16.a Edición | DICIEMBRE 2025 | ISSN 2618-1894 | Artículos Científicos
DISPOSITIVO DINÁMICO DE DETECCIÓN DE DIÓXIDO
DE CARBONO CON ALARMA VISUAL SONORA EN
TIEMPO REAL
VILLANUEVA, A.
1
GANIELE, M. J.
2
MONTENEGRO, S.
3
NICOLETTI, P.
4
QUINTEROS, L.
5
MELO, M.
6
PONZONI, L.
7
Villanueva, A., Ganiele, M. J., Montenegro, S., Nicoletti, P., Quinteros, L., Melo, M.,
Ponzoni, L. (2025). Dispositivo dinámico de detección de dióxido de carbono con alarma
visual sonora en tiempo real. Revista INNOVA, Revista argentina de Ciencia y Tecnología,
16.
1
Universidad Nacional de Tres de Febrero, Laboratorio Perfil Alar, Gerencia Materiales, GAEN,
Centro Atómico Constituyentes, Argentina
2
Universidad Nacional de Tres de Febrero, Laboratorio Perfil Alar, Gerencia Materiales, GAEN,
Centro Atómico Constituyentes, Argentina / ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2702-3013
3
Universidad Nacional de Tres de Febrero, Laboratorio Perfil Alar, Gerencia Materiales, GAEN,
Centro Atómico Constituyentes.
4
Universidad Nacional de Tres de Febrero, Laboratorio Perfil Alar, Gerencia Materiales, GAEN,
Centro Atómico Constituyentes.
5
Universidad Nacional de Tres de Febrero, Laboratorio Perfil Alar, Gerencia Materiales, GAEN,
Centro Atómico Constituyentes.
6
Universidad Nacional de Tres de Febrero, Laboratorio Perfil Alar, Gerencia Materiales, GAEN,
Centro Atómico Constituyentes.
7
Universidad Nacional de Tres de Febrero, Laboratorio Perfil Alar, Gerencia Materiales, GAEN,
Centro Atómico Constituyentes, Argentina / investigacionaeromat@gmail.com /
lponzoni@untref.edu.ar
/ ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0414-1535
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RESUMEN
En los comienzos de la pandemia por el virus COVID-19 se creía que la principal vía
de contagio era solo a través de superficies contaminadas y de las gotitas
expulsadas al toser o estornudar, lo que condujo a pensar que la manera de evitar
contagios era mantener la distancia entre pares. Estudios recientes demuestran
que esto es falso e indican que la principal vía de contagio del virus COVID-19 se
produce al respirar el aire exhalado por una persona contagiada, en consecuencia
este riesgo se incrementa en espacios cerrados o poco ventilados. Frente a esta
situación es que se ha desarrollado un sistema de medición de calidad de aire con
una alarma visual sonora que permite indicar la calidad del aire en tiempo real. Este
sistema, permite conocer la calidad del aire circundante y determinar la necesidad
de tomar medidas para prevenir el riesgo de contagio, siendo la manera más
efectiva la ventilación de ambientes.
PALABRAS CLAVE
COVID-19, salud, ventilación, calidad de aire, dióxido de carbono
ABSTRACT
At the beginning of the COVID-19 virus pandemic, it was believed that the main route of
infection was only through contaminated surfaces and droplets expelled by coughing or
sneezing, this led to the belief that the way to avoid contagion was to maintain the
distance between pairs. Recent studies show that this is false and indicate that the main
route of contagion of the COVID-19 virus occurs when breathing the air exhaled by an
infected person, consequently this risk increases in closed or poorly ventilated spaces.
Faced with this situation, an air quality measurement system has been developed with
an audible visual alarm that allows the quality of the air to be indicated in real time. This
will allow knowing the quality of the surrounding air and the need to take measures to
prevent the risk of contagion, the most effective way being the ventilation of rooms.
KEY WORDS
COVID-19, health, ventilation, air quality, carbon dioxide
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INTRODUCCIÓN
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2020), la propagación del COVID-
19 ocurre con mayor frecuencia cuando una persona infectada está en contacto
estrecho o directo con otra persona. El riesgo de propagación del virus es más
elevado en espacios cerrados, de mucha concurrencia de personas y con una
ventilación deficiente, donde las personas pasan largos periodos muy cerca unas
de otras. Mejorar la ventilación de este tipo de espacios puede reducir el riesgo de
propagación del virus en los mismos, esto implica introducir aire limpio en un
espacio al tiempo que se elimina el aire viciado, a fin de mantener o mejorar la
calidad del aire.
Teniendo esto en cuenta nos preguntamos qué nivel de calidad de aire se debe
procurar mantener en estas situaciones, como lo es un aula de una universidad,
para que el riesgo de contagio sea menor. La OMS recomienda que los niveles de
concentración de CO2 en interiores no excedan las 1,000 ppm (partes por millón).
Por otra parte, un estudio realizado en la Universidad de Taipei (Chun-Ru Du, 2019),
sobre la incidencia de contagios de tuberculosis en universidades, descubrió que al
aumentar la ventilación de los ambientes, disminuía la concentración de dióxido de
carbono a niveles entre 600-1000 ppm y en consecuencia se reducía el riesgo de
contagio en un 97%.
El fenómeno que explica esta relación es que el ser humano al exhalar emite
concentraciones de dióxido de carbono que, si se encuentra en un lugar cerrado,
se acumulan. Si en este espacio hay muchas personas el nivel de emisión se
multiplica y por ende la concentración de dióxido de carbono aumenta. A medida
que la concentración de este gas aumenta también lo hace el porcentaje de veces
que este aire ya ha sido inhalado y expirado por otras personas-aire viciado-.
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Figura 1: Relación entre la concentración de dióxido de carbono y porcentaje de
aire ya respirado. Fuente: Harvard y guías de recomendaciones IDAEA-CSIC-
LIFTEC.
En un contexto de pandemia donde esta enfermedad se transmite al respirar las
partículas virales de una persona contagiada, es primordial garantizar una
ventilación constante de los espacios cerrados con el fin de mantener bajo el riesgo
de contagio y poder continuar con nuestras actividades normalmente.
OBJETIVOS
El objetivo principal del presente trabajo de investigación es el desarrollo de un
sensor de calidad de aire económico y accesible para todas las personas,
específicamente para la detección de dióxido de carbono, a utilizar en espacios
cerrados con el fin de disminuir el riesgo de contagio por COVID-19.
METODOLOGÍA
El sistema se encuentra provisto de un sensor de CO2 que tiene adosado un
procesador y un sistema de alarmas en función de la concentración de CO2. En caso
de medir concentraciones en el ambiente menores o iguales a 600ppm de CO2, se
prende una luz verde, en caso de medir más de 600 y hasta 800 ppm se prende una
luz amarilla y más de 800 ppm una luz roja combinado con una alarma sonora. Este
criterio se basa en las publicaciones del CSIC y el límite que determina la OMS para
ambientes saludables, que garantiza una minimización de riesgo de contagio de
personas ante el COVID en ambientes cerrados.
El dispositivo cuenta con un detector de CO2 de alta sensibilidad acoplado a un
sistema Venturi de geometría no simétrica y de flujo forzado. El flujo ingresa en
forma forzada por la tobera de admisión (mayor diámetro) por medio de un filtro
dispersor y egresa por una tobera divergente con filtro de egreso para generar una
depresión en la contracción, donde se ubica el sensor de CO2. En la contracción del
Venturi, se dispone de dos ingresos radiales de flujo de baja velocidad, que permite
incrementar la sensibilidad del sensor y reducir los tiempos de medición de CO2
del ambiente.
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Entre los componentes específicos de este dispositivo podemos nombrar el sensor
de aire MQ135 y el sistema de sensor visual/sonora empleado.
Sensor MQ135
La serie de sensores de gas MQ utiliza un pequeño calentador en su interior con un
sensor electroquímico. Son sensibles para una gama de gases y se utilizan en
interiores a temperatura ambiente. La salida es una señal analógica y se puede leer
con una entrada analógica del Arduino.
El sensor a utilizar en el presente trabajo es el MQ-135 (Figura 2). El mismo se utiliza
para la medición de la calidad del aire y la detección de polución y gases nocivos en
ambientes domésticos e industriales tales como Amoníaco (NH3), Óxidos de
nitrógeno (NOx), Alcohol, Sulfuros, Benceno (C6H6), Dióxido de Carbono (CO2),
Monóxido de carbono (CO), humo y otros gases nocivos.
Figura 2: Sensor de calidad de aire MQ-135. Fuente: Ficha técnica.
Conexiones
El primer paso es la conexión del sensor. El mismo dispone de cuatro pines de
conexión:
● VCC: Alimentación de 5 Voltios.
● GND: Tierra.
● AO: Salida analógica.
● DO: Salida digital.
Podríamos utilizar la salida digital para fijar un valor determinado y programar un
circuito que nos indique si se supera o no este valor pero como requerimos un valor
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más exacto de concentración de dióxido de carbono utilizaremos la salida digital y
realizaremos la conexión de sensor como se ve en la siguiente Figura.
Figura 3: Conexión del sensor MQ-135 al Arduino. Fuente: Elaboración Propia.
Calibración
El sensor requiere de una calibración previa para garantizar que la medición
obtenida se corresponda con la concentración real en la habitación.
Utilizaremos la hoja de datos del sensor para obtener la curva de sensibilidad
característica del mismo mediante la cual podemos convertir la salida analógica del
sensor a la concentración en ppm del gas bajo estudio. En la Figura 4 se observan
las distintas líneas, de escala logarítmica, para cada gas que puede detectar el
sensor.
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Figura 4: Curva de sensibilidad característica. Fuente: Ficha técnica del sensor
proveída por el fabricante.
Donde:
Ro: Resistencia del sensor en aire limpio.
Rs: Resistencia del sensor a varias concentraciones de gases.
Calcular el valor en ppm del gas medido
Para obtener la concentración del gas de interés, en este caso el dióxido de
carbono, debemos recurrir a la curva característica del sensor y obtener la ecuación
de la curva.
Al observar la Figura 4 podemos ver que la ecuación seguirá una forma logarítmica.
𝑦𝑦𝑦𝑦
𝑦𝑦
𝑦𝑦 𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦 (1)
Para obtener la ecuación en función de la concentración del gas y encontrar la
forma de la ecuación (1), invertimos los ejes del gráfico y obtenemos:
𝑦𝑦𝑦 𝑦󰇡𝑦𝑦
𝑦𝑦󰇢𝑦 (2)
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Luego, con el fin de determinar la ecuación de la curva característica utilizamos el
programa GetData graph digitizer, mediante el cual graficamos la curva deseada y
obtenemos una serie de puntos exactos que nos permitirán obtener la línea de
tendencia en un programa de parametrización, obteniendo finalmente la ecuación
de la curva (3) de la Figura 5. Cabe mencionar que, si bien en la hoja de datos la
curva característica alcanza un máximo de 200 ppm, se extendió este rango hasta
los 1000 ppm por lo que la curva obtenida no es exactamente la de la ficha técnica
sino una que abarca un rango de valores mayores a fin de adaptarla a nuestro
dispositivo de medición.
𝑦𝑦𝑦 10917󰇡𝑦𝑦
𝑦𝑦󰇢2842 (3)
Figura 5: Curva de sensibilidad característica y línea de tendencia. Fuente:
Elaboración propia mediante el Software Excel.
Cálculo del valor de Ro en aire limpio
Como se observa en la Figura 4, la relación entre la resistencia del sensor en aire
limpio (Ro) y la resistencia del sensor según la concentración del gas presente (Rs)
da como resultado un valor en el eje de las abscisas de la curva mediante el cual
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podemos obtener el valor de concentración en ppm presente en el ambiente.
Partiendo de esta base es posible calcular el valor de Ro, si obtenemos valores de
Rs y ppm que podemos relacionar.
𝑦𝑦
𝑦𝑦 𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦󰇛𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦󰇜 (4)
A su vez,
𝑦𝑦 󰇡 𝑦𝑦
𝑦𝑦𝑦 1󰇢𝑦𝑦 (5)
Donde:
Vc= Voltaje de entrada = 5.0 V
VRL= Voltaje analógico de salida.
RL= Resistencia interna de sensor = 1 k Ω
Utilizando la ecuación (5) en el programa de Arduino podemos calcular los distintos
valores de Rs según la concentración del gas presente en el ambiente, la cual será
medida con un equipo de detección de dióxido de carbono otorgado por la
universidad de muy alta precisión y cuya calibración se encuentra vigente. Este
equipo es de la marca SIEFA modelo SKY2000 y mide un máximo de 50000 ppm.
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Figura 6: Equipo SIEFA SKY 2000. Fuente: Elaboración propia.
Como se detalló anteriormente, escribimos el código en el entorno de desarrollo
de Arduino mediante el cual obtendremos los valores de voltaje y resistencia
detectados.
Figura 7: Código para la obtención de Rs. Fuente: Elaboración propia mediante el
Software Arduino.
Para obtener los parámetros de calibración en aire limpio se debe colocar el sensor
de dióxido de carbono y el equipo SIEFA detector de gases en un sitio al aire libre,
de esta manera aseguramos que la calidad del aire no se encuentre perturbada.
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Figura 8: Valores obtenidos del equipo SKY2000 (Izquierda) y valores obtenidos de
Rs del sensor (Derecha). Fuente: Elaboración propia
Despejamos el valor de Ro de la ecuación 4 y reemplazamos con los valores
obtenidos del código (15770𝑦󰇜. En cuanto al valor de x, utilizamos la concentración
de dióxido de carbono detectada por el equipo (471 ppm) y obtenemos el valor de
x mediante la ecuación de la curva característica obtenida anteriormente. De esta
manera obtenemos que el valor de x correspondiente a 471 ppm es de 0,6.
𝑦𝑦 𝑦𝑦
𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦󰇛𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦𝑦󰇜
𝑦𝑦 15770𝑦
062628333𝑦
Obtenido el valor de Ro en aire limpio, lo reemplazamos en la ecuación 3 y
finalmente obtenemos la ecuación de la curva característica calibrada.
𝑦𝑦𝑦 10917󰇡 𝑦𝑦
2628333󰇢2842 (6)
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De esta manera, al utilizar el sensor podemos obtener el valor de concentración de
dióxido de carbono en ppm ya que Ro es una constante y Rs es el parámetro que
varía en función de la lectura.
Programación para la obtención de los valores de CO2
Una vez calibrado el sensor debemos escribir el código que nos permita relacionar
las mediciones del mismo con la concentración de dióxido de carbono presente en
el ambiente de estudio. Para ello, escribimos un nuevo código en el entorno de
desarrollo, empleando en el mismo la ecuación 6 obtenida.
Figura 9: Código empleado para la detección de dióxido de carbono en el
ambiente. Fuente: Elaboración propia mediante el Software Arduino.
Sensor Sonoro/Visual
La alarma visual sonora de permite manifestar el nivel de calidad de aire presente
en el ambiente y la necesidad de ventilar el mismo. Para ello se utilizaron dos
dispositivos:
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● Módulo semáforo: Este módulo se compone de una serie de diodos
emisores de luz led (rojo, amarillo y verde). El mismo presenta tres pines de
salida (Green, Yellow y Red) y un pin GND (Tierra).
Figura 10: Módulo semáforo. Fuente: Ficha técnica del módulo proveída por el
fabricante.
● Módulo buzzer activo: Estos dispositivos generan un sonido a una frecuencia
determinada y fija cuando son conectados a tensión. El mismo presenta tres
pines: VCC (Alimentación de 5 Voltios); I/O (Salida digital) y GND (Tierra).
Figura 11: Módulo buzzer activo. Fuente: Ficha técnica del módulo proveída por el
fabricante.
Teniendo en cuenta las recomendaciones del Consejo Superior de Investigaciones
Científicas y la Organización Mundial de la Salud, se definieron tres escenarios
posibles a partir de los rangos de valores de concentración de dióxido de carbono
y su influencia en el riesgo de contagio. De esta manera se le asignó una luz led de
un color identificatorio para cada caso y el sonido del buzzer en caso que
corresponda:
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Escenario A: Concentración de 400 a 600 ppm. Representa una calidad de
aire aceptable. Se enciende la luz verde.
Escenario B: Concentración de 600 a 1000 ppm. El riesgo de contagio
aumenta por lo cual se recomienda ventilar el ambiente. Se enciende la luz
amarilla.
