Resumen<\/strong><\/h1>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding=\u00bb2px|||||\u00bb]<\/p>\n
I<\/span>ntroducci\u00f3n: <\/strong>Este art\u00edculo presenta un sistema IoT para monitorear el flujo y volumen de agua en tiempo real. El sistema integra sensores YF-S201 para la medici\u00f3n del caudal, placas Arduino Uno para el procesamiento de datos, y m\u00f3dulos GSM SIM800L para la transmisi\u00f3n a la plataforma ThingsBoard. La infraestructura basada en IoT permite un monitoreo remoto eficiente, superando las limitaciones de distancia de tecnolog\u00edas como Wi-Fi y Zigbee, y ofreciendo datos precisos y actualizados en todo momento. El objetivo principal de este estudio es desarrollar y evaluar un sistema IoT que garantice la transmisi\u00f3n confiable de datos de caudal y volumen de agua, logrando mediciones precisas mediante la calibraci\u00f3n del sensor y el an\u00e1lisis estad\u00edstico del margen de error. Metodolog\u00eda: Se realizaron pruebas experimentales en un entorno al aire libre que replic\u00f3 condiciones reales de uso, con especial atenci\u00f3n a la calibraci\u00f3n de los sensores y la estabilidad de la comunicaci\u00f3n GSM. Resultados: Se mostr\u00f3 un margen de error promedio de 40 mL en las mediciones de caudal, suficiente para aplicaciones pr\u00e1cticas. Adem\u00e1s, la transmisi\u00f3n de datos demostr\u00f3 estabilidad, con una latencia de 3 segundos, y la plataforma ThingsBoard facilit\u00f3 una visualizaci\u00f3n clara y f\u00e1cil de usar, mejorando la toma de decisiones en tiempo real. Conclusiones: Se discuten las limitaciones del sistema, como la dependencia de la calidad de la se\u00f1al GSM, y propone soluciones futuras, como la integraci\u00f3n de tecnolog\u00edas de comunicaci\u00f3n m\u00e1s avanzadas. Este trabajo sienta las bases para futuras aplicaciones en la gesti\u00f3n h\u00eddrica, destacando la flexibilidad y eficacia del sistema IoT propuesto como una herramienta prometedora para enfrentar los desaf\u00edos de la sostenibilidad h\u00eddrica en diversos contextos.<\/p>\nPalabras clave<\/span>: recursos h\u00eddricos, tecnolog\u00eda medioambiental, simulaci\u00f3n por computadora, internet de las cosas (IoT), redes de sensores inal\u00e1mbricos (WSN)<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb text_font_size=\u00bb17px\u00bb header_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb header_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb header_font_size=\u00bb17px\u00bb background_color=\u00bb#7f7f7f\u00bb width=\u00bb50%\u00bb width_tablet=\u00bb40%\u00bb width_phone=\u00bb100%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbleft\u00bb min_height=\u00bb40px\u00bb custom_margin=\u00bb0px||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb10px||10px|0px|false|false\u00bb custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb text_orientation_tablet=\u00bb\u00bb text_orientation_phone=\u00bbcenter\u00bb text_orientation_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb module_alignment_tablet=\u00bbleft\u00bb module_alignment_phone=\u00bbcenter\u00bb module_alignment_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
Abstract<\/strong><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
I<\/span>ntroduction: <\/strong>This article presents the development and evaluation of an IoT system for monitoring water flow and volume in real time. The system integrates YF-S201 sensors for flow measurement, Arduino Uno boards for data processing, and GSM SIM800L modules for data transmission to the ThingsBoard platform. The IoT-based infrastructure enables efficient remote monitoring, overcoming the distance limitations of technologies such as Wi-Fi and Zigbee, and providing accurate and up-to-date data at all times. The main objective of this study is to develop and evaluate an IoT system that ensures reliable data transmission of water flow and volume, achieving precise measurements through sensor calibration and statistical error analysis. Methodology: Experimental tests were conducted in an outdoor environment replicating real-world conditions, with special attention to sensor calibration and the stability of GSM communication. Results: An average error margin of 40 mL in flow measurements, which is sufficient for practical applications. Additionally, data transmission remained stable, with a latency of 3 seconds, and the ThingsBoard platform facilitated clear and user-friendly visualization, improving real-time decision-making. Conclusions: The limitations of the system are discussed, such as its dependence on GSM signal quality, and propose future solutions, including the integration of more advanced communication technologies. This work lays the groundwork for future applications in water management, highlighting the flexibility and effectiveness of the proposed IoT system as a promising tool to address the challenges of water sustainability in various contexts.<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Keywords<\/span>: Water Resources, Environmental Technology, Computer Simulation, Internet of Things (IoT), Wireless Sensor Networks (WSN)<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb text_font_size=\u00bb17px\u00bb header_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb header_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb header_font_size=\u00bb17px\u00bb background_color=\u00bb#7f7f7f\u00bb width=\u00bb50%\u00bb width_tablet=\u00bb40%\u00bb width_phone=\u00bb100%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbleft\u00bb min_height=\u00bb40px\u00bb custom_margin=\u00bb0px||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb10px||10px|0px|false|false\u00bb custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb text_orientation_tablet=\u00bb\u00bb text_orientation_phone=\u00bbcenter\u00bb text_orientation_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb module_alignment_tablet=\u00bbleft\u00bb module_alignment_phone=\u00bbcenter\u00bb module_alignment_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
Introducci\u00f3n<\/strong><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
