ABSTRACT The existing procedure to analyze the potability and contamination levels of the Rural Potable Water (APR) systems has deficiencies such as only a monthly sampling, low budget and a system without continuous surveillance. This work proposes a real-time analysis and monitoring system of the main variables that determine the quality of drinking water in an APR, a low-cost system capable of delivering timely information. To achieve this, the main variables that determine the quality of drinking water are addressed, the appropriate sensors, the communication system, programming, obtaining a virtual microbiological sensor based on artificial intelligence, data processing in the cloud and validated the results at the prototype level. The sensors used are pH, conductivity, turbidity, total dissolved solids (TDS), temperature and oxidation reduction potential (ORP). For microbiological analysis, an important and complex factor, the indicated sensors have an unattainable cost for APRs. Here we propose an intelligent virtual sensor based on a fuzzy system to determine possible microbiological contamination, which uses turbidity, ORP, temperature and TDS values as inputs. Data acquisition is done with the low cost IoT system, an Arduino and a RaspberryPi. Node Red is used for programming, the IMB Cloud platform is used for cloud computing, and Entel's 3G network is used for communication. Finally, a prototype is implemented where the proper functioning of the entire system is checked.
RESUMEN El procedimiento existente para analizar la potabilidad y niveles de contaminación de los sistemas de Agua Potable Rural (APR) presenta deficiencias como solo un muestreo mensual, bajo presupuesto y sistema sin vigilancia continua. Este trabajo propone un sistema de análisis y monitoreo en tiempo real de las principales variables que determinan la calidad del agua potable en una APR, sistema de bajo costo capaz de entregar información oportuna. Para lograrlo, se abordan las principales variables que determinan la calidad del agua potable, los sensores adecuados, el sistema de comunicación, la programación, la obtención de un sensor virtual microbiológico basado en inteligencia artificial, el procesamiento de datos en la nube y se validan los resultados a nivel de prototipo. Los sensores empleados son de pH, conductividad, turbidez, sólidos disueltos totales (TDS), temperatura y potencial de reducción de la oxidación (ORP). Para el análisis microbiológico, factor importante y complejo, los sensores poseen un costo inalcanzable para las APR. Aquí se emplea un sensor virtual inteligente basado en sistema difuso para determinar posible contaminación microbiológica, que emplea como entradas los valores de turbidez, ORP, temperatura y TDS. La adquisición de datos se realiza con sistema IoT de bajo costo, un Arduino y una RaspberryPi. Para la programación se emplea Node Red, para computación en la nube se emplea la plataforma IMB Cloud y para la comunicación se emplea red 3G de compañía Entel. Finalmente, se implementa un prototipo donde se comprueba el funcionamiento adecuado de todo el sistema.