Desarrollo de una plataforma software para la adquisición y control de sensores de gases

Abstract

Este trabajo se centra en el desarrollo de una aplicación software destinada al control y gestión de una estación experimental de medida de gases, recientemente instalada en el Departamento de Ingeniería Electrónica y Biomédica de la Universidad de Barcelona. Esta estación permite analizar, en condiciones controladas, el comportamiento y la respuesta de distintos sensores de gases, fundamentales para estudios medioambientales. El principal objetivo del proyecto consiste en desarrollar una herramienta intuitiva y flexible que facilite al investigador la adquisición de datos, el control de dispositivos físicos y la automatización de experimentos con diferentes combinaciones gaseosas. Para ello, se ha desarrollado una plataforma en Python basada en el patrón arquitectónico Modelo-Vista-Controlador (MVC), lo que garantiza una estructura modular y escalable. Esta estación representa una mejora significativa respecto a soluciones anteriores, tanto en términos de la arquitectura del software como de funcionalidad operativa, lo cual proporciona una base sólida para futuras investigaciones y estudio de nuevos materiales para la detección de gases. En definitiva, esta estación experimental se configura como una herramienta estratégica para avanzar en el conocimiento sobre sensores y el análisis de emisiones gaseosas en entornos controlados.

This work is focused on the development of a software application intended for the control and management of an experimental gas measurement station, recently installed at the Department of Electronic and Biomedical Engineering at the University of Barcelona. The station allows for the analysis of the behaviour and response of various gas sensors under controlled conditions, which are essential for environmental research. The primary objective of the project is to develop an intuitive and flexible tool that supports researchers in data acquisition, physical device control, and the automation of experiments involving different gas mixtures. To achieve this, a Python-based platform has been implemented using the Model-View-Controller (MVC) architectural pattern, ensuring a modular and scalable software structure. This station constitutes a significant advancement over previous solutions, both in terms of software architecture and operational capabilities, providing a robust foundation for future research, and the exploration of new materials for gas detection. Ultimately, this experimental setup is positioned as a strategic instrument to further knowledge on sensors and the analysis of gaseous emissions within controlled environments.