Phát hiện ô nhiễm không khí + Lọc không khí: 4 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:32

Các học sinh (Aristobulus Lam, Victor Sim, Nathan Rosenzweig và Declan Loges) của Trường Quốc tế Thụy Sĩ Đức đã làm việc với nhân viên của MakerBay để tạo ra một hệ thống tích hợp đo ô nhiễm không khí và hiệu quả lọc không khí. Hệ thống tích hợp này sẽ cho phép bạn theo dõi chất lượng không khí đã lọc và chưa lọc cùng một lúc. Dữ liệu sẽ được chuyển đổi thành tỷ lệ hiệu quả và được vẽ biểu đồ. Dự án này được khuyến nghị cho 15+, mặc dù lứa tuổi nhỏ hơn cần lưu ý nguy cơ điện giật và độ khó của chương trình.

Tại sao bạn nên làm điều này:

Chà, chúng tôi nghĩ rằng mặc dù chắc chắn có rất nhiều động lực để cung cấp dữ liệu cho việc giám sát ô nhiễm không khí (được giải thích chi tiết trên trang web của Smartcitizen, chúng tôi cũng tin rằng chỉ cần biết mức độ ô nhiễm không khí xung quanh bạn sẽ không ảnh hưởng gì đến sức khỏe của bạn. Chúng tôi tin rằng chúng tôi cần phải tự mình hành động. Vì vậy, chúng tôi đã tạo ra các cảm biến và bộ lọc không khí tích hợp này.

Quân nhu

• Một miếng bìa cứng lớn
• 2x người hâm mộ PC
• Một số loại bộ lọc không khí
• 2 đèn LED
• 2x Smartcitizen Starter Kits (mua tại đây)
• 2x điện trở
• 1 công tắc điện
• 1 máy tính có khả năng chạy Jupyter Notebook, Matplotlib và Python
• Cộng với bất kỳ đồ trang trí nào khác mà bạn muốn có !!!

Bước 1: Thiết lập cảm biến SCK

Đảm bảo rằng bạn có hai cảm biến SCK. Chọn cái đầu tiên và kết nối nó với pin hoặc với máy tính của bạn. Sau đó, truy cập trang web thiết lập và làm theo hướng dẫn. Làm tương tự đối với cảm biến còn lại. Khi bạn phải đặt tên cho chúng, hãy đặt tên lần lượt là A và B cho cảm biến không khí chưa lọc và đã lọc. Sau đó, đăng ký cả hai vào cùng một tài khoản và đảm bảo rằng bạn đăng nhập vào tài khoản để lấy dữ liệu.

Kiểm tra xem các cảm biến có hoạt động hay không bằng cách truy cập nền tảng này và tìm kiếm tên các cảm biến của bạn. Đảm bảo rằng nó liên tục đăng dữ liệu mỗi phút.

Bước 2: Thiết kế bao vây

Sử dụng các tông nói trên và đặt nó ra trước mặt bạn. Tất cả các phép đo sẽ theo nguyên mẫu cuối cùng của chúng tôi. Đo một mặt ra 12,5 cm và cắt ngang tấm bìa cứng. Sau đó, đặt quạt lên bìa cứng, và bắt đầu dùng quạt để cuộn bìa cứng. Khi bạn đã tạo một hình vuông hoàn chỉnh, sau đó đánh dấu điểm bằng bút dạ. Dùng kéo cắt ngang. Lặp lại điều này cho người hâm mộ khác.

Bước 3: Cung cấp năng lượng cho người hâm mộ

Chúng tôi đã thực hiện một công tắc để bật và tắt máy lọc không khí. Để giải thích cách hoạt động của công tắc, bạn có thể sử dụng sơ đồ để tham khảo. Bắt đầu từ bên trái của sơ đồ, chúng ta có một bộ chuyển đổi AC sang DC 220 volt giúp giảm volt xuống 12 volt để sử dụng một cách an toàn. Nếu không có thiết bị này, điện từ nguồn điện sẽ quá nguy hiểm cho chúng ta khi sử dụng. Sau khi vôn đã giảm đáng kể, chúng ta có 2 dây dẫn được nối với 2 đèn LED và công tắc. Bạn phải hàn dây vào đèn LED để chúng được kết nối với nhau. Khi mạch hoàn tất và cả hai đèn LED đã được kiểm tra, hãy kết nối cả hai dây, một dây dương và một dây âm, vào quạt. Sau khi thiết lập hoàn tất, hãy cắm phích cắm vào ổ cắm. Khi bạn đã thực hiện xong việc này, đèn LED 'bật nguồn' sẽ sáng. Sau khi bạn bật công tắc, đèn LED 'bật quạt' sẽ sáng và quạt sẽ bắt đầu hoạt động.

