pensamiento convencional para el control de calidad en el monitoreo de la calidad del aire, es decir:

1. Compilar datos sin procesar, preferiblemente en grandes cantidades de forma continua (mensualmente, trimestralmente, etc.).
2. "Calibrar" las salidas utilizando una variedad de información disponible, que incluye la colocación periódica de sensores junto a monitores de referencia.
3. Procesar los datos y publicarlos después de realizar todo el control de calidad.

Este proceso fue desarrollado con éxito y se ha ido perfeccionando continuamente por Ricardo durante más de 30 años para ofrecer resultados de monitoreo de calidad del aire equivalentes a los de referencia para redes nacionales y locales. No hay duda de que este método se puede aplicar para obtener resultados indicativos o incluso "casi de referencia" a partir de redes locales pequeñas o medianas de sensores. Sin embargo, la desventaja de este enfoque es que consume mucho tiempo y es retrospectivo por naturaleza.

A medida que aumenta el interés en redes de monitoreo más "hiperlocales", con posiblemente cientos de sensores en un área local, sería mucho más conveniente contar con datos confiables casi en tiempo real para proporcionar información para la creación de mapas y estrategias de gestión de calidad del aire. En futuros blogs, proporcionaremos ideas sobre cómo se podría lograr esto...

Mientras tanto, si desea recibir asesoramiento sobre cómo abordar la adquisición y operación de sensores para un proyecto o aplicación específicos, no dude en ponerse en contacto con nosotros.