Contexto
El municipio de moñitos-cordoba esta ubicado en Colombia a 78 km de la ciudad de Montería, la capital del departamento de Córdoba.
La historia de Moñitos está ligada al comercio que desde Cartagena y Barranquilla se realizaba con la región de Urabá, mediante largas travesías marítimas. Su núcleo poblacional inicial, o pequeña aldea, lo conformaron pescadores de la etnia negra y se remonta a los años de 1740. Según la tradición oral, son diferentes las versiones sobre el origen del nombre del municipio.
Localización y límites del municipio: entre los 9°15′ latitud norte y 76°8′4″ de longitud oeste del meridiano de Greenwich; limita al norte con el mar Caribe y el municipio de San Bernardo del Viento, al sur con el municipio de Puerto Escondido, al oriente con el municipio de Lorica y al occidente con el mar Caribe; se encuentra a una altitud de 10 metros sobre el nivel mar y una temperatura promedio anual de 34 °C de bosque seco tropical, llamada también anteriormente Bahía Moñitos.
En su gran mayoría los habitantes del municipio de Moñitos son descendientes de raza negra y su número de habitantes está representado por 32.846, en el 2024.
Problema:
El municipio de moñitos esta ubicado al lado del mar, por lo tanto todo su desarrollo económico y social tiene como principal protagonista el medioambiente costero. desde bahía la rada hasta Santander de la cruz existen pequeños caños que se conectan al mar.
Estos caños resultan muy útiles en temporadas de lluvia debido a que drenan rápidamente las agua evitando las lluvias. En verano debido a la actividad humana y turismo incipiente estas fuentes hídricas reciben contaminación y deforestación en sus riveras. en el marco de los proyectos ambientales escolares se crea un espacio para reflexionar sobre el pasado, futuro y presente del entorno.
Desde el área de ciencia naturales se busca pensar soluciones que contextualicen el conocimiento desde lo local , sin menospreciar el desarrollo tecnológico actual. Por tal razón, se plantea usar herramientas de bajo costo como los bombillos led, los sensores modernos y los microcontroladores como Arduino y microbit bbc.
Antecedentes:
La tecnología diodos led ha resultado ser muy disruptiva en muchos sectores académicos y económicos en general. En ciencia naturales en especial la química constantemente se tienen dificultades económicas para acceder a la tecnología, en especial en las instituciones educativas(i.e) del sector publico. Por lo tanto para generar significados e interés en los estudiantes por el aprendizaje hay que promover la idea que la ciencia es para todos.
El descubrimiento y desarrollo de los espectros de luz no se debe a una sola persona, sino a una evolución científica que comenzó con Isaac Newton, quien descubrió el espectro visible en 1666 al hacer pasar un rayo de luz solar a través de un prisma de cristal, acuñando el término latino spectrum (aparición o fantasma).
Al entender la luz como una onda electromagnética también se le asigna las propiedades típica de las ondas, como son longitud de onda, frecuencia, frente de onda, amplitud etc. El arco iris que se origina al pasar la luz a través de prisma se empezó a llamar técnicamente espectro. Cada color del espectro se reconoce con un rango de longitudes de onda que varia para la luz visible desde 400-700 nanometros.
En la actualidad cuando nos referimos a espectro en el ámbito científico , casi siempre nos referimos a una huella dactilar que tanto los átomos como las moléculas poseen bajo ciertas condiciones donde los electrones interactúan con la estructura molecular o atomica.
William Hyde Wollaston (1802): Fue el primero en notar que en el espectro, es decir cuando se hace pasar un rayo de un luz a través de un prisma se produce un arcoíris. entonces este científico no que en el espectro del Sol existían unas misteriosas líneas oscuras.
Joseph von Fraunhofer (1814): Inventó el espectroscopio moderno y catalogó de forma sistemática 574 de esas líneas oscuras en la luz solar (hoy conocidas como líneas de Fraunhofer).cabe notar que Joseph era un fabricante de vidrios
Gustav Kirchhoff y Robert Bunsen (1859): Demostraron que cada elemento químico produce un espectro único de líneas de emisión o absorción. Con esto descubrieron que los espectros sirven para identificar la composición química de la materia y de las estrellas.
teniendo en cuenta algunos conceptos básicos podemos definir la espectroscopia como una rama de la química de análisis o analítica que estudia las huellas dactilares de átomos y moléculas. Este método es util también para identificar sustancias mediante reacciones químicas y cuantificar las sustancias que queremos analizar(analitos).