Bước 4: Mã hóa

Được đề xuất cho 15+

Chương trình này được thực hiện bởi Victor Sim. Chương trình này sẽ cho phép dữ liệu của cảm biến công dân thông minh được trích xuất từ API nhà phát triển của trang web công dân thông minh và để tính toán giá trị hiệu quả. Chương trình mà tôi đã sử dụng sẽ được viết bằng Python 3. Tôi đã viết mã trên Máy tính xách tay Jupyter trên Macbook air được trang bị Mac OS (phiên bản 10.14.6).

Những gì bạn sẽ cần cho chương trình này: Matplotlib Numpy Pandas JSON CSV A python 3 IDE

Bước 1: Nhập các thư viện cần thiết Bạn sẽ cần urllib.request inorder để yêu cầu quyền truy cập vào API và để mở URL của API. Bạn sẽ cần csv để chuyển đổi tệp thành tệp csv có thể được thao tác dễ dàng. Bạn sẽ cần JSON để đọc JSON mà api đi kèm. Bạn sẽ cần gấu trúc để phân tích khung dữ liệu một cách dễ dàng. Matplotlib là cần thiết để dữ liệu được biểu diễn dưới dạng đồ thị trực quan.

Bước 2: Yêu cầu quyền truy cập vào API công dân thông minh: Mã này yêu cầu dữ liệu từ API. Theo kinh nghiệm, điều cần thiết là đặt tiêu đề nguồn yêu cầu để nhận được phản hồi. Hai URL được yêu cầu được định dạng như vậy: Tham chiếu API công dân thông minh, nhận thông tin về thiết bị, kiểm tra id của một thiết bị nhất định, tham chiếu đến id cảm biến là 87 (cảm biến PM 2.5) và ghi lại dữ liệu mỗi phút. Sau đó, nó yêu cầu quyền truy cập vào API.

Bước 3: Mở và phân tích cú pháp dữ liệu:

Những dòng này đọc dữ liệu và sau đó đưa dữ liệu vào một “bản in đẹp”. Điều này làm cho dữ liệu dễ đọc và do đó dễ dàng khắc phục sự cố hơn.

Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu thành tệp CSV: Trong những dòng mã này, thư viện gấu trúc đọc dữ liệu và chuyển đổi nó thành dạng csv có thể được thao tác dễ dàng. Sau đó, tệp CSV được lưu trữ trong biến data_csv.

Bước 5: Làm cho dữ liệu CSV dễ tiêu hóa: Các cột của CSV hiện được đặt tên là "bỏ qua" cho hàng chỉ mục không cần thiết, "thời gian" cho thời gian ghi lại và "giá trị" cho nồng độ PM 2.5 được ghi lại. Tất cả các dấu gạch chéo và giá trị được loại bỏ để các giá trị có thể được vẽ trên biểu đồ một cách dễ dàng.

Bước 6: Tìm giá trị trung bình của cột giá trị:

Các dòng này tìm giá trị trung bình của cột giá trị và sau đó đặt các giá trị vào danh sách để vẽ biểu đồ một cách dễ dàng.

Bước 7: Tạo thêm dữ liệu để so sánh: Lặp lại mã từ bước 1 đến bước 6 để cảm biến B so sánh

Bước 8: Vẽ dữ liệu:

Đường biểu thị phương tiện của cả hai cảm biến và cho thấy sự khác biệt

Bước 9: Tìm hiệu quả:

Hiệu quả có thể được tính bằng giá trị trung bình ban đầu và giá trị trung bình sau đó rồi chia cho giá trị trung bình ban đầu. Điều đó sau đó có thể được tính toán dưới dạng phần trăm.

HOÀN THÀNH: Bạn sẽ lấy phần trăm và Biểu đồ làm đầu ra. Đầu ra của bạn sẽ giống như hình ảnh bên dưới: