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Narices electrónicas para la detección de agentes de guerra química

[Electronic Noses for Detection of Chemical Warfare Agents]

Mari Carmen Horrillo Güemes y Daniel Matatagui
Grupo de I+D en Sensores de Gases (GRIDSEN), CSIC, Madrid

La naturaleza es una de las principales fuentes de inspiración en el desarrollo de la tecnología. El olfato de algunos animales e incluso el de algunos humanos es un potencial sistema de detección de olores. Recientemente se ha comenzado a mimetizar el sistema olfativo de animales y humanos, aplicando los más recientes avances tecnológicos. Estos novedosos sistemas, conocidos como narices electrónicas, son herramientas muy útiles en control de alimentos, calidad ambiental, seguridad, etc.

Un olor es la respuesta exclusiva de cualquier sistema sensorial olfativo a un determinado compuesto químico disuelto en el aire, permitiendo su reconocimiento. A las moléculas de este compuesto en su fase gaseosa se las denomina volátiles. Mimetizando el anterior proceso, el funcionamiento de la nariz electrónica también dará una respuesta exclusiva cuando determinados volátiles se encuentren en el ambiente, lo que permitirá reconocer los compuestos de interés. Además, la intensidad del olor está relacionada con la concentración de volátiles y, por tanto, la nariz electrónica también responde en relación con la concentración del elemento de interés.

Agentes de guerra química y sus simulantes

Los agentes de guerra química son sustancias que, debido a sus propiedades tóxicas, se utilizan para herir, incapacitar o matar. La motivación principal para la investigación y desarrollo de estos agentes de guerra química fue para su uso en el campo de batalla, causando un gran número de bajas en un tiempo muy corto. Ya en las últimas décadas también ha habido varios casos de ataques a civiles con estos agentes. Un ejemplo de agente de guerra química es el gas sarín, este es un agente nervioso incoloro e inodoro, que al inicio de la exposición produce síntomas de moqueo y opresión en el pecho, si la exposición perdura se produce dificultad para respirar y náuseas, continuando con la pérdida de las funciones vitales y seguidamente la víctima entra en estado de coma con espasmos y convulsiones hasta que finalmente fallece. Cuando las víctimas son sometidas a concentraciones altas, todo este proceso transcurre en uno o dos minutos.

El caso más representativo de la amenaza que suponen estos tipos de agentes químicos es el ataque terrorista con la autoría de la secta Aum Shinrikyo llevado a cabo el 20 de marzo de 1995 en el metro de Tokio, en el cual fue utilizado gas sarín contra la población civil. En este incidente, miles de personas fueron intoxicadas y hubo trece fallecidos. Pero si estos agentes de guerra son en la actualidad una amenaza en los países industrializados, se debe a que conseguir los compuestos necesarios para su fabricación es algo relativamente sencillo para cualquier civil, perdiendo los ejércitos el monopolio de su fabricación y almacenamiento.

La letalidad de estos agentes de guerra química es tal que, en los laboratorios, las pruebas preliminares de detección con los prototipos de narices electrónicas se realizan con simulantes de estos agentes. Estos simulantes tienen propiedades físicas y químicas similares a los agentes de guerra química, pero sin embargo no tienen asociadas sus propiedades tóxicas. Por ejemplo el dimetil-metilfosfanato (DMMP) es un simulante del gas sarín (fig. 1).

Fig. 1. Estructura del DMMP
Fig. 1. Estructura del DMMP que simula a la del gas sarín.

Narices electrónicas para la detección de agentes de guerra química

El proceso de detección de volátiles, realizado por una nariz electrónica, se compone principalmente de las siguientes fases:

- Acondicionamiento de la muestra: sistema que transporta la muestra de aire desde el entorno que se desea escanear hasta el conjunto de sensores.

- Respuesta de los sensores: un sensor transforma una magnitud física o química (temperatura, presión, aceleración, masa, pH,…) en una variable eléctrica (resistencia, capacidad, intensidad, tensión, frecuencia, etc.).

- Procesamiento de la señal eléctrica: amplifica la respuesta de los sensores, la mide y finalmente almacena los datos resultantes.

- Extracción de características: interpreta las señales almacenadas, las prepara para posteriores procesos y utiliza algoritmos de aprendizaje.

- Presentación de resultados: utiliza los patrones obtenidos en el período de aprendizaje para clasificar cada elemento.

¿Qué relación puede existir entre las ondas sísmicas y los sensores? Hay dispositivos de tamaño reducido, unos pocos milímetros, en los cuales al aplicar una señal eléctrica alterna es posible generar el mismo tipo de onda que las que se propagan en los terremotos (fig. 2). Una característica de estas ondas es su frecuencia de oscilación, la cual varía cuando se produce un cambio de masa en la superficie del dispositivo. Para promover este cambio de masa en la superficie se utilizan capas sensibles, que son capas delgadas de un material determinado, que adsorbe los volátiles, y por tanto la masa de estos volátiles produce un cambio en la frecuencia de oscilación de la onda propagada. Estos sensores son tan sensibles que pueden detectar concentraciones de volátiles en aire de partes por millón (ppm) e incluso de partes por billón (ppb).

Fig. 2. Sensor másico
Fig. 2. Sensor másico basado en la propagación de una onda. En un extremo del sensor se genera la onda al aplicar una señal eléctrica alterna mediante un transductor, esta onda se propaga a través del sensor hasta que llega al transductor opuesto, en el cual se transforma en una señal eléctrica alterna cuya frecuencia es medida. Entre los dos transductores se encuentra la capa sensible en la cual son adsorbidos los volátiles, variando la frecuencia de oscilación de la onda.

Cada material utilizado como capa sensible adsorbe en diferente proporción cada compuesto químico. Por ejemplo, un dispositivo con una capa sensible puede adsorber una proporción alta de moléculas de butano y una baja de acetona, pero otra capa sensible puede adsorber una proporción alta de moléculas de acetona y muy baja de butano. Por tanto si con cada una de estas capas sensibles se prepara un sensor, el conjunto de las señales de los sensores permite discriminar estas dos muestras, pudiendo clasificarlas. De este modo una nariz electrónica contiene un conjunto de sensores, cada uno con una capa sensible diferente, generando una señal exclusiva para cada compuesto, permitiendo de este modo su discriminación en mezclas y clasificación. Un ejemplo de como varía la frecuencia de la onda de propagación cuando un sensor está en presencia del DMMP se muestra en la figura 3a, en la cual se observa la variación de frecuencia proporcional a la concentración en partes por millón (ppm), tal como ya se había comentado se puede interpretar como la intensidad del olor. Además también se puede ver en la figura 3b la respuesta a la misma concentración de DMMP de seis sensores con diferentes capas sensibles, generando una señal del conjunto exclusiva, que permite que la nariz electrónica diferencie el DMMP entre otras muchas sustancias.

Fig. 3. a) Gráfico
Fig. 3. a) Respuesta proporcional de un sensor a diferentes concentraciones de DMMP.

Fig. 3. a) Gráfico
Fig. 3. b) Respuesta de un conjunto de seis sensores a 1 ppm de DMMP.

Una nariz electrónica tiene la capacidad de aprender para más tarde ser capaz de clasificar de forma autónoma. Así, el aprendizaje requiere un proceso de entrenamiento, que se lleva a cabo suministrando al sistema los datos oportunos de las muestras escaneadas. Este entrenamiento se denomina clasificación supervisada . Un método de clasificación supervisada es el de las redes neuronales artificiales, que imitan a las redes neuronales naturales. Una red neuronal artificial consta de varias capas de neuronas, en las que se pasa la información progresivamente desde la capa de entrada (que recibe los datos) hasta la capa de salida (que expone el resultado de la clasificación). Las neuronas se encargan de procesar la información y los enlaces entre las neuronas de las capas contiguas constituyen la parte variable de la estructura, de tal forma que en el proceso de aprendizaje estos enlaces ganan o pierden importancia para conducir la información de entrada hacia un resultado concreto. Una vez entrenada utilizará la estructura resultante para clasificar cada compuesto.

Por tanto, una nariz electrónica puede ser entrenada como un sistema estático de seguridad para escanear el ambiente en lugares públicos (aeropuertos, estaciones, etc.) o bien como sistemas portátiles para zonas supuestamente contaminadas, dando la alarma cuando se detecte la presencia de estos agentes tóxicos.

 

 

[+TECNOLOGÍA]
28/09/12
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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