Calibración de sensores de calidad del aire: precisión, fiabilidad y excelencia en las mediciones ambientales

Introducción: por qué la calibración es la piedra angular del control ambiental

«Un dato sin calibrar es una suposición.
Un dato calibrado es una verdad científica.»

En el ámbito de la monitorización ambiental, la precisión no es un lujo, es una necesidad. La toma de decisiones estratégicas, la planificación urbana, el cumplimiento normativo e incluso la protección de la salud pública dependen de la fiabilidad de los datos ambientales obtenidos. En este contexto, la calibración de los sensores de calidad del aireLa calidad del aire se refiere al estado del aire que respiramos y su composición en términos de contaminantes presentes en la atmósfera. Se considera b...
Leer más se convierte en un proceso esencial para garantizar su precisión y fiabilidad a lo largo del tiempo.

Kunak, como empresa de referencia en monitorización ambiental, ha desarrollado un riguroso sistema de Control de calidad / Garantía de calidad (QC/QA) para asegurar con sus soluciones que cada estación Kunak AIR ofrece mediciones robustas, trazables y comparables con los sistemas de referencia internacionales.

La esencia de la calibración: convertir señales en certezas

¿Qué es calibrar un sensor?

La calibración de los sensores de calidad del aire es un proceso técnico fundamental cuyo objetivo es asegurar que los valores que registra el sensor reflejan con precisión la concentración real de contaminantes presentes en el ambiente, al igual que ocurre con los instrumentos de referencia certificados. Este proceso permite:

• Eliminar errores sistemáticos.
• Compensar la deriva del sensor con el tiempo.
• Ajustar la sensibilidad del sensor al gas objetivo
• Garantizar la trazabilidad a estándares de referencia internacionales (Directiva Europea 2024/2881, USEPA 40 CFR Parte 53).

¿Por qué es necesaria la calibración?

1. Precisión y fiabilidad: Los sensores, especialmente los de tipo electroquímico (que detectan gases mediante reacciones químicas con electrodos), óptico (que miden partículas suspendidas en el aire mediante luz láser o LED) o NDIR (infrarrojo no dispersivo, usado para medir gases como CO₂ detectando la absorción de radiación infrarroja), pueden presentar variaciones en su comportamiento por factores como temperatura, humedad o envejecimiento. La calibración corrige estas desviaciones garantizando la calidad de los datos.
2. Toma de decisiones informadas: instituciones, industrias o ayuntamientos necesitan datos confiables para aplicar políticas ambientales, activar alertas o informar a la ciudadanía.
3. Cumplimiento normativo: en muchos casos, los datos deben cumplir con requisitos legales y normativos (como los establecidos por la Unión Europea o la US EPA en EE. UU.).
4. Comparabilidad entre dispositivos: solo un sensor calibrado puede garantizar que sus datos sean comparables con los de otros sistemas de medición.

Beneficios de calibrar un sensor de calidad del aireMedir la calidad del aire resulta esencial para mejorar la salud humana y la del medio ambiente. Las alteraciones en la composición natural del aire que r...
Leer más

• Mayor confianza en los datos.
• Mejor capacidad de detectar anomalías o fugas.
• Cumplimiento con estándares internacionales.
• Mejora de la eficiencia operativa y ambiental.

¿Qué pasa si no se calibra?

• Lecturas erróneas o inconsistentes.
• Decisiones equivocadas o costosas.
• Pérdida de credibilidad ante clientes, autoridades o afectados.
• Riesgos para la salud y el medio ambiente si se subestima la contaminación.

Descargar infografía

Cómo garantiza Kunak datos fiables: así funciona su proceso de calidad y calibración

La confianza en los datos de calidad del aire empieza mucho antes de que una estación entre en funcionamiento. En Kunak, cada sensor pasa por un completo y riguroso proceso de aseguramiento y control de calidad (QC/QA), dividido en varias etapas esenciales que se llevan a cabo desde su montaje en el laboratorio hasta el fin de su vida útil.