Escenario C: Concentración mayor a 1000 ppm. Riesgo de contagio muy alto,
se recomienda evacuar el ambiente y ventilarlo para disminuir los valores
de CO2. Se enciende la luz roja y se emite un pitido mediante el módulo
buzzer.
Definidos los escenarios se procede a realizar la conexión de los módulos
descriptos y el sensor de calidad de aire en conjunto como se indica en la Figura 12.
Figura 12: Conexión de los módulos buzzer, semáforo y sensor de calidad de aire
MQ-135. Fuente: Elaboración propia mediante el Software Fritzing.
Escribimos el código en el entorno de desarrollo de Arduino mediante el cual le
indicaremos al microprocesador que calcule los valores de dióxido de carbono
presentes en el ambiente y que encienda las alarmas pertinentes en función de las
concentraciones detectadas.
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Figura 13: Código “Detector de dióxido de carbono con alarma visual sonora”.
Fuente: Elaboración propia mediante el Software Arduino.
Utilizando los módulos y el código desarrollado se podrán obtener las
concentraciones de calidad de aire presentes en el ambiente y una alarma que
indique la urgencia de ventilar los ambientes o evacuarlos en caso de ser
necesario.
Cámara de detección (sistema Venturi)
Debido a que el dióxido de carbono es más denso que el aire (42gr/mol respecto
del 29 gr/mol), tiende a depositarse en las cercanías del suelo por lo cual los
sensores que son instalados en zonas alejadas al mismo no tienen el mismo alcance
y, en caso de instalarlos en zonas elevadas, se corre el riesgo de que medición no
sea representativa del ambiente. La cámara de detección desarrollada, permite
tener una medición más precisa del CO2 del ambiente independiente de la
ubicación del sensor, además de incrementar la velocidad de muestreo a partir de
un flujo forzado combinado con efecto Venturi.
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Para diseñar la cámara de detección se recurrió al fenómeno del efecto Venturi, el
cual emplea un conducto cerrado con una geometría especifica donde el área
interna del dispositivo varía, generando un área transversal pequeña (vena
contracta) donde se ubica el sensor y el cual produce una disminución en la presión
del fluido y un aumento de la velocidad del mismo. En forma adicional, la cámara
dispone de orificios radiales en la vena contracta, que permite ingresar el aire del
ambiente en la zona de medición del sensor, reduciendo los tiempos de detección
e incrementando la precisión.
Figura 14: Efecto Venturi. Fuente: (Y.A. Cengel, 2006)
Definida la geometría, parecido a una copa de vidrio, se realizó el diseño y
modelado por computadora a fin de optimizar la mezcla de gases, y se imprimió el
dispositivo con tecnología de impresión 3D, instalada en el Laboratorio Perfil Alar,
CNEA y la UNTREF.
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Figura 15: Proceso de impresión del dispositivo diseñado mediante impresora 3D.
Fuente: Elaboración Propia.
A fin de mejorar el efecto Venturi, se le acopló un forzador de aire axial, de manera
de generar el efecto mencionado y provocar que una mayor cantidad de flujo de
aire atraviese el sensor. Esto sumado a la nueva curva de sensor MQ135
programada, permitió reducir los tiempos de medición como la precisión del
sensor.
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Figura 16: Proceso de impresión del dispositivo y acople del ventilador utilizado.
Fuente: Elaboración propia.
Adicionalmente se diseñó un armazón para colocar dentro del mismo, el
microprocesador Arduino y los sensores de alarma de manera tal que el buzzer y
las luces sean visibles.
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Figura 17: Armazón y soporte para redirigir el flujo de viento hacia el sensor.
Fuente: Elaboración propia.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se realizaron pruebas para determinar la confiabilidad en las mediciones del
dispositivo ya que si bien el mismo surge como una gran oportunidad para obtener
datos aproximados de calidad de aire, el mismo se encuentra diseñado para medir
una serie de gases y no distingue cuál se encuentra en el ambiente, simplemente
mide la concentración de gases presentes. Además, como se indica en la curva
característica presente en la ficha del fabricante, el sensor mide en un rango de
valores de 0 a 200 ppm, rango que se ha redefinido en el presente trabajo a 1000
ppm a partir de una nueva calibración obtenida con una curva logarítmica ad hoc.
