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Primary LanguageC++

HydroMiner

Integrantes

  • Tulio Barría Águila
  • Antonia Cortes
  • Juan Carreño

Objetivos

Objetivo General

Ejemplificar cómo un sistema basado en sensores y tecnología IoT puede ayudar a detectar y prevenir problemas de contaminación del agua en pequeñas zonas mineras. Esto se logra mediante la medición de parámetros como el TDS, el pH y la temperatura, permitiendo identificar, por ejemplo, una descarga de residuos tóxicos que alteren el equilibrio químico del agua.

Objetivos Específicos

  1. Medir y registrar parámetros críticos del agua: TDS, pH y temperatura.
  2. Configurar alertas automáticas para valores fuera de los rangos seguros.
  3. Implementar una interfaz web para la visualización de datos históricos y gráficos en tiempo real.

Fases Iniciales

  1. Pruebas de sensores y hardware

    • Verificar el funcionamiento de los sensores: TDS, pH y temperatura (DS18B20).
    • Asegurar que los sensores estén correctamente conectados al Arduino Mega 2560.
    • Confirmar la comunicación entre el microcontrolador y los sensores.

  2. Configuración de la base de datos

    • Establecer una conexión con Firebase para almacenar los datos recolectados.
    • Configurar el flujo de datos en Node-RED desde el Arduino hacia Firebase.
    • Validar el envío de datos en tiempo real.

  3. Desarrollo de visualización inicial

    • Implementar gráficos básicos utilizando Qt Charts para visualizar los datos en tiempo real.
    • Crear un dashboard básico para mostrar los valores medidos por los sensores.

  4. Definición de umbrales y alertas

    • Identificar rangos aceptables para los parámetros de calidad del agua (pH, TDS).
    • Configurar alertas automáticas en Firebase para notificar excedencias de umbrales.

  5. Validación del sistema

    • Realizar pruebas de funcionalidad en un entorno controlado.
    • Detectar y corregir posibles problemas antes de la implementación final en campo.

Aspectos Complementarios

  • Diseño de interfaz gráfica: Crear una visualización intuitiva y accesible para análisis rápido.
  • Optimización del consumo: Reducir el uso energético para facilitar la operación en zonas con acceso limitado a electricidad.
  • Escalabilidad: Dejar abierta la posibilidad de añadir nuevos sensores o funcionalidades en futuras iteraciones.

Fuentes