Automatización en Python del procesamiento de datos de piezómetros para convertir unidades brutas a unidades de ingeniería en el reservorio Shapiringo - Ancash

Abstract

La presente investigación tiene como objetivo desarrollar una herramienta automatizada en Python para el procesamiento de datos de piezómetros de cuerda vibrante, orientada a la conversión de unidades brutas a unidades de ingeniería y a la optimización de la visualización e interpretación de la información geotécnica del reservorio Shapiringo, ubicado en la región Áncash. La metodología se basa en el diseño de un flujo automatizado que integra la carga de archivos CSV generados por la gateway Ackcio, la aplicación de parámetros de calibración e instalación específicos de cada sensor y la conversión de lecturas crudas a variables técnicas como nivel piezométrico, cota piezométrica y temperatura. La herramienta fue implementada en el entorno Google Colab utilizando Python y bibliotecas especializadas para el procesamiento y visualización de datos. Como resultado, se desarrolló un sistema que genera salidas estandarizadas en formato CSV, un dashboard interactivo para el análisis temporal de las variables y reportes técnicos en PDF con información trazable del sensor y un resumen estadístico del periodo analizado. La validación cuantitativa, mediante el coeficiente de correlación de Pearson, evidenció una alta concordancia entre el procesamiento automatizado y el cálculo manual en Excel, mientras que la validación cualitativa mediante juicio de expertos mostró una elevada aceptación de la herramienta, confirmando su viabilidad técnica para el monitoreo piezométrico.

This research aims to develop an automated Python-based tool for processing vibrating wire piezometer data, focused on converting raw measurements into engineering units and improving the visualization and interpretation of geotechnical information from the Shapiringo reservoir, located in the Áncash region. The methodology is based on the design of an automated workflow that integrates the loading of CSV files generated by the Ackcio gateway, the application of sensor-specific calibration and installation parameters, and the conversion of raw readings into technical variables such as piezometric level, piezometric elevation, and temperature. The tool was implemented in the Google Colab environment using Python and specialized libraries for data processing and visualization. As a result, a system was developed that generates standardized outputs in CSV format, an interactive dashboard for temporal analysis of the variables, and technical PDF reports containing traceable sensor information and a statistical summary of the analyzed period. Quantitative validation using the Pearson correlation coefficient showed a high level of agreement between the automated processing and manual calculations performed in Excel, while qualitative validation through expert judgment indicated strong acceptance of the tool. These preliminary results confirm the technical feasibility of the proposed automation as support for piezometric monitoring.