Se realizaron tres pruebas con distintas concentraciones de dióxido de carbono.
Para cada caso se realizaron mediciones tanto con el sensor MQ-135 desarrollado
como con el equipo SIEFA de manera tal de relacionar los valores reales con los
medidos. En función de poder comparar las mediciones de ambos y, teniendo en
cuenta que los valores de dióxido de carbono cambian a cada momento, se
realizaron mediciones en un tiempo definido de 1 minuto y, para analizar los
resultados, se tomaron en consideración los promedios de las concentraciones
medidas y el desvío estándar.
Parámetro
CASO 1
CASO 2
CASO 3
Promedio [ppm]
609
614
738
Desvío Estándar [ppm]
6
3
13
Promedio [ppm]
631
654
735
Desvío Estándar [ppm]
36
18
44
Tabla 1: Promedio y desvío estándar de las mediciones realizadas para los tres
casos analizados. Fuente: Elaboración Propia.
Si analizamos los valores de desvío estándar podemos observar que, en el caso del
MQ, los valores son pequeños y en el caso del equipo SIEFA se obtuvieron valores
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mayores. Esto nos indica que la concentración de dióxido de carbono presente en
el ambiente presenta una gran variabilidad segundo a segundo, variación que es
detectada por el equipo SIEFA mas no por el MQ-135. Esto nos indica una
deficiencia en la capacidad de respuesta del sensor desarrollado.
Por otra parte podemos observar que, si bien los valores promedio del sensor MQ-
135 no coinciden con los valores detectados por el equipo SIEFA, el rango de valores
si lo hace
Parámetro
CASO 1
CASO 2
CASO 3
MQ-135
Rango de valores [ppm]
603 – 615
611-617
725-751
SIEFA SKY 2000
Rango de valores [ppm]
595-667
636-672
691-779
Tabla 2: Rango de valores detectados por sensor MQ-135 y equipo SIEFA. Fuente:
Elaboración propia.
Se debe mencionar que, si bien los rangos coinciden, en los casos 1 y 2 los valores
máximos detectados por el sensor son menores que los valores pico del equipo
SIEFA. Por otra parte y contrario a la hipótesis desarrollada, en el caso 3 los rangos
de valores son bastante similares, teniendo un desvío estándar acorde el
observado en la Tabla 1.
CONCLUSIONES
Se desarrolló un dispositivo sensor de CO2 autónomo para analizar la calidad de
aire en ambientes cerrados. Este cuenta con un sistema muestreo conformado por
una cámara de detección de geometría no simétrica y de flujo forzado del tipo
tobera convergente/divergente, que permite obtener una medición más precisa y
rápida de la calidad del aire de un ambiente cerrado, y en función de ello indicar la
calidad del aire por medio de un sistemas de iluminación y una alarma sonora
cuando se alcanza el nivel crítico. En forma complementaria, el sistema permite
obtener un registro de las mediciones y almacenarlo en el tiempo para evaluar las
condiciones en que se encontraba la calidad del aire. Este modelo, parecido a una
copa de vidrio, fue diseñado empleando modelos computacionales de simulación
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de fluidos. El mismo se encuentra construido con impresión 3D usando un material
biodegradable, que no afecta al medio ambiente.
Por otro lado, este trabajo demuestra que es posible realizar un sensor de
detección de dióxido de carbono logrando resultados relativamente buenos de
aplicación práctica y económica.
Cabe mencionar que la ventilación no es una medida independiente y debería
implementarse como parte de un conjunto de medidas entre las cuales las más
importantes y efectivas son el distanciamiento físico, el uso de una mascarilla y el
lavado frecuente de manos.
BIBLIOGRAFÍA
[1] Chun-Ru Du, S.-C. W. (2019). Effect of ventilation improvement during a
tuberculosis outbreak in underventilated university buildings. Wiley.
[2] OMS. (2020). Preguntas y respuestas sobre la transmisión de la COVID-19.
https://www.who.int/es/news-room/q-a-detail/coronavirus-disease-covid-
19-how-is-it-transmitted.
[3] Y.A. Cengel, J. C. (2006). Mecánica de los fluidos, fundamentos y aplicaciones.
Fecha de recepción: 6/8/2025
Fecha de aceptación: 5/9/2025