Parques lineales con tecnología para purificar el aire

Autor: Biosfera | Didier Madera
Autor: Biosfera | Didier Madera

Dr. José Ignacio Huertas Cardozo

Profesor titular

Grupo de investigación en energía y cambio climático

Departamento de Ingeniería Mecánica

Escuela de ingeniería y ciencias

Tecnológico de Monterrey (www.itesm.mx)

Eugenio Garza Sada 2501. 68849 Monterrey, N.L., México

https://jihuertas.com/

 

Introducción

Imagínese que te pidan asomarse a la calle y convertirla en un parque. Los expertos del área de urbanismo y arquitectura se han enfrentado a este problema. Aumentan el área de las aceras para que motivar que la gente camine y evite usar el vehículo. Adicionalmente incluyen ciclovías con el mismo propósito. Mantienen las vías dando preferencia a los vehículos de transporte colectivo de pasajeros y la distribución de carga urbana.

Incluyen árboles que provean sombra especialmente en climas o temporadas muy calurosas como los experimentados en la ciudad de Monterrey. Estos árboles tienen efectos sinergéticos de amplio beneficio.  Primero absorben energía solar que de otra forma llegan a la superficie pavimentada y terminan incrementando la temperatura percibida en el ambiente. Segundo, convierten esta energía en biomasa capturando dióxido de carbono (CO2) lo cual contribuye a reducir la concentración de este gas en la atmosfera y por ende los problemas de cambio climático. Adicionalmente se convierten en filtros de las partículas suspendidas en el aire, retienen agua en el suelo. Finalmente, los expertos incluyen amenidades como bancas y pequeños cafés para promover que la gente socialice y contribuya a formar cultura ciudadana.

A este panorama se adicionan los ingenieros quienes inician montando paneles solares para aprovechar la energía solar y convertirla en energía eléctrica.  Posteriormente diseñan y ponen en Funcionamiento filtros gigantes de material particulado que operan en forma similar a las mascarillas o filtros de las maquinas aspiradoras. Estos filtros operan con la electricidad generada por los paneles solares y atrapan las partículas del aire. El eliminar las partículas del aire protegen los ciudadanos de exposición a estas pequeñas partículas del tamaño del diámetro del Cabello humano, que son el mecanismo de transporte y contagio de los virus.

También pintan las aceras y paredes cercanas con pinturas foto catalíticas. Estas pinturas convierten los óxidos de nitrógeno que emiten los vehículos en gases inertes (oxígeno y nitrógeno) cuando el contaminante toca dicha pintura bajo la exposición solar.  Los óxidos de nitrógeno contribuyen a la formación de ozono troposférico los cuales afectan los pulmones con una enfermedad conocida como fibrosis pulmonar.  

Finalmente, colocan barreras en los costados de las vías para dispersar los contaminantes generados por los vehículos. Esto sucede cuando el viento sopla en dirección de la barrera y no tiene opción sino levantarse para superarla, arrastrando consigo los contaminantes.  Esta acción, aunque no elimina los contaminantes, los dispersa, bajando su concentración atrás de la barrera, donde los ciudadanos que viven o trabajan cerca a vías de alto tráfico están expuestos a estos contaminantes.

El grupo de investigación en energía y cambio climático del Tecnológico de Monterrey ha venido desarrollando estas tecnologías que convierten una via normal en un parque que filtra la contaminación del aire.  Durante los dos últimos años han estados concentrados en diseñar barreras que logran el efecto de dispersión descrito anteriormente.

Diseño de la barrera

El primer paso es determinar la geometría de la barrera que con la geometría mas sencilla (menor costo) logra el mayor efecto dispersante posible.  Para ello se implementó un modelo dinámica de fluidos computacional (CFD) (Figura 4.a) para modelar la dispersión de contaminantes de las carreteras.  Se validó (Figura 3.b) utilizando datos experimentales obtenidos en un estudio de campo realizado por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos en 2008 utilizando un contaminante traza (hexafluoruro de azufre). Utilizando el modelo validado, se realizó un diseño de la barrera.  Los resultados mostraron que una barrera cóncava de 3 m de altura (Figura 3.e y Figura 4.a) tiene un efecto similar al de una barrera recta de 6 m de altura (reducción del 76% de la concentración de contaminantes en comparación con el caso sin barrera).  En este momento se está buscando la construcción de esta barrera con arboles o materiales de bajo impacto visual.

 

Figura 1.  Modelización de la dispersión de contaminantes en carretera. a.) Modelo CFD de la velocidad del aire atravesando la barrera. Los colores indican la velocidad del viento; b.) comparación de los resultados experimentales (cajas y bigotes) y CFD (línea continua) de la concentración de contaminantes en una carretera

c.) Diseño de la barrera vertical para dispersar los contaminantes atmosféricos cerca de carreteras con alto tráfico.

 

Campaña de medición de contaminantes del aire cerca a vías de alto tráfico

La Figura 2 describe la configuración experimental diseñada para monitorear la concentración de partículas (PM10, PM2.5 y PM1.0) a sotavento cerca de las carreteras.  Se muestra la instrumentación utilizada en esta plataforma de monitoreo.  Incluye una red de 30 sensores de bajo costo junto con una estación de monitoreo de la calidad del aire con métodos de medición aprobados por la USEPA. También incluye un sistema de tubos neumáticos para contar el tráfico rodado y un software propio para recopilar los mismos datos mediante el procesamiento de vídeo. Además, incluye dos estaciones meteorológicas y un anemómetro sónico 3D para medir las condiciones de estabilidad atmosférica.

