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Project Status - Photobioreactor Dashboard v1.0 + Phase 3

Estado general

Este repositorio contiene un sistema de monitoreo local para un fotobiorreactor basado en sensores Atlas Scientific EZO. La arquitectura actual separa la captura de datos en C, los archivos de intercambio en data/, los historiales CSV en logs/ y un dashboard web estatico en frontend/, pensado para desplegarse posteriormente en Raspberry Pi con Nginx.

Arquitectura actual

El flujo principal del sistema es:

  1. Los sensores Atlas Scientific se comunican por I2C con la Raspberry Pi.
  2. Los programas en sensors/ leen cada circuito EZO.
  3. Cada lectura actual se escribe como JSON en data/.
  4. Los historiales se almacenan como CSV en logs/.
  5. Nginx sirve el repositorio como contenido estatico.
  6. frontend/index.html carga dashboard.css, Chart.js y dashboard.js.
  7. El navegador consulta los JSON cada segundo y actualiza las lecturas actuales.
  8. La seccion Alarm Summary evalua umbrales desde config/alarms.json.
  9. La seccion Historical Trends consulta los CSV cada 10 segundos y actualiza las graficas.

No hay backend web ni base de datos en esta version. El filesystem funciona como interfaz entre los daemons de sensores y el frontend.

Sensores y archivos de datos actuales

Sensor Variable Archivo JSON Unidad
EZO-RTD Temperatura data/EZORTD.json degC
EZO-pH pH data/EZOPH.json pH
EZO-DO Oxigeno disuelto data/EZODO.json mg/L
EZO-EC Conductividad data/EZOEC.json uS/cm

Archivos de historial

Variable Archivo CSV Grafica
Temperatura logs/temperature.csv Temperature vs Time
pH logs/ph.csv pH vs Time
Oxigeno disuelto logs/do.csv Dissolved Oxygen vs Time
Conductividad logs/ec.csv Conductivity vs Time

Formato CSV soportado:

timestamp,value
1717027200,25.488

El frontend tambien acepta timestamps ISO 8601 en la primera columna.

Archivos utilizados

Ruta Proposito
frontend/index.html Estructura del dashboard, seccion System Status y seccion Historical Trends.
frontend/dashboard.css Estilos responsive para metricas, estado del sistema y graficas.
frontend/dashboard.js Lectura periodica de JSON, validacion de datos, lectura CSV y actualizacion de Chart.js.
data/EZORTD.json Lectura actual de temperatura.
data/EZOPH.json Lectura actual de pH.
data/EZODO.json Lectura actual de oxigeno disuelto.
data/EZOEC.json Lectura actual de conductividad.
logs/temperature.csv Historial de temperatura para graficas.
logs/ph.csv Historial de pH para graficas.
logs/do.csv Historial de oxigeno disuelto para graficas.
logs/ec.csv Historial de conductividad para graficas.
config/sensors.json Configuracion declarativa de sensores Atlas Scientific.
config/alarms.json Umbrales configurables para estados NORMAL, WARNING y CRITICAL.
sensors/EZORTD/ Codigo C existente para lectura EZO-RTD.
sensors/EZOPH/ Codigo C existente para lectura EZO-pH.
sensors/EZODO/ Codigo C existente para lectura EZO-DO.
sensors/EZOEC/ Codigo C existente para lectura EZO-EC.

Funciones implementadas en v1.0

  • Dashboard profesional para monitoreo del fotobiorreactor.
  • Lectura de temperatura, pH, oxigeno disuelto y conductividad.
  • Actualizacion automatica de lecturas actuales cada 1 segundo.
  • Fecha y hora de ultima actualizacion.
  • Validacion independiente por sensor.
  • Estado OFFLINE cuando un JSON no existe, no responde, contiene JSON invalido o no incluye un valor numerico valido.
  • Estado global del sistema: ALL SYSTEMS ONLINE, PARTIAL DATA o SYSTEM OFFLINE.
  • Seccion inferior System Status.
  • Conteo de sensores activos y sensores offline.
  • Diseno responsive para escritorio, tablet y movil.

Funciones implementadas en Phase 2 - Historical Trends

  • Nueva seccion Historical Trends debajo de System Status.
  • Integracion de Chart.js para graficas de linea.
  • Cuatro graficas independientes:
    • Temperature vs Time.
    • pH vs Time.
    • Dissolved Oxygen vs Time.
    • Conductivity vs Time.
  • Lectura de historiales desde logs/temperature.csv, logs/ph.csv, logs/do.csv y logs/ec.csv.
  • Actualizacion automatica de graficas cada 10 segundos.
  • Estado visual No historical data available cuando un CSV no existe, esta vacio o no contiene datos numericos validos.
  • Parser CSV reutilizable con soporte principal para timestamp,value y compatibilidad adicional con encabezados como time, date, nombres de variable y reading.
  • Las instancias Chart.js se conservan en memoria y las actualizaciones cambian datasets existentes con chart.update("none").
  • Configuracion Chart.js para dashboard cientifico: responsive: true, maintainAspectRatio: false y animation: false.
  • Funciones reutilizables para futuras graficas:
    • readHistoricalData()
    • parseHistoricalCsv()
    • buildChartDataset()
    • getChartOptions()
    • renderHistoricalChart()
    • updateHistoricalTrends()
  • Diseno responsive para dos columnas en escritorio y una columna en movil.

Funciones implementadas en Phase 3 - Alarmas y umbrales configurables

  • Archivo config/alarms.json normalizado con umbrales por variable:
    • Temperatura: 20 a 30 degC.
    • pH: 6.8 a 7.5.
    • Oxigeno disuelto: 4.0 a 12.0 mg/L.
    • Conductividad: 500 a 2500 uS/cm.
  • El frontend lee ../config/alarms.json durante el ciclo de actualizacion.
  • Cada sensor se evalua como:
    • NORMAL: valor dentro del rango y fuera de la banda de advertencia.
    • WARNING: valor dentro del rango, pero cerca de min o max.
    • CRITICAL: valor por debajo de min o por encima de max.
    • OFFLINE: JSON faltante, invalido o sin valor numerico.
  • La banda WARNING usa el 10% del ancho del rango configurado, definido en WARNING_MARGIN_RATIO.
  • Las tarjetas cambian visualmente por estado:
    • Verde para NORMAL.
    • Amarillo para WARNING.
    • Rojo para CRITICAL.
    • Gris para OFFLINE.
  • Nueva seccion Alarm Summary con:
    • Active Critical Alarms.
    • Active Warnings.
    • Offline Sensors.
    • Overall Risk Level.
  • Lista activa de sensores en alarma u offline.
  • Estructura de eventos de alarma preparada para integraciones futuras:
    • sensorId
    • sensorName
    • severity
    • value
    • message
    • createdAt

Arquitectura de alarmas

El flujo de alarmas es:

  1. dashboard.js lee los JSON de sensores desde data/.
  2. dashboard.js lee los umbrales desde config/alarms.json.
  3. evaluateSensorAlarm() compara cada valor contra min y max.
  4. renderSystemStatus() actualiza el estado general.
  5. renderAlarmSummary() actualiza conteos, riesgo global y lista de alarmas.

La logica queda encapsulada para que una fase posterior pueda enviar los eventos generados por getAlarmEvents() a correo, Telegram o MQTT sin acoplar esas salidas al renderizado visual.

Dependencias nuevas

Dependencia Uso Carga
Chart.js Renderizado de graficas historicas de linea CDN en frontend/index.html

Nota de despliegue: Chart.js por CDN requiere conectividad desde el navegador. Para una Raspberry Pi aislada o una red local sin internet, se recomienda descargar una copia local versionada y servirla desde frontend/vendor/.

Nomenclatura de historiales CSV

Se detecto una inconsistencia entre logs/temp.csv y logs/temperature.csv:

  • frontend/dashboard.js consume logs/temperature.csv.
  • El archivo presente en logs/ es temperature.csv.
  • Versiones anteriores de ARCHITECTURE.md y sensors/EZORTD/ezortd_daemon.c apuntaban a logs/temp.csv.

Nomenclatura unica propuesta y aplicada para todo el proyecto:

Variable Nombre canonico
Temperatura logs/temperature.csv
pH logs/ph.csv
Oxigeno disuelto logs/do.csv
Conductividad logs/ec.csv

La razon es mantener nombres descriptivos, consistentes con las etiquetas cientificas del dashboard y faciles de extender en exportaciones futuras.

Proximas fases

  1. Historial CSV persistente

    • Unificar la escritura de logs en logs/ o data/.
    • Definir encabezados estables para cada sensor.
    • Registrar timestamp ISO y valor numerico por lectura.

  2. Controles de rango para graficas

    • Agregar rangos de tiempo: 5 min, 1 h, 24 h.
    • Permitir pausa/reanudacion de actualizacion historica.
    • Mostrar minimos, maximos y promedios por ventana.

  3. Notificaciones de alarmas

    • Enviar eventos de getAlarmEvents() por correo.
    • Enviar alertas por Telegram.
    • Publicar alarmas por MQTT.
    • Preparar salidas GPIO locales para alarmas criticas.

  4. Exportacion CSV

    • Descargar historiales por sensor.
    • Exportar ventanas de tiempo seleccionadas.
    • Mantener compatibilidad con herramientas de analisis cientifico.

  5. Exportacion Excel

    • Generar archivos .xlsx con hojas por sensor.
    • Incluir metadatos del experimento.
    • Preparar tablas y graficas basicas.

  6. Calibracion Atlas Scientific

    • Crear interfaz guiada para rutinas de calibracion.
    • Registrar fecha, operador y resultado de calibracion.
    • Proteger comandos criticos con confirmaciones.

  7. Comandos EZO desde la web

    • Agregar una API local para enviar comandos a los circuitos EZO.
    • Implementar endpoints seguros para lectura, calibracion y diagnostico.
    • Separar permisos de monitoreo y administracion.

Notas de despliegue

Para Raspberry Pi con Nginx, el root del sitio debe apuntar al directorio raiz del repositorio. El dashboard se abre desde:

/frontend/index.html

Desde esa ubicacion, el frontend lee los datos usando rutas relativas hacia ../data/*.json y ../logs/*.csv.

Chart.js se carga desde CDN en esta fase. Para uso sin internet en la Raspberry Pi, la siguiente mejora recomendada es descargar una copia local versionada de Chart.js y servirla desde frontend/vendor/.