validación de sensores para la medida de la calidad del

VALIDACIÓN DE SENSORES PARA LA
MEDIDA DE LA CALIDAD DEL AIRE EN
CONDICIONES REALES
María Cruz Minguillón
Instituto de Diagnóstico Ambiental y Estudios del Agua (IDAEA), CSIC
JORNADA SOBRE SENSORES PARA LA
MEDIDA DE LA CALIDAD DEL AIRE URBANO
Madrid, 25 de febrero de 2016
Introducción
<5000 eur?
<1 kg?
• Qué entendemos por sensor: equipo de bajo coste y tamaño reducido apto para su
>1 mes?
instalación y funcionamiento durante un periodo de tiempo razonable
<1 mes?
• Recientemente se han desarrollado sensores para la medida de la calidad del aire
para caracterizar la exposición en áreas urbanas en lugar de concentraciones de
fondo (US-EPA, 2013)
• Se entienden como un complemento a las redes de medida de calidad del aire
existentes (Kumar et al., 2015)
• Su funcionamiento en condiciones de laboratorio es satisfactorio, aunque su
validación en condiciones reales todavía presenta ciertas limitaciones (Castell et
al., 2013)
• OBJETIVO: evaluar el funcionamiento de sensores para la medida de la
calidad del aire en condiciones reales
Metodología
Estación de fondo urbano
Palau Reial, IDAEA-CSIC
Estación de fondo urbano
Palau Reial, IDAEA-CSIC
PM:
Captador alto volumen
y determinación
gravimétrica
PM:
Contador óptico de
partículas
(GRIMM 180)
O3 :
espectrometría de
absorción UV
SIR S-5014
NO y NO2:
analizador de
quimioluminiscencia
SIR S-5012
Sensores probados
ELM / CANARIT
O3
Óxido de metal
CAPTOR
O3
Óxido de metal
Material particulado
Contadores de partículas
DYLOS
MICROPEM
PerkinElmer
(antes AirBase)
AQMESH
O3, NO, NO2
Electroquímico
AIRBEAM
o3 (µg/m3) CanarIT
CanarIT: O3
100
Actualización
prevista
80
y = 0.51x + 6.1
R² = 0.66
60
40
20
0
0
50
100 150
O3 (µg/m3) REFERENCE
1 año de medidas
O3 (µg/m3)
150
Reference
CanarIT
100
50
0
27/dic/12
15/feb/13
6/abr/13
26/may/13
15/jul/13
AQMesh: O3, NO, NO2
300
250
200
150
100
50
0
y = 0.69x - 6.9
R² = 0.90
0
200
400
NO (µg/m3) Reference
NO (µg/m3) AQMesh
Equipado con un
tejado solar para
reducir el efecto
de la temperatura
NO (µg/m3) AQMesh
Modificación
400
300
y = 0.82x + 1.1
R² = 0.99
200
100
0
0
200
400
NO (µg/m3) Reference
AQMesh: O3, NO, NO2
200
150
y = 0.64x - 0.10
R² = 0.68
100
50
0
0
100
200
NO2 (µg/m3) Reference
NO2 (µg/m3) AQMesh
NO2 (µg/m3) AQMesh
Modificación
600
400
y = 2.1x - 19
R² = 0.90
200
0
0
100
200
NO2 (µg/m3) Reference
Mejora en el data
processing y la tecnología
del sensor resulta en un
incremento en la R2
AQMesh: O3, NO, NO2
O3 (µg/m3) AQMesh
Modificación
100
80
3
processed data
40
R2 = 0.72
20
Pueden variar en el tiempo.
verano que en invierno
R2 Unavailable
= 0.72
final O
60
OJO!
Peores correlaciones en
R2= 0.37
0
0
50
100
O3 (µg/m3) Reference
Mejora en el data
processing y la tecnología
del sensor resulta en un
incremento en la R2
CAPTOR: O3
• H2020
60
• ciencia ciudadana
40
• ozono rural
(concentraciones elevadas)
80
O3 (µg/m3) CAPTOR
80
Reference
20
Captor
O3 (µg/m3)
60
40
20
0
1
51
101
151
201
251
301
0
y = 0.95x + 1.9
R² = 0.92
0
20 40 60 80
O3 (µg/m3) REFERENCE
Airbeam Unit 4 PM2.5 (µg/m3)
AIRBEAM: N<2.5
y = 0.9986x - 25.431
R² = 0.9856
100
50
0
0
50
100
Airbeam Unit 3 PM2.5 (µg/m3)
PM2.5 (µg/m3) AIRBEAM
AIRBEAM: N<2.5
20
y = 0.80x - 1.4
R² = 0.77
10
PM2.5 (µg/m3)
20
0
0
10
20
PM2.5 (µg/m3) GRIMM
GRIMM
AIRBEAM
10
0
1
51
101
151
201
DYLOS: N>0.5 y N>2.5
N partículas >0.5 µm
N partículas >2.5 µm
300000
700000
Small
y = 1.0916x - 10162
R² = 0.9866
600000
Dylos AJ 2
500000
Dylos AJ 2
y = 1.0068x + 916.97
R² = 0.7926
250000
400000
300000
200000
Large
200000
150000
100000
50000
100000
0
0
0
200000
400000
0
600000
100000
Dylos AJ1
Dylos AJ1
700000
N partículas
Dylos 0.5-2.5
600000
y = 1.0868x - 9885.1
R² = 0.988
500000
Dylos AJ 2
0.5-2.5 µm
200000
400000
300000
200000
100000
0
0
200000
400000
