Automatizaci
´
on de un t
´
unel de viento para la
calibraci
´
on de anem
´
ometros del Servicio
Meteorol
´
ogico Nacional
Automation of a wind tunnel for the calibration of anemometers of the National Meteorological
Service
Cristian Zozimo Aranda Cordero
∗†
, Leonardo Mart
´
ın Carducci
∗
, Lucas Sambuco Salomone
∗
Claudio Arencibia
†
Leonardo Rey Vega
∗‡
∗
Facultad de Ingenier
´
ıa, Universidad de Buenos Aires
Av. Paseo Col
´
on 850, C1063ACV, Buenos Aires, Argentina
†
Servicio Meteorol
´
ogico Nacional
Av. Dorrego 4019, C1425GBE, Buenos Aires, Argentina.
‡
Consejo Nacional de Investigaciones Cient
´
ıficas y T
´
ecnicas, (CONICET)
Godoy Cruz 2290, C1425FQB, Buenos Aires, Argentina
carandac@fi.uba.ar
Abstract—In this work, we present the development of
an automated system for the calibration of anemometers
using the wind tunnel of the National Meteorological
Service. The system includes wind data acquisition from
the sensors, communication, and wind speed control of the
tunnel through a closed-loop PID controller, replacing the
manual measurement system. This is complemented by the
development of a user interface that facilitates configuration,
real-time visualization, and uncertainty calculations. In this
way, the wind sensor calibration process is optimized to
meet the demands of the automatic stations network and the
anemometer systems installed across the country.
Keywords: wind tunnel; anemometers; automatic calibration;
embedded system.
Resumen— En este trabajo presentamos el desarrollo de un
sistema automatizado para la calibraci
´
on de anem
´
ometros
utilizando el t
´
unel de viento del Servicio Meteorol
´
ogico
Nacional. El sistema incluye la adquisici
´
on de datos de viento
de los sensores, la comunicaci
´
on y el control de velocidad
de viento del t
´
unel mediante un controlador de lazo cerrado
PID, reemplazando el sistema manual de medici
´
on. Esto se
complementa con el desarrollo de software para una interfaz
de usuario que facilita la configuraci
´
on, visualizaci
´
on en
tiempo real y c
´
alculo de incertidumbres. De esta forma, se
optimiza el proceso de calibraci
´
on de sensores de viento para
satisfacer la demanda de la red de estaciones autom
´
aticas y
los sistemas de anem
´
ometros instalados en el pa
´
ıs.
Palabras clave: t
´
unel de viento; anem
´
ometros; calibraci
´
on
autom
´
atica; sistema embebido.
I. INTRODUCCI
´
ON
Los anem
´
ometros son instrumentos dise
˜
nados para medir
el viento, tanto en su intensidad como direcci
´
on (tomando
como referencia el norte geogr
´
afico si se mide en el hemisfe-
rio sur). Las mediciones de viento son cruciales en una gran
variedad de aplicaciones, tales como estudios de contami-
naci
´
on atmosf
´
erica, vigilancia y predicci
´
on meteorol
´
ogica,
aterrizaje de aeronaves, an
´
alisis clim
´
atico en funci
´
on de la
carga de viento, evaluaci
´
on de da
˜
nos causados por el viento,
estimaci
´
on del potencial de energ
´
ıa e
´
olica y aplicaciones
agrarias [1]. Como todo instrumento de medici
´
on, deben
ser calibrados para asegurar la trazabilidad metrol
´
ogica de
las mediciones respecto a patrones est
´
andar nacionales o in-
ternacionales. El proceso de calibraci
´
on de los anem
´
ometros
se lleva a cabo en t
´
uneles de viento, que tradicionalmente
se operan de forma manual o semi-autom
´
atica. La cali-
braci
´
on de estos instrumentos debe cumplir con las nor-
mas estandarizadas [2]–[4] y ser realizada por laboratorios
acreditados. En todo este proceso existen problemas de
diversos tipos, como contaminaci
´
on sonora para el operador
o la repetibilidad de las mediciones, ya que es un proceso
humano-dependiente. Este aspecto ha motivado, como parte
de un proyecto del Servicio Meteorol
´
ogico Nacional (SMN),
el desarrollo de un sistema que permita automatizar los
procedimientos actuales de calibraci
´
on de anem
´
ometros en
un t
´
unel de viento mediante una soluci
´
on combinada de
hardware y software. Este organismo representa al Centro
Regional de Instrumentos de Buenos Aires (RIC III) de la
Asociaci
´
on Regional III [5], dependiente de la Organizaci
´
on
Mundial de Meteorolog
´
ıa, y se destaca por sus capacidades
en la verificaci
´
on de instrumentos meteorol
´
ogicos de presi
´
on
atmosf
´
erica y viento, as
´
ı como en la calibraci
´
on de sensores
de temperatura y humedad. En este marco, se utilizan pa-
trones de referencia y procedimientos que permiten estable-
cer la trazabilidad de los instrumentos respecto al Sistema
Internacional (SI).
