Identificación de la concentración de dióxido de carbono (CO2) en lugares de trabajo y su relación con la variabilidad del ritmo cardíaco en personas, mediante el uso de una red de sensores inalámbricos en la Universidad de las Fuerzas Armadas

La calidad de aire dentro de un ambiente cerrado, en particular la concentración de CO2, es muy importante al momento de desempeñar las actividades cotidianas, ya sea en ambientes estudiantiles, laborales o familiares. Aspectos como mala ventilación, concentración de gases y temperatura puede influi...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Tapia Tapia, Mónica Lisette (author)
Formato: bachelorThesis
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Publicado: 2018
Materias:
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description La calidad de aire dentro de un ambiente cerrado, en particular la concentración de CO2, es muy importante al momento de desempeñar las actividades cotidianas, ya sea en ambientes estudiantiles, laborales o familiares. Aspectos como mala ventilación, concentración de gases y temperatura puede influir en el rendimiento e incluso en la salud de las personas que ocupan estos espacios de manera continua. La presencia de señales de somnolencia, cansancio y baja capacidad para concentrarse, podrían ser el resultado de la concentración de CO2 que afecta al ritmo cardíaco de una persona. El objetivo de este trabajo de investigación es el desarrollo de un sistema de monitoreo inalámbrico de dióxido de carbono (CO2), temperatura y ritmo cardíaco para ambientes interiores, que envíe la información obtenida a una plataforma Web para su visualización y control. El desarrollo de este proyecto contempló el diseño e implementación de los dispositivos de monitoreo, la recolección de datos de varios escenarios y sujetos de prueba en una base de datos, el diseño e implementación de una página Web, y finalmente el análisis estadístico de los resultados obtenidos, con el fin de validar la existencia de una relación entre las concentraciones de CO2 de ambientes interiores detectadas por los sensores y la variabilidad del ritmo cardíaco de los sujetos de prueba, llegando a identificar una relación baja, casi nula e inversamente proporcional entre los parámetros analizados para las distintas pruebas y escenarios.
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