La espectroscopia de adsorción molecular en los rangos UV-visible es muy usada en la química actualmente. Se basa en el hecho de que la materia puede absorber radiación y con este tipo de proyectos con orientación ambiental los estudiantes pueden comprender conceptos que de otra forma resultarían abstractos, poco compresibles y en consecuencia con poco significado e interés.
En el ámbito de la fotometría basada en microcontroladores y sensores fotodiódicos, McClain (2014) reportó la construcción de un fotómetro educativo sustentado en una placa Arduino UNO y un fotodiodo de silicio. El dispositivo incorporaba una pantalla de cristal líquido para el despliegue directo de valores de absorbancia y fue validado exitosamente en la cuantificación de cromo(VI) en disolución acuosa, evidenciando la viabilidad de la plataforma Arduino para sustituir módulos de adquisición de datos comerciales en prácticas de análisis instrumental.
El artículo de González-Laprea et al. (2025) presenta un fotómetro RGB de bajo costo (~100 USD) basado en Arduino Nano, sensor BH1750, un LED RGB de ánodo común y una carcasa impresa en 3D desmontable conectada a una interfaz Python
Posteriormente, las fuentes emisoras de luz evolucionaron hacia sistemas multiespectrales más compactos y estables. Dos Santos et al. (2023) desarrollaron un fotómetro óptico basado en un LED RGB acoplado a un sensor de luz TSL257 y gobernado por un microcontrolador PIC18F4550. Dicho dispositivo fue implementado con fines formativos para determinar la constante de equilibrio químico del azul de bromotimol a través de mediciones de absorbancia dependientes del pH. En una línea similar, Nhivekar et al. (2022) diseñaron un colorímetro visible tres en uno que integraba LEDs intercambiables entre 460 nm y 620 nm con un sensor óptico TEMT6000 y una carcasa impresa en 3D. Este instrumento incorporaba comunicación inalámbrica hacia una aplicación móvil en Android y fue utilizado para validar la atenuación de luz en disoluciones de permanganato de potasio y dicromato de potasio .
Por su parte, Guadagnini et al. (2019) evaluaron el acoplamiento de sensores de iluminación digital de alta resolución, implementando un módulo luxométrico BH1750 controlado mediante Arduino NANO y un LED monocolor de 620 nm. Los autores demostraron que este sensor I2C exhibe una elevada estabilidad y linealidad para cuantificar la ley de atenuación lumínica y medir absorbancias en disoluciones de sulfato de cobre , procesando los datos mediante hojas de cálculo en tiempo real.
No obstante, como señalan González-Laprea et al. (2025), la mayoría de los desarrollos previos presentaban carcasas cerradas fijas o interfaces poco interactivas que limitaban la exploración instrumental. Tomando como punto de partida estas experiencias, González-Laprea et al. (2025) consolidaron un fotómetro RGB desmontable impreso en 3D acoplado a un sensor BH1750 y un Arduino Nano Every, vinculado a una interfaz en Python. Su diseño permitió validar con alta precisión la Ley de Lambert-Beer en tres regiones espectrales diferenciadas (azul a 460 nm, verde a 518 nm y rojo a 628 nm) con coeficientes de correlación lineal superiores a R^2= 0.999, democratizando el acceso a la espectroscopía cuantitativa tanto en laboratorios de análisis instrumental como en proyectos ambientales aplicados.
No obstante, Hay que insistir que si no existe la posibilidad de usar impresión 3d se puede optar por otros materiales cotidianos como foamy, cajas electricas , silicona , taladros etc.
Metodología
Una posible estructura de una propuesta de Proyecto Ambiental Escolar / Comunitario (PRAE o Proyecto de Aula) adaptada a la realidad ambiental de Moñitos, Córdoba (zona costera, desembocaduras de arroyos, actividad pesquera, agrícola y problemas asociados a escorrentía o calidad de fuentes de agua).
1. Título y Justificación Contextual
Título tentativo: Monitoreo Participativo de la Calidad del Agua en Fuentes Hídricas y Zona Costera de Moñitos mediante Fotometría de Bajo Costo (Open Source).
Problema ambiental local: En Moñitos convergen dinámicas costeras y cuencas menores (arroyos, pozos de abastecimiento veredal y escorrentía de cultivos). El arrastre de sedimentos, la eutrofización incipiente por fertilizantes agrícolas y las variaciones de turbidez afectan tanto a los ecosistemas marinos/estuarinos como al acceso al agua en comunidades rurales.
Solución tecnológica: Replicar y adaptar el fotómetro del artículo para transformar la espectroscopía (habitualmente una técnica abstracta y confinada a laboratorios universitarios) en una herramienta de ciencia ciudadana accesible en el aula.
2. Adaptación Metodológica del Dispositivo
El artículo valida la Ley de Lambert-Beer (A = log(I₀/I)) midiendo soluciones estándar en longitudes de onda discretas correspondientes a los canales del LED RGB: Azul 460nm, Verde 518 nm y Rojo 628 nm. Para adaptarlo al contexto ambiental de Moñitos, se pueden implementar determinaciones analíticas directas y colorimétricas:
| Parámetro Ambiental | Principio / Reacción Química Adaptable | Canal LED Óptimo | Importancia en Moñitos |
| Turbidez / Sólidos suspendidos | Atenuación directa de luz por dispersión (nefelometría simple / transmitancia). | Rojo (628 nm) o Verde (518 nm) | Evaluar arrastre de sedimentos en arroyos y playas tras lluvias. |
| Fosfatos disueltos (PO₄³⁻) | Método del azul de molibdeno (complejo azul intenso de fosfomolibdato reducido). | Rojo (628 nm) | Indicador de escorrentía de fertilizantes agrícolas hacia el mar/arroyos. |
| Hierro disuelto (Fe²⁺/Fe³⁺) | Complejo con fenantrolina o tiocianato (tonalidades rojizas/anaranjadas). | Azul (460 nm) o Verde (518 nm) | Monitoreo de aguas subterráneas/pozos veredales en zonas con minerales de hierro. |
| Materia orgánica / DQO estimada | Reacción con permanganato de potasio ($KMnO_4$) residual (directamente documentada en el paper) | Verde (518 nm) | Detección de materia orgánica oxidable en aguas residuales domésticas o estua |
3. Arquitectura del Sistema (Basada en el Artículo)
Hardware:
Microcontrolador: Arduino Nano (Every o compatible ATmega328P)
. Sensor óptico: BH1750 (interfaz I2C: pines SCL a A5, SDA a A4, VCC a 5V/3.3V, GND/ADDR a GND)
. Fuente de emisión: LED RGB difuso de ánodo común conectado al pin de 3.3V, con cátodos R, G, B en pines digitales D3, D5 y D6 mediante resistencias limitadoras de 220 ohms.
Estructura: Cubeta estándar de 1 cm (b = 1 cm) alojada en el chasis diseñado con tapas desmontables para evitar luz parasita durante la lectura del blanco (I_0) y la muestra (I)
. 
Software y Adquisición:
Comunicación serial USB con interfaz gráfica en Python (Tkinter/PyQt) para calibrar la intensidad del emisor (0 a 255/260) y calcular la absorbancia en tiempo real
. Opción de campo sin PC: Adaptar el código a una pantalla OLED I2C de 0.96" o interfaz Bluetooth (módulo HC-05 / ESP32) para lecturas directas in situ con el teléfono móvil.
4. Fases de Ejecución del Proyecto
Fase 1: Fabricación y Ensamble (Apropiación Tecnológica)
Impresión 3D del chasis en PLA opaco (preferiblemente filamento negro o gris oscuro para minimizar reflexiones internas)
. Montaje en protoboard o PCB perforada del circuito según el diagrama de conexiones del reporte
. Calibración de la estabilidad del sensor BH1750 y pruebas de estanqueidad lumínica con agua destilada como blanco (I₀)
.
Fase 2: Calibración y Curvas de Estándar
Preparación de disoluciones de concentraciones conocidas para validar linealidad (R² > 0.99) y determinar límites de detección (LOD) y cuantificación (LOQ)
. Construcción de curvas de calibración para turbidez (usando estándares de formazina o suspensiones controladas) o para fósforo/permanganato
.
