Oro taršos aptikimas + oro filtravimas: 4 žingsniai

2024 Autorius: John Day | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2024-01-30 10:46

Vokietijos tarptautinės Šveicarijos mokyklos studentai (Aristobulus Lam, Victor Sim, Nathan Rosenzweig ir Declan Loges) kartu su „MakerBay“darbuotojais sukūrė integruotą oro taršos matavimo ir oro filtravimo efektyvumo sistemą. Ši integruota sistema leis vienu metu stebėti filtruoto ir nefiltruoto oro kokybę. Duomenys bus paversti į efektyvumo koeficientą ir nubraižyti. Šis projektas rekomenduojamas 15 metų ir vyresniems, nors jaunesnio amžiaus žmonėms reikia atsižvelgti į elektros smūgio riziką ir programavimo sunkumus.

Kodėl turėtumėte tai padaryti:

Na, mes manome, kad nors tikrai yra daug motyvacijos teikti duomenis oro taršos stebėjimui (tai išsamiai paaiškinta „Smartcitizen“svetainėje, mes taip pat manome, kad vien žinojimas, kiek oro taršos yra aplink jus, nieko nedaro jūsų sveikatai. Manome, kad turime patys imtis veiksmų, todėl sukūrėme šiuos integruotus jutiklius ir oro filtrą.

Prekės

• Didelis kartono gabalas
• 2x kompiuterio ventiliatoriai
• Keli oro filtrų tipai
• 2 LED lemputės
• 2x „Smartcitizen“pradiniai rinkiniai (įsigykite čia)
• 2x rezistoriai
• 1 elektros jungiklis
• 1 kompiuteris, galintis paleisti „Jupyter Notebook“, „Matplotlib“ir „Python“
• Plius bet kokios kitos dekoracijos, kurias norite turėti !!!

1 žingsnis: SCK jutiklio sąranka

Įsitikinkite, kad turite du SCK jutiklius. Pasirinkite pirmąjį ir prijunkite jį prie akumuliatoriaus arba prie kompiuterio. Tada eikite į sąrankos svetainę ir vykdykite instrukcijas. Tą patį padarykite su kitu jutikliu. Kai turite juos pavadinti, nefiltruoto ir filtruoto oro jutiklio pavadinkite juos atitinkamai A ir B. Po to abu prisiregistruokite toje pačioje paskyroje ir būtinai prisijunkite prie paskyros, kad gautumėte duomenis.

Patikrinkite, ar jutikliai veikia, eidami į šią platformą ir ieškodami jutiklių pavadinimų. Įsitikinkite, kad jis nuolat skelbia duomenis kiekvieną minutę.

2 žingsnis: korpuso dizainas

Naudokite pirmiau minėtą kartoną ir padėkite jį priešais save. Visi matavimai bus atliekami pagal mūsų galutinį prototipą. Iš vienos pusės išmatuokite 12,5 cm ir supjaustykite kartoną. Tada uždėkite ventiliatorių ant kartono ir pradėkite naudoti ventiliatorių kartonui suvynioti. Kai padarysite visą kvadratą, pažymėkite tašką žymekliu. Naudokite žirkles, kad pjaustytumėte. Pakartokite tai kitam ventiliatoriui.

3 žingsnis: galios gerbėjams

Mes sukūrėme jungiklį, kuris įjungia ir išjungia oro valytuvą. Norėdami paaiškinti, kaip veikia jungiklis, galite naudoti diagramą. Pradėdami nuo diagramos kairės pusės, turime 220 voltų kintamosios srovės į nuolatinės srovės keitiklį, kuris saugiai sumažina voltus iki 12 voltų. Be šio prietaiso elektros energija iš maitinimo šaltinio mums bus per daug pavojinga. Po to, kai įtampa buvo žymiai sumažinta, turime 2 laidus, prijungtus prie 2 LED lempučių ir jungiklio. Turite lituoti laidus prie LED lempučių, kad jie visi būtų sujungti. Baigę grandinę ir išbandę abi šviesos diodų lemputes, prijunkite abu laidus, vieną teigiamą ir kitą neigiamą, prie ventiliatoriaus. Baigę sąranką, įkiškite kištuką į lizdą. Kai tai padarysite, turėtų užsidegti „įjungimo“šviesos diodas. Kai pasuksite jungiklį, LED lemputė „ventiliatorius įjungtas“turėtų užsidegti ir ventiliatorius turėtų pradėti veikti.