\u201cInternet of Things\u201d (IoT) o \u201cInternet de las Cosas\u201d se est\u00e1 convirtiendo en una tecnolog\u00eda cada vez m\u00e1s utilizada en la actualidad y se refiere a cualquier dispositivo conectado a Internet. IoT representa un sistema de dispositivos inform\u00e1ticos interrelacionados, mec\u00e1nicos y m\u00e1quinas digitales, objetos, animales o personas que cuentan con un identificador \u00fanico y la capacidad de transferir datos a trav\u00e9s de una red sin requerir interacci\u00f3n de persona a persona o de persona a computadora (Hossain et al. 2019). La convergencia de IoT con los servicios en la nube ofrece una t\u00e9cnica novedosa para una mejor gesti\u00f3n de los datos que llegan y almacenan esta informaci\u00f3n de manera eficiente (Deekshath et al. 2018). IoT se aplica en diversas \u00e1reas, como la industria automotriz, la log\u00edstica, la atenci\u00f3n m\u00e9dica, las redes y las ciudades inteligentes (Chooruang y Meekul 2018).<\/p>\n
De acuerdo con Bhuyar y Deshmukh (2018), un sistema completo de IoT integra cuatro componentes diferentes: dispositivos\/sensores, conectividad, procesamiento de datos y plataforma de interfaz de usuario. Los sensores o dispositivos recopilan datos de su entorno. Dado que estos datos deben ser enviados a la nube, los sensores cumplen con esta funci\u00f3n conect\u00e1ndose en la nube a trav\u00e9s de varios m\u00e9todos como Wi-Fi, Bluetooth y Zigbee.<\/p>\n
En este sistema propuesto se utiliz\u00f3 el Sistema Global de Comunicaciones M\u00f3viles (GSM) para comunicarse con la nube. Una vez que los datos llegan a la nube, el software procesa la informaci\u00f3n. A continuaci\u00f3n, la informaci\u00f3n es \u00fatil para el usuario final que utiliza la plataforma IoT. El sistema de IoT se estructura en cuatro partes distintas: sensores en la capa de detecci\u00f3n, conectividad en la capa de red, procesamiento de datos en la nube y una interfaz de usuario que es una capa de aplicaci\u00f3n.<\/p>\n
La red de sensores inal\u00e1mbricos (WSN) es un componente esencial de IoT (Manrique et al. 2016). Una WSN est\u00e1 compuesta por un gran n\u00famero de nodos sensores con capacidad limitada de computaci\u00f3n, almacenamiento y comunicaci\u00f3n. Los ambientes, donde se despliegan los nodos sensores, pueden ser controlados (como el hogar, oficina, almac\u00e9n, bosque, etc.) o no controlados (como \u00e1reas hostiles o de desastre, regiones t\u00f3xicas, entre otros). Las WSN, representan una de las \u00e1reas de investigaci\u00f3n m\u00e1s prometedoras debido al extenso campo de aplicaci\u00f3n y al desarrollo de nuevas tecnolog\u00edas de controladores electr\u00f3nicos o electromec\u00e1nicos, junto con los avances en la tecnolog\u00eda de comunicaci\u00f3n inal\u00e1mbrica (Valdez et al. 2017).<\/p>\n
La hip\u00f3tesis de este estudio plantea que el sistema IoT propuesto puede garantizar mediciones de caudal y volumen de agua con un margen de error menor a \u00b150\u2009mL, suficiente para aplicaciones pr\u00e1cticas como el monitoreo en tiempo real de recursos h\u00eddricos. Este margen se alinea con los l\u00edmites de precisi\u00f3n especificados por el fabricante del sensor YF-S201 (3 a 10 %), y se valida mediante la calibraci\u00f3n realizada.<\/p>\n
El objetivo de este estudio es desarrollar y evaluar un sistema IoT que permita que cada nodo de la red se comunique a Internet mediante el m\u00f3dulo GSM SIM800L EVB, superando las limitaciones de distancia en la transmisi\u00f3n de datos que presentan tecnolog\u00edas como ZigBee, Wi-Fi o Bluetooth. Este enfoque busca sentar las bases para aplicaciones futuras, como el riego automatizado y la gesti\u00f3n eficiente de recursos h\u00eddricos.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb text_font_size=\u00bb17px\u00bb header_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb header_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb header_font_size=\u00bb17px\u00bb background_color=\u00bb#7f7f7f\u00bb width=\u00bb50%\u00bb width_tablet=\u00bb40%\u00bb width_phone=\u00bb100%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbleft\u00bb min_height=\u00bb40px\u00bb custom_margin=\u00bb0px||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb10px||10px|0px|false|false\u00bb custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ text_orientation_tablet=\u00bb\u00bb text_orientation_phone=\u00bbcenter\u00bb text_orientation_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb module_alignment_tablet=\u00bbleft\u00bb module_alignment_phone=\u00bbcenter\u00bb module_alignment_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
M\u00e9todos<\/strong><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
U<\/span><\/strong>na red de distribuci\u00f3n de agua permite que el agua llegue desde el lugar de captaci\u00f3n al punto de consumo cumpliendo con los par\u00e1metros establecidos por el usuario. Es com\u00fan, que este tipo de sistemas utilicen una red de nodos inal\u00e1mbricos para automatizar su control y permitir su monitoreo. Se establece en (Demetillo, et al. 2019) que la WSN es adecuada para monitorear las caracter\u00edsticas f\u00edsicas y qu\u00edmicas del agua en \u00e1reas remotas a un costo m\u00e1s bajo y reducir la necesidad de mano de obra. Tambi\u00e9n se utiliza para el control de la calidad del agua, presentando muchas ventajas, como su portabilidad y la capacidad de adquisici\u00f3n y registro de datos casi en tiempo real.<\/p>\nEl presente estudio se desarroll\u00f3 en la residencial El Molin\u00f3n, ubicada en Tegucigalpa, Honduras (14.10609\u00b0 N, -87.15747\u00b0 W). Esta regi\u00f3n se caracteriza por un clima tropical con temperaturas promedio de 24 \u00b0C y una humedad relativa de aproximadamente 75 %. Estas condiciones ambientales influyen en el rendimiento de los sensores y la estabilidad de las comunicaciones, elementos clave para la validaci\u00f3n del sistema IoT propuesto.<\/p>\n
Para este proyecto, se emplearon sensores en cada nodo de la red, siguiendo un enfoque com\u00fan en la automatizaci\u00f3n de dispositivos electr\u00f3nicos, como tel\u00e9fonos inteligentes, autom\u00f3viles, infraestructuras urbanas, y sistemas de dom\u00f3tica e industriales (Salvi, et al. 2017).<\/p>\n
Las redes de sensores est\u00e1n compuestas por peque\u00f1os dispositivos equipados con capacidades sensitivas y de comunicaci\u00f3n inal\u00e1mbrica, dise\u00f1ados para colaborar en tareas comunes (Fern\u00e1ndez Mart\u00ednez, et al. 2014).<\/p>\n
La Figura 1 muestra un esquema del sistema propuesto. Este sistema recolecta informaci\u00f3n del caudal\u00edmetro para obtener el caudal y volumen. A continuaci\u00f3n, cada nodo se conecta a Internet a trav\u00e9s del m\u00f3dulo GSM\/GPRS. Una vez que los datos se suben a Internet, el software procesa esta informaci\u00f3n. Luego, la informaci\u00f3n resulta \u00fatil para el usuario final que utiliza la plataforma IoT. Cualquier persona autorizada tambi\u00e9n puede realizar las mismas tareas visitando la p\u00e1gina web.<\/p>\n
Figura 1.\u00a0<\/strong>Esquema de la red de nodos<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/332.png\u00bb _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb align=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ sticky_enabled=\u00bb0″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Fuente:<\/strong> Alvarenga y Baca, 2021.<\/p>\n <\/p>\n
A continuaci\u00f3n, se proporciona una descripci\u00f3n de las partes principales del sistema.<\/p>\n
A. Caudal\u00edmetro<\/p>\n
Instrumento usado para la medici\u00f3n de caudal o gasto volum\u00e9trico de un fluido o para la medici\u00f3n del gasto m\u00e1sico. Estos aparatos suelen colocarse en l\u00ednea con la tuber\u00eda que transporta el fluido (Maruthi, et al. 2018).<\/p>\n
Seg\u00fan mencionan Corona Ram\u00edres, et al. (2014), la medici\u00f3n del flujo de l\u00edquidos o gases tiene un amplio campo en diversos procesos industriales, donde adem\u00e1s juega un papel en extremo relevante, ya que la medici\u00f3n de flujos sirve como base para controlar el desarrollo del proceso de manera adecuada.<\/p>\n
Para entender los principios de funcionamiento de los sensores de flujo, es necesario definir algunos conceptos b\u00e1sicos. Un flujo se define como la cantidad de sustancia que pasa por una secci\u00f3n determinada durante un instante dado. Por su parte, la unidad de medida utilizada en el sistema internacional para cuantificar el flujo es m3\/s. Una relaci\u00f3n muy utilizada para medir el flujo de un gas o fluido es:<\/p>\n
QV = vA Ec. 1<\/p>\n
donde:<\/p>\n
QV : flujo volum\u00e9trico (m3\/s)<\/p>\n
v : velocidad de la sustancia (m\/s)<\/p>\n
A : \u00e1rea del conductor (m2)<\/p>\n
Adem\u00e1s, con el caudal se puede medir el volumen de agua. La Ec. 1 se puede expresar como:<\/p>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 m\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0V
Qv<\/sub>\u00a0 \u2014. m2= \u2014
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 s\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0t<\/p>\ndonde:<\/p>\n
V: volumen (m3)
t : tiempo (s)<\/p>\n
Puesto que el caudal es la variaci\u00f3n del volumen con respecto al tiempo, se puede calcular el volumen como:<\/p>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u2206v\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0v-v0\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 Ec. 2
Qv\u00a0 \u00a0<\/sub>= \u2014\u00a0 \u00a0 = \u2014\u2014\u2014
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u2206 t\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u2206 t<\/p>\nv = v0 + Qv<\/sub> . \u2206v\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0Ec. 3<\/p>\nDe esta forma, es posible conocer el consumo del agua.<\/p>\n
Calibraci\u00f3n del pensor<\/strong><\/p>\nEn este proyecto, se utiliz\u00f3 el sensor YF-S201 de \u00bd. Seg\u00fan Lalnunthari y Thanga (2017), el sensor de flujo de efecto Hall YF-S201 es uno de los sensores de flujo m\u00e1s comunes, econ\u00f3micos, confiables y precisos que se utilizan en muchas aplicaciones para la medici\u00f3n del caudal de l\u00edquidos. Para calcular el flujo, es necesario el factor de conversi\u00f3n K, proporcionado por el fabricante. Teniendo K, se calcula la frecuencia de los pulsos del sensor y posteriormente, con K, se convierte de frecuencia a caudal.<\/p>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 f\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 Ec. 4
Q =\u00a0 \u2014
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0K<\/p>\n
donde:<\/p>\n
Q : flujo volum\u00e9trico (L\/min)<\/p>\n
f : frecuencia del caudal (Hz)<\/p>\n
K : factor de conversi\u00f3n (Hz\/(L\/min))<\/p>\n
De acuerdo con la informaci\u00f3n del fabricante, el YF-S201 est\u00e1 especificado para un K de alrededor de 7.5 a 8 con un nivel de precisi\u00f3n de 3 a 10 % de incertidumbre. Para tener mediciones m\u00e1s exactas, se calibr\u00f3 el sensor, ya que su exactitud depende de la relaci\u00f3n lineal entre la frecuencia de pulso del sensor y el caudal. El montaje de calibraci\u00f3n se muestra en la Figura 2.<\/p>\n
<\/p>\n
Figura 2.\u00a0<\/strong>Montaje de calibraci\u00f3n<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/340.png\u00bb _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb align=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ sticky_enabled=\u00bb0″ title_text=\u00bb340″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Fuente:<\/strong> Alvarenga y Baca, 2021.<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Las variables que se midieron son: cantidad de pulsos (usando el Arduino) y volumen de agua (con ayuda de un recipiente con graduaci\u00f3n). Con estos datos, se calcul\u00f3 K utilizando la siguiente ecuaci\u00f3n:<\/p>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 n\u00b0pulsos\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0Ec.5
K= \u2014\u2014\u2014\u2014\u2014\u2014\u2014
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0v . 60<\/p>\n
donde:<\/p>\n
n\u00b0pulsos: pulsos contados con el Arduino durante un intervalo de tiempo t<\/p>\n
V: volumen que alcanz\u00f3 el fluido en el recipiente durante t<\/p>\n
K: factor de conversi\u00f3n (Hz\/(L\/min))<\/p>\n
Las unidades de K son dictadas por el escalar que multiplica al volumen, es decir<\/p>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 {Hz\/(L\/min), escalar = 60
K =
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0{Hz\/(L\/seg), escalar = 1<\/p>\n
B. Arduino Uno<\/strong><\/p>\nLa placa Arduino se desarroll\u00f3 originalmente en el a\u00f1o 2005 en el Interaction Design Institute, de Ivrea Italia, como una plataforma de hardware de c\u00f3digo abierto. Estudios sobre Arduino muestran su utilidad en las mediciones automatizadas, y ofrecen una gu\u00eda para otros investigadores en el desarrollo de sensores de bajo costo, sistemas de monitoreo y automatizaci\u00f3n en diversos campos de aplicaci\u00f3n (Vald\u00e9z et al. 2017).<\/p>\n