Dylos AJ1
600000
300000
6
1.2x10
2
R = 0.87
1.0
2
R = 0.30
0.8
3
N0.5-2.5 (#/ft ) DYLOS
DYLOS: N>0.5 y N>2.5
0.6
0.4
0.2
0
5 10 15 20 25
3
3
40
30
10
0
20/Feb/15
27/Feb/15
6/Mar/15
40
0.8
30
20
0.4
10
0
0.0
0.8
3/Jul/15
0.4
0.0
10/Jul/15
17/Jul/15
24/Jul/15
3
20
50
1.2x10
PM2.5 GRIMM
N0.5-2.5 DYLOS
3
PM2.5 (µg/m ) GRIMM
3
PM2.5 GRIMM
N0.5-2.5 DYLOS
6
6
N0.5-2.5 (#/ft ) DYLOS
50
1.2x10
N0.5-2.5 (#/ft ) DYLOS
PM2.5 (µg/m ) GRIMM
PM2.5 (µg/m ) GRIMM
DYLOS: N>0.5 y N>2.5
700000
1
600000
1
Dylos AJ2
500000
2
400000
300000
700000
Ref
30
600000
Dylos AJ2
25
500000
0
0
18/10/2015
100000
13/10/2015
5
08/10/2015
200000
03/10/2015
10
28/9/2015
300000
23/9/2015
15
18/9/2015
400000
13/9/2015
20
100000
0
0
5
10
15
20
25
PM2.5 Ref
800000
2
700000
600000
Dylos AJ2
35
DylosPM2.5 AJ (número/pie3)
800000
08/9/2015
PM2.5 Ref (µg/m3)
200000
40
500000
400000
300000
200000
100000
0
0
10
20
PM2.5 Ref
30
40
DYLOS: N>0.5 y N>2.5
Ref
30
Dylos AJ2
25
1400000
1400000
1200000
1200000
1000000
1000000
22/1/2016
21/1/2016
0
20/1/2016
0
19/1/2016
200000
18/1/2016
5
17/1/2016
400000
16/1/2016
10
15/1/2016
600000
14/1/2016
15
13/1/2016
800000
12/1/2016
20
Dylos AJ2
35
PM2.5 Ref (µg/m3)
1600000
1600000
DylosPM2.5 AJ (número/pie3)
40
800000
600000
400000
200000
0
0
10
20
PM2.5 Ref
30
40
MicroPEM: N<2.5 o N<10
MicroPEM: N<2.5 o N<10
80
MicroPEM PM10
60
Reference PM10
40
20
0
10/mar
15/mar
20/mar
25/mar
30/mar
Intercomparación Aveiro
1st EuNetAir Air Quality Joint Intercomparison Exercise
Aveiro (Portugal)
13-27 October 2014
Aveiro
IDAD-Institute of Environment
and Development Air Quality
Mobile Laboratory
Parámetros medidos:
• CO, NOx, O3, SO2,
• PM10, PM2.5,
• temperatura, humedad
Intercomparación Aveiro
Team
Cambridge CAM10
and 11 boxes
AUTh-ISAG
AQMesh
ECN
NanoEnvi
VITO/EveryAware SB
Measured
Parameter
NO2
NO
Number of
microsensors
2
2
Measuring
Principle
Electrochemical
Electrochemical
PM10
2
OPC
0.38 – 17.4 micron
O3
CO
NO2
O3
NO
NO2
O3
CO
PM10, PM2.5
NO2
NO2
CO
O3
CO
CO
NO2
CO
O3
2
2
1
1
3
3
3
3
2
2
1
1
1
3
3
3
3
3
Electrochemical
Electrochemical
Metal oxide
Metal oxide
Electrochemical
Electrochemical
Electrochemical
Electrochemical
Optical
Electrochemical
Electrochemical
Electrochemical
Metal oxide
Electrochemical
Metal oxide
Metal oxide
Metal oxide
Metal oxide
0-5 ppm
0-500
0.05-5 ppm
10-1000 ppb
0-4000 ppb
0-4000 ppb
0-1800 ppb
0-6000 ppb
0-200 µg.m-3
0-1000 ppb
0-4000 ppb
0-6000 ppb
20-200 ppb
0-5000 ppm
1-1000 ppm
0,05-1 ppm
1-1000 ppm
10-1000 ppb
Measurement range
0-20 ppm
0-20 ppm
Intercomparación Aveiro
• Buenos resultados para O3, CO y NO2
• Resultados pobres para PM y SO2
R 2:
R 2:
O3: 0.12-0.77
PM10: 0.13-0.36
CO: 0.53-0.87
PM2.5: 0.07-0.27
NO: 0.34-0.80
SO2: 0.09-0.20
NO2: 0.02-0.89
1st EuNetAir Air Quality Joint Intercomparison Exercise: Assessment
of Microsensors Versus Reference Methods
Borrego et al., 2016, Submitted, Atmospheric Environment
Conclusiones
 Funcionamiento satisfactorio o aceptable para algunas unidades
 Generalmente buen acuerdo entre unidades del mismo tipo
 Cambios en el tiempo: necesaria validación frecuente con equipos de referencia
 Influencia de la temperatura en los resultados de gases
 Medidores ópticos de partículas representan bien la masa solo para partículas
finas (<2.5 µm)
 Sensores para partículas no adaptados para su uso a la intemperie
 Se requieren más pruebas y una mejora de las tecnologías y el procesado de
datos
 La posibilidad de usar sensores para la evaluación de la calidad del aire puede
ser una realidad si se implementan las mejoras y validaciones necesarias
Gracias por su atención
mariacruz.minguillon@idaea.csic.es
Agradecimientos
IDAEA-CSIC: Mar Viana, Cristina Reche, Fulvio Amato, Xavier Querol
COST Action TD1105
EuNetAir
AGAUR 2014 SGR33
Direcció General de
Qualitat Ambiental