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dc.contributor.advisorGarcia Martínez, Mauricio Alberto
dc.coverage.spatialcead_-_facatativa
dc.creatorFonseca, Diego Alexander
dc.date.accessioned2025-06-21T15:18:33Z
dc.date.available2025-06-21T15:18:33Z
dc.date.created2025-06-20
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/70234
dc.description.abstractEste proyecto presenta el diseño y prototipado de un sistema de bajo costo basado en el microcontrolador ESP32 para el monitoreo en tiempo real de los niveles de dióxido de carbono (CO2) y ruido en un aula escolar en Mosquera, Colombia. El sistema utiliza los sensores SCD41 y INMP441, comunicación mediante Wi-Fi, visualización local en una pantalla OLED y visualización en la nube a través de la plataforma ThingSpeak. También incorpora un mecanismo de notificación automática mediante WhatsApp utilizando la API de CallMeBot. Las pruebas de campo se realizaron en condiciones reales durante 7 jornadas escolares. Los resultados mostraron que los niveles de CO2 alcanzaron valores superiores a 1500 ppm en sesiones con alta ocupación y poca ventilación. También se registraron niveles de ruido superiores a los 50 dB, alcanzando en algunos casos más de 100 dB. La dosimetría sonora y la visualización en la nube permitieron interpretar el comportamiento ambiental del aula y facilitar la toma de decisiones por parte del docente investigador. El sistema cumple su objetivo con precisión, ofreciendo una herramienta accesible, replicable, con un costo de fabricación de aproximadamente $128.385 COP, y enmarcada en la línea de investigación en automatización y herramientas lógicas.
dc.formatpdf
dc.titleDiseño y prototipado de un sistema de bajo costo basado en ESP32 para el monitoreo en tiempo real de CO2 y ruido en un aula de gamificación de un colegio en Mosquera
dc.typeProyecto aplicado
dc.subject.keywordsAula
dc.subject.keywordsDióxido de Carbono
dc.subject.keywordsInternet de las cosa
dc.subject.keywordsRuido
dc.description.abstractenglishThis project presents the design and prototyping of a low-cost system based on the ESP32 microcontroller for real-time monitoring of carbon dioxide (CO2) and noise levels in a school classroom in Mosquera, Colombia. The system uses the SCD41 and INMP441 sensors, Wi-Fi communication, local visualization via an OLED screen, and cloud visualization through the ThingSpeak platform. It also incorporates an automatic notification mechanism via WhatsApp using the CallMeBot API. Field tests were carried out under real conditions over seven school days. The results showed that CO2 levels exceeded 1500 ppm during sessions with high occupancy and poor ventilation. Noise levels above 50 dB were also recorded, in some cases exceeding 100 dB. The integrated sound dosimetry and cloud-based data visualization enabled the interpretation of classroom environmental behavior and supported decision-making by the teacher-researcher. The system successfully achieves its objective, providing an accessible and replicable tool with an approximate production cost of $128.385 COP, and framed within the research line in automation and logical tools.
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