Discriminación de bacterias en agua potable a través de una nariz electrónica y un equipo de extracción de volátiles

Autores/as

  • Jeniffer Katerine Carrillo Gómez Universidad de Pamplona
  • Cristhian Manuel Duran Acevedo Universidad de Pamplona
  • Ramon Ovídio Garcia Rico Universidad de Pamplona

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v1i33.99

Palabras clave:

COV’s, espacio de cabeza, microorganismos, sensores de gases, procesamiento, Calidad del agua

Resumen

Este consiste de un sistema de extracción de volátiles y una nariz electrónica para detectar especies bacterianas emitidas en muestras de agua contaminada, este muestreador es acoplado a un sistema de percepción sensorial compuesto por una cámara de 16 sensores de óxidos metálicos usada como una alternativa de monitoreo continuo para la detección e identificación de las bacterias, con tiempos de respuesta rápido, bajo costo, en comparación con los métodos convencionales. Para probar el método se realizaron diferentes medidas de agua estéril y agua contaminada con Escherichia coli a temperaturas de 50, 70 y 90°C, con el fin de obtener un patrón característico de cada compuesto, adicionalmente se evaluó el potencial para la detección de diferentes especies bacterianas (Escherichia coli, Klebsiella oxytoca y Pseudomonas aeruginosa) y agua de grifo estéril. Los resultados demostraron que es posible discriminar muestras de agua contaminada de agua estéril. Para el procesamiento de los datos fueron usados diferentes técnicas de reconocimiento de patrones, tales como el PCA, DFA y la red neuronal PNN, donde un 95 % de discriminación fue obtenido usando PCA, 100% de éxito en la clasificación con el método de validación cruzada “leave one out” y 92 % con el clasificador DFA.

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Citas

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Publicado

2020-10-05 — Actualizado el 2019-01-05

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Cómo citar

Carrillo Gómez, J. K. ., Duran Acevedo, C. M. ., & Garcia Rico, R. O. . (2019). Discriminación de bacterias en agua potable a través de una nariz electrónica y un equipo de extracción de volátiles. REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 1(33), 155–165. https://doi.org/10.24054/rcta.v1i33.99 (Original work published 5 de octubre de 2020)

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