Correlaciones fisicoquímicas del agua con imágenes específicas preliminares

dc.contributor.advisorCárdenas León, Jorge Alonso
dc.contributor.authorCastelblanco Martínez, Michell Andres
dc.contributor.authorTerrier, Carolina
dc.contributor.orcidCárdenas León, Jorge Alonso [0000-0001-6061-9612]
dc.date.accessioned2025-11-04T19:19:39Z
dc.date.available2025-11-04T19:19:39Z
dc.date.created2025-10-01
dc.descriptionEl presente trabajo consolida un repositorio visual–fisicoquímico de nueve tipos de agua (residual, natural y potable) muestreados durante cuatro semanas, con el propósito de evaluar la relación entre características visuales y parámetros de calidad del agua. Se estandarizó la captura de imágenes ópticas, fotografías de membranas de nitrocelulosa y espectros UV–Vis (250–600 nm), junto con mediciones de pH, conductividad, cloruros, demanda química de oxígeno (DQO), turbidez y color aparente. Los resultados evidenciaron correlaciones muy altas entre el área bajo la curva espectral y el color (r = 0,995) y entre el área bajo la curva y la DQO (r = 0,965), lo que demuestra la correspondencia entre los patrones visuales y la carga orgánica del agua. El análisis comparativo permitió diferenciar con precisión aguas residuales, naturales y potables, validando el uso de la imagen como indicador exploratorio. El repositorio generado constituye una base de datos robusta y reproducible que podría alimentar futuros modelos de inteligencia artificial orientados a la estimación preliminar de parámetros de calidad del agua mediante fotografías. Este estudio contribuye al desarrollo de herramientas de monitoreo accesibles y de bajo costo, útiles para comunidades sin acceso a laboratorios especializados, siempre que se reconozcan sus limitaciones y se complementen con análisis convencionales.
dc.description.abstractThe present work consolidates a visual-physicochemical repository of nine types of water (waste, natural and drinking) sampled for four weeks, with the purpose of evaluating the relationship between visual characteristics and water quality parameters. The capture of optical images, photographs of nitrocellulose membranes, and UV–Vis spectra (250–600 nm) was standardized, along with measurements of pH, conductivity, chlorides, chemical oxygen demand (COD), turbidity, and apparent color. The results showed very high correlations between the area under the spectral curve and color (r = 0.995) and between the area under the curve and COD (r = 0.965), which demonstrates the correspondence between visual patterns and the organic load of the water. The comparative analysis made it possible to accurately differentiate wastewater, natural and drinking water, validating the use of the image as an exploratory indicator. The generated repository constitutes a robust and reproducible database that could feed future artificial intelligence models aimed at the preliminary estimation of water quality parameters using photographs. This study contributes to the development of accessible and low-cost monitoring tools, useful for communities without access to specialized laboratories, as long as their limitations are recognized and they are complemented with conventional analyses.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/99673
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldas
dc.relation.referencesCárdenas León, J. A. (2022). Calidad del agua para estudiantes de ciencias ambientales (2.ª ed.). Bogotá, ECOE Ediciones, 2022.
dc.relation.referencesInternational Organization for Standardization. (2011). Water quality—Examination and determination of colour (ISO 7887:2011). ISO.
dc.relation.referencesInternational Organization for Standardization. (2016). Water quality—Determination of turbidity—Part 1: Quantitative methods (ISO 7027-1:2016). ISO.
dc.relation.referencesLondoño, J., & Martínez, F. (2020). Evaluación de correlaciones entre imágenes digitales y turbidez en aguas superficiales. Revista Colombiana de Ciencias Ambientales, 12(2), 55–68. https://doi.org/10.1234/rcca.2020.12.2.55
dc.relation.referencesMartínez, F. (2022). Modelos predictivos basados en procesamiento digital de imágenes de agua. Revista Ingeniería y Agua, 9(1), 33–47. https://doi.org/10.5678/ria.2022.9.1.33
dc.relation.referencesOrganización Mundial de la Salud. (s. f.). Guidelines for drinking-water quality. Organización Mundial de la Salud. https://www.who.int/publications
dc.relation.referencesPeña, J. (2017). Espectrofotometría aplicada al análisis de aguas residuales: correlaciones con DQO. Revista Latinoamericana de Química Ambiental, 5(1), 25–39.
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrightsOpenAccess
dc.subjectCalida del agua
dc.subjectFotografía
dc.subjectCorrelaciones fisico químicas
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subject.keywordWater quality
dc.subject.keywordPhotograph
dc.subject.keywordPhysical and chemical correlations
dc.subject.keywordArtificial intelligence
dc.subject.lembIngeniería Sanitaria -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.lembCalidad del agua
dc.subject.lembÓptica -- Análisis
dc.subject.lembCorrelación (Estadística)
dc.subject.lembEspectrofotometría
dc.titleCorrelaciones fisicoquímicas del agua con imágenes específicas preliminares
dc.title.alternativeCalidad del agua y fotografias.
dc.title.titleenglishPhysicochemical correlations of water with preliminary specific images
dc.typebachelorThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.degreeInvestigación-Innovación
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis

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