Diseño de una arquitectura de internet de las cosas (IoT) orientada al monitoreo de la calidad del aire en zonas de impacto ambiental de operaciones mineras a tajo abierto, empleando sensores de bajo costo y comunicación mediante el protocolo LoRaWAN

Abstract

El presente trabajo describe el diseño de una arquitectura de internet de las cosas (IoT) orientada al monitoreo de la calidad del aire en zonas de impacto ambiental de operaciones mineras a tajo abierto, empleando sensores de bajo costo y comunicación mediante el protocolo LoRaWAN. La solución propuesta se basa en el uso de sensores PMS7003 para la medición de partículas PM2.5, integrados con transceptores SX1261 que permiten una transmisión de largo alcance mediante modulación LoRa. Los datos recopilados son transmitidos a través de un gateway RAK7246 y gestionados por el servidor ChirpStack, que administra la red LoRaWAN y almacena la información en InfluxDB, una base de datos optimizada para series temporales. La información almacenada se visualiza y analiza en Grafana en tiempo real, lo que facilita la detección de patrones y permite configurar alertas automáticas ante niveles elevados de contaminación. La arquitectura también incluye una calibración inicial de los sensores mediante métodos de regresión polinomial para ajustar posibles sesgos en las mediciones en comparación con una referencia homologada. Este diseño ofrece una solución flexible y escalable que permite implementar sistemas de monitoreo ambiental en entornos complejos, proporcionando una herramienta eficaz para la supervisión y control de la calidad del aire en áreas de alta sensibilidad ambiental.

This work describes the design of an Internet of Things (IoT) architecture aimed at air quality monitoring in open-pit mining impact zones, using low-cost sensors and the LoRaWAN communication protocol. The proposed solution is based on PMS7003 sensors for measuring PM2.5 particles, integrated with SX1261 transceivers that enable long-range transmission through LoRa modulation. Data collected is transmitted via a RAK7246 gateway and managed by the ChirpStack server, which operates the LoRaWAN network and stores the information in InfluxDB, a time-series optimized database. The stored data is visualized and analyzed in Grafana in real-time, facilitating pattern detection and enabling automatic alerts for high contamination levels. The architecture also includes an initial calibration of the sensors using polynomial regression methods to adjust potential measurement biases against a homologated reference. This design offers a flexible and scalable solution for implementing environmental monitoring systems in complex settings, providing an effective tool for air quality supervision and control in highly sensitive areas.