Kazalo:
- Korak: Potrebni deli:
- 2. korak: 1. možnost: beležite podatke v računalnik/ Raspberry Pi prek kabla USB
- 3. korak: 2. možnost: Podatki so zabeleženi v Yun Shield
- 4. korak: Učinkovitost senzorja motnosti
Video: Enostaven nadzor motnosti in nadzorni sistem za mikroalge: 4 koraki
2024 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2024-01-30 12:07
Recimo, da vam je dolgočasno z vzorčenjem vode za merjenje motnosti, kar je bruto izraz, ki označuje vse majhne, suspendirane delce v vodi, ki zmanjšujejo intenzivnost svetlobe bodisi z naraščajočo svetlobno potjo ali večjo koncentracijo delcev ali oboje. Torej, kako to storiti?
Spodaj je nekaj korakov, ki sem jih naredil za izgradnjo avtomatskega sistema za spremljanje gostote biomase mikroalg. To so mikro-alge, ki so velikosti submikronov, dobro suspendirane v vodi in imajo raje ekstremen življenjski slog, ki pretvarja svetlobno energijo in zmanjšuje ogljikov dioksid v novo sintetizirano biomaso. To je dovolj za mikroalge.
Za merjenje motnosti ali gostote biomase moram v mojem primeru izmeriti jakost svetlobe na strani detektorja, ki se pretvori v odčitavanje napetosti. Na začetku sem imel eno oviro pri iskanju primernega senzorja, ki bi deloval z vrstami mikroalg, s katerimi sem delal.
Motnost lahko merimo s spektrofotometrom. Laboratorijski spektrofotometer je drag in večinoma meri en vzorec naenkrat. Nekako sem imel srečo, da sem kupil poceni senzor motnosti, ki sem ga našel na ebay.com ali amazon.com, in na moje presenečenje senzor dobro deluje z vrstami mikroalg, ki sem jih preizkusil.
Korak: Potrebni deli:
1. Senzor motnosti, kot je ta na fotografiji, ki povezuje cev. Ta na seznamu ima odprt prehod, razen če nameravate senzor potopiti.
2. Arduino plošča. Lahko je Nano ali Mega/Uno (če se uporablja Yun Shield)
3. Potenciometer. Bolje je uporabiti takšno natančnost.
4. Zaslon OLED. Uporabil sem SSD1306, vendar bi druge vrste LCD, na primer 1602, 2004 delovale (in ustrezno spremenile kodo).
5. Tabla za ponovno predvajanje z dvema kanaloma
6. Dve od treh pozicijskih stikal za dodatno ročno upravljanje
7. Črpalke: Kupil sem 12V majhno peristaltično črpalko in uporabil dvokanalno črpalko Cole Parmer v laboratoriju kot glavno črpalko. Če ima glavna črpalka samo eno kanalno glavo, potem uporabite prelivno cev za zbiranje presežne biomase. Pazite, da je možno posnemanje biomase na vrhu reaktorja, če uporabljate močno mešanje z zračnim dvigom.
8. Raspberry Pi ali prenosni računalnik za beleženje podatkov za 1. možnost ali Yun Shield za 2. možnost
Skupni stroški so v razponu 200 USD. Črpalka Cole Parmer znaša približno 1000 USD in ni vključena v skupne stroške. Nisem natančno povzel.
2. korak: 1. možnost: beležite podatke v računalnik/ Raspberry Pi prek kabla USB
Uporaba računalnika ali Raspberry Pi za snemanje nekaterih izhodnih podatkov
Snemanje je mogoče z možnostjo beleženja, kot sta Putty (Windows) ali Screen (Linux). Ali pa lahko to storite s skriptom Python. Ta skript za delovanje potrebuje Python3 in knjižnico, imenovano pyserial. Poleg tega, da so zabeleženi podatki lahko dostopni v prenosnem računalniku ali v namiznem daljinskem upravljalniku, ta pristop izkorišča čas, ki je na računalniku, ki je prijavljen v datoteko, skupaj z drugimi izhodi.
Tukaj je še ena vadnica, ki sem jo napisal o tem, kako nastaviti Raspberry Pi in zbrati podatke iz Arduina. To je vodnik po korakih za pridobivanje podatkov iz Arduina v Raspberry Pi.
Koda za Arduino je na voljo tukaj za možnost 1: delovanje sistema senzorja motnosti in beleženje podatkov v računalnik.
Kot sem že omenil, je to preprost sistem, toda za senzor, ki daje pomembne podatke, je treba predmet meritev, kot so mikroalge, mrak, mleko ali suspendirani delci, razmeroma stabilni.
Posneta datoteka vsebuje časovni žig, nastavljeno vrednost, merilno vrednost motnosti in čas delovanja glavne črpalke. To bi vam moralo dati nekaj kazalnikov uspešnosti sistema. Serial.println (dataString) v datoteki.ino lahko dodate več parametrov.
V vsakem izhodu je treba dodati vejico (ali zavihek ali druge znake za razdelitev podatkov v vsako celico v preglednici), da jih je mogoče razdeliti v Excelu za izdelavo grafa. Vejica vam bo prihranila nekaj las (prihrani moje), še posebej po nekaj tisoč vrsticah podatkov, in ugotovila, kako razdeliti številke in pozabila dodati vejico vmes.
3. korak: 2. možnost: Podatki so zabeleženi v Yun Shield
Za beleženje podatkov uporabite Yun Shield na vrhu Arduino Mega ali Uno
Yun Shield ima minimalno distribucijo Linuxa in se lahko poveže z internetom, ima vrata USB in režo za kartico SD, zato se lahko podatki zabeležijo na ključek USB ali kartico SD. Čas se pridobi iz sistema Linux, podatkovna datoteka pa iz programa FTP, kot sta WinSCP ali FileZilla, ali neposredno iz USB -ja, bralnika kartic SD.
Tukaj je koda, ki gostuje v Githubu za možnost 2.
4. korak: Učinkovitost senzorja motnosti
Uporabil sem senzor motnosti Amphenol (TSD-10) in prihaja s podatkovnim listom. Iz spletnega seznama je izdelek težje preveriti. Podatkovni list vključuje graf odčitavanja napetosti (Vout) z različno koncentracijo motnosti, predstavljene v enoti za nefelometrično motnost (NTU). Za mikroalge je gostota biomase običajno pri valovni dolžini 730 nm ali 750 mm za merjenje koncentracije delcev, imenovane optična gostota (OD). Torej, tukaj je primerjava med Vout, OD730 (merjeno s Shimadzujevim spektrometrom) in OD750 (pretvorjeno iz NTU v podatkovnem listu).
Najbolj zaželeno stanje tega sistema je statično motnost ali turbidostat, ki ga sistem lahko samodejno meri in nadzoruje gostoto biomase pri (ali blizu) nastavljene vrednosti. Tukaj je graf, ki prikazuje ta sistem.
Razkritje:
Ta sistem za spremljanje in nadzor motnosti (pogosto imenovan turbidostat) je ena od treh enot, v katerih sem delal pri poskusu izdelave vnaprej izdelanega fotobioreaktorja. To delo sem opravljal, medtem ko sem delal v Biodesign Swette centru za okoljsko biotehnologijo, Državna univerza v Arizoni. Znanstveni prispevki tega sistema k napredovanju gojenja alg so bili objavljeni v Algal Research Journal.
Priporočena:
Samodejni nadzorni sistem za vročo ploščo (HPACS): 3 koraki
Samodejni nadzorni sistem z vročo ploščo (HPACS): Namen tega projekta je preprost intuitiven način razumevanja, kako narediti samodejno uravnavanje PID z grelcem. Kar sem naredil, temelji na metodi Åström-Hägglund za izvajanje parametrov s pomočjo nadzora bang-bang za razkrivanje sistemskih značilnosti
Enostaven nadzor s kretnjami - nadzorujte svoje RC igrače z gibanjem roke: 4 koraki (s slikami)
Enostaven nadzor s kretnjami - Nadzirajte svoje RC igrače z gibanjem roke: Dobrodošli na mojem 'ible' #45. Pred časom sem naredil popolnoma delujočo RC različico BB8 z deli Lego Star Wars … https://www.instructables.com/id/Whats-Inside-My-R … Ko sem videl, kako kul je Force Band, ki ga je izdelal Sphero, sem pomislil: »Ok, c c
Sistem za nadzor in nadzor hidroponike Blynk: 4 koraki
Hydroponics Blynk Monitor & Control System: V tem projektu sem ustvaril nadzorni sistem, ki spremlja in nadzira vse vidike srednje velikega sistema odlivov in odtokov hidroponike. Prostor, v katerem sem ga zgradil, uporablja sisteme 4 x 4'x4 '640W LM301B 8 bar. Toda pri teh navodilih ne gre za moje luči. JAZ
Senzor motnosti: 4 koraki
Senzor motnosti: Za naš projekt smo morali izdelati senzor, ki bi lahko meril pojav, povezan z vodo. Pojav, ki smo ga izbrali, je bila motnost. Pripravili smo 10 različnih načinov za merjenje motnosti. Po primerjavi različnih metod izberemo met
DIY MusiLED, glasbeno sinhronizirane LED z aplikacijo Windows in Linux z enim klikom (32-bitne in 64-bitne). Enostaven za ponovno ustvarjanje, enostaven za uporabo, enostaven za prenos .: 3 koraki
DIY MusiLED, glasbeno sinhronizirane LED z aplikacijo Windows in Linux z enim klikom (32-bitne in 64-bitne). Enostaven za ponovno ustvarjanje, enostaven za uporabo, enostaven za prenos. Ta projekt vam bo pomagal povezati 18 LED (6 rdečih + 6 modrih + 6 rumenih) na ploščo Arduino ter analizirati signale zvočne kartice v računalniku v realnem času in jih posredovati LED diode, ki jih prižgejo glede na učinke utripa (Snare, High Hat, Kick)