4 žingsnis: kodavimas

Rekomenduojama 15+

Šią programą sukūrė Viktoras Simas. Ši programa leis išmaniojo piliečio jutiklio duomenis išgauti iš išmaniojo piliečio svetainės kūrėjo API ir apskaičiuoti efektyvumo vertę. Mano naudojama programa bus parašyta „Python 3.“. Kodą parašiau „Jupyter“nešiojamajame kompiuteryje „Macbook air“, kuriame įdiegta „Mac OS“(10.14.6 versija).

Šiai programai jums reikės: „Matplotlib Numpy Pandas JSON CSV A python 3 IDE“

1 veiksmas: importuokite reikiamas bibliotekas Jums reikės urllib.request inorder, kad galėtumėte paprašyti prieigos prie API ir atidaryti API URL. Jums reikės csv, kad failą paversite csv failu, kuriuo galima lengvai manipuliuoti. Jums reikės JSON, kad perskaitytumėte JSON, į kurią įeina API. Jums reikės pandų, kad galėtumėte lengvai išanalizuoti duomenų rėmelį. Matplotlib yra būtinas, kad duomenys būtų pateikti intuityviame grafike.

2 veiksmas: prašykite prieigos prie išmaniojo piliečio API: šis kodas prašo duomenų iš API. Remiantis patirtimi, būtina pateikti antraštes, kad būtų gautas atsakymas. Du prašomi URL yra suformatuoti taip: nuoroda į išmaniojo piliečio API, informacijos apie įrenginius gavimas, tam tikro įrenginio ID tikrinimas, 87 jutiklio (PM 2.5 jutiklio) identifikavimas ir duomenų įrašymas kas minutę. Tada ji prašo prieigos prie API.

3 veiksmas: atidarykite ir išanalizuokite duomenis:

Šios eilutės skaito duomenis ir tada pateikia duomenis „gražiai“. Tai leidžia lengvai skaityti duomenis ir taip lengviau pašalinti triktis.

4 veiksmas: konvertuokite duomenis į CSV failą: šiose kodo eilutėse pandos biblioteka skaito duomenis ir konvertuoja juos į csv formą, kuria galima lengvai manipuliuoti. Tada CSV failas saugomas kintamajame data_csv.

5 veiksmas: padarykite CSV duomenis lengvai virškinamus: CSV stulpeliai dabar pavadinti „ignoruoti“nereikalingoje rodyklės eilutėje, „laikas“įrašymo metu ir „vertė“- užfiksuota PM 2.5 koncentracija. Visi brūkšniai ir reikšmės pašalinami, kad reikšmes būtų galima lengvai nubraižyti diagramoje.

6 veiksmas: raskite vertės stulpelio vidurkį:

Šios eilutės nustato stulpelio „Vertės“vidurkį ir tada įtraukia vertes į sąrašą, kad jas būtų galima lengvai nubrėžti.

7 veiksmas: daugiau duomenų palyginimui sukurti: Pakartokite kodą nuo 1 iki 6 veiksmo, kad galėtumėte palyginti B jutiklį

8 žingsnis: Nubraižykite duomenis:

Linija nubraižo abiejų jutiklių vidurkius ir parodo skirtumą

9 žingsnis: Raskite efektyvumą:

Efektyvumą galima apskaičiuoti pagal pradinį vidurkį ir vėlesnį vidurkį, o tada padalinti iš pradinio vidurkio. Tada tai galima apskaičiuoti procentais.

Pabaigti: kaip išvestį turėtumėte gauti procentą ir grafiką. Jūsų išvestis turėtų atrodyti taip, kaip parodyta paveikslėlyje žemiau: