Zaznavanje onesnaženosti zraka + filtriranje zraka: 4 koraki

2024 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2024-01-30 12:04

Učenci (Aristobulus Lam, Victor Sim, Nathan Rosenzweig in Declan Loges) nemške švicarske mednarodne šole so z osebjem podjetja MakerBay sodelovali pri izdelavi integriranega sistema za merjenje onesnaženosti zraka in učinkovitosti filtriranja zraka. Ta integrirani sistem vam omogoča hkratno spremljanje kakovosti filtriranega in nefiltriranega zraka. Podatki se pretvorijo v razmerje učinkovitosti in zabeležijo. Ta projekt je priporočljiv za starejše od 15 let, čeprav morajo mlajše starosti upoštevati tveganje električnega udara in težave pri programiranju.

Zakaj bi morali to narediti:

No, menimo, da čeprav obstaja zagotovo veliko motivacije za posredovanje podatkov za spremljanje onesnaženosti zraka (kar je podrobno razloženo na spletnem mestu Smartcitizen, tudi mi verjamemo, da samo to, koliko onesnaženega zraka je okoli vas, ne vpliva na vaše zdravje. Menimo, da moramo ukrepati sami, zato smo ustvarili te integrirane senzorje in zračni filter.

Zaloge

• Velik kos kartona
• 2x računalniški ventilator
• Več vrst zračnih filtrov
• 2 LED luči
• 2x začetni kompleti Smartcitizen (kupite tukaj)
• 2x upori
• 1 električno stikalo
• 1 računalnik, ki lahko poganja Jupyter Notebook, Matplotlib in Python
• Pa še kakšen drug okras, ki ga želite imeti !!!

1. korak: Nastavitev senzorja SCK

Prepričajte se, da imate dva senzorja SCK. Izberite prvega in ga povežite z baterijo ali z računalnikom. Nato pojdite na spletno mesto za namestitev in sledite navodilom. Enako storite z drugim senzorjem. Ko jih morate poimenovati, jih poimenujte A oziroma B za senzor nefiltriranega in filtriranega zraka. Po tem se registrirajte v isti račun in se prepričajte, da ste prijavljeni v račun, da dobite podatke.

Preverite delovanje senzorjev tako, da obiščete to platformo in poiščete imena svojih senzorjev. Poskrbite, da bo vsako minuto neprekinjeno objavljal podatke.

2. korak: Oblikovanje ohišja

Uporabite zgoraj omenjeni karton in ga položite pred seboj. Vse meritve bodo v skladu z našim končnim prototipom. Izmerite 12,5 cm na eni strani in prerežite po kartonu. Nato postavite ventilator na karton in začnite uporabljati ventilator za zvijanje kartona. Ko naredite popoln kvadrat, označite točko z markerjem. Za rezanje uporabite škarje. To ponovite za drugi ventilator.

Korak: Moč navijačem

Naredili smo stikalo, ki vklopi in izklopi čistilec zraka. Če želite razložiti, kako stikalo deluje, lahko za sklic uporabite diagram. Od leve strani diagrama imamo 220 voltni pretvornik AC v DC, ki zmanjša napetost do 12 voltov za varno uporabo. Brez te naprave bo elektrika iz vira energije za nas preveč nevarna. Ko se volti znatno zmanjšajo, imamo 2 žici, ki sta povezani z 2 LED lučkama in stikalom. Žice morate spajkati na LED luči, tako da so vse povezane med seboj. Ko je vezje končano in sta obe LED luči preizkušeni, priključite obe žici, eno pozitivno in eno negativno, v ventilator. Ko je nastavitev končana, vtaknite vtič v vtičnico. Ko to storite, mora zasvetiti LED za vklop. Ko obrnete stikalo, mora zasvetiti LED lučka za vklop ventilatorja in ventilator naj začne delovati.

4. korak: Kodiranje

Priporočeno za starejše od 15 let

Ta program je naredil Victor Sim. Ta program bo omogočil pridobivanje podatkov senzorja pametnega državljana iz API -ja za razvijalce spletnega mesta pametnih državljanov in izračun vrednosti učinkovitosti. Program, ki sem ga uporabil, bo napisan v Pythonu 3. Kodo sem napisal v prenosnem računalniku Jupyter na prenosniku Macbook air, opremljenem z operacijskim sistemom Mac OS (različica 10.14.6).

Kaj boste potrebovali za ta program: Matplotlib Numpy Pandas JSON CSV A python 3 IDE

1. korak: Uvozite potrebne knjižnice Za zahtevo dostopa do API -ja in odpiranje URL -ja API -ja boste potrebovali urllib.request inorder. Za pretvorbo datoteke v datoteko csv, ki jo je mogoče enostavno upravljati, boste potrebovali csv. Za branje JSON -a, ki ga vsebuje api, boste potrebovali JSON. Za enostavno analizo podatkovnega okvirja boste potrebovali pande. Matplotlib je potreben, da so podatki predstavljeni v intuitivnem grafu.

2. korak: Zahtevajte dostop do API-ja Smart-citizen: Ta koda zahteva podatke iz API-ja. Iz izkušenj je bistveno, da se v glavah postavijo izvorne zahteve za odgovor. Dva zahtevana URL -ja sta oblikovana tako: sklicevanje na API pametnega državljana, pridobivanje informacij o napravah, preverjanje identifikacijske številke določene naprave, sklicevanje na senzorski ID 87 (senzor PM 2,5) in snemanje podatkov vsako minuto. Nato zahteva dostop do API -ja.

3. korak: Odprite in razčlenite podatke:

Te vrstice preberejo podatke in jih nato dajo v "lep tisk". Tako so podatki enostavni za branje in s tem lažje odpravljanje težav.

4. korak: Pretvorite podatke v datoteko CSV: Knjižnica pandas v teh vrsticah kode prebere podatke in jih pretvori v obliko csv, s katero je mogoče enostavno upravljati. Datoteka CSV se nato shrani pod spremenljivko data_csv.

5. korak: Poskrbite, da bodo podatki CSV prebavljivi: Stolpci CSV se zdaj imenujejo "prezri" za nepotrebno vrstico indeksa, "čas" za čas snemanja posnetka in "vrednost" za zabeleženo koncentracijo PM 2,5. Vse poševnice in vrednosti so odstranjene, tako da jih je mogoče enostavno narisati na grafu.

6. korak: Poiščite povprečje stolpca vrednosti:

Te vrstice poiščejo povprečje stolpca vrednosti, nato pa vrednosti dajo na seznam, da jih enostavno narišejo.

7. korak: Ustvarjanje več podatkov za primerjavo: Za primerjavo senzorja B ponovite kodo od 1. do 6. koraka

8. korak: Začrtajte podatke:

Črta nariše sredstva obeh senzorjev in pokaže razliko

9. korak: Ugotovite učinkovitost:

Učinkovitost je mogoče izračunati z začetno srednjo vrednostjo in poznejšo srednjo vrednostjo, nato pa jo deliti z začetno srednjo vrednostjo. To se nato lahko izračuna kot odstotek.

POPOLNO: Kot izhod bi morali dobiti odstotek in graf. Vaš rezultat bi moral izgledati podobno spodnji sliki: