REVISTA INNOVA ITFIP

Eficiencia de humedales subsuperficiales con power bi en el tratamiento de aguas residuales universitarias

Diego Edison Quiroga Rojas

Diego Armando Castro Munar

María Paula Gómez Leal

DOI: https://doi.org/10.54198/innova16.02

Palabras clave: Humedales subsuperficiales, eficiencia en calidad de agua, aguas residuales, Power BI, análisis de datos

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Resumen

El tratamiento de aguas residuales mediante sistemas naturales como los humedales de flujo subsuperficial constituye una estrategia sostenible para mitigar el impacto ambiental generado por actividades humanas. En este contexto, el presente artículo describe el diseño e implementación de un Modelo de Evaluación de Eficiencia y Optimización de un Humedal de Flujo Subsuperficial con Especies Ornamentales para el tratamiento de Aguas Residuales del Campus de la Universidad de Cundinamarca, Seccional Girardot.

La investigación integra herramientas de ciencia de datos, en particular Power BI, para desarrollar un sistema interactivo de monitoreo, análisis y visualización de la eficiencia en la remoción de contaminantes: pH, Demanda Química de Oxígeno (DQO), Nitrógeno Amoniacal (NH??-N/NH?-N), Fósforo (P) y Sólidos Suspendidos Totales (SST), medidos  antes y después del tratamiento.

El proceso metodológico incluyó la captura periódica de datos fisicoquímicos en  campo, su registro en hojas de cálculo estructuradas, limpieza y validación mediante Power Query, y transformación en un modelo relacional bajo un esquema en estrella en Power BI.

Se establecieron indicadores clave de desempeño (KPI), junto con métricas de costos operacionales e inversión inicial, permitiendo vincular el desempeño técnico con la sostenibilidad económica del prototipo.

El Dashboard final permite a investigadores, técnicos y estudiantes consultar dinámicamente la evolución temporal de los indicadores, comparar parámetros entre periodos y tomar decisiones informadas para la gestión del humedal. Se incorporaron niveles de acceso diferenciados para garantizar la seguridad de la información y facilitar la recolección continua de datos.

Los resultados evidencian una alta eficiencia del sistema en la remoción de contaminantes: 84,3% en DQO, 66,3% en Nitrógeno Amoniacal, 56,9% en Fósforo y 94,6% en SST, cifras destacadas para un sistema natural en un entorno universitario. Esta información, visualizada de forma clara e intuitiva, ha fortalecido la toma de decisiones técnicas y ha incentivado el interés estudiantil en el uso de herramientas digitales para la gestión ambiental.

El estudio demuestra que la integración entre herramientas de inteligencia de negocios y soluciones ecológicas descentralizadas es clave para fortalecer los procesos académicos y de investigación ambiental. El modelo propuesto es replicable en otras instituciones educativas que busquen vincular ciencia, tecnología y sostenibilidad en la mejora de sus sistemas de tratamiento de aguas residuales. 

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