Fase 3: Muestreo de Campo en Moñitos
Establecimiento de 3 a 4 puntos de control (ej. Desembocadura de arroyo local, orilla de playa turística, pozo comunitario rural).
Protocolo de toma y filtrado primario de muestras de agua (para separar sólidos sedimentables de turbidez fina o coloración disuelta).
Registro sistemático de absorbancia in situ y georreferenciación básica.
Fase 4: Análisis Comunitario y Divulgación
Conversión de valores de absorbancia a concentración/turbidez mediante las regresiones obtenidas
. Elaboración de semáforos de calidad del agua para las comunidades locales o el comité ambiental escolar.
from microbit import *
import math
# Direccion I2C del sensor BH1750
BH1750_ADDR = 0x23
def leer_lux():
# Envia comando de medicion continua en alta resolucion (0x10)
i2c.write(BH1750_ADDR, bytes([0x10]))
sleep(180) # Tiempo de integracion del sensor
data = i2c.read(BH1750_ADDR, 2)
# Convierte los 2 bytes a nivel de lux
val = (data[0] << 8) | data[1]
return val / 1.2
# Configuracion inicial
i0 = 0.0
canal_activo = "VERDE" # Opcion para turbidez o materia organica (KMnO4)
# Encender canal Verde (P1 en 0 si es anodo comun, P0 y P2 en 1 apagados)
pin0.write_digital(1) # Rojo OFF
pin1.write_digital(0) # Verde ON
pin2.write_digital(1) # Azul OFF
display.show(Image.YES)
sleep(500)
display.scroll("LISTO")
while True:
# BOTON A: Registrar Blanco (I0)
if button_a.was_pressed():
display.show("0")
i0 = leer_lux()
sleep(200)
display.scroll("I0=" + str(round(i0, 1)))
# BOTON B: Registrar Muestra y calcular Absorbancia
if button_b.was_pressed():
if i0 <= 0:
display.scroll("CALIBRE BLANCO A")
else:
display.show("M")
i_muestra = leer_lux()
if i_muestra > 0:
transmitancia = i_muestra / i0
if transmitancia > 1.0:
transmitancia = 1.0
# Calculo de la Ley de Beer-Lambert
absorbancia = -math.log10(transmitancia)
# Desplegar valor en pantalla
display.scroll("A=" + str(round(absorbancia, 3)))
# Enviar datos limpios por puerto serial (USB)
print("I0:", i0, "I:", i_muestra, "Absorbancia:", absorbancia)
else:
display.scroll("ERROR LUZ")
Formulas Matemáticas
En la etapa de cuantificación de la muestra desconocida,el cálculo se basa en la ecuación
de la recta de regresión lineal obtenida a partir de la curva de calibración
y la Ley de Lambert-Beer:
A = m*[Glucosa] + b Al despejar para hallar la concentración real
en la muestra, la relación queda expresada
como:[Glucosa] = (Amuestra - b)/m
A continuación se detalla
cada una de las variables y constantes que intervienen en este proceso:1.
Variables de Medición Óptica (Instrumentales)
I0 (Intensidad del Blanco o Intensidad Inicial):
Qué es: Es la cantidad de luz (medida en lux por el sensor BH1750) que atraviesa la cubeta
cuando contiene únicamente el "blanco reactivo" (agua destilada con el reactivo de color,
o el tubo sin glucosa, mg/dL).
Función: Representa el 100% de luz transmitida a través del sistema sin que haya absorción por parte del analito.
I o Imuestra (Intensidad Transmitida):Qué es: Es la cantidad de luz en lux que logra atravesar la solución
problema o el tubo patrón y llega a la superficie del sensor fotosensible.
Comportamiento: Como el color rosa/rojo absorbe radiación verde (518 nm),
entre mayor sea la concentración de glucosa,más tenue será el haz emergente y menor será el valor numérico de I.
T(Transmitancia):
Fórmula: T = I/I0
- Qué es: Es la fracción adimensional de radiación lumínica que sobrevive al paso a través
de la cubeta (varía teóricamente entre 0 y 1).