Se trata de un Procedimiento Operativo Estándar (POE) que abarca tanto la calibración en fábrica como el mantenimiento sobre el terreno, garantizando datos de alta precisión a lo largo de todo el ciclo de vida del sensor. Veamos con más detalle cómo funciona:

1. Selección de sensores: escoger lo mejor desde el origen

El primer paso en el proceso es tan fundamental como lógico: asegurar que los sensores que se incorporarán a cada cartucho inteligente sean de la máxima calidad. Kunak no fabrica los sensores desde cero, pero colabora con los mejores fabricantes OEM del mundo, seleccionando cuidadosamente solo aquellos que cumplen con los más exigentes estándares técnicos y de fiabilidad.

2. Caracterización: simular el mundo real en el laboratorio

Una vez seleccionado, cada sensor pasa a un entorno controlado de laboratorio donde se recrean distintas condiciones ambientales reales: desde días calurosos y secos hasta climas fríos y muy húmedos. ¿Por qué? Porque los sensores pueden comportarse de forma diferente según el entorno, y es fundamental conocer y entender cómo se comportan antes de instalarlos en campo.

Durante esta fase, el equipo técnico de Kunak analiza en profundidad las respuestas del sensor y se le aplica un algoritmo diseñado para compensar las desviaciones que las condiciones ambientales puedan causar en las mediciones, es decir, corrige los efectos de la temperatura, la humedad y la presión. De esta forma, se consigue que el sensor ofrezca lecturas más estables y precisas, sin importar si está instalado en Noruega o en una planta industrial del sur de España.

3. Calibración en fábrica: precisión certificada desde el primer día

Con el sensor ya caracterizado, se pasa a la etapa de calibración en fábrica. Aquí es donde se inyecta una concentración conocida del gas objetivo y se ajusta la respuesta del sensor. El objetivo es simple pero crucial: que el sensor mida lo más parecido posible a la concentración real del contaminante en el entorno en que estará desplegado.

Este proceso de calibración se realiza de forma individual, cartucho por cartucho, y queda registrada y trazada en la memoria interna de cada cartucho inteligente. Esto quiere decir que, cuando un cliente recibe una estación Kunak AIR junto con los cartuchos que haya requerido, estos ya han sido ajustados y verificados.

Cada cartucho se entrega, además, con su certificado de calibración, lo que asegura al usuario que ese sensor ha sido sometido a un control riguroso, validado en condiciones controladas y está listo para ofrecer mediciones confiables desde el primer momento de su despliegue en campo.

¿Cómo se calibra una estación Kunak AIR?

La precisión de los datos que ofrece una estación Kunak AIR no es fruto del azar, ni de suponer que “el sensor funciona bien porque sí”. Es el resultado de un proceso diseñado meticulosamente, en el que la calibración juega un papel protagonista, tanto en fábrica como tras su despliegue en campo. Y para comprenderlo bien, hay que tener en cuenta que, una vez el sensor está instalado en campo, Kunak ofrece varias formas de calibración y corrección, adaptadas a las necesidades del cliente, al entorno y al tipo de contaminante que se desea medir.

A continuación, explicamos estas metodologías de forma sencilla pero rigurosa.

Calibración tipo A1: Co-ubicación con una estación de referencia

Esta es la opción más robusta y utilizada cuando se busca la mayor exactitud posible.

Se trata de colocar una estación Kunak AIR junto a una estación de medida de referencia, certificada por las autoridades ambientales. Ambas estaciones recogen datos simultáneamente durante un periodo definido (normalmente varios días o semanas).

Una vez recogidos los datos, se analizan las diferencias entre ambos equipos y se aplican ajustes para minimizar las diferencias entre los datos de la estación y los de los sensores Kunak. Este proceso permite la comprobación y ajuste de la sensibilidad (span).

