Puede parecer extraño que aumenten las emisiones aunque haya bajado el gráfico de concentración de metano. Sin embargo, es posible si también se tiene en cuenta el volumen de aire en movimiento. En el capítulo 8 de Tecnología y soluciones para demostrar la reducción de carbono se distingue la medición de la concentración de metano de la medición de sus emisiones. Hoy hablaremos, más que de cálculos difíciles, de qué conviene observar junto con un gráfico de concentración.
Primero, distingamos los temas que aborda el libro
Después de distinguir concentración y tasa de emisión, conviene examinar el tiempo. La tasa de emisión en un momento dado no equivale a la cantidad emitida en un día o un año. Hay que comprobar las variaciones temporales, los intervalos faltantes y si el periodo de medición es representativo. También es necesario conocer cuánto metano contiene el aire entrante para evaluar la parte añadida en el establo. Incluso al utilizar un cálculo sencillo, hay que confirmar si el aire está suficientemente mezclado y si la concentración y el caudal representan las mismas condiciones.
Qué incertidumbre domina depende de las condiciones de medición. En establos con ventilación natural, la contribución del caudal de ventilación y de la representatividad espacial puede ser grande; al medir diferencias pequeñas de concentración, pueden ser importantes la repetibilidad, la deriva y la corrección del fondo del equipo. Primero se elabora un presupuesto de incertidumbre y se comparan el costo de reducir cada componente y la mejora en la decisión final. Los sensores más caros o una mayor cantidad de muestras no siempre son la mejor inversión.
La concentración es la proporción de un gas en el aire; la tasa de emisión es la masa emitida por unidad de tiempo. Para medir o estimar las emisiones, hay que relacionar la concentración y el caudal con un modelo de medición adecuado al propósito. Aunque disminuya la concentración, si aumenta el movimiento del aire no puede suponerse que la tasa de emisión másica cambie en la misma dirección. Para convertir tasas de emisión a lo largo del tiempo en una cantidad total, también hay que considerar el periodo de medición y cómo se tratan los intervalos faltantes.
En los establos con ventilación mecánica, hay que comprobar no solo la capacidad nominal de los ventiladores, sino también la presión estática, el estado de funcionamiento y los cambios del caudal real debidos a la suciedad o el desgaste. En la ventilación natural, se revisan la dirección y velocidad del viento, la diferencia de temperatura y el estado de las aberturas. El efecto de la incertidumbre en la estimación de la ventilación sobre la tasa de emisión se evalúa dentro del modelo de medición.
Método de gas trazador. Se estima el intercambio de aire utilizando una tasa de liberación conocida o el patrón de disminución de la concentración. Los resultados dependen de si la mezcla y el transporte del gas trazador son suficientemente similares a los del gas objetivo y de cómo se trata la concentración de fondo. El nombre del método no garantiza su exactitud.
Los métodos por animal tienen ventajas y limitaciones distintas según el propósito. Una cámara de respiración de circuito abierto determina el balance de masa a partir del aire de entrada y salida y del caudal, y requiere adaptación del animal y una inversión considerable. GreenFeed utiliza la concentración y el flujo de aire durante las visitas a una campana, por lo que es importante que las visitas sean representativas a lo largo del día. El método SF6 coloca en el rumen un tubo permeable con una tasa de liberación conocida y recoge gases de respiración y eructos mediante un dispositivo externo de muestreo. En vez de establecer una clasificación única de exactitud por nombre de tecnología, hay que comparar las tasas de recuperación, la calibración, las muestras y los registros de ejecución. La concentración en un punto del establo no es la misma magnitud que esas tasas de emisión.
Así puede examinarlo en terreno
Imagine que se ponen en marcha más ventiladores. El metano puede mezclarse con más aire y su concentración disminuir. Pero si también aumenta el volumen de aire que sale, no se puede determinar la masa de metano emitida observando únicamente la concentración. Convertir directamente la tasa de cambio de concentración en una tasa de reducción puede cambiar la conclusión.
