Desarrollo de un sistema electrónico de monitoreo de calidad de agua y control de sólidos sedimentables en piscigranjas a través del biofloc

• Autores: Garcia Ticona, Bryan Angello, Sanchez Hernandez, Roger Eduardo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/683578
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/683578
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema biofloc; Monitoreo; Random Forest; Predicción; Biofloc system; Monitoring; Prediction; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

El presente trabajo propone el desarrollo de un sistema electrónico de monitoreo de calidad de agua y control de sólidos sedimentables en piscigranjas a través del Biofloc mediante el uso de sensores de calidad de agua, una cámara, un computador de placa reducida y un sistema de bombeo. Esta situación problemática existente es debido a que no se puede tener personal capacitado tomando mediciones de la calidad de agua y niveles de sólidos sediméntales, además las mediciones manuales tardan mucho y pueden ocasionar algunos errores de subjetividad humana. Se observa que los sistemas más comunes solo se limitan al monitoreo manual y predicciones de la calidad de agua, sin algún sistema de control para sólidos sedimentables o un sistema de predicción eficiente de estos. Por tal motivo, el presente trabajo propone el desarrollo de un algoritmo de inteligencia artificial para la predicción de nivel de sólidos sedimentables con los parámetros de calidad de agua obtenidos automáticamente, además de utilizar procesamiento de imágenes en un computador de placa reducida para determinar el nivel exacto de biofloc de manera automática y activar un sistema de bombeo extraer los excedentes de biofloc, los parámetros de calidad de agua y sólidos sedimentables se subirán a un aplicativo IoT que mostrará el monitoreo remoto y local en tiempo real. Se obtuvo resultados con un error menor a 6.27% y llegando a tener un error menor al 3% dentro de los rangos de 5 a 20 ml/L de Biofloc con el algoritmo de procesamiento de imágenes y el algoritmo de predicción de nivel dio resultado del 95%. Se puede concluir que el proceso de medición de parámetros de calidad de agua y nivel de biofloc se puede automatizar con unos rangos de error aceptables para garantizar un equilibrio en las piscigranjas lo cual ayudaría a tener controlados estos sistemas sin recambio de agua (RAS) que causan varios problemas a los acuicultores más inexpertos.