Crean una nariz artificial que detecta CO2

Un equipo de investigadores del Centro de Automática y Robótica de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han desarrollado una nariz artificial capaz de detectar diferentes tipos de gases, entre ellos el dióxido de carbono, cuando llegan a niveles críticos. Los resultados obtenidos han sido publicados en la revista Machine.

Este dispositivo se basa en el análisis de la dinámica de fluidos computacional y utiliza una nariz artificial modular, inspirada en el proceso de inhalación y exhalación, equipada con un sistema de captura de aire que trabaja en tiempo real.

Nuestro trabajo propone un método para adquirir gases ambientales utilizando una nariz artificial, un sistema sensorial capaz de muestrear gas, al emular el comportamiento de una nariz real. Christyan Mario Cruz (UPM)

La inhalación continuada de dióxido de carbono reduce la capacidad para transportar oxígeno de la sangre y hace que las células no puedan utilizar el oxígeno que les llega. Esa privación de oxígeno afecta principalmente al cerebro y al corazón, ocasionando intoxicaciones graves, o incluso la muerte en los casos más graves.

Detección de la presencia de este gas

Por ello, resulta importante poder contar con un sistema precoz de detección de la presencia de este gas en el aire que pueda ayudar a personas en situación de riesgo. O, incluso a los servicios de emergencia a percibir la presencia de este gas en el aire antes de que produzca efectos perjudiciales en la salud.

“Nuestro trabajo propone un método para adquirir gases ambientales utilizando una nariz artificial, un sistema sensorial capaz de muestrear gas (por ejemplo dióxido de carbono) dentro de un rango circundante al emular el comportamiento de una nariz real, replicando las fases de inhalación y exhalación”, explica Christyan Mario Cruz, investigador de la UPM y autor principal del estudio.

El sistema implementado ha tenido una fase de diseño previa que analiza el comportamiento de las partículas a su alrededor a través de un análisis de dinámica de fluidos computacional (CFD) para mejorar y maximizar la calidad de las muestras adquiridas de un área determinada.