El sistema automatizado que se presenta en este trabajo
contempla un circuito electr
´
onico para la adquisici
´
on y
transmisi
´
on de datos medidos por sensores de viento, hacia
un servidor central, y el control de la velocidad del motor
que acciona la h
´
elice a partir de las mediciones de viento
de un sensor patr
´
on. Por otra parte, se implement
´
o una
aplicaci
´
on web en el servidor central, con el fin de proveer
una interfaz gr
´
afica para el usuario, generar las trayectorias
de referencia para el controlador y calcular las incertidum-
bres con las que se elabora un presupuesto de calibraci
´
on,
cumpliendo los est
´
andares especificados en las normas.
En la secci
´
on II se plantea una breve descripci
´
on de los
Recibido: 26/12/24; Aceptado: 21/03/25
https://doi.org/10.37537/rev.elektron.9.1.208.2025
Original Paper
Revista elektron, Vol. 9, No. 1, pp. 16-22 (2025)
ISSN 2525-0159
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materiales requeridos para la calibraci
´
on de anem
´
ometros.
En la secci
´
on III se comenta un resumen sobre las incer-
tidumbres vinculadas al proceso de calibraci
´
on. El sistema
completo, incluyendo hardware y software, se desarrolla en
la secci
´
on IV. En la secci
´
on V se presentan los resultados y
finalmente las conclusiones en la secci
´
on VI.
II. MATERIALES PARA ENSAYOS DE CALIBRACI
´
ON
A. Instrumentos de medici
´
on de viento
Para la medici
´
on precisa del viento en superficie se
pueden emplear diversos instrumentos dise
˜
nados para cap-
turar diferentes caracter
´
ısticas del flujo de aire. En la Figura
1 se ven algunos de los anem
´
ometros m
´
as comunes. Entre
ellos se pueden mencionar: anem
´
ometros de copas y veleta,
instrumento mec
´
anico que proporciona intensidad a partir
de la rotaci
´
on de las copas y direcci
´
on en base a la
orientaci
´
on de la veleta; ultras
´
onicos, que determinan la
velocidad y direcci
´
on del viento midiendo la perturbaci
´
on
que
´
este produce en ondas de ultrasonido; tubos pitot, que
extraen la velocidad mediante la diferencia de presi
´
on en
un tubo orientado contra el flujo de aire y un tubo est
´
atico;
anem
´
ometros de hilo caliente, que miden la velocidad del
viento bas
´
andose en la tasa de enfriamiento de un hilo
calentado el
´
ectricamente. En campo, normalmente son uti-
lizados anem
´
ometros de copas y veleta, y de ultrasonido,
presentando
´
este
´
ultimo la ventaja de una mayor precisi
´
on
y la no dependencia de partes m
´
oviles (lo que implica un
menor mantenimiento). Por su parte, los anem
´
ometros de
tubo pitot y de hilo caliente, se utilizan principalmente para
estudios de din
´
amica de fluidos y aplicaciones aeron
´
auticas.
B. T
´
unel de viento
El SMN cuenta con un t
´
unel de viento utilizado para
la calibraci
´
on de los distintos tipos de anem
´
ometros. En
la Figura 2 se muestra un esquema donde se observan las
partes que lo componen: el motor que gira una h
´
elice, el
variador de velocidad con su tablero de control y la zona de
medici
´
on donde se instalan el instrumento bajo calibraci
´
on
(IBC) y el instrumento patr
´
on, en particular, de la marca
Vaisala, modelo WMT700, con un rango de operaci
´
on de
0.01 m s
−1
a 65 m s
−1
y una resoluci
´
on de 0.01 m s
−1
. El
sistema de referencia para las dimensiones de la zona de
medici
´
on se indica en la misma figura, donde la altura se
mide en el eje vertical, la profundidad en el eje transversal y
la longitud en el eje longitudinal. Como se puede apreciar en
la foto de la Figura 3, imagen superior, el t
´
unel de viento es
de tipo cerrado, con un per
´
ımetro medio de 21 m. Tambi
´
en
se observa la zona de medici
´
on, imagen inferior, donde se
ubican en el interior los sensores patr
´
on e IBC.
Fig. 1. Tipos de anem
´
ometros: (a) Copas y Veleta; (b) Ultras
´
onicos; (c)
De hilo caliente; (d) Tubo pitot.
Fig. 2. Esquema del t
´
unel de viento y tablero de control manual.
Fig. 3. T
´
unel de viento cerrado del SMN: vista general (arriba), zona
de medici
´
on en la que se instalan los anem
´
ometros (abajo-izquierda) y el
setup que incluye PC junto al datalogger (abajo-derecha).
III. INCERTIDUMBRES DE LA CALIBRACI
´
ON
A. Calibraci
´
on de un anem
´
ometro
Bajo condiciones ambientales controladas, se efect
´
uan las
mediciones en el t
´
unel de viento con ambos anem
´
ometros,
el instrumento patr
´
on y el IBC. El modelo de medici
´
on
utilizado para calcular la incertidumbre de los anem
´
ometros
bajo calibraci
´
on se muestra en la Ec. 1. Esta ecuaci
´
on
expresa el t
´
ermino de correcci
´
on del IBC, donde CV
IBC
representa la correcci
´
on del anem
´
ometro a calibrar, V
P
la medici
´
on del anem
´
ometro patr
´
on, CV
P
la correcci
´
on
del anem
´
ometro patr
´
on (obtenida de su certificado de cal-
ibraci
´
on) y V
IBC
el valor de viento medido con el IBC.
En la ecuaci
´
on tambi
´
en se define V
REF
= V
P
+ CV
P
, que
representa la medici
´
on del anem
´
ometro patr
´
on corregida de
acuerdo a su propio certificado de calibraci
´
on. Por otra parte,
las mediciones, tanto del patr
´
on como del IBC, deben ser
corregidas adem
´
as por un factor de bloqueo F = 1 +
S
A
S
T
,
donde S
A
es el
´
area efectiva de bloqueo del anem
´
ometro
con su soporte y S
T
es la superficie transversal de la zona
Revista elektron, Vol. 9, No. 1, pp. 16-22 (2025)
ISSN 2525-0159
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de medici
´
on. Contemplando esta correcci
´
on para ambos
anem
´
ometros (con factores F
IBC
y F
P
), las velocidades
corregidas resultan V
IBC
= F
IBC
V
∗
IBC
y V
P
= F
P
V
∗
P
,
donde el super
´
ındice
∗
denota el valor de velocidad medido
antes de aplicar la correcci
´
on por factor de bloqueo.
CV
IBC
=
V
REF
z }| {
V
P
+ CV
P
−V
IBC
(1)
B. C
´
alculo de incertidumbre
En la calibraci
´
on de los anem
´
ometros se debe calcu-
lar la incertidumbre combinada de la correcci
´
on CV
IBC
,
que depende de diferentes fuentes, como se expresa en
la Ec. 2 (donde u
2
hace referencia al cuadrado de la
incertidumbre).
´
Estas son debidas a las velocidad del sensor
patr
´
on de referencia (u
2
(V
REF
)), del sensor bajo calibraci
´
on
(u
2
(V
IBC
)), y a las incertidumbres asociadas al t
´
unel de
viento (u
2
(T V )).
u
2
(CV
IBC
) = u
2
(V
REF
) + u
2
(V
IBC
) + u
2
(T V ) (2)
Para los anem
´
ometros, las fuentes de incertidumbre son
debidas a la resoluci
´
on, la repetibilidad, hist
´
eresis y factor
de bloqueo. En el caso sensor patr
´
on, adem
´
as de estas
incertidumbres se deben tener en cuenta la calibraci
´
on y
el ajuste de calibraci
´
on. Para el t
´
unel de viento, las fuentes
de incertidumbre dependen de la homogeneidad, ajuste de
la homogeneidad, estabilidad, ajuste de estabilidad y factor
de calibraci
´
on. Estas fuentes de incertidumbre se pueden
ampliar para definir una incertidumbre expandida con un
factor de cobertura obtenido de una distribuci
´
on t-Student
con ciertos grados de libertad para definir un nivel de
confianza, que generalmente se encuentra entre el 68% y
el 99%, [4], [6], [7].
IV. SISTEMA IMPLEMENTADO
En esta secci
´
on se presentan las distintas etapas que
componen el sistema, el cu
´
al puede dividirse en el dise
˜
no de
hardware (electr
´
onica), firmware (sistema embebido) y soft-
ware (interfaz de usuario y comunicaciones). En la Figura
4 se puede apreciar la arquitectura general del sistema.
´
Este
permite aplicar los procedimientos actuales de calibraci
´
on
de anem
´
ometros en un t
´
unel de viento, pero de forma
automatizada. El sistema electr
´
onico (datalogger) se encarga
de generar la se
˜
nal de control que maneja al variador de
velocidad del t
´
unel de viento. En simult
´
aneo se obtiene la
adquisici
´
on y transmisi
´
on de datos medidos por los sensores
de viento, a trav
´
es de un enlace Ethernet, hacia un servidor
donde se gestiona todo el sistema.
A. Hardware
En el mercado actual, existen equipos similares para
la adquisici
´
on de datos y control, tales como el CR6 de
Campbell Scientific [8] y el DMU801 de Vaisala [9]. Sin
embargo, su costo es elevado y presentan ciertas limitaciones
para un uso espec
´
ıfico, ya que son sistemas cerrados y
poseen menor flexibilidad, lo que motiv
´
o el desarrollo de
una soluci
´
on propia para optimizar el proceso de calibraci
´
on.
La etapa de Hardware se puede simplificar de acuerdo al
diagrama en bloques de la Figura 5. All
´
ı se representa el
m
´
odulo principal del datalogger, el cu
´
al est
´
a compuesto por
Fig. 4. Sistema de calibraci
´
on autom
´
atico desarrollado.
Fig. 5. Diagrama en bloques del sistema electr
´
onico (datalogger).
un dispositivo embebido EDU-CIAA, basado en el proyecto
CIAA [10] (de hardware abierto). Esta etapa es la encargada
tanto del controlador PID como de la digitalizaci
´
on de datos
de los sensores y la comunicaci
´
on. Las restantes etapas, son
los perif
´
ericos montados sobre una placa shield que contiene
al m
´
odulo de alimentaci
´
on (fuentes reguladas de 5 y 12 V),
m
´
odulo de adquisici
´
on (para los sensores patr
´
on e IBC con
interfaz de comunicaci
´
on RS485), m
´
odulo actuador (circuito
de amplificaci
´
on y filtrado para acondicionar la se
˜
nal de
control por modulaci
´
on de ancho de pulso) y m
´
odulo de
comunicaci
´
on (adaptador Ethernet W5100 para comunicar el
sistema embebido con un servidor Websocket en la misma
red LAN). Finalmente la placa shield que contiene todas
estas etapas fue acoplada a la EDU-CIAA para conformar
el datalogger completo.
B. Firmware
El framework utilizado para programar el sistema em-
bebido corresponde al firmware del proyecto CIAA [11],
basado en el sistema operativo FreeRTOS. El entorno de
desarrollo integrado utilizado fue Eclipse, OpenOCD para
programaci
´
on, depuraci
´
on y drivers para la EDU-CIAA,
entre otras herramientas. La l
´
ogica del programa se imple-
ment
´
o mediante el uso de m
´
aquinas de estado de Harel,
empleando el software Itemis Yakindu [12]. Estas m
´
aquinas
de estado ampl
´
ıan los diagramas tradicionales incorporando
conceptos de modularidad, jerarqu
´
ıa y estructura organi-
zacional, similar a las m
´
aquinas de estado UML [13]. Se
Revista elektron, Vol. 9, No. 1, pp. 16-22 (2025)
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crearon diez m
´
aquinas de estado. Una m
´
aquina principal,
desde la cual se controlan las nueve m
´
aquinas restantes que
trabajan de forma concurrente para ejecutar las siguientes
tareas: Conexi
´
on con servidor NTP; Conexi
´
on con el servi-
dor WebSocket; KeepAlive y recepci
´
on de comandos; Proce-
samiento de comandos; Muestreo de los sensores de viento;
Monitoreo de los niveles de tensi
´
on de la fuente y tablero
del variador; Procesamiento de las muestras acumuladas;
Transmisi
´
on de las mediciones al servidor; Controlador PID,
el cual se representa en la Figura 6. El controlador depende
de par
´
ametros como la ganancia proporcional (K
P
) al error
e(t), la ganancia del t
´
ermino integral (K
I
) y la del t
´
ermino
derivativo (K
D
), definiendo un tiempo de muestreo del
sistema T
s
, puesto que el controlador se implementa en
tiempo discreto. Con estos par
´
ametros se implement
´
o en el
sistema embebido el algoritmo de control PID para regular la
salida del circuito PWM y, consecuentemente, la velocidad
del viento en el t
´
unel. La configuraci
´
on m
´
as adecuada de
los par
´
ametros del PID fueron obtenidos emp
´
ıricamente,
logrando la condici
´
on
´
optima con K
P
= 3; K
D
= 0.5;
K
I
= 0.1; para un tiempo de muestreo T
s
= 1 s.
Fig. 6. Diagrama en bloques del controlador PID para el control de la
velocidad de viento en el t
´
unel.
C. Software
La aplicaci
´
on de software, implementada en el servidor
local, comprende entre sus objetivos, simplificar la carga
de metadatos esenciales, incluyendo la informaci
´
on de los
sensores de referencia y los sensores bajo calibraci
´
on, los
certificados de calibraci
´
on y las especificaciones de la zona
de medici
´
on del t
´
unel de viento. Tambi
´
en ofrece la posi-
bilidad de configurar el datalogger, definiendo la interfaz
el
´
ectrica de los anem
´
ometros, los intervalos de muestreo y
los puntos de medici
´
on de la velocidad del viento, entre
otras opciones. Adem
´
as, la aplicaci
´
on se encarga de cal-
cular y env
´
ıar al datalogger la curva de referencia para el
controlador PID. Los resultados son almacenados en una
base de datos, quedando disponibles para su descarga y
previsualizaci
´
on mediante gr
´
aficos y tablas desde la misma
interfaz.
La arquitectura del software se muestra en el esquema
de capas de la Figura 7. La primera capa est
´
a conformada
por el servidor web Nginx, encargado de manejar las so-
licitudes HTTP entrantes, distribuy
´
endolas eficientemente y
proporcionando un equilibrio de carga, adem
´
as de brindar
contenido est
´
atico como archivos HTML, CSS, JavaScript
e im
´
agenes. La segunda capa est
´
a compuesta por Gunicorn,
un servidor WSGI (Web Server Gateway Interface) que
sirve como intermediario entre Nginx y la aplicaci
´
on web
desarrollada en Django. Esta capa es crucial para asegurar
Fig. 7. Arquitectura del software implementado. Se observan el front end
(Nginx) y back end (Gunicorn, Django y Websocket Server). Tambi
´
en se
muestran los clientes de la aplicaci
´
on (usuario y sistema embebido)
que la aplicaci
´
on pueda responder de manera r
´
apida y
eficiente a las demandas de los usuarios. En la tercera
capa se encuentra la aplicaci
´
on web desarrollada en Django,
un framework de alto nivel responsable de la l
´
ogica de
negocio de la aplicaci
´
on, la gesti
´
on de las bases de datos
y la interacci
´
on con los usuarios a trav
´
es de interfaces web
din
´
amicas. Esta interact
´
ua con el sistema de gesti
´
on de bases
de datos PostgreSQL, encargado del almacenamiento y recu-
peraci
´
on de datos de manera eficiente y segura. Finalmente,
la
´
ultima capa consiste en un servidor WebSocket, protocolo
de comunicaci
´
on basado en HTTP que permite establecer
una conexi
´
on entre el sistema embebido y la aplicaci
´
on
web, logrando una comunicaci
´
on bidireccional en tiempo
real. En la Figura 8 se puede apreciar una de las vistas
de la aplicaci
´
on web, donde se muestra la visualizaci
´
on
de un perfil de velocidades medidas durante uno de los
ensayos. A izquierda se observa un men
´
u con las distintas
opciones que proporciona el software, entre ellas: La carga
de datos; la configuraci
´
on del datalogger, adquisici
´
on de
datos, procesamiento y una opci
´
on de Ayuda.
V. RESULTADOS
En esta secci
´
on se presentan los resultados de los en-
sayos realizados para la calibraci
´
on de un anem
´
ometro bajo
prueba mediante el sistema automatizado. Tomando como
referencia los procedimientos descriptos en [2], [4] y [14],
los pasos empleados para realizar el proceso de calibraci
´
on
de un anem
´
ometro se resumen a continuaci
´
on:
Fig. 8. Vista parcial de la aplicaci
´
on web. En este ejemplo se observa una
previsualizaci
´
on del proceso de medici
´
on. A izquierda se pueden apreciar
las distintas opciones para configuraci
´
on y procesado.
Revista elektron, Vol. 9, No. 1, pp. 16-22 (2025)
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1) Ensamblar el banco de medici
´
on, montando los sen-
sores en un soporte dentro del t
´
unel de viento, asegu-
rando su fijaci
´
on y alineado.
2) Tomar las medidas de posici
´
on de los instrumentos
respecto a un sistema de referencia establecido.
3) Medir el
´
area de bloqueo de cada instrumento, in-
cluyendo su soporte.
4) Conectar el datalogger a los anem
´
ometros y a la red
LAN del laboratorio.
5) Tomar datos ambiente de temperatura, humedad y
presi
´
on al inicio y finalizaci
´
on de las mediciones.
6) Acceder a la interfaz web y configurar los par
´
ametros
de calibraci
´
on.
7) Dar marcha al motor e iniciar la adquisici
´
on de datos.
8) Monitorear las mediciones desde la interfaz web.
9) Al finalizar, verificar los datos obtenidos y luego
activar el procesamiento y c
´
alculo de incertidumbre.
10) Descargar los datos y elaborar el correspondiente
certificado de calibraci
´
on del instrumento bajo prueba.
En la Figura 9 se muestra la disposici
´
on de los
anem
´
ometros ultras
´
onicos en la zona de medici
´
on del t
´
unel
de viento. Para el anem
´
ometro patr
´
on se utiliz
´
o un sensor
de la marca Vaisala modelo WMT700, con el que se calibr
´
o
un sensor bajo prueba marca DeltaOhm modelo HD51.3D.
´
Estos se instalaron con una separaci
´
on d = 65 cm y a una
altura h = 36.5 cm respecto a la base del soporte que los
sostiene, quedando ambos alineados y nivelados respecto al
eje longitudinal.
En la interfaz web se realiz
´
o la carga de metadatos de
los sensores y la configuraci
´
on del datalogger, definiendo
un tiempo de muestreo de T
s
=1 s. Tambi
´
en se establece la
configuraci
´
on del t
´
unel de viento para un perfil ascendente
de velocidades escalonadas de 5 , 10 , 15 , 20 y 24 m s
−1
.
Para medir cada nivel de velocidad, el controlador debe
seguir una referencia con el perfil que se indica en la Figura
10, siendo el tiempo de medici
´
on el intervalo de donde se
extraen las muestras v
´
alidas. Para el ciclo descendente, se
establece la misma configuraci
´
on pero en orden inverso.
Se configur
´
o un tiempo de transici
´
on entre velocidades de
3 min, un tiempo de estabilizaci
´
on de 5 min y un tiempo
de medici
´
on de 2 min. Durante el proceso de medici
´
on
automatizado, el operador se retira de la sala y monitorea
peri
´
odicamente el estado de las mediciones a trav
´
es de la
aplicaci
´
on web hasta que el proceso concluye. Asimismo,
los datos de humedad, presi
´
on y temperatura deben regis-
trarse para verificar condiciones ambientales normales [4] y
para el c
´
alculo de la densidad del aire en caso de utilizar
anem
´
ometros pitot (que requiere esa variable para el c
´
alculo
Fig. 9. Ubicaci
´
on relativa de los sensores en la zona de medici
´
on.
Fig. 10. Perfil de medici
´
on de la curva de referencia del ciclo ascendente.
de velocidad). En la Figura 11 se muestra el resultado de
un perfil de medici
´
on completo, con un entorno de 22 °C
de temperatura ambiente, 45 % de humedad relativa y 1013
hPa de presi
´
on a nivel del mar. Para cada nivel de velocidad
se obtiene una velocidad promedio corregida por el factor
de bloqueo. En las Tablas I y II se observa el valor medido
por cada instrumento y su hist
´
eresis.
Tabla I
MEDICIONES E HIST
´
ERESIS DEL INSTRUMENTO PATR
´
ON (WMT700).
Ascendente [m/s] Descendente [m/s] Hist
´
eresis [m/s]
5.25 5.23 0.02
10.56 10.54 0.02
15.82 15.82 0.00
21.08 21.07 0.01
25.32 25.33 -0.01
Tabla II
MEDICIONES E HIST
´
ERESIS DEL IBC (HD51.3D).
Ascendente [m/s] Descendente [m/s] Hist
´
eresis [m/s]
5.28 5.26 0.02
10.20 10.19 0.01
15.27 15.22 0.05
20.24 20.29 -0.05
24.36 24.39 -0.03
Gr
´
aficamente, se pueden comparar las curvas que rela-
cionan las velocidades del instrumento patr
´
on y el IBC para
los ciclos ascendente y descendente, como se muestra en
la Figura 12. Se puede apreciar que ambas curvas mues-
tran que las mediciones de ambos instrumentos mantienen
una relaci
´
on lineal y con igual pendiente, observando una
hist
´
eresis despreciable. En la Figura 13 se puede ver un
acercamiento m
´
as detallado en cada punto de medici
´
on.
Este resultado indica que el instrumento presenta muy
poca alinealidad, observando que cuando var
´
ıa un valor en
ascenso o descenso, lo hace por la misma curva.
En las tablas III y IV se pueden ver los valores corre-
spondientes a la calibraci
´
on del sensor IBC, tanto para el
ciclo ascendente como para el descendente respectivamente.
All
´
ı se indican la velocidad del anem
´
ometro patr
´
on (V
P
)
corregido con su certificado de calibraci
´
on y factor de blo-
queo, la velocidad del IBC (V
IBC
) corregido por su factor
de bloqueo, el t
´
ermino de calibraci
´
on del IBC (CV
IBC
)
y la incertidumbre expandida de la calibraci
´
on del IBC
(u(CV
IBC
)). En base a estos resultados, en las Figuras 14 y
15 se presentan gr
´
aficamente las curvas de calibraci
´
on para
los ciclos ascendente y descendente, observando en cada
punto de medici
´
on una cota que representa la incertidumbre
expandida con un factor de cobertura aproximado de 2.
Revista elektron, Vol. 9, No. 1, pp. 16-22 (2025)
ISSN 2525-0159
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Fig. 11. Perfil de medici
´
on completo para los anem
´
ometros Patr
´
on e IBC.
Fig. 12. Curva de hist
´
eresis entre ciclo ascendente y descendente de ambos
anem
´
ometros. En la Figura 13 se ven las diferencias con mayor detalle.
Fig. 13. Ampliaci
´
on de la Figura 12 para cada punto de medici
´
on.
Fig. 14. Curva de calibraci
´
on del ciclo ascendente.
Fig. 15. Curva de calibraci
´
on del ciclo descendente.
Revista elektron, Vol. 9, No. 1, pp. 16-22 (2025)
ISSN 2525-0159
21
http://elektron.fi.uba.ar
All
´
ı se representa la recta que mejor ajusta a los puntos
de medici
´
on, notando que en ambos casos (ascendente y
descendente) la curva se encuentra dentro de los intervalos
de incertidumbre, lo que permite establecer un nivel de
confianza del 95% (factor de cobertura de 2). Cabe aclarar
que en el SMN se contemplan tolerancias m
´
aximas para
cada magnitud f
´
ısica [15] establecidas por la WMO. Para
la variable viento se acepta una incertidumbre de ±1 m s
−1
para ser considerado un instrumento de clase A, una in-
certidumbre de ±2 m s
−1
para ser considerado de clase B,
o una incertidumbre de ±5 m s
−1
para ser considerado de
clase C. Dependiendo de la categor
´
ıa, el instrumento podr
´
a
ser utilizado para distintas aplicaciones.
Tabla III
CALIBRACI
´
ON DEL IBC EN EN EL CICLO ASCENDENTE.
V
P
[m/s] V
IB C
[m/s] CV
IB C
[m/s] u(CV
IB C
) [m/s]
5.04 5.28 -0.24 0.49
10.16 10.20 -0.04 0.51
15.23 15.27 0.04 0.55
20.30 20.24 0.06 0.57
24.39 24.36 0.03 0.60
Tabla IV
CALIBRACI
´
ON DEL IBC EN EN EL CICLO DESCENDENTE.
V
P
[m/s] V
IB C
[m/s] CV
IB C
[m/s] u(CV
IB C
) [m/s]
5.02 5.26 -0.24 0.49
10.14 10.19 -0.05 0.51
15.23 15.22 0.01 0.54
20.29 20.29 0.00 0.57
24.40 24.39 0.01 0.60
VI. CONCLUSI
´
ON
En este trabajo se ha presentado como principal con-
tribuci
´
on el desarrollo de un sistema automatizado para el
procedimiento de calibraci
´
on de anem
´
ometros en un t
´
unel
de viento. Los resultados experimentales demostraron la
efectividad del sistema desarrollado y su capacidad para pro-
porcionar mediciones precisas y confiables. Esto contribuye
significativamente al avance del conocimiento en el campo
de la metrolog
´
ıa del viento, proporcionando herramientas
pr
´
acticas y de f
´
acil uso para mejorar la precisi
´
on y eficiencia
en la calibraci
´
on de anem
´
ometros. Como ventajas se pueden
mencionar la reducci
´
on en los tiempos operativos y en los
errores de car
´
acter humano (debido al c
´
alculo manual), as
´
ı
como una disminuci
´
on de los tiempos de exposici
´
on del
operador a la contaminaci
´
on ac
´
ustica. Asimismo, se ha pro-
porcionado una base s
´
olida para cumplir con los requisitos
de acreditaci
´
on, tales como la implementaci
´
on de un sistema
de calibraci
´
on robusto, la mejora continua de los procesos y
la demostraci
´
on de la competencia t
´
ecnica del laboratorio.
Esto permitir
´
a mejorar la calidad y confiabilidad de las
calibraciones realizadas, asegurando resultados precisos y
v
´
alidos. De este modo, la implementaci
´
on de este sistema
permitir
´
a actualizar y mejorar las capacidades del RIC,
permitiendo incorporar la calibraci
´
on de anem
´
ometros, no
solo de los instrumentos propios de la red meteorol
´
ogica
del SMN, sino tambi
´
en de instrumentos de terceros tanto a
nivel nacional como en la regi
´
on latinoamericana.
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Revista elektron, Vol. 9, No. 1, pp. 16-22 (2025)
ISSN 2525-0159
22
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