Design and development of a sensing device for environment monitoring

Analyses of the presence of heavy metals are particularly important in assessing water quality. The detection of heavy metal ions (HMI) in water is commonly performed using a variety of traditional methods. The monitoring of environmental parameters leads to the collection and analysis of a large set of data that may be used to reduce polluting actions, suggesting that IoT technology may provide an efficient contribution to the mitigation of environmental issues. Under this context, this thesis, which has a multidisciplinary approach and a "cradle to gate" research perspective, culminates in the creation of sensing devices for environmental monitoring. This thesis presents a novel active layer for the detection of heavy metals in aqueous solutions. The electrospinning method was utilized to produce the polymeric microfibers that constitute the active layer, and different investigation techniques were employed for its characterization. Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) was used to perform the sensing tests with lead and thallium as pollutants. Indeed, both metals, that can be found in industrial wastewater, are known to be harmful to the environment and human health, even at low concentrations. This work also aims at training a machine learning model that can be implemented on a portable device using a low-power microcontroller

L’analisi della presenza di metalli pesanti, sono particolarmente importanti nella valutazione della qualità dell'acqua. Il rilevamento di ioni di metalli pesanti (HMI) nell'acqua viene comunemente eseguito utilizzando diverse metodologie tradizionali. Il monitoraggio dei parametri ambientali porta alla raccolta e all'analisi di un ampio set di dati, che possono essere utilizzati per ridurre le azioni inquinanti, e usufruendo della tecnologia IoT, è possibile fornire un contributo efficace alla mitigazione delle problematiche ambientali. In tale contesto, questo lavoro, che presenta un approccio multidisciplinare e una prospettiva di ricerca "dalla culla al cancello", ha portato alla realizzazione di un dispositivo di rilevamento per il monitoraggio ambientale. Questa tesi presenta un nuovo strato attivo per il rilevamento di metalli pesanti in soluzioni acquose. La tecnica dell’electrospinning è stata utilizzata per produrre le microfibre polimeriche che costituiscono lo strato attivo e sono state impiegate diverse tecniche di indagine complementari, per la sua caratterizzazione. La spettroscopia di impedenza elettrochimica (EIS) è stata utilizzata per eseguire i test di rilevamento, con piombo e tallio come inquinanti. Infatti, entrambi i metalli, che si possono trovare nelle acque reflue industriali, sono noti per essere dannosi per l'ambiente e per la salute umana, anche in piccole concentrazioni. Inoltre questo lavoro, è stato realizzato l’addestramento di un modello di machine learning che può essere facilmente implementato su un dispositivo portatile basato su l’utilizzo di un microcontrollore