El Arduino Uno est\u00e1 disponible como dispositivo de montaje en superficie (SMD) o como conector IC est\u00e1ndar (Bell 2013; Thwin 2018).<\/p>\n
C. V\u00e1lvula solenoide\/Electrov\u00e1lvula<\/strong><\/p>\nLas v\u00e1lvulas solenoides ofrecen funciones de apertura o cierre total y no se pueden utilizar para la regulaci\u00f3n del flujo de gas o fluido, solo para permitir o no su paso. Tanto el caudal\u00edmetro como la v\u00e1lvula solenoide, se utilizaron para un total monitoreo y control del sistema de distribuci\u00f3n de agua (Maruthi, et al. 2018).<\/p>\n
D. M\u00f3dulo GSM SIM800L EVB<\/strong><\/p>\nGSM son las siglas de Global System for Mobile Communications. Fue desarrollado por el Instituto Europeo de Normas de Telecomunicaciones. SIM800L es un m\u00f3dulo celular en miniatura. Permite enviar y recibir SMS y realizar y recibir llamadas. La caracter\u00edstica clave de GSM Sim800L es que ocupa poco espacio a bajo costo (Kanani y Padole 2020; Agrawal y Qadeer 2018).<\/p>\n
E. Rel\u00e9<\/strong><\/p>\nSe utiliz\u00f3 un rel\u00e9 de un canal que funciona con 5V. El circuito se emple\u00f3 para controlar una electrov\u00e1lvula de 120 V durante las pruebas realizadas. El pin de entrada \u201cINP\u201d recibe l\u00f3gica alta con un pulsador o haciendo la alimentaci\u00f3n manual, como se realiz\u00f3 en las pruebas con el caudal\u00edmetro. Al alimentar INP con 5V, el com\u00fan est\u00e1 conectado a NO, lo que enciende la electrov\u00e1lvula mientras el rel\u00e9 permanece activado. Los pines \u201cVCC\u201d y \u201cGND\u201d del rel\u00e9 est\u00e1n conectados a una fuente de 5V y a tierra, respectivamente (Agrawal y Singhal 2015).<\/p>\n
Arquitectura IoT<\/strong><\/p>\nA. Servidor web<\/strong><\/p>\nSe establece en Hossain et al. (2019) que, un servidor web es un dispositivo conectado a Internet que almacena y entrega archivos. Los clientes pueden solicitar datos espec\u00edficos, y el servidor los env\u00eda utilizando los protocolos como HTTP, MQTT, etc. Para IoT, es preferible el protocolo MQTT.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Figura 3<\/strong>. Esquema del protocolo MQTT<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/FIGURA_3_2.png\u00bb _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb align=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ sticky_enabled=\u00bb0″ title_text=\u00bbFIGURA_3_2″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Fuente:<\/strong> Alvarenga y Baca, 2021.<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
El protocolo MQTT representa un protocolo de mensajer\u00eda ideal para las comunicaciones IoT y comunicaci\u00f3n m\u00e1quina a m\u00e1quina (M2M). Es capaz de proveer direccionamiento en redes vulnerables y de bajo ancho de banda para dispositivos peque\u00f1os, de baja energ\u00eda, y de poca memoria (Ramirez y Pedraza 2017).<\/p>\n
B. Plataforma IoT ThingsBoard<\/strong><\/p>\nSeg\u00fan Adityawarman et al. (2019), varias plataformas de IoT est\u00e1n disponibles para su uso con servicios en la nube existentes. La plataforma IoT de c\u00f3digo abierto ThingsBoard fue elegida para esta soluci\u00f3n debido a su disponibilidad, tanto para implementaciones en la nube como locales. Est\u00e1 lista para su uso en producci\u00f3n dentro de redes privadas o p\u00fablicas. Los nodos del servidor pueden implementarse como un servidor independiente o en modo de cl\u00faster con un equilibrador de carga si se necesitan m\u00e1s recursos. Adem\u00e1s, ThingsBoard utiliza la base de datos PostgreSQL de forma predeterminada.<\/p>\n
Esta plataforma proporciona un servidor IoT listo para producci\u00f3n, que incluye un administrador de base de datos, un intermediario MQTT, un servidor web y herramientas para la visualizaci\u00f3n del panel de control. Para simplificar el proceso, se implement\u00f3 un servidor Live Demo de un solo nodo. Un administrador de inquilinos puede aprovisionar nuevos dispositivos, agregar clientes y crear paneles (Bhuyar y Deshmukh 2018).<\/p>\n
En ThingsBoard se enviaron las variables relevantes con sus valores respectivos. Para ello, se cre\u00f3 un dispositivo por nodo, que genera un token \u00fanico, necesario para la transmisi\u00f3n de datos.<\/p>\n
Algoritmo<\/strong><\/p>\nSe enviarion a ThingsBoard las variables de inter\u00e9s con sus valores respectivos para monitorearlas y visualizarlas en tiempo real.<\/p>\n
La secuencia de las tareas del algoritmo desarrollado es la siguiente:<\/p>\n
Se verifica la conexi\u00f3n GSM.<\/p>\n
Se establece un intervalo de tiempo para calcular los valores de las variables de inter\u00e9s (caudal y volumen) mediante el conteo de pulsos durante dicho intervalo.<\/p>\n
Se cuentan los pulsos a trav\u00e9s de la funci\u00f3n de interrupci\u00f3n, que se activa al detectar un valor creciente en la entrada digital.<\/p>\n
Se env\u00edan las variables de inter\u00e9s y se calcula el tiempo empleado en dicho env\u00edo para utilizarlo como un nuevo intervalo.<\/p>\n
En la Figura 4 se presenta el diagrama de flujo correspondiente al algoritmo descrito.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Figura 4<\/strong>. Diagrama de flujo<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/FIGURA_4_1.png\u00bb _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb align=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ sticky_enabled=\u00bb0″ title_text=\u00bbFIGURA_4_1″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Fuente:<\/strong> Alvarenga y Baca, 2021.<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb text_font_size=\u00bb17px\u00bb header_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb header_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb header_font_size=\u00bb17px\u00bb background_color=\u00bb#7f7f7f\u00bb width=\u00bb50%\u00bb width_tablet=\u00bb40%\u00bb width_phone=\u00bb100%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbleft\u00bb min_height=\u00bb40px\u00bb custom_margin=\u00bb0px||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb10px||10px|0px|false|false\u00bb custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ text_orientation_tablet=\u00bb\u00bb text_orientation_phone=\u00bbcenter\u00bb text_orientation_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb module_alignment_tablet=\u00bbleft\u00bb module_alignment_phone=\u00bbcenter\u00bb module_alignment_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