El infrarrojo no dispersivo (NDIR) utiliza la absorción infrarroja del metano. No presenta dependencia del oxígeno ni envenenamiento del catalizador como los sensores de combustión catalítica, pero tampoco está libre de los efectos de la contaminación óptica, la temperatura, la presión y la humedad. No hay que dar por hecho, solo por el principio de funcionamiento, que un equipo sea adecuado para observaciones prolongadas en una granja. Compruebe en cada producto si el límite de detección, la repetibilidad y la deriva son suficientes en relación con la concentración prevista y la diferencia entre el aire interior y exterior.
Al comparar sensores, examine conjuntamente el rango de medición, la resolución, la sensibilidad cruzada a otros gases, el tiempo de respuesta y la deriva. También deben revisarse las condiciones ambientales —como temperatura, humedad y polvo— y los requisitos de calibración. Si el propósito requiere distinguir pequeñas diferencias de concentración, compruebe si las unidades mostradas por el equipo y su incertidumbre son adecuadas, según el producto y el modo de operación. El nombre del principio de funcionamiento del sensor no sustituye estas comprobaciones.
La IA puede utilizarse para detectar posibles anomalías, estimar breves faltantes bajo condiciones definidas y explorar relaciones entre varias variables. También puede ayudar a organizar datos, revisar su calidad y preparar borradores de informes. Como los objetivos y los costos de los fallos son distintos, no se deben evaluar todas estas funciones con la misma métrica de rendimiento. Hay que declarar qué datos de entrada y supuestos generaron el resultado, y distinguir una estimación de un valor observado directamente.
¿Qué conviene preguntar también al evaluar una inversión?
Al recibir una explicación técnica, pregunte si el valor se refiere a concentración o a tasa de emisión, y a qué periodo de tiempo corresponde. También importa cómo se comprobaron el caudal de ventilación y la concentración de fondo. Para convertir una medición breve en un solo punto en emisiones anuales de toda la granja, hacen falta fundamentos que conecten ambos extremos.
Los datos para evaluar una IA deben separarse según su uso previsto. Para predecir operaciones futuras, hay que considerar el orden temporal; para desplegar el sistema en otras granjas, conviene separar los datos por granja. También deben distinguirse los datos usados para seleccionar el modelo de aquellos reservados para la comprobación final de rendimiento. Comparar con un modelo de referencia sencillo y revisar no solo el error medio, sino también los sesgos por granja y estación y las condiciones de fallo permite explicar el ámbito real de uso.
El principio operativo que podemos aprender aquí es definir primero las condiciones de validez, antes que la cantidad de datos. Si los periodos excluidos se concentran en determinados tipos de clima o situaciones de alimentación, el promedio de los datos válidos quizá no represente el promedio anual. No se deben trasladar sin más a otros edificios los criterios de dirección y velocidad del viento de un establo específico; también hay que examinar la concentración de fondo, la mezcla de gases, el modelo de ventilación y la distribución de los datos excluidos.
Una pregunta para llevar consigo antes de cerrar el libro
No se trata de desconfiar de las cifras de los sensores. Se trata de definir con precisión a qué preguntas pueden responder. Si examina conjuntamente la concentración y el movimiento del aire, verá con mucha más claridad qué cambio observó y qué falta confirmar.
Sobre el autor
Bongjun Lee se graduó de la Escuela de Posgrado de Gestión de Tecnología (MOT) de Sogang University. Trabajó durante 27 años en el campo de la medición de gases, incluidos 7 años en Infitron Co., Ltd. y 20 años en Honeywell, desempeñando funciones de ingeniería de servicio, ventas técnicas y gestión de canales. Actualmente, como fundador de AI Safety Korea Co., Ltd., investiga el monitoreo de metano en la ganadería y los sistemas de medición, presentación de informes y verificación (MRV) mediante sensores, IA y análisis de datos.