Control autónomo de ventanas en ambientes con riesgo de contaminación química y atmosférica

Autonomous window control in environments at risk of chemical and atmospheric pollution

Resumen

Resumen. La acumulación de gases en espacios cerrados representa una amenaza para la seguridad y salud de las personas. Gas Licuado de Petróleo (GLP), monóxido de carbono (CO) y dióxido de carbono (CO2) pueden acumularse por ventilación insuficiente, incrementando el riesgo de accidentes graves. El objetivo de este trabajo fue diseñar e implementar un sistema de monitoreo y mitigación de riesgos en entornos residenciales mediante sensores de humedad, gas LP y CO2, que detecten condiciones peligrosas y activen mecanismos automatizados que garanticen la seguridad del usuario. El sistema es capaz de procesar información en tiempo real, enviar alertas a dispositivos móviles y ejecutar acciones correctivas de apertura de ventanas mediante un actuador lineal y la activación de un extractor para la evacuación de gases nocivos y humedad. Con el aprendizaje automático, este sistema podría evolucionar, permitiendo predicciones de riesgo basadas en patrones de uso y condiciones ambientales.  

Palabras clave: monitoreo, mitigación de riesgos, sensores, automatización.

Abstract. The accumulation of gases in enclosed spaces poses a threat to human health and safety. Liquefied petroleum gas (LPG), carbon monoxide (CO), and carbon dioxide (CO2) can accumulate due to insufficient ventilation, increasing the risk of serious accidents. The objective of this work was to design and implement a risk monitoring and mitigation system in residential environments using humidity, LP gas, and CO2 sensors that detect hazardous conditions and activate automated mechanisms to ensure user safety. The system is capable of processing information in real time, sending alerts to mobile devices, and executing corrective actions by opening windows using a linear actuator and activating an extractor fan to evacuate harmful gases and moisture. With machine learning, this system could evolve, allowing risk predictions based on usage patterns and environmental conditions.

Keywords: monitoring, risk mitigation, sensors, automation.