An\u00e1lisis Estad\u00edstico<\/strong><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
P<\/span><\/strong>ara medir correctamente el caudal, se calibr\u00f3 el caudal\u00edmetro utilizando la Ec. 5. Los datos se recopilaron contando los pulsos generados por el sensor y midiendo el volumen de agua con un recipiente graduado. Posteriormente, se aplic\u00f3 la Ec. 5 para calcular el factor de conversi\u00f3n.<\/p>\nPara el an\u00e1lisis de datos, se asumi\u00f3 que estos siguen una distribuci\u00f3n normal. Se realiz\u00f3 la prueba se Shapiro-Wilk para verificar esta suposici\u00f3n. Posteriormente, el valor de K se utiliz\u00f3 para medir el caudal en una tuber\u00eda de media pulgada y para estimar el volumen total de agua circulada.<\/p>\n
El volumen se calcul\u00f3 de dos maneras:<\/p>\n
1. Usando la Ec. 3 (dependiente de tiempo)<\/p>\n
2. Usando la Ec. 5 (despejada para el volumen)<\/p>\n
Ejemplo<\/strong><\/p>\nSe supone que por la tuber\u00eda circula un caudal de 6L\/min durante 10 segundos, seguido de 24L\/min durante otros 10 segundos y finalmente 12L\/min durante otros 10 segundos m\u00e1s.<\/p>\n
Finalizado este tiempo, el flujo se detiene bruscamente.<\/p>\n
Basados en la ecuaci\u00f3n 3, el c\u00e1lculo del volumen es:<\/p>\n
Volumen = QV\u2219 \u2206t<\/p>\n
Volumen = Q1\u2219 \u2206t1 + Q2 \u2219 \u2206t2 + Q3 \u2219 \u2206t3<\/p>\n
Volumen = [(6L\/min) \u2219 10s + (24L\/min) \u2219 10s + (12L\/min) \u2219 10s] \u2219 1min\/60s<\/p>\n
Volumen = [(6) + (24) + (12)] 1L \/ 6 \u00a0=7L<\/p>\n
\n
La segunda manera consiste en usar la cantidad de pulsos acumulados por litros. En la hoja de datos del fabricante del sensor se incluye el factor de pulsos por litros igual a 450, que est\u00e1 relacionado con el valor de K establecido (7.5). Sin embargo, el valor de equivalencia de pulsos por litros se puede calcular utilizando el factor K obtenido a partir de la Ec5.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb text_font_size=\u00bb17px\u00bb header_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb header_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb header_font_size=\u00bb17px\u00bb background_color=\u00bb#7f7f7f\u00bb width=\u00bb50%\u00bb width_tablet=\u00bb40%\u00bb width_phone=\u00bb100%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbleft\u00bb min_height=\u00bb40px\u00bb custom_margin=\u00bb0px||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb10px||10px|0px|false|false\u00bb custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb text_orientation_tablet=\u00bb\u00bb text_orientation_phone=\u00bbcenter\u00bb text_orientation_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb module_alignment_tablet=\u00bbleft\u00bb module_alignment_phone=\u00bbcenter\u00bb module_alignment_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
Resultados<\/strong><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Calibraci\u00f3n del caudal\u00edmetro<\/strong><\/p>\nTabla 1. <\/strong>Mediciones de pulsos<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/TABLA_1_4.png\u00bb title_text=\u00bbTABLA_1_4″ _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb width=\u00bb55%\u00bb width_tablet=\u00bb60%\u00bb width_phone=\u00bb80%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Fuente: <\/strong>Alvarenga y Baca, 2021.<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Para este caso se obtuvieron los siguientes valores de pulsos seg\u00fan con los litros vertidos correspondientes:<\/p>\n
K se obtuvo mediante la ecuaci\u00f3n 5. Analizando los valores de K para las 12 mediciones experimentales encontramos un Kpromedio = 7.62425 y una desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de 0.21646462.<\/p>\n
El valor de Kpromedio y su desviaci\u00f3n est\u00e1ndar se calcularon utilizando las f\u00f3rmulas correspondientes. Para evaluar la normalidad de los datos, se aplic\u00f3 la prueba de Shapiro-Wilk, obteniendo un valor W = 0.844872 > 0.05, lo que indica que no se rechaza la hip\u00f3tesis de normalidad con un nivel de confianza del 95 %. La Figura 5 muestra la funci\u00f3n de densidad de probabilidad del factor K.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Figura 5. <\/strong>Funci\u00f3n de densidad de probabilidad<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/FIGURA_5.png\u00bb title_text=\u00bbFIGURA_5″ align=\u00bbcenter\u00bb _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Fuente: <\/strong>Alvarenga y Baca, 2021.<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Se procedi\u00f3 a calcular la tolerancia del factor K mediante el error sistem\u00e1tico y la dispersi\u00f3n de los datos (2 desviaciones est\u00e1ndar). Los resultados se resumen en la Tabla 1, tomando el valor del fabricante como Kref = 7.5.<\/p>\n
Error sistem\u00e1tico = Kpromedio – Kref<\/p>\n
Error sistem\u00e1tico = 7.624-7.5 = 0.124<\/p>\n
2= 0.433<\/p>\n
Tolerancia= |Error sistem\u00e1tico|+2=\u00b10.557<\/p>\n
Decidimos que el valor de K a utilizar es 7.62, con un factor de pulsos por litros de 457.2. Por lo tanto, cada 457 pulsos se considera que ha pasado un litro de agua.<\/p>\n
La calibraci\u00f3n se realiz\u00f3 para minimizar el error en la medici\u00f3n del caudal y de volumen. Con Kpromedio = 7.62, se obtuvo una diferencia promedio en las lecturas del sensor de 40 mL, como se muestra en la Tabla 2.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Figura 2. <\/strong>Diferencias de volumen<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/TABLA_2_2_1.png\u00bb title_text=\u00bbTABLA_2_2_1″ align=\u00bbcenter\u00bb _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Nota<\/strong>: Vte\u00f3rico: valor medido directamente con el recipiente graduado.
VTB<\/strong>: valor enviado a ThingsBoard despu\u00e9s de ser enviado por el Arduino.
Fuente<\/strong>: Alvarenga y Baca, 2021.<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Varias plataformas IoT fueron probadas, y ThingsBoard se seleccion\u00f3 por su facilidad de uso y flexibilidad. A continuaci\u00f3n, la Figura 6 muestra los datos enviados en un ejercicio de prueba.
