Oportunidad de Transformación Urbana Inteligente tras una catástrofe. Caso del Barrio de La Viña en Lorca

Comunicación presentada al II Congreso Ciudades Inteligentes:

Autores

• Juan Miguel Navarro Ruiz, Profesor Doctor, Departamento de Ciencias Politécnicas, Universidad Católica San Antonio de Murcia
• Juan Emilio Noriega Linares, Investigador, Departamento de Ciencias Politécnicas, Universidad Católica San Antonio de Murcia
• Salvador Martínez Periago, Responsable TIC, Centro Tecnológico de la Construcción Región de Murcia

Resumen

Tras el terremoto ocurrido en Lorca en Mayo de 2011, la Región de Murcia y el Ayuntamiento de Lorca han estado realizando esfuerzos para que la ciudad recupere su situación previa a la catástrofe. Dentro de las mejoras que se pueden llevar a cabo, se cuenta con la planificación y ejecución de proyectos piloto de gestión inteligente de los nuevos servicios e infraestructuras. En este trabajo, se presentan las acciones de gestión inteligente realizadas dentro de las obras de remodelación del barrio de la Viña, uno de los más afectados por el terremoto. Además de soluciones establecidas en el mercado, como son las dedicadas a iluminación de las calles, gestión de residuos, gestión de aparcamiento y sensores medioambientales, se ha querido contar con dispositivos innovadores. Para ello, se presenta en este trabajo un sensor conectado de molestia del ruido ambiente.

Introducción

Tras el terremoto ocurrido en Lorca en Mayo de 2011, la Región de Murcia y el Ayuntamiento de Lorca han estado realizando esfuerzos porque la ciudad recupere su situación previa a la catástrofe. Dentro de estos esfuerzos se encuentran las obras de reconstrucción de los barrios afectados. Dichas obras no solo tratan de arreglar lo destruido, sino de aprovechar la oportunidad de mejorar el entorno urbano.

Dentro de las mejoras que se pueden llevar a cabo, está la planificación y ejecución de proyectos piloto de gestión inteligente de los nuevos servicios e infraestructuras, que permitan a la ciudad tener sus primeras experiencias estratégicas en esta materia, y servir de punta de lanza para posteriores integración en otros barrios.

En este trabajo, se presentan las acciones de gestión inteligente realizadas dentro de las obras de remodelación del barrio de la Viña, uno de los más afectados por el terremoto. En concreto, se ha puesto especial interés en mostrar las bondades de diferentes soluciones inteligentes en las aéreas de Eficiencia Energética, Gestión Medioambiental, Habitabilidad y Recursos Urbanos.

Además de soluciones establecidas en el mercado, como son las dedicadas a iluminación de las calles, gestión de residuos en contenedores, gestión de aparcamiento y sensores medioambientales, se ha querido contar con dispositivos innovadores. Para ello, se presenta en este trabajo un sensor de molestia del ruido creado en un entorno de investigación y desarrollo.

Esta comunicación se divide en las siguientes partes. En la primera sección se presenta la situación ocurrida en la ciudad de Lorca y el planteamiento del proyecto piloto general para el barrio de La Viña. A continuación, se describen brevemente los diferentes servicios implementados y la plataforma de gestión y control integral creada. Seguidamente, se presenta detalladamente el nuevo dispositivo para medición de molestia del ruido, mostrando resultados de esta experiencia piloto.

Planeamiento General del Proyecto Piloto para el Barrio de La Viña

El terremoto de Lorca, aunque fue de una magnitud moderada, sí produjo numerosos daños debido a la cercanía del epicentro con la superficie, no sólo en los edificios y viviendas, de las que se han tenido que derruir más de mil, también en las infraestructuras urbanas. Ante el estado y situación en que el terremoto dejó la ciudad de Lorca, las autoridades locales y regionales, han acometido las obras necesarias para restablecer la normalidad a los vecinos. Dichas obras de remodelación incluyen todas las infraestructuras: alumbrado, canalizaciones, aceras, pavimentos, comunicaciones y nuevos equipamientos para los vecinos (aula vecinal).

Como ya se ha indicado, los responsables de los proyectos han decidido incluir proyectos piloto de smart city que sirvan como principio para posteriores desarrollos. El concepto, recientemente en auge, de ciudad inteligente ha dirigido el interés y la necesidad a numerosas instituciones de recopilar más información sobre sus ciudades, tanto como para obtener información del aire (Dekoninck & Botteldooren, 2015), sistemas de aparcamiento inteligente (Chinrungrueng et al., 2007) o para comprobar la integridad de las edificaciones (Kim et al., 2007). A nivel acústico, la monitorización del ruido ha permitido profundizar en el conocimiento de esta problemática en las ciudades. Se ha estudiado el uso redes de sensores en ciudades en recientes artículos como (Noriega et al., 2014), (Manvell, 2015), (Farrés, 2015), (Hakala, 2015) (Segura-Garcia et al., 2015).

Estos proyectos piloto, de importe no muy elevado, son de un gran valor en cuanto a la información que pueden dar. Se ha tratado de que cubran el mayor número de tecnologías posibles, así como un amplio número de sensores y aplicaciones. El objetivo no era la implantación de un número muy elevado de sensores del mismo tipo, sino instalar el mayor número de tipos de sensores posibles.

El proyecto de Smart City en el barrio de la Viña incluye los siguientes sistemas:

• Control punto a punto de todo el alumbrado. Se ha renovado todo el alumbrado público, instalando farolas Led, controladas por un sistema punto a punto, que permite la regulación de cada farola mediante conexiones Zigbee (ZigBee Alliance 2015).
• Sensores de contaminación ambiental. Se han colocado tres puntos en el barrio que miden el polvo en suspensión, el nivel de CO2, y nivel de ruido acústico global.
• Sensores de información meteorológica. Se han instalado sensores de temperatura, iluminación y humedad en diferentes puntos del barrio.
• Sensores de aparcamiento. Se han colocado sensores soterrados en varias plazas de minusválidos del barrio para controlar si están ocupadas.
• Sensores nivel de los contenedores soterrados. Se han instalado sensores de ultrasonidos en dos contenedores soterrados para comprobar el nivel de llenado, y que permitirán optimizar los tiempos de recogida.
• Sismógrafos de bajo coste que a través de varios acelerómetros transmiten su información en tiempo real hacia los servidores del Instituto Geográfico Nacional (IGN).
• Nuevos sensores de evaluación acústica que se describen más adelante en esta comunicación.

Toda la información recogida y enviada a estos dispositivos ha sido centralizada mediante una plataforma software, tipo SCADA, con filosofía abierta, permitiendo integrar dispositivos de diferentes fabricantes y tecnologías de comunicación. Además, como punto de información al ciudadano, se ha instalado una farola con placas fotovoltaicas, que está dotada de pantallas de información para mostrar los datos de los dispositivos, y toda la información cultural y práctica del barrio (autobuses, eventos y otros.). Todo el sistema está pensado para poder crecer con nuevos sensores, cuando sea necesario por futuras modificaciones y ampliaciones.

Excepto los equipos soterrados (parking y contenedores), todos los sensores se han instalado alimentados por paneles solares y baterías, buscando siempre la independencia con la red de alumbrado público. De los sensores soterrados, los de parking por su posición, están únicamente alimentados por baterías. Los sensores de los contenedores soterrados, disponen de alimentación continua.

Además del sistema de control del alumbrado que emplea la tecnología de comunicación ZigBee, el resto de equipos funcionan con la base del estándar 802.15.4 (LR-WPAN, 2015), en la banda 868 Mhz.  La red de dispositivos de exterior se ha configurado en una topología mallada (mesh) y se han dispuesto los repetidores necesarios para llevar las señales hasta la puerta de enlace que recoge todas las señales y las envía al servidor instalado en el recinto del aula vecinal, ver Figura 1.

Sensor Acústico

El concepto de ciudad inteligente ha dirigido el interés y la necesidad a numerosas instituciones de recopilar más información sobre sus ciudades. Uno de los parámetros a tener en cuenta es el nivel de molestia debida al ruido, por las siguientes razones:

• Su relevancia en relación al medio ambiente y la contaminación sonora.
• Porque permite profundizar en el conocimiento de una ciudad por parte de los ciudadanos, instituciones e investigadores.
• Ayuda a instituciones y ayuntamientos a ser conscientes del problema ambiental que supone el ruido en las ciudades y a buscar medidas y planes para su control.

Basándonos en un estudio del estado del arte sobre los dispositivos de medición de nivel acústico para las ciudades, se planteó como objetivo el diseño y desarrollo de un sensor acústico avanzado con las siguientes características:

• Análisis del campo acústico en el propio dispositivo con la suficiente capacidad de proceso y durante periodos largos de tiempo.
• Envío de datos en tiempo real y acceso a los datos por cualquier usuario a través de Internet.
• Proporcionar datos con suficiente precisión para realizar mapas de ruido según Ley 37/2003 del Ruido.

Como reto de innovación y mediante un proceso investigador se pretende usar este sensor para las siguientes aplicaciones:

• Cálculo de parámetros psicoacústicos para la cuantificación del nivel de molestia acústica en personas.
• Localización, identificación y detección de fuentes sonoras para realizar tareas avanzadas, p.e. avisos peligro/ayuda de ciudadanos, detección de vehículos de emergencias, cuantificación de densidad de tráfico rodado, etc.
• Ayudar a la concienciación de la población sobre el ruido como un tipo de contaminación ambiental, a través de la publicación de datos en mapas en tiempo real en internet.

En la Figura 2 se observa un diagrama de bloques del dispositivo acústico, donde se identifican los bloques del sistema formado por un procesador basado en la plataforma Raspberry Pi. En primer lugar el módulo de adquisición de sonido, que combina un micrófono preparado para exteriores, una tarjeta conversora de señal analógica a digital y un filtro de eliminación de ruido eléctrico, es el encargado de capturar el sonido o ruido ambiental con la mayor fidelidad posible.

Para ello, se han medido las características espectrales y de amplitud de varios micrófonos tipo electrect para una adecuada precisión. Seguidamente se procede a realizar todo el procesado digital, el cual comienza con un análisis por bandas de frecuencia de la señal de audio y se completa con el cálculo y la evaluación de los parámetros psicoacústicos que depende de la aplicación de uso. Finalmente, los resultados obtenidos son encapsulados y enviados a internet a través de la conexión de datos.

Experimentación con el Dispositivo Avanzado de Sonido

En esta prueba piloto se han instalado dos dispositivos avanzados de audio, uno en el interior del recinto vecinal y otro en el exterior, como se puede observar en la Figura 1. Esto ha permitido comparar valores de ruido entre ambos y evaluar los niveles durante periodos largos de tiempo.

En este caso se han elegido los parámetros:

• Nivel de presión sonora instantáneo y nivel de presión sonora equivalente, lo habitual en un dispositivo de medición de ruido.
• Parámetros de carácter temporal: Percentiles L10, L50 y L90.
• Parámetros de carácter espectral: Nivel de presión sonora en tercios de octava desde 125 Hz hasta 8.000 Hz.
• Parámetros avanzados sobre molestia de ruido: sonoridad (Loudness) y agudeza (Sharpness).

La potencia real de este tipo de sistemas analizadores de audio reside en la capacidad de llevar a cabo los cálculos en distintas posiciones en distintos instantes de tiempo, y también en la capacidad para estar interconectados unos con otros. Esto dota a los nodos de conectividad, permitiendo su monitorización y gestión remota. Un paso más allá es la conexión directamente con la nube y los servicios que en ella se pueden gestionar.

