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Diseñan una e-nose en un dron para olfatear las plantas de aguas residuales

Diseñan una e-nose en un dron para olfatear las plantas de aguas residuales

La nariz electrónica portátil (e-nose) es capaz de medir la concentración de distintos olores, predecir su intensidad y elaborar un mapa de estos en tiempo real para su gestión; el método aparece publicado en la revista iScience.

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Aguas residuales
Depuración de Aguas del Mediterráneo. Efe/Maria Deseada Esclapez

Un equipo de científicos españoles ha diseñado, con la ayuda de inteligencia artificial, una nariz electrónica portátil (e-nose) para olfatear el olor de las plantas de tratamiento de aguas residuales.

Junto con un dron, la ligera e-nose es capaz de medir la concentración de distintos olores, predecir su intensidad y elaborar un mapa de estos en tiempo real para su gestión; el método aparece publicado en la revista iScience.

Sus responsables son investigadores del Instituto de Bioingeniería de Cataluña, quienes para su desarrollo recogieron bolsas de aire de una planta y entrenaron a la nariz electrónica para que oliera sustancias químicas intensas.

Entre ellas, el sulfuro de hidrógeno, el amoníaco y el dióxido de azufre, que huelen a huevos podridos, orina y cerillas quemadas, respectivamente, señala un comunicado del grupo Cell, editor de la revista que publica el trabajo.

La e-nose también está equipada con un sensor de dióxido de carbono, un indicador de la actividad bacteriana.

En el laboratorio, la nariz electrónica funcionó casi tan bien como las narices humanas, según sus responsables, que recuerdan que lo complicado de la medición de olores es que se trata de una percepción humana y no está bien definida.

Para probar esta innovación, los investigadores acoplaron la e-nose de 1,3 kilos a un dron y lo enviaron al cielo de una planta de tratamiento de aguas residuales de tamaño medio en el sur de España.

Sobrevolando diferentes instalaciones de la planta, el "dron olfateador" aspiró el aire a través de un tubo de diez metros y lo analizó en una cámara de sensores.

Al analizar las mismas muestras de aire en una prueba de campo, 10 de las 13 mediciones de la e-nose coincidieron con las evaluaciones del panel humano.

Con la ayuda de la movilidad del dron y el algoritmo de inteligencia artificial, el equipo también trazó la concentración temporal y espacial de los olores, y predijo la intensidad del olor.

"Estamos muy contentos con los resultados, pero necesitamos más validación y hacer que el dispositivo sea más robusto", señala Santiago Marco, el autor principal del estudio.

El equipo tiene previsto reducir el peso de la e-nose y desarrollar un proceso estandarizado para el método. Asimismo, optimizar aún más el dispositivo contra la influencia de la temperatura, la humedad y otras condiciones ambientales que pueden afectar a la precisión.

"El trabajo también puede tener implicaciones para otras instalaciones como vertederos, plantas de compostaje o incluso grandes granjas con ganado vacuno y porcino que también son conocidas por producir todo tipo de malos olores", dice Marco.

"No hay que subestimar el impacto en la calidad de vida de las personas que rodean estas instalaciones" por estar expuestas a los malos olores, concluye el investigador.

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