Modelado de la inmisión del gas radón en espacios cerrados

Abstract

La presencia de gas radón en espacios cerrados constituye un riesgo para la salud pública, por su relación con el cáncer de pulmón tras exposiciones prolongadas. Como parte de una de las líneas de investigación del CUD-ENM centradas en la monitorización y control del gas radón en espacios cerrados, este trabajo pretende desarrollar un modelo predictivo capaz de estimar la tasa exhalación de gas radón a través del suelo. Para ello, se construyó una base de datos a partir de mediciones de la concentración de radón en un entorno controlado, complementadas con el registro de diversas variables tomadas en el mismo intervalo temporal. Esto permitió establecer relaciones entre las condiciones del entorno y los niveles de radón observados y estimar la tasa de exhalación de radón. A partir de esta base de datos, se entrenaron y optimizaron distintos algoritmos de inteligencia artificial. Tras un proceso iterativo de mejora, el modelo Perceptrón Multicapa (MLP) fue el que proporcionó mejores resultados empleando únicamente cuatro variables para predecir la tasa de exhalación. Este trabajo contribuye así al desarrollo de una herramienta capaz de anticipar concentraciones elevadas de radón y facilitar la implementación de medidas preventivas o de mitigación.