 

Figura 2. Plataforma de monitorización basada en sensores de bajo coste para estudiar la concentración de contaminantes cerca de carreteras de tráfico pesado. a.) Diseño de la plataforma; b.) Lugares utilizados para desarrollar campañas preliminares de monitoreo.  c.) Plataforma instalada en el Tec del Campus Monterrey. d.) Plataforma que operó en el Municipio de Santa Catarina por dos años.

 

Nuestro trabajo experimental en el campo se vio afectado por la pandemia de COVID-19.  Después de la pandemia, se visitaron y evaluaron varias zonas dentro y cerca del área metropolitana de Monterrey para llevar a cabo las campañas de monitoreo.  Identificamos 6 localidades apropiadas y realizamos campañas de monitoreo preliminar en 2 de ellas (Figura 2) durante 3 semanas cada una. A partir de estas campañas preliminares de monitoreo, aprendimos sobre la relevancia de conectar todos los sensores a Internet y registrar los datos recopilados cada 2 minutos de forma continua durante mucho tiempo (> 3 meses) con sensores que miden hacia arriba y hacia abajo de la carretera.

El municipio de Santa Catarina se interesó en estas campañas de monitoreo y apoyó la logística para desarrollar una campaña de monitoreo de larga duración (2 año) cerca de la carretera principal que conecta Saltillo y Monterrey. Esta carretera exhibe un tráfico pesado de vehículos livianos y pesados. Las empresas MADISA y NOUPARC apoyaron este trabajo permitiéndonos instalar la instrumentación y proporcionando energía eléctrica y seguridad para la instrumentación.

Se dedicaron siete meses a poner la plataforma 100% operativa y a resolver problemas logísticos y administrativos. Los temas más relevantes fueron los permisos y la conciliación de los intereses de los participantes. Las mediciones obtenidas por la plataforma de monitoreo se recopilan cada 5 a 15 minutos, 24 horas. al día, los 7 días de la semana.  Los datos recopilados se guardaron en tarjetas de memoria y en la nube.

Las mediciones de PM2.5 de los sensores de bajo costo (se ajustaron mediante una función de regresión de múltiples variables desarrollada por la autoridad ambiental local (SIMA). Para desarrollar esta función de regresión,  se ubicaron tres sensores Purple Air, durante seis meses, junto a la estación de calidad del aire más cercana a la plataforma de monitoreo, utilizando promedios de 1 hora sobre PM2.5. Experiencias previas indican que los mejores resultados se obtienen con sensores Purple Air cuando se adopta el procedimiento de calibración recomendado por la USEPA. Este procedimiento tiene en cuenta la temperatura y la humedad. La curva desarrollada por SIMA considera la humedad y la presión absoluta.  Otros sensores fueron calibrados siguiendo las especificaciones de sus fabricantes.

Se desarrolló una interfaz de usuario en Python para visualizar los datos obtenidos y se desarrollaron varios algoritmos en R para realizar análisis estadísticos de los datos recopilados.

En el siguiente enlace encontrará un vídeo con una descripción de la campaña de seguimiento: https://youtu.be/mDGEvavfnq4?si=KO-TFIo2e-OAdiES. Hasta donde sabemos, esta es la primera vez que se desarrolla una campaña de monitoreo con el alcance descrito.  A continuación, presentamos las principales observaciones obtenidas hasta el momento.

La Figura 3.a muestra las mediciones históricas de PM10 y PM2.5 recogidas por la estación de monitoreo de la calidad del aire. Muestra que en el lugar de monitoreo se exceden con frecuencia los estándares de calidad del aire tanto para PM10 como para PM2.5. La Figura 2.b muestra la dispersión de PM2.5 con respecto a PM10, especialmente a alta velocidad, lo que indica que varias fuentes de PM (además de la carretera) afectan las mediciones de PM10 y PM2.5.

La rosa de los vientos obtenida durante la campaña de seguimiento indica que el viento predominante es paralelo a la carretera y por lo tanto la mayoría de las mediciones no son adecuadas para el propósito de este trabajo, que es el estudio de la dispersión de contaminantes a sotavento de la carretera.  Después de un año de mediciones, el 11,6% de las veces producen mediciones útiles para este estudio, lo que significa 51.625 conjuntos completos de puntos de datos.

 

Figura 3. Monitoreo de la concentración de contaminantes cerca de las vías urbanas durante un año. a.) Mediciones históricas de PM, promedios de 24 horas. Mediciones de la Estación de Monitoreo de la Calidad del Aire b.) Correlación entre PM2.5 y PM10. Mediciones de la Estación de Monitoreo de la Calidad del Airel. d.) Concentración normalizada de PM2.5 medida a distancias crecientes de la carretera. e.) Mediciones del número de vehículos que usaron la via durante la campaña de medición.

Las concentraciones a barlovento se restaron de las concentraciones a sotavento para eliminar el efecto de las concentraciones variables de fondo o cualquier otra fuente de contaminantes además de la carretera. Las concentraciones resultantes se normalizaron con respecto a la concentración más alta que produjo la Figura 2.e.  Esta figura muestra que la cuadrícula de sensores captura la contribución de la carretera y que la concentración de partículas se reduce con la distancia a la carretera. El perfil resultante concuerda con resultados similares reportados en otros estudios.

Conclusiones /Observaciones finales

La implementación de parques líneas que a la vez sean sumideros de contaminantes del aire pronto se convertirá en el diseño obligatoria de las vías de nuestros vecindarios.

 

Personas involucradas

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