Diseño de un caracterizador de medios isotermos basado en ESP32 y DS18B20 en el entorno de programación de Arduino

Introducción

La calibración o caracterización de un medio isotermo consiste en la determinación de la corrección de la temperatura alcanzada, su fluctuación (estabilidad) y/o el gradiente de temperatura (uniformidad) del espacio de trabajo (EURAMET, 2017).

El espacio de trabajo estará definido por el área efectiva, es decir, en el que la temperatura permanece en condiciones estables para realizar los ensayos. Normalmente los límites del área efectiva son paralelos a los límites del área interna del equipo.

El método general de caracterización consiste en la medición -utilizando varias sondas patrón- de la temperatura en un cierto volumen, o zona de trabajo, durante un determinado tiempo (Figura 1). Con las medidas de esas sondas se determinan las características del medio o los parámetros, generalmente la estabilidad y homogeneidad (uniformidad).

En forma genérica, los diferentes tipos de equipos principales -o dispositivos de ensayo climáticos- que se pueden encontrar son: hornos y estufas, incubadoras, cámaras climáticas, refrigeradores, baños termostáticos o termostatizados, baños de bloque seco y autoclaves de esterilización.

Los requisitos o parámetros por caracterizar dependerán del tipo de ensayo climático a realizar en los medios isotermos, siendo los más habituales: la estabilidad (temperatura o humedad), la uniformidad (temperatura o humedad), la corrección de la indicación (temperatura o humedad), u otros parámetros temporales como, por ejemplo, la inercia térmica, el tiempo de recuperación, el tiempo de transferencia o decrecimiento térmico y, para el caso de autoclaves, los tiempos de esterilización, el mantenimiento y el equilibrio.

Para llevar a cabo la caracterización se requiere disponer de un conjunto de sensores a fin de determinar la uniformidad del medio y la estabilidad. La estabilidad podría determinarse con una sola sonda, haciéndola variar en distintas posiciones, pero para calcular la homogeneidad es necesario leer varios sensores a la vez, por lo que se necesita disponer de varios conjuntos de TLD (termómetros de lectura directa: sondas Pt100, termopares con un indicador o similares).

El tipo de sensor a ser utilizado dependerá de la temperatura de caracterización de la estufa-horno. En el caso de estufas con temperaturas de trabajo menores a 250/300 ℃, por lo general se utilizan sensores tipo Pt100, y para caracterizar medios isotermos de temperaturas mayores a 300 ℃, se usan termopares tipo N (Nicrosil-Nisil), ya que son mucho más estables que los de tipo K (Cromel/Alumel). En este trabajo se utilizó el intervalo de temperatura -20 ℃ – 125 ℃, para lo cual se incorporó el uso de sensores digitales DS18B20 (Maxim Integrated, inc, Estados Unidos). Se trata de un sensor digital de temperatura con encapsulado de tipo TO-92 similar al empleado en transistores pequeños. Con este sensor se pueden medir temperaturas a partir de -55 ℃ y hasta 125 ℃, con una resolución programable desde 9 hasta 12 bits (entre 0.5 ℃ y 0.0625 ℃ respectivamente), y una exactitud de 0.5 ℃ entre -10 ℃ y 85 ℃. El sensor se caracteriza por ser utilizable para la medición de temperatura tanto en ambientes domésticos como industriales. A su vez, sus características permiten crear redes con un gran número de sensores.

El equipamiento requerido para la medida de los sensores consiste, por lo general, en multicalibradores; es decir, sistemas de adquisición de datos organizados de tal forma que puedan leer todos los sensores a la vez para hacer posible la determinación del parámetro de homogeneidad. Este tipo de sistemas presenta como dificultad su costo relativamente elevado. En la Tabla 1 se compara el sistema propuesto con algunos modelos comerciales.

También podrían emplearse 9 dataloggers distintos en forma simultánea. Esto implicaría descargar los datos de cada uno de los 9 instrumentos por separado para luego componerlos en una planilla que combine las distintas lecturas.

En este trabajo se llevó a cabo el diseño y la construcción de un multicalibrador de bajo costo, usando sensores DS18B20, para calificar medios isotermos disponibles en la Facultad de Química de la Universidad de la República.

Si bien en la literatura es frecuente encontrar dispositivos basados en ESP32, ESP8266 o Arduino junto a uno o más sensores DS18B20 como dataloggers, no es habitual el uso de estos instrumentos como multicalibradores.

Materiales y Métodos

El sensor de tipo DS18B20 (Utmel Electronic, 2019) emplea un bus de comunicación denominado 1-Wire. La principal ventaja del bus 1-Wire es que necesita un único conductor para realizar la comunicación, sin contar el conductor de tierra. Por otra parte, los dispositivos pueden ser alimentados directamente por la línea de datos o mediante una línea adicional con una tensión de entre 3.0 y 5.5 V.

Es de destacar que dentro del mismo bus 1-Wire es posible instalar tantos sensores como sea necesario. Además, permite emplear cables más largos que otros sistemas sin que se deteriore la comunicación.

En su diseño, el sensor de tipo DS18B20 está formado por un procesador con múltiples módulos que se encargan de controlar la comunicación, medir la temperatura y gestionar el sistema de alarmas.

Tal como se mencionó anteriormente, la presencia del bus de comunicación 1-Wire permite realizar la transmisión empleando únicamente un cable de datos. Para ello, 1-Wire está basado en un complejo sistema de timings en la señal, entre el dispositivo emisor y el receptor.

La mayor desventaja del sistema es que requiere de un código complejo, lo que a su vez supone una alta carga del procesador para consultar el estado de los sensores. El tiempo de adquisición total de una medición resulta ser de 750 ms para cada sensor.

Sin embargo, 1-Wire permite que todos los dispositivos conectados al bus se alimenten a través de la línea de datos, para lo cual dispone de un condensador que almacena energía mientras la línea de datos está en HIGH. Este modo se denomina “modo parásito”. En caso de no usar el modo parásito, los dispositivos deben ser alimentados con una tensión de entre 3.0 V y 5.5 V, como se mencionó más arriba.

Independientemente del modo en que sea alimentado, el bus 1-Wire requiere de una resistencia de pull-up de 4,7 kΩ entre las líneas de datos y la alimentación para que funcione correctamente.

Para poder disponer de múltiples dispositivos en un bus 1-Wire, cada sensor contiene una memoria ROM que es grabada de fábrica con un número de 64 bits. Los 8 primeros bits corresponden a la familia (0x28 para el sensor DS18B20). Los siguientes 48 bits son únicos y corresponden al número de serie. Los últimos 8 bits son un código CRC (cyclic redundancy check). Esto significa que potencialmente se podrían llegar a tener 2^48 (más de 218 billones) de DS18B20 conectados en una misma red 1-Wire, además de otros tantos dispositivos de otras familias (2^28, unos 268 millones de familias de dispositivos posibles). A efectos prácticos, esto supone disponer de infinitos dispositivos.

En este sentido, para el sistema que fue construido en el Taller de Instrumentos de la Facultad de Química de la Universidad de la República (Figura 2), los 9 sensores con los que se trabaja están conectados a los mismos terminales de la tarjeta y son identificados por este número característico.

La adquisición de datos de los 9 sensores se realiza cada 60 segundos, intervalo más que suficiente para el tiempo de respuesta de conversión de temperatura más exigente de cada sensor (750 ms en 12 bits, resolución 0.0625 ℃). Los parámetros de estabilidad y homogeneidad o uniformidad se toman con un mínimo de 10 valores (en el caso en que sea necesario medir a varias temperaturas de la escala) y un máximo de 8 horas (cuando las mediciones se realizan a una temperatura fija) del medio a caracterizar. Estos tiempos se comienzan a contar a partir de la estabilización de la temperatura en el medio a caracterizar. Los valores de aceptación se toman del manual del medio, según el fabricante o en base a criterios previamente establecidos y consensuados.

La placa de microcontrolador utilizada en este trabajo es un modelo de desarrollo de ESP32. El chip ESP32 se está volviendo cada vez más popular en el entorno de desarrollo Arduino (IDE, Integrated development environment). Tratándose de un procesador de 32 bits, es una placa potente con muy buen soporte. Entre otras prestaciones, puede comunicarse vía Wi-Fi y Bluetooth ya que estos módulos vienen incluidos en la placa por defecto. De este modo, los datos de los sensores pueden ser enviados por internet a un servidor Mosquitto de la Unidad Académica de Informática Química (Facultad de Química-Universidad de la República). El valor de cada sensor se envía como un tópico en el protocolo MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) (Wankhede y Gaikwad, 2021). El MQTT es un protocolo de mensajería sencillo y ligero. De hecho, su mecanismo de publicación/suscripción está diseñado para que no sea difícil de ejecutar (Shao et al., 2018).

En resumen, para programar la placa ESP32 se usó el entorno de programación de Arduino IDE (Arduino, 2011). El código ha sido desarrollado para permitir la conexión del dispositivo a una red Wi-Fi del entorno, la conexión al servidor MQTT, la lectura de los sensores cada 60 segundos y el envío de los datos al servidor.

El paquete Node-RED (OpenJS Foundation & Contributors, 2012), que corre en otro servidor de la Facultad de Química, fue el encargado de almacenar los datos en una base de datos SQLite (Hipp, Wyrick & Company, Inc, 2000) y en enviar los valores a un dashboard en la nube. De esta forma, es posible realizar un monitoreo de los valores en tiempo real en cualquier computadora o teléfono celular (Figura 3).

La placa se alimenta a través de un puerto micro USB, utilizando un cargador de 230 V a 5 V, 2,5 A.

En la metodología diseñada, la herramienta de programación visual Node-RED (OpenJS Foundation & Contributors, 2012) (Figura 4), a través del nodo mqtt in, toma los 9 valores de temperatura y los envía por separado a un dashboard gratuito (Cayenne) utilizando el nodo cayenne sensor. El dashboard puede observarse en cualquier navegador web (Figura 5). Al mismo tiempo, se utiliza el nodo join para combinar los múltiples mensajes que llegan desde cada sensor en un único mensaje que contiene la fecha y hora junto a los valores de cada sensor. Así, el mensaje con las temperaturas y el tiempo puede almacenarse en la base de datos a través de una función y el nodo sqlite. Los valores almacenados en la base de datos pueden ser descargados en múltiples formatos (por ejemplo, csv) y pueden importarse con MS Excel. Con la hoja de cálculo se realizó el tratamiento estadístico y el cálculo de incertidumbres para informar los resultados.

Cálculos

A continuación, se presenta un resumen de los cálculos utilizados, ya que un enfoque más detallado escapa al objetivo de este trabajo.

Estabilidad:

Para cada punto de ensayo (j) se calcula la estabilidad y se toma el valor máximo.

Uniformidad u homogeneidad:

Se trabaja con la media de los valores tomados en cada uno de los patrones.

Cálculo de incertidumbres

Estabilidad:

Uniformidad:

Donde:

u² _temp.media es la incertidumbre típica debida al cálculo de la temperatura media.

u² _res es la incertidumbre típica debida a la resolución del termómetro patrón.

Ambas componentes deben ser expandidas por el factor de cobertura k = 2.

Cálculo de costos

El costo de los materiales del calificador se muestra en la siguiente Tabla 2.

Luego de finalizada su construcción y superadas las etapas de prueba, el equipo fue calibrado en un laboratorio acreditado en la magnitud temperatura (ServiMET, Uruguay). La calibración se realizó en el rango de temperaturas entre -20 ℃ y 120 ℃. Las incertidumbres expandidas obtenidas estuvieron entre un máximo de 0.30 ℃ a -20℃ y un mínimo de 0.13 ℃ entre 0 ℃ y 100 ℃.

Resultados y Discusión

El sistema desarrollado ha demostrado ser apropiado para caracterizar distintos medios isotermos. En cuanto al diseño, los resultados obtenidos de la calibración de las sondas DS18B20 en un laboratorio acreditado en temperatura muestran incertidumbres para el intervalo 0-100 ℃ de 0.13 ℃. Este dato, junto a la resolución a la que están configuradas (0.0625 ℃) las sondas, permite llevar a cabo la mayoría de las caracterizaciones necesarias en los medios isotermos para los que el instrumento fue concebido. Si bien no llegan a los valores de resolución e incertidumbre de termopares o termorresistencias (estos últimos son por lo menos un orden menor a las DS18B20), son más que suficiente para las aplicaciones en laboratorios universitarios.

Para evaluar el desempeño en campo, en la Tabla 3 se adjuntan algunos ejemplos representativos de diferentes caracterizaciones llevadas a cabo. El ejemplo 1 corresponde a una cámara climática de punto consigna 40.0 ℃. El ejemplo 2 corresponde a otra cámara climática, esta vez fijada a 25.0 ℃. El ejemplo 3, a un horno operando a 105.0 ℃. El ejemplo 4, a un refrigerador cuya temperatura consigna es de 5 ℃. Los 4 ejemplos cubren un amplio rango de temperaturas y modos de funcionamiento (calefacción y refrigeración), lo cual permite apreciar la versatilidad del calificador y su comportamiento en el rango.

Como se puede apreciar en estos ejemplos, el dispositivo permitió caracterizar medios de variadas características en distintas condiciones de temperatura. Fue capaz de detectar las importantes variaciones de temperatura en los ejemplos 3 y 4, lo cual se refleja en el alto valor de homogeneidad. A su vez, se pudo evidenciar la distinta estabilidad de los medios 3 y 4 respecto a los 1 y 2, lo cual no es casual ya que el refrigerador es un modelo comercial, el horno de laboratorio del ejemplo 3 es de una marca de tercer orden, mientras que los ejemplos 1 y 2 son cámaras industriales de una marca de primera línea. Las incertidumbres alcanzadas (fuertemente relacionadas con las propiedades del medio a caracterizar) llegaron a ser considerablemente bajas (estabilidad, 0.04 ℃; homogeneidad, 0.14 ℃), reflejándose también en ellas el comportamiento de los medios caracterizados. Con equipos con una buena homogeneidad y estabilidad, se obtienen bajas incertidumbres. El instrumento responde adecuada y coherentemente al medio que está caracterizando.

Conclusiones

A partir de los resultados obtenidos se puede afirmar que las prestaciones del caracterizador de medios diseñado y construido en el Taller de Instrumentos de la Facultad de Química de la Universidad de la República son adecuadas para garantizar la trazabilidad y la calidad metrológica de los distintos medios que se utilizan en los laboratorios. Esto permite asegurar la calidad de los resultados analíticos en los que intervenga. La herramienta ha resultado eficiente y económica, y constituye una aplicación novedosa de las placas programadas en el entorno de Arduino.

Referencias

Arduino, 2011. Integrated development environment “IDE” for Arduino [En línea]. Vers. 1.8.57.00. [s.l.]: Arduino. [Consulta: 25 de enero de 2023]. Disponible en: https://www.arduino.cc/en/software

EURAMET, 2017. Calibration Guide No. 20. Vers. 5.0 [En línea]. Braunschweig: EURAMET. [Consulta: 31 de enero de 2023]. Disponible en: https://www.euramet.org/publications-media-centre/calibration-guidelines

Hipp, Wyrick & Company, Inc., 2000. SQLite [En línea]. Vers. 3.34.1. [s.l.]: Hipp, Wyrick & Company, Inc. [Consulta: 31 de enero de 2023]. Disponible en: www.sqlite.org/src

OpenJS Foundation & Contributors, 2012. Node-Red [En línea]. Vers. 2.1.3. [s.l.]: OpenJS c & Contributors. [Consulta: 25 de enero de 2023]. Disponible en: https://nodered.org

Shao, Zhen-tang; Huang,Meng-Xing; Wu, Di, Zhang, Xu y Huang, Ao, 2018. Design of a simplified wireless sensor network node based on MQTT Protocol. En: DEStech Transactions on Computer Science and Engineering. Dic. 2018. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1906.10540

U.S. Food and Drug Administration, 2023. CFR - Code of Federal Regulations Title 21 [En línea]. Washington: FDA. [Consulta: 26 de enero]. Disponible en: https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfcfr/CFRSearch.cfm

Utmel Electronic, 2019. DS18B20 Programmable resolution 1-wire digital thermometer [En línea]. Quebec: Utmel Electronic. [Consulta: 31 de enero de 2023]. Disponible en: https://www.analog.com/media/en/technical-documentation/data-sheets/ds18b20-par.pdf

Wankhede, A. y Gaikwad, S.P., 2021. 4 Channel concrete temperature data acquisition system using GPRS data network. En: Indian J. Sci. Technol., 14(18), pp. 1516-1524. DOI: https://doi.org/10.17485/IJST/v14i18.296

Links relacionados

Cayenne: disponible en cayenne.mydevices.com