Es el equivalente a afinar un instrumento musical al lado de un piano perfectamente afinado: si el piano da un “la” a 440 Hz, tu instrumento debe sonar exactamente igual. Si no, lo ajustas. Así funciona la co-ubicación.

Este método se recomienda para nuevas instalaciones críticas, auditorías o despliegues en entornos altamente regulados. Desafortunadamente, no siempre existe la posibilidad de la co-ubicación con estaciones de referencia, por lo que Kunak ofrece otra opción igual de robusta.

Calibración tipo A2: Cilindros de gas certificados

De forma similar a la calibración de instrumentos de referencia, los equipos Kunak pueden ser calibrados usando cilindros de gas patrón, certificados bajo normas ISO (como la ISO 6141) o estándares como los del NIST (National Institute of Standards and Technology).

Este método utiliza un dispositivo llamado gashood, que canaliza el gas del cilindro directamente hacia el sensor. Este procedimiento permite:

• El ajuste de la línea de base.
• La comprobación y ajuste de la sensibilidad (span).

Este sistema es ideal para laboratorios o instalaciones industriales donde se dispone de gases patrón, o para recalibrar estaciones en campo sin necesidad de desmontarlas para su envío a fábrica.

Correcciones tipo B: cuando no hay referencias externas

Aunque la calibración siempre se basa en un patrón externo, Kunak ha desarrollado herramientas inteligentes y eficaces para corregir desviaciones cuando no se dispone de datos de referencia. Estas correcciones no permiten ajustar la sensibilidad, pero sí la línea de base, lo que ayuda a reducir el error producido por la deriva del sensor con el tiempo.

🔹 B1. Corrección manual de la línea base: utilizando los datos históricos de la estación, se ajusta el punto cero cuando se detecta una deriva del sensor en el tiempo. Esta corrección permite reducir el error sistemático en las mediciones y mejora la coherencia de los datos registrados.

🔹 B2. Corrección automática de la línea base (ABC): algunos sensores, como los de CO2 o CH4 Tipo A, incorporan un algoritmo que detecta automáticamente las desviaciones del valor de fondo ambiental y lo ajustan sin intervención humana. Esto mantiene la estabilidad a largo plazo sin necesidad de referencia externa.

🔹 B3. Factores de calibración MCERTS: en el caso de los sensores de partículas en suspensión (PM1, PM2,5, PM10), Kunak aplica factores de corrección preestablecidos durante el proceso de certificación MCERTS, garantizando datos indicativos de alta calidad.

¿Cuál es el valor diferencial del enfoque Kunak?

Lo que hace único a este sistema es que cada cartucho inteligente contiene toda la información relevante en su memoria.

Esto permite que cualquier cartucho sea instalado o sustituido sin perder precisión ni requerir nuevas configuraciones complejas. En menos de dos minutos, una estación puede cambiar de sensor y seguir midiendo, minimizando de este modo la pérdida de datos.

Gracias a la plataforma Kunak AIR Cloud, todo este proceso puede hacerse de forma remota: configurar, corregir, actualizar y validar, sin desplazamientos ni intervención directa sobre el dispositivo.

En resumen, calibrar una estación Kunak AIR no es un proceso cerrado ni rígido, sino un sistema flexible que se adapta al entorno, al tipo de contaminante y a los recursos disponibles del cliente. Desde la co-ubicación con estaciones de referencia hasta las autocorrecciones automatizadas, cada opción está pensada para maximizar la fiabilidad de los datos, incluso en condiciones reales y cambiantes.

«El enfoque de Kunak combina lo mejor del laboratorio con la realidad del entorno operativo»

Calibración frente a Machine Learning: una advertencia necesaria

En un mundo en el que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning o ML) prometen soluciones mágicas a casi cualquier problema, estas también han llegado al campo de la calidad del aire. Hoy en día, es común encontrar sistemas de monitorización ambiental de bajo coste que presumen de ofrecer “datos precisos” gracias a algoritmos entrenados con técnicas de machine learning.

Pero ¿es esto realmente fiable cuando hablamos de sensores de calidad del aire? ¿Puede un modelo basado en IA sustituir a una calibración científica y trazable? La experiencia de Kunak, y la evidencia técnica acumulada durante años, demuestra claramente que no.

¿En qué consiste la calibración basada en Machine Learning (ML)?

Este tipo de calibración se basa en entrenar un modelo estadístico o algorítmico con los datos de un sensor comparados con los de una estación de referencia. El modelo aprende a identificar las concentraciones correctas de contaminantes a partir de los valores brutos del sensor, considerando además variables como la temperatura o la humedad.

A simple vista, esto suena prometedor. Sin embargo, esconde una limitación crítica: el modelo solo es válido para el lugar y momento en el que fue entrenado. Por lo que, para obtener datos de calidad en diferentes ubicaciones, se necesitaría entrenar cada sensor individualmente en el contexto en el que va a estar desplegado, lo que resulta inviable en la práctica. Además, existen variaciones entre sensores del mismo tipo, aun siendo del mismo fabricante, por tanto, aplicar el mismo modelo de ML a dos sensores podría dar lugar a resultados distintos.

¿Cuál es el problema cuando cambian las condiciones del entorno?

Imaginemos que entrenamos un modelo en una estación situada en el centro de Madrid. Ese entorno tiene unas condiciones específicas: tráfico, meteorología, concentración media de ozono
Leer más, patrones horarios, etc. El modelo se ajusta a todo eso.

Ahora bien, para una misma ubicación, por ejemplo en verano e invierno, las condiciones climáticas cambian por completo, por tanto:

• La proporción y comportamiento de los contaminantes cambia. Por ejemplo, puede haber más ozono y menos dióxido de nitrógeno.
• Las condiciones atmosféricas son distintas. La ventilación, la sombra, la humedad y la temperatura pueden variar significativamente.
• El modelo ya no sirve. El algoritmo, que parecía muy preciso, empieza a dar lecturas incorrectas o, peor aún, plausibles pero equivocadas.

“Un modelo bien entrenado puede convertirse en una fuente de error si se aplica fuera de su contexto original”

Este fenómeno se conoce como «sobreajuste geográfico» y es especialmente problemático en entornos complejos como las plantas industriales o en determinadas zonas en ciudades o, donde la distribución espacial de los contaminantes es muy variable, incluso en ubicaciones cercanas.

¿Cómo resuelve Kunak esta limitación?

Kunak ha optado por un enfoque más robusto, basado en la calibración científica trazable y reproducible, no en modelos que funcionan como cajas negras. Su propuesta se apoya en tres pilares clave:

🔹 Algoritmo embarcado con corrección ambiental

Los sensores Kunak incluyen un algoritmo integrado que corrige en tiempo real los efectos de temperatura, humedad y presión en todo el rango de condiciones ambientales, sin necesidad de acceso constante a datos externos ni entrenamiento adicional. El resultado es un sensor que proporciona datos confiables independientemente de la ubicación en la que se encuentre.

🔹 Calibración individual de cada sensor

Cada cartucho inteligente se calibra con un gas patrón. Esto asegura que la respuesta de cada sensor sea precisa en todo el rango de concentraciones que se espera medir.

🔹 Calidad de los datos asegurada en el tiempo

Gracias a las herramientas de corrección remota y a las opciones de recalibración en campo, los sensores pueden mantener su precisión en el tiempo garantizando datos de calidad a lo largo de su vida útil. Esto no es posible cuando se utilizan modelos de machine learning para la calibración, ya que estos no pueden detectar ni corregir la pérdida gradual de sensibilidad del sensor, un fenómeno no observable directamente ni predecible a partir de los datos históricos.

¿Qué riesgos se evitan al prescindir del Machine Learning como única fuente de calibración?