A o Amuestra (Absorbancia):
Fórmula: A = -log10(T) = -log10(I/I0)
- Qué es: Es la cantidad adimensional calculada por la micro:bit que mide cuánta
radiación verde fue retenida/absorbida por el cromóforo formado en la reacción.
2. Parámetros de la Recta de Calibración (Constantes del Método)
- m (Pendiente de la Curva de Calibración / Sensibilidad Analítica):
- Qué representa: Indica cuánto se incrementa la absorbancia por cada unidad de
concentración de glucosa que se agrega.
- Unidades: En este caso suele expresarse en (mg/dL)⁻¹ o (mmol/L)⁻¹.
- Significado físico: Guarda relación directa con el producto del coeficiente de
absortividad molar (𝛆) y el paso de la celda (b = 1.0 cm),
es decir, m≆ 𝛆 * b.Cuanto mayor sea m,
más sensible será el fotómetro para detectar cambios mínimos de azúcar.
b (Intercepto con el Eje Y / Error Sistemático del Cero):
- Qué representa: Es el valor teórico de absorbancia cuando
la concentración de glucosa es exactamente cero ([Glucosa] = 0).
- Significado: En condiciones óptimas debería ser prácticamente cero (b≆0);
si tiene un valor positivo medible,
- corrige pequeños desbalances ópticos, reflexiones de las paredes de la cubeta o ligera coloración intrínseca
- del reactivo sin reaccionar.
R² (Coeficiente de Determinación):
- Qué representa: Aunque no entra directamente en el despeje matemático,
es la variable estadística que valida la calibración.
Debe ser superior a 0.99 para certificar que la reacción se mantiene en el régimen lineal
de Lambert-Beer y que el despeje es confiable.
3. Variable de Salida (Resultado Final)
- [Glucosa] o Cmuestra (Concentración de la Muestra Desconocida):
- Qué es: Es la cantidad real de glucosa presente en la muestra analizada.
- Unidades habituales: Se expresa comúnmente en miligramos por decilitro (mg/dL) o
en milimoles por litro (mmol/L), según cómo se hayan rotulado los estándares de la curva de trabajo.
from microbit import *
import math
# Direccion I2C del sensor BH1750
BH1750_ADDR = 0x23
def leer_lux():
# Envia comando de medicion continua en alta resolucion (0x10)
i2c.write(BH1750_ADDR, bytes([0x10]))
sleep(180) # Tiempo de integracion del sensor
data = i2c.read(BH1750_ADDR, 2)
# Convierte los 2 bytes a nivel de lux
val = (data[0] << 8) | data[1]
return val / 1.2
# Configuracion inicial
i0 = 0.0
canal_activo = "VERDE" # Opcion para turbidez o materia organica (KMnO4)
# Encender canal Verde (P1 en 0 si es anodo comun, P0 y P2 en 1 apagados)
pin0.write_digital(1) # Rojo OFF
pin1.write_digital(0) # Verde ON
pin2.write_digital(1) # Azul OFF
display.show(Image.YES)
sleep(500)
display.scroll("LISTO")
while True:
# BOTON A: Registrar Blanco (I0)
if button_a.was_pressed():
display.show("0")
i0 = leer_lux()
sleep(200)
display.scroll("I0=" + str(round(i0, 1)))
# BOTON B: Registrar Muestra y calcular Absorbancia
if button_b.was_pressed():
if i0 <= 0:
display.scroll("CALIBRE BLANCO A")
else:
display.show("M")
i_muestra = leer_lux()
if i_muestra > 0:
transmitancia = i_muestra / i0
if transmitancia > 1.0:
transmitancia = 1.0
# Calculo de la Ley de Beer-Lambert
absorbancia = -math.log10(transmitancia)
# Desplegar valor en pantalla
display.scroll("A=" + str(round(absorbancia, 3)))
# Enviar datos limpios por puerto serial (USB)
print("I0:", i0, "I:", i_muestra, "Absorbancia:", absorbancia)
else:
display.scroll("ERROR LUZ")
Formulas Matemáticas
de la recta de regresión lineal obtenida a partir de la curva de calibración
y la Ley de Lambert-Beer:
A = m*[Glucosa] + b Al despejar para hallar la concentración real
en la muestra, la relación queda expresada
como:[Glucosa] = (Amuestra - b)/m
A continuación se detalla
cada una de las variables y constantes que intervienen en este proceso:1.