Los resultados obtenidos en la calibraci\u00f3n del caudal\u00edmetro YF-S201, junto con la prueba de Shapiro-Wilk ( W = 0.844 > 0.05), confirmaron que los datos del factor K siguen una distribuci\u00f3n normal con un nivel de confianza del 95 %. El valor promedio calculado para<\/p>\n
Figura 6. <\/strong>Monitoreo de datos en ThingsBoard<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/377.png\u00bb title_text=\u00bb377″ align=\u00bbcenter\u00bb _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb width=\u00bb55%\u00bb width_tablet=\u00bb60%\u00bb width_phone=\u00bb80%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Fuente: <\/strong>Alvarenga y Baca, 2021.<\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb text_font_size=\u00bb17px\u00bb header_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb header_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb header_font_size=\u00bb17px\u00bb background_color=\u00bb#7f7f7f\u00bb width=\u00bb50%\u00bb width_tablet=\u00bb40%\u00bb width_phone=\u00bb100%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbleft\u00bb min_height=\u00bb40px\u00bb custom_margin=\u00bb0px||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb10px||10px|0px|false|false\u00bb custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb text_orientation_tablet=\u00bb\u00bb text_orientation_phone=\u00bbcenter\u00bb text_orientation_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb module_alignment_tablet=\u00bbleft\u00bb module_alignment_phone=\u00bbcenter\u00bb module_alignment_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
Discusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
K fue de 7.624, con una desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de 0.216, lo que refleja una baja dispersi\u00f3n en los datos obtenidos. Esto valida la metodolog\u00eda empleada para el tratamiento estad\u00edstico de los datos y garantiza la precisi\u00f3n del sistema en las mediciones de caudal y volumen. Adem\u00e1s, la distribuci\u00f3n normal observada refuerza la fiabilidad del factor K, permitiendo su aplicaci\u00f3n en condiciones pr\u00e1cticas.<\/p>\n
El error promedio en las mediciones de volumen fue de \u00b140 mL, lo que se encuentra dentro del rango aceptable y respalda la hip\u00f3tesis de que el sistema puede proporcionar mediciones precisas para aplicaciones pr\u00e1cticas. Este margen de error es comparable con investigaciones previas en sistemas similares, donde se han reportado errores de magnitudes similares al utilizar sensores de flujo econ\u00f3micos como el YF-S201.<\/p>\n
En cuanto a la transmisi\u00f3n de datos mediante el m\u00f3dulo GSM SIM800L, se observ\u00f3 una latencia promedio de 3 segundos, lo que demuestra la viabilidad de esta tecnolog\u00eda para monitoreo en tiempo real en redes de sensores inal\u00e1mbricos (WSN). No obstante, se identificaron desaf\u00edos relacionados con la alimentaci\u00f3n del m\u00f3dulo GSM y la compatibilidad con ciertas redes m\u00f3viles, lo que indica la necesidad de mejorar la infraestructura para garantizar un funcionamiento estable en diversas condiciones.<\/p>\n
Estos resultados coinciden con hallazgos reportados por otros estudios, realizados por Lalnunthari y Thanga (2017), que destacan las limitaciones y fortalezas del uso de m\u00f3dulos GSM y sensores econ\u00f3micos en aplicaciones IoT. Adem\u00e1s, se confirma la importancia de integrar tecnolog\u00edas IoT en sistemas de monitoreo ambiental para mejorar la sostenibilidad y optimizaci\u00f3n de recursos h\u00eddricos.<\/p>\n
Por ejemplo, Samudrala et al. (2022) destacaron la efectividad de un sistema similar para monitorear el flujo de agua y detectar robos en redes h\u00eddricas, demostrando una aplicaci\u00f3n viable de tecnolog\u00edas IoT en la prevenci\u00f3n de p\u00e9rdidas. Asimismo, Boudville et al. (2023) desarrollaron un sistema de detecci\u00f3n de fugas en tuber\u00edas dom\u00e9sticas, lo que subraya la versatilidad de los sensores IoT para diversas escalas de aplicaci\u00f3n.<\/p>\n
El sistema propuesto tambi\u00e9n se alinea con los hallazgos de Putri et al. (2024), quienes dise\u00f1aron un sistema de monitoreo para represas, demostrando la utilidad de estas soluciones en la mitigaci\u00f3n de desastres como inundaciones. Estos estudios refuerzan la idea de que la tecnolog\u00eda IoT ofrece soluciones escalables y flexibles para abordar problemas complejos relacionados con la gesti\u00f3n h\u00eddrica.<\/p>\n
Control y monitoreo de distribuci\u00f3n de agua.<\/strong><\/p>\nPara una comunidad usando Arduino y otros dispositivos IoT, Natividad y Palaoag (2019) desarrollaron un sistema de distribuci\u00f3n de agua de bajo costo; transmiten los datos a un servidor con Raspberry Pi 3 mediante un m\u00f3dulo GSM y lo controlan con una v\u00e1lvula motorizada en funci\u00f3n de la presi\u00f3n en las tuber\u00edas.<\/p>\n
Sistema de riego por goteo inteligente.<\/strong><\/p>\nDe acuerdo a Agrawal y Singhal (2015), este sistema permite un uso eficiente del agua y fertilizante. El agua que gotea lentamente va a las ra\u00edces de las plantas a trav\u00e9s de tubos estrechos y v\u00e1lvulas.<\/p>\n
Sistema de iluminaci\u00f3n inteligente.<\/strong><\/p>\nSeg\u00fan Siregar y Soegiarto (2014), el sistema de iluminaci\u00f3n usando energ\u00eda solar ha sido ampliamente utilizado en el sector p\u00fablico. Investigaciones recientes muestran que hubo varios m\u00e9todos para monitorear este sistema de iluminaci\u00f3n. Por ejemplo, usando Zig Bee, Wi-Fi y Bluetooth. La mayor parte de esta tecnolog\u00eda inal\u00e1mbrica solo se puede monitorear con una distancia entre 10 m – 100 m. Se presenta como soluci\u00f3n reemplazar las l\u00edneas de comunicaci\u00f3n para monitorear la l\u00e1mpara con otros medios de comunicaci\u00f3n como: comunicaciones por radiofrecuencia, sistema de comunicaci\u00f3n GSM y sistema de comunicaci\u00f3n GPRS.<\/p>\n
Monitoreo del clima y la calidad del aire.<\/strong><\/p>\nLos par\u00e1metros de calidad del aire que deben medirse son di\u00f3xido de azufre, nitr\u00f3geno \u00f3xidos y di\u00f3xido de nitr\u00f3geno, ozono, mon\u00f3xido de carbono y composici\u00f3n qu\u00edmica en el agua. Kusuma et al. (2019) utilizaron Arduino para controlar la temperatura, la humedad, la intensidad de la luz y el humo. Adem\u00e1s, se presentan la comunicaci\u00f3n inal\u00e1mbrica como GSM, Wi-Fi y sat\u00e9lite en el sistema como herramientas para enviar datos a un servidor remoto.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb text_font_size=\u00bb17px\u00bb header_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb header_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb header_font_size=\u00bb17px\u00bb background_color=\u00bb#7f7f7f\u00bb width=\u00bb50%\u00bb width_tablet=\u00bb40%\u00bb width_phone=\u00bb100%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbleft\u00bb min_height=\u00bb40px\u00bb custom_margin=\u00bb0px||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb10px||10px|0px|false|false\u00bb custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb text_orientation_tablet=\u00bb\u00bb text_orientation_phone=\u00bbcenter\u00bb text_orientation_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb module_alignment_tablet=\u00bbleft\u00bb module_alignment_phone=\u00bbcenter\u00bb module_alignment_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