• Errores silenciosos: Un modelo ML puede seguir dando valores numéricamente “bonitos” aunque estén completamente desviados.
• Falta de trazabilidad: No se puede demostrar de forma rigurosa cómo se obtuvo una concentración específica, ni verificar si cumple normativas internacionales.
• Desconfianza técnica y regulatoria: Los entes reguladores exigen trazabilidad, y los modelos de IA no siempre cumplen con ese requisito.
• Dependencia de datos históricos: Sin una buena base de datos previa obtenida en la ubicación donde se va a desplegar el sensor o sin una estación de referencia, el modelo no se puede desarrollar.

“En calidad del aire, la precisión no se entrena, se calibra.”

Ver infografía

La IA es una herramienta, no una garantía

El Machine Learning puede ser útil como apoyo al análisis de datos o para detectar patrones temporales. Pero no puede sustituir a una calibración científica basada en estándares reconocidos y procedimientos trazables.

En Kunak, la apuesta es clara: sensores robustos, calibrados individualmente, con algoritmos transparentes, diseñados para ofrecer datos fiables en cualquier lugar del mundo, sin depender de suposiciones ni de modelos entrenados en otro contexto.

Y es que, cuando se trata de medir el aire que respiramos, no basta con que las medidas parezcan correctas, deben ser correctas.

Ventajas de la calibración Kunak: más allá del cumplimiento

✔ Datos equiparables a los de referencia a bajo coste

Gracias a su diseño patentado de cartuchos inteligentes calibrados individualmente, los dispositivos Kunak AIR ofrecen resultados muy próximos a los de referencia, con inversiones mucho menores que las estaciones fijas tradicionales.

✔ Trazabilidad y confianza

Cada cartucho incluye información de fábrica (tipo de sensor, fecha de fabricación, resultados de calibración). Al insertarlo, la estación lo reconoce automáticamente y el sensor comienza a medir proporcionando datos de calidad sin intervención manual.

✔ Flexibilidad y sostenibilidad

Gracias al sistema plug&play, los sensores pueden reemplazarse de forma sencilla, sin necesidad de enviar el equipo a fábrica. Además, los componentes electrónicos son reciclables, reforzando el compromiso ambiental de la marca.

✔ Gestión remota

A través de Kunak AIR Cloud, los técnicos pueden:

• Calibrar sensores utilizando la herramienta de calibración.
• Aplicar ajustes de línea base en remoto.
• Monitorizar el estado de cada sensor (batería, señal, anomalías).
• Automatizar alertas ante desviaciones.

Recomendaciones prácticas de mantenimiento

Kunak recomienda seguir un calendario de mantenimiento y calibración para asegurar la máxima precisión:

Cartucho	Tipo de calibración / corrección	Tras despliegue	Cada 3 meses	Cada 12 meses	Sustitución recomendada
CO, NO, NO2, O3, H2S, SO2, NH3, HCl	A1, A2, B1	🔵	🔵	⬛	24 meses
CO2, CH4	B2	Automático			4 años
COVs	A2	—	🔵	⬛	10.000 horas
PM (partículas)	A1, B3	🔵	—	Revisión y limpieza	24 meses
⬛ Obligatorio     🔵 Muy recomendable (para un rendimiento óptimo)

«Lo que no se calibra, se contamina de incertidumbre»

Conclusión: la calidad del dato es una responsabilidad

La calibración no es solo una cuestión técnica, es imprescindible. Es un compromiso con la verdad de los datos, con la salud pública y con el medio ambiente. Gracias al empeño puesto en ofrecer un proceso completo de aseguramiento y control de calidad, Kunak ofrece a sus clientes el acceso a datos confiables, trazables y accionables.

Frente a enfoques improvisados y modelos opacos, Kunak apuesta por la trazabilidad científica, la transparencia técnica y la adaptabilidad operativa.

Porque cuando se trata de calidad del aire, la precisión no se negocia. Cuando hablamos de medir el aire que respiramos nos jugamos mucho más que una simple cifra.