Los sensores AirVisual proporcionan mediciones de PM2,5 muy fiables a un precio asequible, lo que permite a todo el mundo conocer mejor el aire que respira.

Mediante una combinación de tecnologías, los sensores AirVisual ofrecen de forma fiable una alta correlación con los monitores gubernamentales de referencia de atenuación beta. Estas tecnologías aplicadas incluyen:
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Los sensores AirVisual utilizan un avanzado sensor láser de dispersión de luz desarrollado internamente para medir las PM2,5. Los sensores láser representan el medio más preciso para medir las PM2,5 en un dispositivo de consumo.

El sensor funciona haciendo brillar un láser dentro de una cámara de medición y contando la luz irradiada reflejada por las partículas microscópicas (de 0,3 a 10 μm de tamaño).

El flujo de aire perturbado, que no se tiene en cuenta con precisión, es una fuente común de error de medición en los monitores de bajo coste. Los sensores AirVisual utilizan un pequeño ventilador dentro de la cámara del sensor del dispositivo para garantizar un flujo de aire constante y calculado a través de la cámara de medición.

Imagen 1. Diagrama simplificado de los sensores láser de PM2,5 de AirVisual

Cada monitor se prueba y calibra cuidadosamente en fábrica. Utilizando un entorno de contaminación controlada, los dispositivos se exponen a distintos niveles de contaminación y se calibran mediante un sistema controlado por ordenador. Este método garantiza una alta precisión con respecto a los monitores de referencia y una baja variabilidad intramodelo.

Imagen 2. El monitor AirVisual Pro muestra una tasa de correlación del 0,99 con equipos de monitorización profesionales
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La lectura de un sensor láser de dispersión de luz está sujeta al impacto de factores ambientales como la humedad, la temperatura y la composición de la contaminación.

La humedad elevada, por ejemplo, provoca una mayor irradiación de luz y hace que las partículas parezcan más densas, lo que infla las cifras de concentración de PM2,5.

Para reducir la influencia de estos factores ambientales, las mediciones se ajustan aún más mediante algoritmos de calibración basados en la nube, que mejoran la precisión teniendo en cuenta las condiciones ambientales locales.

Este método de calibración de nubes fue desarrollado internamente, por nuestros científicos de datos, que utilizaron el aprendizaje automático para analizar datos meteorológicos, composición de la contaminación por imágenes de satélite y mediciones agregadas de PM2,5 procedentes tanto de fuentes gubernamentales como de bajo coste. Al reconocer las tendencias y correlaciones de datos anteriores, el sistema aprendió las relaciones entre diversos parámetros ambientales y las mediciones de PM2,5 del sensor láser, en comparación con los monitores de referencia. De este modo, creó un algoritmo de corrección para mejorar la precisión de los sensores AirVisual en entornos globales.

Los sensores AirVisual desplegados en exteriores, que se han hecho públicos, se calibran y validan posteriormente de forma cruzada con monitores de referencia cercanos. Un punto de datos sólo se publica en la plataforma AirVisual cuando se ajusta a la tendencia general de los monitores cercanos. Al procesar y aprender de los puntos de datos históricos y en tiempo real sobre la calidad del aire, el sistema puede identificar valores anómalos y eliminarlos de la publicación antes de que causen tergiversaciones indebidas.