Al sensor desarrollado se le ha dotado de conectividad con Internet mediante la conexión Ethernet y se ha aprovechado esta conexión a la nube para almacenar y mostrar los resultados de los parámetros acústicos calculados sobre una plataforma web. Usando las posibilidades de visualización de la capa de aplicación se han creado diversas gráficas para visualizar en tiempo real los datos que el sensor está calculando y enviando a la nube. Un ejemplo se muestra en la Figura 3. También se pueden extraer los datos de un canal en diversos formatos (JSON, XML o CSV) para su análisis posterior.

Los datos de cada uno de los sensores instalados están disponibles de manera pública y pueden ser consultados online. Se acompaña un ejemplo en la siguiente referencia (Thingspeak.com, 2015).

Conclusiones

En este trabajo se han descrito las tareas realizadas en el proyecto piloto de smart city para el barrio de La Viña en Lorca. Los equipos colocados, pretenden servir como una primera experiencia para la ciudad, que permitirá analizar diferentes tecnologías y servicios, que sirven para obtener información muy valiosa. Además, los resultados se usarán para fijar las características y propiedades a exigir a posteriores implantaciones con un mayor alcance en cuanto a presupuesto y equipos desplegados.

Además, en esta publicación se ha descrito un dispositivo para la evaluación de la molestia del ruido creado en un entorno de investigación. Este equipo permite capturar la señal de audio con alta calidad como para realizar análisis espectrales. Se han presentado las aplicaciones y los algoritmos avanzados para los cálculos de parámetros psicoacústicos y análisis del campo sonoro. Finalmente se ha prestado atención a la capacidad de conectar a la nube de internet para mostrar los resultados en tiempo real. La plataforma y los métodos elegidos para su programación ofrecen varias ventajas como una gran versatilidad, facilidad de implementación de algoritmos, un bajo precio y una alta facilidad para integrarla en sistemas para instalación en exteriores, teniendo así una gran potencia como nodo de una red de sensores.

Agradecimientos

A la Consejería de obras públicas de la Región de Murcia, en especial al director de obra Manuel Gambin. Al Ayuntamiento de Lorca. A la empresa concesionaria de la obra: UTE Pavasal -Sarco- Electricidad de la Hoya. A las otras entidades participantes en el proyecto: Universidad de Murcia y la empresa Iurban.

Referencias

• Chinrungrueng, J., Sunantachaikul, U., & Triamlumlerd, S. (2007, January). Smart parking: An application of optical wireless sensor network. In Applications and the Internet Workshops, 2007. SAINT Workshops 2007. International Symposium on (pp. 66-66). IEEE.
• Dekoninck, L., & Botteldooren, D. (2015). Sound sensor network based assessment of traffic noise, and air pollution. Euronoise 2015, 2321–2326.
• Estándar IEEE 802.15.4, 2015.
• Farrés, J. C. (2015). Barcelona noise monitoring network. Euronoise 2015, 218–220.
• Hakala, I. (2015). Area-based environmental noise measurements with a wireless sensor network. Euronoise 2015, 2351–2356.
• Kim, S., Pakzad, S., Culler, D., Demmel, J., Fenves, G., Glaser, S., & Turon, M. (2007, April). Health monitoring of civil infrastructures using wireless sensor networks. In Information Processing in Sensor Networks, 2007. IPSN 2007. 6th International Symposium on (pp. 254-263). IEEE.
• Manvell, D. (2015). Utilising the Strengths of Different Sound Sensor Networks in Smart CityNoise Management. Euronoise 2015, 2303–2308.
• Noriega, J. E., Navarro, J. M., Felici, S., & Segura, J. (2014). Monitorización del Aislamiento a Ruido Aéreo Mediante Redes de Sensores Inalámbricas. Tecniacústica 2014.
• Segura-Garcia, J., Felici-Castell, S., Perez-Solano, J. J., Cobos, M., & Navarro, J. M. (2015). Low-Cost Alternatives for Urban Noise Nuisance Monitoring Using Wireless Sensor Networks. Sensors Journal, IEEE, 15(2), 836-844.
• Thingspeak.com, Rpi2_Octavas y RPI2_Level, 2015
• ZigBee Alliance website. 2015