Uncertainty in optical bio-sensors due to the spectral displacement of the interference modes of the transduction signal. Incertidumbre en bio-sensores ópticos asociada al desplazamiento espectral de los modos de interferencia de la señal de transducción

The analysis of the interference modes has an increasing application, especially in the field of optical biosensors. In this type of sensors, the displacement Δν of the interference modes of the transduction signal is observed when a particular biological agent is placed over the biosensor. In order to measure this displacement, the position of a maximum (or a minimum) of the signal must be detected before and after placing the agent over the sensor. A parameter of great importance for this kind of sensors is the period Pν of the signal, which is inversely proportional to the optical thickness h0 of the sensor in the absence of the biological agent. The increase of this period improves the sensitivity of the sensor but it worsens the detection of the maximum. In this paper, authors analyze the propagation of uncertainties in these sensors when using least squares techniques for the detection of the maxima (or minima) of the signal. Techniques described in supplement 2 of the ISO-GUM Guide are used. The result of the analysis allows a metrological educated answer to the question of which is the optimal period Pν of the signal. El análisis del comportamiento de los modos de interferencia tiene una aplicación cada vez más amplia, especialmente en el campo de los biosensores ópticos. En este tipo de sensores se observa el desplazamiento Δν de los modos de interferencia de la señal de transducción al reconocer un de-terminado agente biológico. Para medir ese desplazamiento se debe detectar la posición de un máximo o mínimo de la señal antes y después de dicho desplazamiento. En este tipo de biosensores un parámetro de gran importancia es el periodo Pν de la señal el cual es inversamente proporcional al espesor óptico h0 del sensor en ausencia de agente biológico. El aumento de dicho periodo mejora la sensibilidad del sensor pero parece dificultar la detección del mínimo o máximo. Por tanto, su efecto sobre la incertidumbre del resultado de la medida presenta dos efectos contrapuestos: la mejora de la sensibilidad frente a la dificultad creciente en la detección del mínimo ó máximo. En este trabajo, los autores analizan la propagación de incertidumbres en estos sensores utilizando herramientas de ajuste por MM.CC. para la detección de los mínimos o máximos de la señal y técnicas de propagación de incertidumbres descritas en el suplemento 2 de la Guía ISO-GUM. El resultado del análisis permite dar una respuesta, justificada desde el punto de vista metrológico, de en que condiciones es conveniente o no aumentar el periodo Pν de la señal.

Sistemas de gestión de sensores mediante tecnologías M2M

En el proyecto se lleva a cabo un estudio práctico sobre dos escenarios donde intervienen dispositivos relacionados con el Internet de las cosas. También se puede situar como una solución de comunicación M2M. Comunicación máquina a máquina implica un sistema central que es capaz de conectarse con otros sistemas en varios lugares. La conexión permite que el sistema central recoja o envíe datos a cada lugar remoto para su procesamiento. El primer escenario consta de la configuración y montaje de un microcontrolador conocido como Waspmote que se encarga de recoger variables atmosféricas gracias a un conjunto de sensores y enviar los datos a un router multiprotocolo Meshlium mediante tecnología Zigbee, un tipo de red orientada a redes de sensores. Este montaje tiene como fin instalar una estación meteorológica en el campus de la universidad y poder almacenar y administrar sus datos. La segunda parte dos dispositivos de hardware libre como son un Arduino con capacidad GPRS y una RaspberryPi conectada a la red cableada enviaran datos por ejemplo de temperatura y luminosidad a una red social de sensores conocida como Xively, gestionaremos nuestros dispositivos sobre esta plataforma gratuita, que nos permite dar de alta dispositivos, almacenar y representar los datos en tiempo real y consultarlos vía Web o mediante una aplicación móvil realizada para este caso por medio de funciones ofrecidas por Xively. He diseñado una aplicación Android que permite la consulta de datos y administración de sensores por un usuario, intenta abstraer al usuario de la complejidad técnica y acercar los objetos conectados, en este caso sensores. Se han detallado las configuraciones y el proceso de instalación de todos los dispositivos. Se explican conceptos para entender las tecnologías de comunicación, Zigbee y Http, este protocolo participara a nivel de aplicación realizando peticiones o enviando datos, administrando la capacidad y por tanto ahorro. ABSTRACT. The project takes a practical study on two scenarios which involved related to the Internet of Things devices. It can also be placed as a M2M communication solution. Machine to machine communication involves a central system that is able to connect with other systems in several places. The connection allows the central system to collect or send data to each remote location for processing. The first stage consists of the configuration and setup of a microcontroller known as Waspmote which is responsible to collect atmospheric variables by a set of sensors and send the data to a multiprotocol router Meshlium by Zigbee technology, a type of sensor networks oriented network. This assembly aims to set up a weather station on the campus of the university and to store and manage their data. The second part two devices free hardware like Arduino with GPRS capacity and RaspberryPi connected to the wired network send data, temperature and luminosity to a social network of sensors known as Xively, manage our devices on this free platform, which allows us to register devices, store and display data in real time and consult the web or through a mobile application on this case by means of functions offered by Xively. I have designed an Android application that allows data consultation and management of sensors by a user, the user tries to abstract the technical complexity and bring the connected objects, in this case sensors. Were detailed settings and the installation of all devices. Concepts are explained to understand communication technologies, Zigbee and Http, this protocol participate performing application-level requests or sending data, managing capacity and therefore savings.

Gestión de la información en redes de sensores inalámbricos

La gestión del conocimiento (KM) es el proceso de recolectar datos en bruto para su análisis y filtrado, con la finalidad de obtener conocimiento útil a partir de dichos datos. En este proyecto se pretende hacer un estudio sobre la gestión de la información en las redes de sensores inalámbricos como inicio para sentar las bases para la gestión del conocimiento en las mismas. Las redes de sensores inalámbricos (WSN) son redes compuestas por sensores (también conocidos como motas) distribuidos sobre un área, cuya misión es monitorizar una o varias condiciones físicas del entorno. Las redes de sensores inalámbricos se caracterizan por tener restricciones de consumo para los sensores que utilizan baterías, por su capacidad para adaptarse a cambios y ser escalables, y también por su habilidad para hacer frente a fallos en los sensores. En este proyecto se hace un estudio sobre la gestión de la información en redes de sensores inalámbricos. Se comienza introduciendo algunos conceptos básicos: arquitectura, pila de protocolos, topologías de red, etc.… Después de esto, se ha enfocado el estudio hacia TinyDB, el cual puede ser considerado como parte de las tecnologías más avanzadas en el estado del arte de la gestión de la información en redes de sensores inalámbricos. TinyDB es un sistema de procesamiento de consultas para extraer información de una red de sensores. Proporciona una interfaz similar a SQL y permite trabajar con consultas contra la red de sensores inalámbricos como si se tratara de una base de datos tradicional. Además, TinyDB implementa varias optimizaciones para manejar los datos eficientemente. En este proyecto se describe también la implementación de una sencilla aplicación basada en redes de sensores inalámbricos. Las motas en la aplicación son capaces de medir la corriente a través de un cable. El objetivo de esta aplicación es monitorizar el consumo de energía en diferentes zonas de un área industrial o doméstico, utilizando redes de sensores inalámbricas. Además, se han implementado las optimizaciones más importantes que se han aprendido en el análisis de la plataforma TinyDB. Para desarrollar esta aplicación se ha utilizado como sensores la plataforma open-source de creación de prototipos electrónicos Arduino, y el ordenador de placa reducida Raspberry Pi como coordinador. ABSTRACT. Knowledge management (KM) is the process of collecting raw data for analysis and filtering, to get a useful knowledge from this data. In this project the information management in wireless sensor networks is studied as starting point before knowledge management. Wireless sensor networks (WSN) are networks which consists of sensors (also known as motes) distributed over an area, to monitor some physical conditions of the environment. Wireless sensor networks are characterized by power consumption constrains for sensors which are using batteries, by the ability to be adaptable to changes and to be scalable, and by the ability to cope sensor failures. In this project it is studied information management in wireless sensor networks. The document starts introducing basic concepts: architecture, stack of protocols, network topology… After this, the study has been focused on TinyDB, which can be considered as part of the most advanced technologies in the state of the art of information management in wireless sensor networks. TinyDB is a query processing system for extracting information from a network of sensors. It provides a SQL-like interface and it lets us to work with queries against the wireless sensor network like if it was a traditional database. In addition, TinyDB implements a lot of optimizations to manage data efficiently. In this project, it is implemented a simple wireless sensor network application too. Application’s motes are able to measure amperage through a cable. The target of the application is, by using a wireless sensor network and these sensors, to monitor energy consumption in different areas of a house. Additionally, it is implemented the most important optimizations that we have learned from the analysis of TinyDB platform. To develop this application it is used Arduino open-source electronics prototyping platform as motes, and Raspberry Pi single-board computer as coordinator.

Arrays de sensores interferométricos recirculantes de fibra óptica

Two discrete interferometric sensors' arrays have been analysed from time división multiplexing of recirculating crossed loop structures based on singlemode optical fiber. Intensity impulsive responses for both arrays have been obtained and compared under different design considerations, calculating Ihe system coupling constants, signial to interference noise ratio, input pulse repetition rate and duty cycle for each case. First experimental results are shown in this paper and very simple temperature and pressure sensing applicalions are suggested from here.

Aportación de la monitorización mediante redes de sensores y técnicas no invasivas para la conservación preventiva del Patrimonio

La presente tesis doctoral presenta una serie de estudios en el campo del patrimonio basados en metodologías de monitorización mediante redes de sensores y técnicas no invasivas con el objetivo de realizar nuevas aportaciones a la conservación preventiva mediante el seguimiento de los daños de deterioro o la prevención de los mismos. Las metodologías de monitorización mediante el despliegue de redes tridimensionales basadas en data loggers abordan estudios microclimáticos, de confort y energéticos a corto plazo, donde se establecen conclusiones relativas a la eficiencia energética de tres sistemas de calefacción muy utilizados en iglesias de la región centro de la Península Ibérica, abordando aspectos de afección de los mismos en el confort de los ocupantes o en el deterioro de los elementos patrimoniales o constructivos. Se desplegaron además distintas plataformas de redes de sensores inalámbricas procediendo a analizar en esta tesis cuál es la que presenta mejores resultados en el ámbito del patrimonio con el objetivo de una monitorización a largo plazo y considerando aspectos de comunicaciones, consumo y configuración de las redes. Una vez conocida la plataforma que presenta mejores resultados comparativos se muestra una metodología de estudio de la calidad de las comunicaciones en múltiples escenarios de patrimonio cultural y natural con la misma, que servirá para establecer una serie de aspectos a considerar en el despliegue de redes de sensores inalámbricas en futuros escenarios a monitorizar. Al igual que ocurre con las redes de sensores basadas en data loggers, las tareas de monitorización desarrolladas en esta tesis mediante el despliegue de las distintas plataformas inalámbricas ha permitido la detección de numerosos fenómenos de deterioro que son descritos a lo largo de la investigación y cuyo seguimiento supone una aportación a la prevención de daños en los distintos escenarios. Asimismo en el desarrollo de la tesis se realiza una aportación para la conservación preventiva mediante la monitorización con distintas técnicas no invasivas como la termografía infrarroja, las medidas de humedad superficial mediante protimeter, las técnicas de prospección de resistividad eléctrica de alta resolución o la prospección georradar. De este modo se desarrollan distintas aportaciones y conclusiones acerca de las ventajas y/o limitaciones de uso de las mismas analizando la idoneidad de aplicar cada una de ellas en distintas fases de análisis o con distintas capacidades de detección o caracterización de los daños. El estudio de imbricación de dichas técnicas ha sido desarrollado en un escenario real que presenta graves daños por humedad, habiendo sido posible la caracterización del origen de los mismos. ABSTRACT This doctoral dissertation discusses field research conducted to monitor heritage assets with sensor networks and other non-invasive techniques. The aim pursued was to contribute to conservation by tracking or preventing decay-induced damage. Monitoring methodologies based on three-dimensional data logger networks were used in short-term micro-climatic, comfort and energy studies to draw conclusions about the energy efficiency of three heating systems widely used in central Iberian churches. The impact of these systems on occupant comfort and decay of heritage or built elements was also explored. Different wireless sensor platforms were deployed and analysed to determine which delivered the best results in the context of long-term heritage monitoring from the standpoints of communications, energy demand and network architecture. A methodology was subsequently designed to study communication quality in a number of cultural and natural heritage scenarios and help establish the considerations to be borne in mind when deploying wireless sensor networks for heritage monitoring in future. As in data logger-based sensor networks, the monitoring conducted in this research with wireless platforms identified many instances of decay, described hereunder. Tracking those situations will help prevent damage in the respective scenarios. The research also contributes to preventive conservation based on non-invasive monitoring using techniques such as infrared thermography, protimeter-based surface damp measurements, high resolution electrical resistivity surveys and georadar analysis. The conclusions drawn address the advantages and drawbacks of each technique and its suitability for the various phases of analysis and capacity to detect or characterise damage. This dissertation also describes the intermeshed usage of these techniques that led to the identification of the origin of severe damp-induced damage in a real scenario.

Selección, implantación y puesta en marcha de sensores de calidad de cultivo

Este proyecto se ubica en la cooperativa vitivinícola de Nuestra Señora de la Paz, Villarta de San Juan (Ciudad Real), y la extensión de la transformación es 48,4 ha, incluyendo cepas de la variedad Airén y de la variedad Cencibel. La finalidad del proyecto es ejecutar un plan de actuación basado en la oferta de diferentes tipos de servicios relacionados con la sensórica a dicha cooperativa, con el fin de reducir los costes de los insumos, mejorar la productividad y reducir la presión hidrólogica del acuífero 23. Para ello, se han analizado las tecnologías disponibles actualmente en el mercado y posteriormente se ha realizado un meta-análisis de los datos bibliográficos relacionados con las tecnologías elegidas. Se ha optado por instalar en campo una red inalámbrica de sensores con una vida útil estimada de 5 años. Los datos obtenidos por la red se complementan con 3 vuelos durante el ciclo anual del cultivo con un dron, además de tomas de datos con un fluorómetro portátil, propiedad ambos de la empresa ofertante. Tras el procesamiento de los datos obtenidos, los cooperativistas reciben un informe semanal detallado vía correo electrónico. Se espera así que la cooperativa se instale en la zona como pionera de la viticultura de precisión, para en un futuro poder extender el uso de las nuevas tecnologías a otros agricultores.

Caracterización Avanzada de Tanques de Fermentación de Café mediante una Red Multidistribuida de Sensores RFID

La fermentación de las bayas de café se considera una et apa crítica en el procesado del café debido a su impacto en la calidad final del producto. La temperatura es una de las principales variables de control que puede ser utilizada para predecir el final del proceso, teniendo en cuenta que varios autores indican que el control de esta etapa es fundamental para evitar la mala calidad de la be bida final. En la práctica, la fermentación es el paso menos controlado del proceso, haciendo que los beneficiaderos operen lejos de sus condiciones óptimas en términos de costes de operación (es decir, elevados consumos de energía y agua) y de calidad del producto final. El objetivo de este trabajo es caracterizar los gradientes de temperatura que se dan en los tanques de fermentación mediante una red multi-distribuida de sensores autónomos, inalámbricos y de bajo coste (registradores de temperatura del tipo RFID, identificadores de radiofrecuencia semipasivos modelo TurboTag®).Para ello se utilizan dos metodologías: la interpolación espacial en coordenadas polares y los diagramas de espacio de fase. Se supervisaron dos fermentaciones reales de café, en El Cauca (Colombia), mediante sensores sumergidos directamente en la masa en fermentación. Los fermentadores eran tanques de plástico cubiertos, uno de ellos colocado en el interior de un almacén, permaneciendo el otro a la intemperie. El rango de variación máximo de temperatura en los tanques fue de 4,5ºC. La interpolación espacial mostró, incluso en el fermentador bajo las condiciones menos desfavorables en el interior del almacén, un gradiente radial de temperatura instantáneo de 0,1 °C/cm desde el centro hasta el perímetro del tanque y un gradiente vertical de temperatura de 0,25 °C/cm para sensores con coordenadas polares iguales. La combinación de ambas metodologías permitió la identificación consistente de los puntos calientes y fríos de ambas fermentaciones.

Caracterización Avanzada de Tanques de Fermentación de Café medinate una Red Multidistribuida de Sensores RFID

Las hortalizas mínimamente procesadas (MP) son productos frescos, higienizados, que sufren alteraciones físicas durante el proceso de elaboración que afectan a su metabolismo, determinando incrementos en la tasa respiratoria y producción de etileno. Los daños que se originan por las operaciones físicas, vuelven a estos productos más susceptibles a la colonización de microorganismos, inducen procesos de cicatrización de heridas y afectan su calidad organoléptica y funcional. Por ello en estos productos es especialmente crítico el aseguramiento de las condiciones de refrigeración desde el productor hasta el consumidor. En este estudio se presenta el análisis de las temperaturas registradas en Santiago (Chile) durante la cadena de producción y distribución de lechugas baby leaf MP tipo Salanova®, monitorizadas mediante sensores de temperatura y humedad relativa (I-Buttons®) y tarjetas RFID con sensor de temperatura (TurboTag®), colocados en el interior de las bolsas de lechuga y en el exterior de las cajas de agrupación. El objetivo del presente trabajo es generar información sobre el historial térmico de estos productos desde la huerta a la nevera del consumidor, así como optimizar los protocolos de colocación de dispositivos y sistematizar procedimientos de análisis de datos espacio-temporales. Con los datos registrados, se simuló la cadena de producción, distribución y venta, realizando un seguimiento de la calidad comercial del producto, evaluándose la tasa respiratoria y las características sensoriales sin degustación. Se observó que no solo se producen saltos térmicos discretos, sino que las lechugas estuvieron durante gran parte de su vida útil en condiciones sub-óptimas de temperatura, comprometiéndose su calidad sensorial.

Selección, implantación y puesta en marcha de sensores de calidad de cultivo

Este proyecto se ubica en la cooperativa vitivinícola de Nuestra Señora de la Paz, Villarta de San Juan (Ciudad Real), y la extensión de la transformación es 48,4 ha, incluyendo cepas de la variedad Airén y de la variedad Cencibel. La finalidad del proyecto es ejecutar un plan de actuación basado en la oferta de diferentes tipos de servicios relacionados con la sensórica a dicha cooperativa, con el fin de reducir los costes de los insumos, mejorar la productividad y reducir la presión hidrólogica del acuífero 23. Para ello, se han analizado las tecnologías disponibles actualmente en el mercado y posteriormente se ha realizado un meta-análisis de los datos bibliográficos relacionados con las tecnologías elegidas. Se ha optado por instalar en campo una red inalámbrica de sensores con una vida útil estimada de 5 años. Los datos obtenidos por la red se complementan con 3 vuelos durante el ciclo anual del cultivo con un dron, además de tomas de datos con un fluorómetro portátil, propiedad ambos de la empresa ofertante. Tras el procesamiento de los datos obtenidos, los cooperativistas reciben un informe semanal detallado vía correo electrónico. Se espera así que la cooperativa se instale en la zona como pionera de la viticultura de precisión, para en un futuro poder extender el uso de las nuevas tecnologías a otros agricultores.

Calibración de sensores de fuerza bajo estímulos sinusoidales: contribuciones a su caracterización

El presente trabajo tiene como objetivo el desarrollo de un patrón primario para la calibración de sensores de fuerza bajo excitaciones sinusoidales. Con consecuencia de dicho desarrollo se establecerá un método de calibración de sensores de fuerza en condiciones dinámicas que permitirá la caracterización de estos sensores en dichas condiciones y determinar la incertidumbre asociada. Este patrón se basa en la definición directa de fuerza como masa por aceleración. Para ello se carga el sensor con distintas cargas calibradas y se somete a distintas aceleraciones mediante un excitador de vibraciones. Dichas aceleraciones se generan para frecuencias desde 5 Hz a 2400 Hz. La aceleración se mide mediante un vibrómetro láser con trazabilidad a la unidad de longitud (longitud de onda del láser). Al ser una medición completamente dinámica se necesita un sistema de adquisición de datos multicanal para la toma de datos en tiempo real. Este sistema adquiere las señales eléctricas provenientes del vibrómetro láser, del sensor a caracterizar y del acelerómetro para mediciones auxiliares. Se ha dispuesto de cuatro sensores de fuerza para realizar ensayos, un sensor piezoeléctrico y tres sensores resistivos. En este trabajo se han estudiado los factores de influencia y se ha implementado un método de calibración para minimizar los mismos, así como también se han establecido las correcciones a realizar. Para la caracterización dinámica del sensor se ha partido de un modelo de oscilador armónico amortiguado forzado, se ha establecido la metodología para la determinación de sus parámetros de caracterización y se ha estudiado su validez. También se ha realizado una comparación entre los resultados obtenidos para condiciones estáticas y dinámicas. ABSTRACT The aim in the current work is the development of a primary standard for force sensors calibration under sinusoidal excitations. As consequence of this development a method for force sensors calibration under dynamic conditions will be established that will allow these sensors characterization for such conditions and the determination of their associated uncertainty. This standard is based on the direct definition of force as mass multiplied by acceleration. To do so, the sensor is loaded with different calibrated loads and is maintained under different accelerations by means of a vibration shaker. These accelerations are generated with frequencies from 5 Hz up to 2400 Hz. The acceleration is measured by means of a laser vibrometer with traceability to the unit of length (laser wavelength). As the measurement is totally dynamic a multiple channel data acquisition system is required for data acquisition in real time. This system acquires the electrical signals outputs coming from the laser vibrometer, the sensor to be characterised and two accelerometers for additional measurements. Four force sensors, one piezoelectric sensor and three resistive sensors, have been available to perform the tests. During this work the influence factors have been studied and a calibration method to minimise these factors have been implemented as well as the corrections to be performed have been established. As the starting point for the sensor dynamic characterization, a model for a forced damped harmonic oscillator has been used, a method for the characterizing parameters determination has been established and its validity has been studied. A comparison between results for static and dynamic conditions has been performed as well.

Uso de una red inalámbrica de sensores para estimar riesgo de incendio

Una red inalámbrica de sensores (Wireless Sensor Network, WSN) constituye un sistema de comunicación de datos flexible utilizado como alternativa a las redes cableadas o como extensión de éstas y está compuesta por elementos de cómputo, medición y comunicación, que permiten al administrador instrumentar, observar y reaccionar a eventos y fenómenos en un ambiente específico. Una de las aplicaciones de estas redes es su uso en sistemas de predicción y prevención de incendios en áreas naturales. Su implementación se basa en el despliegue de sensores inalámbricos, realizado en una zona de riesgo de incendio para que puedan recolectar información sobre parámetros ambientales como temperatura, humedad, luz o presión, entre otros. Desde una estación base (o nodo "sumidero"), se suministra la información de los sensores a un centro de monitorización y control de forma estructurada. En este centro la información recibida puede ser analizada, procesada y visualizada en tiempo real. Desde este centro de control se puede controlar también la red WSN modificando el comportamiento de los sensores según el nivel de riesgo de incendio detectado. Este proyecto se basa en el diseño, implementación y despliegue de una red inalámbrica de sensores en un entorno simulado para observar su comportamiento en diferentes situaciones y mostrar su eficacia ante un posible caso de incendio. La implementación de este sistema denominado Sistema de Estimación de Riesgo de Incendio Utilizando una WSN (SERIUW) , junto con el desarrollado, en paralelo, de otro proyecto denominado Sistema de Control y Visualización de Información sobre Riesgo de Incendio (SCVIRI) que implementa las funciones de los centros de monitorización y control, conforman un Sistema de Anticipación y Seguimiento de Fuegos (SASF). Se han realizado pruebas de funcionalidad y eficacia, incluidas en la presente memoria del sistema unitario de en conjunto (ambos proyectos), en un entorno controlado simulado. Este sistema es una solución para la lucha contra los incendios forestales ya que predice y previene, de forma temprana, posibles incendios en las áreas naturales bajo supervisión. Ante un evento de incendio declarado este sistema es un poderoso instrumento de apoyo permitiendo, por un lado, generar alertas automáticas (con localización y gravedad de fuegos detectados) y por el otro, hacer un seguimiento del incendio con mapas en tiempo real (con su consecuente apoyo para la protección e información con las brigadas de bomberos en las zonas activas). ABSTRACT. A wireless sensor network (WSN) is a flexible data communication system used as an alternative to wired networks or as an extension of them and consists of nodes that perform calculation, measurement and communication activities. This allows the administrator to observe and react to events and phenomena in a specific environment. One application of these networks is fire prediction and prevention in natural areas. Its implementation is based on a deployment of wireless sensors, in a fire risk area, capable of collecting information such as temperature, humidity, luminance and pressure. A base station (or "sink") sends the collected information to a monitoring and control center following a structured format. At this center, the information received can be analyzed, processed and displayed in real time with monitoring systems. From this control center the WSN can also be controlled by changing the sensors behavior according to the level of fire risk detection. This project is based on the design, implementation and deployment of a Wireless Sensor Network (WSN) in a simulated environment in order to observe its behavior in different situations and show its effectiveness against a possible fire environment. The implementation of this system called SERIUW, has been done in parallel with other system, called SCVIRI, which has been developed in another project that implements the functions of monitoring and control center. Together, these two systems, make up a general system of anticipation and monitoring of fires. Functionality and performance tests have been performed on the overall system, in a controlled and simulated environment. The results of these tests are included in this document. The global system is a solution to fight the forest fires because it makes it easier to predict and prevent, early, possible fires in natural areas under supervision. This sytem can be a powerful tool since, before a fire event is declared, it generates automatic alerts (including location and severity information) and allows the real-time motorization of fire evolution integrated with maps. This could be also very useful for the support protection and information of fire brigades in zones in which a fire is already active.

Detectores monolíticos y sensores compatibles con altos campos magnéticos para tomografía por emisión de positrones

Esta tesis recoje un trabajo experimental centrado en profundizar sobre el conocimiento de los bloques detectores monolíticos como alternativa a los detectores segmentados para tomografía por emisión de positrones (Positron Emission Tomography, PET). El trabajo llevado a cabo incluye el desarrollo, la caracterización, la puesta a punto y la evaluación de prototipos demostradores PET utilizando bloques monolíticos de ortosilicato de lutecio ytrio dopado con cerio (Cerium-Doped Lutetium Yttrium Orthosilicate, LYSO:Ce) usando sensores compatibles con altos campos magnéticos, tanto fotodiodos de avalancha (Avalanche Photodiodes, APDs) como fotomultiplicadores de silicio (Silicon Photomultipliers, SiPMs). Los prototipos implementados con APDs se construyeron para estudiar la viabilidad de un prototipo PET de alta sensibilidad previamente simulado, denominado BrainPET. En esta memoria se describe y caracteriza la electrónica frontal integrada utilizada en estos prototipos junto con la electrónica de lectura desarrollada específicamente para los mismos. Se muestran los montajes experimentales para la obtención de las imágenes tomográficas PET y para el entrenamiento de los algoritmos de red neuronal utilizados para la estimación de las posiciones de incidencia de los fotones γ sobre la superficie de los bloques monolíticos. Con el prototipo BrainPET se obtuvieron resultados satisfactorios de resolución energética (13 % FWHM), precisión espacial de los bloques monolíticos (~ 2 mm FWHM) y resolución espacial de la imagen PET de 1,5 - 1,7 mm FWHM. Además se demostró una capacidad resolutiva en la imagen PET de ~ 2 mm al adquirir simultáneamente imágenes de fuentes radiactivas separadas a distancias conocidas. Sin embargo, con este prototipo se detectaron también dos limitaciones importantes. En primer lugar, se constató una falta de flexibilidad a la hora de trabajar con un circuito integrado de aplicación específica (Application Specific Integrated Circuit, ASIC) cuyo diseño electrónico no era propio sino comercial, unido al elevado coste que requieren las modificaciones del diseño de un ASIC con tales características. Por otra parte, la caracterización final de la electrónica integrada del BrainPET mostró una resolución temporal con amplio margen de mejora (~ 13 ns FWHM). Tomando en cuenta estas limitaciones obtenidas con los prototipos BrainPET, junto con la evolución tecnológica hacia matrices de SiPM, el conocimiento adquirido con los bloques monolíticos se trasladó a la nueva tecnología de sensores disponible, los SiPMs. A su vez se inició una nueva estrategia para la electrónica frontal, con el ASIC FlexToT, un ASIC de diseño propio basado en un esquema de medida del tiempo sobre umbral (Time over Threshold, ToT), en donde la duración del pulso de salida es proporcional a la energía depositada. Una de las características más interesantes de este esquema es la posibilidad de manejar directamente señales de pulsos digitales, en lugar de procesar la amplitud de las señales analógicas. Con esta arquitectura electrónica se sustituyen los conversores analógicos digitales (Analog to Digital Converter, ADCs) por conversores de tiempo digitales (Time to Digital Converter, TDCs), pudiendo implementar éstos de forma sencilla en matrices de puertas programmable ‘in situ’ (Field Programmable Gate Array, FPGA), reduciendo con ello el consumo y la complejidad del diseño. Se construyó un nuevo prototipo demostrador FlexToT para validar dicho ASIC para bloques monolíticos o segmentados. Se ha llevado a cabo el diseño y caracterización de la electrónica frontal necesaria para la lectura del ASIC FlexToT, evaluando su linealidad y rango dinámico, el comportamiento frente a ruido así como la no linealidad diferencial obtenida con los TDCs implementados en la FPGA. Además, la electrónica presentada en este trabajo es capaz de trabajar con altas tasas de actividad y de discriminar diferentes centelleadores para aplicaciones phoswich. El ASIC FlexToT proporciona una excelente resolución temporal en coincidencia para los eventos correspondientes con el fotopico de 511 keV (128 ps FWHM), solventando las limitaciones de resolución temporal del prototipo BrainPET. Por otra parte, la resolución energética con bloques monolíticos leidos por ASICs FlexToT proporciona una resolución energética de 15,4 % FWHM a 511 keV. Finalmente, se obtuvieron buenos resultados en la calidad de la imagen PET y en la capacidad resolutiva del demostrador FlexToT, proporcionando resoluciones espaciales en el centro del FoV en torno a 1,4 mm FWHM. ABSTRACT This thesis is focused on the development of experimental activities used to deepen the knowledge of monolithic detector blocks as an alternative to segmented detectors for Positron Emission Tomography (PET). It includes the development, characterization, setting up, running and evaluation of PET demonstrator prototypes with monolithic detector blocks of Cerium-doped Lutetium Yttrium Orthosilicate (LYSO:Ce) using magnetically compatible sensors such as Avalanche Photodiodes (APDs) and Silicon Photomultipliers (SiPMs). The prototypes implemented with APDs were constructed to validate the viability of a high-sensitivity PET prototype that had previously been simulated, denominated BrainPET. This work describes and characterizes the integrated front-end electronics used in these prototypes, as well as the electronic readout system developed especially for them. It shows the experimental set-ups to obtain the tomographic PET images and to train neural networks algorithms used for position estimation of photons impinging on the surface of monolithic blocks. Using the BrainPET prototype, satisfactory energy resolution (13 % FWHM), spatial precision of monolithic blocks (~ 2 mm FWHM) and spatial resolution of the PET image (1.5 – 1.7 mm FWHM) in the center of the Field of View (FoV) were obtained. Moreover, we proved the imaging capabilities of this demonstrator with extended sources, considering the acquisition of two simultaneous sources of 1 mm diameter placed at known distances. However, some important limitations were also detected with the BrainPET prototype. In the first place, it was confirmed that there was a lack of flexibility working with an Application Specific Integrated Circuit (ASIC) whose electronic design was not own but commercial, along with the high cost required to modify an ASIC design with such features. Furthermore, the final characterization of the BrainPET ASIC showed a timing resolution with room for improvement (~ 13 ns FWHM). Taking into consideration the limitations obtained with the BrainPET prototype, along with the technological evolution in magnetically compatible devices, the knowledge acquired with the monolithic blocks were transferred to the new technology available, the SiPMs. Moreover, we opted for a new strategy in the front-end electronics, the FlexToT ASIC, an own design ASIC based on a Time over Threshold (ToT) scheme. One of the most interesting features underlying a ToT architecture is the encoding of the analog input signal amplitude information into the duration of the output signals, delivering directly digital pulses. The electronic architecture helps substitute the Analog to Digital Converters (ADCs) for Time to Digital Converters (TDCs), and they are easily implemented in Field Programmable Gate Arrays (FPGA), reducing the consumption and the complexity of the design. A new prototype demonstrator based on SiPMs was implemented to validate the FlexToT ASIC for monolithic or segmented blocks. The design and characterization of the necessary front-end electronic to read-out the signals from the ASIC was carried out by evaluating its linearity and dynamic range, its performance with an external noise signal, as well as the differential nonlinearity obtained with the TDCs implemented in the FPGA. Furthermore, the electronic presented in this work is capable of working at high count rates and discriminates different phoswich scintillators. The FlexToT ASIC provides an excellent coincidence time resolution for events that correspond to 511 keV photopeak (128 ps FWHM), resolving the limitations of the poor timing resolution of the BrainPET prototype. Furthermore, the energy resolution with monolithic blocks read by FlexToT ASICs provides an energy resolution of 15.4 % FWHM at 511 keV. Finally, good results were obtained in the quality of the PET image and the resolving power of the FlexToT demonstrator, providing spatial resolutions in the centre of the FoV at about 1.4 mm FWHM.

Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.

Geografía del carbono en alta resolución en bosque tropical amazónico del Ecuador mediante sensores aerotransportados

La estimación de la biomasa de la vegetación terrestre en bosque tropical no sólo es un área de investigación en rápida expansión, sino también es un tema de gran interés para reducir las emisiones de carbono asociadas a la deforestación y la degradación forestal (REDD+). Las estimaciones de densidad de carbono sobre el suelo (ACD) en base a inventarios de campo y datos provenientes de sensores aerotransportados, en especial con sensores LiDAR, han conducido a un progreso sustancial en el cartografiado a gran escala de las reservas de carbono forestal. Sin embargo, estos mapas de carbono tienen incertidumbres considerables, asociadas generalmente al proceso de calibración del modelo de regresión utilizado para producir los mapas. En esta tesis se establece una metodología para la calibración y validación de un modelo general de estimación de ACD usando LiDAR en un sector del Parque Nacional Yasuní en Ecuador. En el proceso de calibración del modelo se considera el tamaño y la ubicación de las parcelas, la influencia de la topografía y la distribución espacial de la biomasa. Para el análisis de los datos se utilizan técnicas geoestadísticas en combinación con variables geomorfométricas derivadas de datos LiDAR, y se propone un esquema de muestreo estratificado por posiciones topográficas (valle, ladera y cima). La validación del modelo general para toda la zona de estudio presentó valores de RMSE = 5.81 Mg C ha-1, R2 = 0.94 y sesgo = 0.59, mientras que, al considerar las posiciones topográficas, el modelo presentó valores de RMSE = 1.67 Mg C ha-1, R2 = 0.98 y sesgo = 0.23 para el valle; RMSE = 3.13 Mg C ha-1, R2 = 0.98 y sesgo = - 0.34 para la ladera; y RMSE = 2.33 Mg C ha-1, R2 = 0.97 y sesgo = 0.74 para la cima. Los resultados obtenidos demuestran que la metodología de muestreo estratificado por posiciones topográficas propuesto, permite calibrar de manera efectiva el modelo general con las estimaciones de ACD en campo, logrando reducir el RMSE y el sesgo. Los resultados muestran el potencial de los datos LiDAR para caracterizar la estructura vertical de la vegetación en un bosque altamente diverso, permitiendo realizar estimaciones precisas de ACD, y conocer patrones espaciales continuos de la distribución de la biomasa aérea y del contenido de carbono en la zona de estudio. ABSTRACT Estimating biomass of terrestrial vegetation in tropical forest is not only a rapidly expanding research area, but also a subject of tremendous interest for reducing carbon emissions associated with deforestation and forest degradation (REDD+). The aboveground carbon density estimates (ACD) based on field inventories and airborne sensors, especially LiDAR sensors have led to a substantial progress in large-scale mapping of forest carbon stocks. However, these carbon maps have considerable uncertainties generally associated with the calibration of the regression model used to produce these maps. This thesis establishes a methodology for calibrating and validating a general ACD estimation model using LiDAR in Ecuador´s Yasuní National Park. The size and location of the plots are considered in the model calibration phase as well as the influence of topography and spatial distribution of biomass. Geostatistical analysis techniques are used in combination with geomorphometrics variables derived from LiDAR data, and then a stratified sampling scheme considering topographic positions (valley, slope and ridge) is proposed. The validation of the general model for the study area showed values of RMSE = 5.81 Mg C ha-1, R2 = 0.94 and bias = 0.59, while considering the topographical positions, the model showed values of RMSE = 1.67 Mg C ha-1, R2 = 0.98 and bias = 0.23 for the valley; RMSE = 3.13 Mg C ha-1, R2 = 0.98 and bias = - 0.34 for the slope; and RMSE = 2.33 Mg C ha-1, R2 = 0.97 and bias = 0.74 for the ridge. The results show that the stratified sampling methodology taking into account topographic positions, effectively calibrates the general model with field estimates of ACD, reducing RMSE and bias. The results show the potential of LiDAR data to characterize the vertical structure of vegetation in a highly diverse forest, allowing accurate estimates of ACD, and knowing continuous spatial patterns of biomass distribution and carbon stocks in the study area.

Análisis e implementación de estrategias de rutado dinámico basado en CTP para redes de sensores inalámbricas multi-salto

Una red de sensores inalámbrica es un conjunto de dispositivos electrónicos que se comunican entre sí sin la necesidad de una infraestructura, recogiendo información del entorno en el que han sido desplegados, procesándola y transmitiéndola hasta una estación base mediante saltos sucesivos entre los nodos de la red (multi-salto). Durante las dos últimas décadas, este campo ha sido muy desarrollado en la comunidad científica, debido a las ventajas que ofrece el despliegue de una red inalámbrica en un entorno con el fin de estudiarlo y/o controlarlo. La ausencia de una infraestructura, junto con el reducido tamaño de los nodos, permite este estudio sin que dicho entorno se vea significativamente afectado por factores externos como pueda ser la presencia humana, permitiendo además aumentar el número de nodos que componen la red o cambiar la posición de algunos de ellos sin que sea necesario reconfigurarla manualmente. El principal reto que presentan las redes de sensores inalámbricas es su autonomía. En general, se requiere que un nodo tenga la capacidad de funcionar durante largos períodos de tiempo (varios meses o incluso un año) antes de que su batería se agote. Esto hace de la gestión del consumo energético un aspecto crítico en el diseño de la red y sus nodos. En el presente trabajo se busca optimizar este consumo mediante la gestión del proceso de comunicación y enrutamiento de la red. Con este fin, se implementa el protocolo CTP (Collection Tree Protocol) en la plataforma Cookies desarrollada en el Centro de Electrónica Industrial (CEI) de la UPM. CTP es un protocolo de rutado centrado en los datos, que utiliza una topología en árbol, con el nodo coordinador o estación base como raíz del mismo, para la transmisión de la información desde los sensores hasta la estación base. Además, no utiliza direcciones predeterminadas, dotando a la red de la flexibilidad requerida para hacer frente a inconsistencias y/o variaciones en la densidad y tamaño de la red. La ruta escogida se basa en un gradiente de rutado decreciente, ETX (Expected Transmission Count), que representa la calidad de la conexión entre un nodo y su nodo padre. Este gradiente de enrutamiento se obtiene mediante una conversión directa a partir del LQI (Link Quality Indication) definido por el estándar IEEE 802.15.4. Esta conversión directa supone una aproximación utilizando valores umbral del LQI. Un nodo escogerá el siguiente salto que realizará el paquete a enviar seleccionando de entre sus vecinos a aquél que tenga el menor ETX, evitando de esta forma la aparición de bucles. Otro de los aspectos que supone un gran consumo es el proceso de mantenimiento de la estructura de la red, pues requiere el envío periódico de señales de control o beacons a lo largo de toda la red. El protocolo CTP aprovecha el algoritmo de goteo (Trickle Algorithm), para gestionar el mantenimiento: durante la formación de la red y cuando se detecte alguna inconsistencia, se incrementa la frecuencia de emisión de los beacons, permitiendo así una rápida propagación de las señales de control para crear o reparar las conexiones entre los nodos. En cambio, cuando la topología de la red es estable, esta frecuencia de emisión se reduce significativamente, limitándose a asegurar que la topología se mantiene estable y favoreciendo así el ahorro de energía.