Variables de Medición Óptica (Instrumentales)
I0 (Intensidad del Blanco o Intensidad Inicial):
Qué es: Es la cantidad de luz (medida en lux por el sensor BH1750) que atraviesa la cubeta
cuando contiene únicamente el "blanco reactivo" (agua destilada con el reactivo de color,
o el tubo sin glucosa, mg/dL).
Función: Representa el 100% de luz transmitida a través del sistema sin que haya absorción por parte del analito.
I o Imuestra (Intensidad Transmitida):Qué es: Es la cantidad de luz en lux que logra atravesar la solución
problema o el tubo patrón y llega a la superficie del sensor fotosensible.
Comportamiento: Como el color rosa/rojo absorbe radiación verde (518 nm),
entre mayor sea la concentración de glucosa,más tenue será el haz emergente y menor será el valor numérico de I.
T(Transmitancia):
Fórmula: T = I/I0
- Qué es: Es la fracción adimensional de radiación lumínica que sobrevive al paso a través
A o Amuestra (Absorbancia):
Fórmula: A = -log10(T) = -log10(I/I0)
- Qué es: Es la cantidad adimensional calculada por la micro:bit que mide cuánta
2. Parámetros de la Recta de Calibración (Constantes del Método)
- m (Pendiente de la Curva de Calibración / Sensibilidad Analítica):
- Qué representa: Indica cuánto se incrementa la absorbancia por cada unidad de
- Unidades: En este caso suele expresarse en (mg/dL)⁻¹ o (mmol/L)⁻¹.
- Significado físico: Guarda relación directa con el producto del coeficiente de
es decir, m≆ 𝛆 * b.Cuanto mayor sea m,
más sensible será el fotómetro para detectar cambios mínimos de azúcar.
b (Intercepto con el Eje Y / Error Sistemático del Cero):
- Qué representa: Es el valor teórico de absorbancia cuando
- Significado: En condiciones óptimas debería ser prácticamente cero (b≆0);
- corrige pequeños desbalances ópticos, reflexiones de las paredes de la cubeta o ligera coloración intrínseca
- del reactivo sin reaccionar.
R² (Coeficiente de Determinación):
- Qué representa: Aunque no entra directamente en el despeje matemático,
Debe ser superior a 0.99 para certificar que la reacción se mantiene en el régimen lineal
de Lambert-Beer y que el despeje es confiable.
3. Variable de Salida (Resultado Final)
- [Glucosa] o Cmuestra (Concentración de la Muestra Desconocida):
- Qué es: Es la cantidad real de glucosa presente en la muestra analizada.
- Unidades habituales: Se expresa comúnmente en miligramos por decilitro (mg/dL) o
dos Santos, V. B., de Oliveira, W. M. S., de Almeida, J. P. B., Foguel, M. V., Suarez, W. T., & de Oliveira, J. L. (2023). RGB-LED-Photometer and the digital image-based method using a smartphone for chemistry and physics teaching. Química Nova, 46(9), 924–930.
Gonzalez-Laprea, J., Smith-Rincon, C. E., García-Goitia, M. F., Coronel, M., Fernandez, L., & Borrero-Gonzalez, L. J. (2025). 3D-Printable RGB LED Photometer Controlled by an Arduino–Python Interface for Molecular Absorption Applications in Chemistry Laboratories.
Guadagnini, P. H., Rocha, F. S. da, & Barlette, V. E. (2019). Um medidor de luminosidade com módulo sensor integrado e aquisição automática de dados com aplicações didáticas. Revista Brasileira de Ensino de Física, 41(4), e20180345.McClain, R. L. (2014). Construction of a photometer as an instructional tool for electronics and instrumentation. Journal of Chemical Education, 91(5), 747–750.
Nhivekar, G. S., Jagdale, S. R., Kamble, S. B., Jadhav, B. T., Kamat, R. K., & Dongale, T. D. (2022). Versatile three-in-one single beam visible colorimeter for undergraduate chemistry laboratories. Journal of Chemical Education, 99(11), 3765–3772.
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