Conclusiones<\/strong><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
E<\/span><\/strong>l sistema IoT propuesto cumpli\u00f3 con el objetivo principal de monitorear en tiempo real el caudal y volumen de agua que atraviesa una tuber\u00eda de \u00bd pulgada. Las mediciones obtenidas presentan un margen de error de \u00b140mL, validando la hip\u00f3tesis inicial de la investigaci\u00f3n. Este margen es adecuado para aplicaciones pr\u00e1cticas y supera las limitaciones de tecnolog\u00edas convencionales, como ZigBee, Wi-Fi o Bluetooth.<\/p>\nAdem\u00e1s, el sistema demostr\u00f3 ser escalable, lo que abre la posibilidad de incluir m\u00faltiples nodos en una red para aplicaciones m\u00e1s grandes, como el riego automatizado y la gesti\u00f3n eficiente de recursos h\u00eddricos. Las pruebas realizadas destacan la viabilidad del uso de Arduino Uno y el m\u00f3dulo GSM SIM800L en redes de sensores inal\u00e1mbricos.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb text_font_size=\u00bb17px\u00bb header_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb header_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb header_font_size=\u00bb17px\u00bb background_color=\u00bb#7f7f7f\u00bb width=\u00bb50%\u00bb width_tablet=\u00bb40%\u00bb width_phone=\u00bb100%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbleft\u00bb min_height=\u00bb40px\u00bb custom_margin=\u00bb0px||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb10px||10px|0px|false|false\u00bb custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ text_orientation_tablet=\u00bb\u00bb text_orientation_phone=\u00bbcenter\u00bb text_orientation_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb module_alignment_tablet=\u00bbleft\u00bb module_alignment_phone=\u00bbcenter\u00bb module_alignment_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Recomendaciones<\/strong><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Se recomienda considerar los siguientes aspectos para futuras implementaciones:<\/p>\n
\n- Garantizar un plan de datos adecuado y configurar correctamente las credenciales de red m\u00f3vil.<\/li>\n
- Seleccionar fuentes de alimentaci\u00f3n independientes para evitar problemas de conexi\u00f3n en m\u00f3dulos GSM.<\/li>\n
- Explorar el uso de tecnolog\u00edas de comunicaci\u00f3n m\u00e1s avanzadas para mejorar el rendimiento general del sistema.<\/li>\n<\/ul>\n
En s\u00edntesis, este trabajo establece una base s\u00f3lida para futuras aplicaciones en la gesti\u00f3n sostenible del agua, proporcionando una soluci\u00f3n econ\u00f3mica y eficiente que puede ser adaptada a diversos contextos.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb text_font_size=\u00bb17px\u00bb header_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb header_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb header_font_size=\u00bb17px\u00bb background_color=\u00bb#7f7f7f\u00bb width=\u00bb50%\u00bb width_tablet=\u00bb40%\u00bb width_phone=\u00bb100%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbleft\u00bb min_height=\u00bb40px\u00bb custom_margin=\u00bb0px||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb10px||10px|0px|false|false\u00bb custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb text_orientation_tablet=\u00bb\u00bb text_orientation_phone=\u00bbcenter\u00bb text_orientation_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb module_alignment_tablet=\u00bbleft\u00bb module_alignment_phone=\u00bbcenter\u00bb module_alignment_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
Agradecimientos<\/strong><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
Este trabajo no habr\u00eda sido posible sin el valioso apoyo y gu\u00eda del MSc. Daniel Flores, su experiencia en dise\u00f1o y prototipado, as\u00ed como su enfoque en la investigaci\u00f3n cient\u00edfica en ingenier\u00eda, fueron fundamentales para el desarrollo y la validaci\u00f3n de esta investigaci\u00f3n. Agradecemos profundamente su orientaci\u00f3n y dedicaci\u00f3n en este proyecto<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb text_font_size=\u00bb17px\u00bb header_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb header_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb header_font_size=\u00bb17px\u00bb background_color=\u00bb#7f7f7f\u00bb width=\u00bb50%\u00bb width_tablet=\u00bb40%\u00bb width_phone=\u00bb100%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbleft\u00bb min_height=\u00bb40px\u00bb custom_margin=\u00bb0px||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb10px||10px|170px|false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb10px||10px|0px|false|false\u00bb custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb text_orientation_tablet=\u00bb\u00bb text_orientation_phone=\u00bbcenter\u00bb text_orientation_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb module_alignment_tablet=\u00bbleft\u00bb module_alignment_phone=\u00bbcenter\u00bb module_alignment_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
Referencias<\/strong><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.4″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbCambria||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb13px\u00bb width=\u00bb65%\u00bb width_tablet=\u00bb80%\u00bb width_phone=\u00bb70%\u00bb width_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]<\/p>\n
\n- Hossain, M. S., M. Rahman, M. T. Sarker, M. E. Haque, and A. Jahid. 2019. \u201cA Smart IoT Based System for Monitoring and Controlling the Sub-Station Equipment\u201d. Internet of Things 7 : 100085. doi:10.1016\/j.iot.2019.100085.<\/li>\n
- Deekshath, R., P. Dharanya, K. R. Dimpil Kabadia, G. Deepak Dinakaran, and S. Shanthini. 2018. \u201cIoT Based Environmental Monitoring System Using Arduino UNO and Thingspeak\u201d. IJSTE – International Journal of Science Technology & Engineering 4, no. 9: 68-75. ISSN 2349-784X.<\/li>\n
- Chooruang, K., y K. Meekul. 2018. \u201cDesign of an IoT Energy Monitoring System\u201d. 2018 Sixteenth International Conference on ICT and Knowledge Engineering, 1-4. doi:10.1109\/ICTKE.2018.8612412.<\/li>\n
- Bhuyar, D. L., y N. S. Deshmukh. 2018. \u201cA Smart Solar Photovoltaic Remote Monitoring and Control System\u201d. Proceedings of the Second International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS 2018), 67-71. doi:10.1109\/ICCONS.2018.8663127.<\/li>\n
- Manrique, J. A., J. S. Rueda-Rueda, y J. M. Portocarrero. 2016. \u201cContrasting Internet of Things and Wireless Sensor Networks: A Survey\u201d. IEEE International Conference on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom), 252-257. doi:10.1109\/iThings-GreenCom-CPSCom-SmartData.2016.66.<\/li>\n
- Vald\u00e9z, J., D. Pandolfi, y A. Villagra. 2017. \u201cRedes de sensores inteligentes para monitoreo de datos remotos\u201d. En XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computaci\u00f3n, 919-923.<\/li>\n
- Demetillo, A. T., M. V. Japitana, and E. B. Taboada. 2019. \u201cA System for Monitoring Water Quality in a Large Aquatic Area Using Wireless Sensor Networks and LoRa Technology\u201d. Sustainable Environment Research 29, no. 1: 1-9. doi:10.1186\/s42834-019-0009-4.<\/li>\n
- Salvi, S., J. S. Pramod, H. Sanjay, T. Harshita, M. Farhana, J. Naveen, and M. Suhas. 2017. \u201cCloud Based Data Analysis and Monitoring of Smart Multi-Level Irrigation System Using IoT\u201d. IEEE: 752-757.<\/li>\n
- Fern\u00e1ndez Mart\u00ednez, R., J. Ordieres Mer\u00e9, F. J. Mart\u00ednez de Pis\u00f3n Ascac\u00edbar, A. Gonz\u00e1lez Marcos, F. Alba El\u00edas, R. Lostado Lorza, y A. V. Pern\u00eda Espinoza. 2014. \u201cRedes inal\u00e1mbricas de sensores: Teor\u00eda y aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica\u201d. Material Did\u00e1ctico Ingenier\u00edas, n\u00fam. 26. ISBN 978-84-692-3007-7.<\/li>\n
- Maruthi, H. V., P. Lakshmi, A. R. Lavanya, y M. Meda. 2018. \u201cAn IoT-Based Water Supply Monitoring and Controlling System\u201d. International Journal of Advanced Research in Computer Science 9, no. 3 : 202-206. ISSN 0976-5697.<\/li>\n
- Corona Ram\u00edres, L. G., G. S. Abarca Jim\u00e9nez, y J. Mares Carre\u00f1o. 2014. \u201cSensores y actuadores\u201d. Azcapotzalco, M\u00e9xico D. F.: Grupo Editorial Patria, S.A. de C.V.<\/li>\n
- Lalnunthari, J., y H. H. Thanga. 2017. \u201cDependence of Hall Effect Flow Sensor Frequency on the Attached Inlet and Outlet Pipe Size\u201d. IEEE International Conference on Consumer Electronics-Asia (ICCE-Asia), 56-60. doi:10.1109\/ICCE-ASIA.2017.8307842.<\/li>\n
- Bell, C. 2013. Beginning Sensor Networks with Arduino and Raspberry Pi. Nueva York: Apress.<\/li>\n
- Thwin, M. M. 2018. \u201cIoT (Internet of Things) Based Water Supply\u201d. International Journal of Scientific & Engineering Research 9, no. 12: 546-550. ISSN 2229-5518.<\/li>\n
- Kanani, P., and M. Padole. 2020. \u201cReal-Time Location Tracker for Critical Health Patients Using Arduino, GPS Neo6m, and GSM Sim800L\u201d. International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS), 242-249.<\/li>\n
- Agrawal, T., and M. A. Qadeer. 2018. \u201cTracing Path with Arduino Uno Using GPS and GPRS\/GSM\u201d. International Conference on Computing, Power and Communication Technologies (GUCON), 1203-1208.<\/li>\n
- Agrawal, N., and S. Singhal. 2015. \u201cSmart Drip Irrigation System Using Raspberry Pi and Arduino\u201d. International Conference on Computing, Communication & Automation, 928-932.<\/li>\n
- Ramirez, J., and C. Pedraza. \u201cPerformance Analysis of Communication Protocols. 2017\u201d. 2017 IEEE Colombian Conference on Communications and Computing (COLCOM), 1-7. doi:10.1109\/ColComCon.2017.8088198.<\/li>\n
- Adityawarman, Y., J. S. Matondang, and R. Arifandri. 2019. \u201cOpen Source Environmental Sensor Integrated Platform Solution Based on APRS and MQTT\u201d. IEEE Asia-Pacific Conference on Geoscience, Electronics and Remote Sensing Technology (AGERS), 62-66. doi:10.1109\/AGERS48446.2019.9034423.<\/li>\n
- Samudrala, Varakumari, Ajay Reddy Yeruva, Jayapal N, T. Vijayakumar, M. Rajkumar, and Shaik Razia. 2022. \u201cSmart Water Flow Monitoring and Theft Detection System Using IoT\u201d. Proceedings of the International Conference on Automation, Computing and Renewable Systems (ICACRS 2022), IEEE, doi:10.1109\/ICACRS55517.2022.10029129.<\/li>\n
- Boudville, Rozan, Khairul Azman Ahmad, Muhamad Haikal Hakimi, Saiful Zaimy Yahaya, Muhammad Zaim Bin Kamal Abdul, and Nurul Izza Husin. 2023. \u201dIoT Based Domestic Water Piping Leakage Monitoring and Detection System\u201d. IEEE 13th International Conference on Control System, Computing and Engineering (ICCSCE), doi:10.1109\/ICCSCE58721.2023.10237150.<\/li>\n
- Putri, Bellia Dwi Cahya, Adnan Fauzi, Adian Fatchur Rochim, Muhamad Yahya Oktariansyah, M. Irmawan, Erwin Adriono, and Fairuzsyah Naufal Fikri. 2024. \u201cDesigning a Water Condition Monitoring System in a Dam as a Preventive Measure for Flood Disaster Based on IoT\u201d. 11th International Conference on Information Technology, Computer, and Electrical Engineering (ICITACEE), IEEE, doi:10.1109\/ICITACEE62763.2024.10762787.
Natividad, J. G., y T. D. Palaoag. 2019. \u201cIoT Based Model for Monitoring and Controlling Water Distribution\u201d. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 482, no. 1: 012045. doi:10.1088\/1757-899X\/482\/1\/012045.<\/li>\n - Siregar, S., and D. Soegiarto. 2014. \u201cSolar Panel and Battery Street Light\u201d. 2nd International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT), 272-275. doi:10.1109\/ICoICT.2014.6914078.<\/li>\n
- Kusuma, H. A., R. Anjasmara, T. Suhendra, H. Yunianto, y S. Nugraha. 2019. \u201cAn IoT Based Coastal Weather and Air Quality Monitoring Using LoRa Technology\u201d- International Conference on Science & Technology (ICoST 2019) 1501, no. 1. doi:10.1088\/1742-6596\/1501\/1\/012004.<\/li>\n<\/ul>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column_inner][\/et_pb_row_inner][\/et_pb_column][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
El objetivo general es analizar las acciones de cuidado de salud realizadas por mujeres del hogar de personas con discapacidad.<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":9628,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"1080","footnotes":""},"categories":[18,27,24],"tags":[],"class_list":["post-10146","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articulos_originales","category-articulos_vol2","category-vol-2"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10146","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10146"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10146\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":10214,"href":"https:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10146\/revisions\/10214"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9628"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10146"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10146"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/recides.sedesol.gob.hn\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10146"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}