Légszennyezés érzékelés + levegőszűrés: 4 lépés

2024 Szerző: John Day | [email protected]. Utoljára módosítva: 2024-01-30 09:41

A német svájci nemzetközi iskola diákjai (Aristobulus Lam, Victor Sim, Nathan Rosenzweig és Declan Loges) a MakerBay munkatársaival együtt dolgoztak a légszennyezés mérésének és a légszűrés hatékonyságának integrált rendszerének létrehozásán. Ez az integrált rendszer lehetővé teszi a szűrt és szűretlen levegő minőségének egyidejű figyelését. Az adatokat hatékonysági arányra konvertálják, és grafikont készítenek. Ezt a projektet 15 éven felülieknek ajánljuk, bár a fiatalabb korosztályoknak figyelembe kell venniük az áramütés kockázatát és a programozás nehézségeit.

Miért érdemes ezt tennie:

Nos, úgy gondoljuk, hogy bár bizonyára sok motiváció van arra, hogy adatokat szolgáltassunk a légszennyezés monitorozásához (ezt részletesen ismertetjük a Smartcitizen weboldalán, de azt is hisszük, hogy pusztán az, hogy tudjuk, mennyi légszennyezés van körülöttünk, semmit sem tesz az egészségére). Úgy gondoljuk, hogy magunknak kell cselekednünk, ezért létrehoztunk ezeket az integrált érzékelőket és légszűrőt.

Kellékek

• Egy nagy darab karton
• 2x PC ventilátor
• Többféle légszűrő
• 2 LED lámpa
• 2x Smartcitizen kezdő készlet (vásárlás itt)
• 2x ellenállás
• 1 elektromos kapcsoló
• 1 számítógép, amely képes a Jupyter Notebook, a Matplotlib és a Python futtatására
• Plusz minden egyéb dekoráció, amit szeretnél !!!

1. lépés: SCK érzékelő beállítása

Győződjön meg arról, hogy rendelkezik két SCK érzékelővel. Válassza ki az elsőt, és csatlakoztassa az akkumulátorhoz vagy a számítógéphez. Ezután lépjen a telepítési webhelyre, és kövesse az utasításokat. Tegye ugyanezt a másik érzékelővel. Ha meg kell neveznie őket, nevezze őket A -nak és B -nek a szűretlen és szűrt levegőérzékelőhöz. Ezután regisztrálja mindkettőt ugyanarra a fiókra, és győződjön meg arról, hogy bejelentkezik a fiókba az adatok megszerzéséhez.

Ellenőrizze, hogy az érzékelők működnek -e ezen a platformon, és keresse meg az érzékelők nevét. Győződjön meg arról, hogy percenként folyamatosan közzéteszi az adatokat.

2. lépés: A ház tervezése

Használja a fent említett kartont, és tegye ki maga elé. Minden mérés a végső prototípusunk szerint történik. Mérjen ki 12,5 cm -t az egyik oldaláról, és vágja át a kartonon. Ezután tegye a ventilátort a kartonra, és kezdje el használni a ventilátort a karton tekercseléséhez. Ha elkészített egy teljes négyzetet, jelölje meg a pontot egy jelölővel. Ollóval vágja át. Ismételje meg ezt a másik ventilátor esetében is.

3. lépés: Erőt a rajongóknak

Készítettünk egy kapcsolót, amely be- és kikapcsolja a légtisztítót. A kapcsoló működésének elmagyarázásához használhatja a diagramot referenciaként. A diagram bal oldaláról kiindulva van egy 220 voltos váltóáramú egyenáramú átalakítónk, amely 12 voltra csökkenti a feszültséget a biztonságos használat érdekében. Ezen eszköz nélkül az áramforrásból származó villamos energia túl veszélyes lehet számunkra. Miután a feszültség jelentősen csökkent, van 2 vezetékünk, amelyek 2 LED -es lámpához és a kapcsolóhoz vannak csatlakoztatva. A vezetékeket a LED -es lámpákhoz kell forrasztani, hogy mindegyik össze legyen kötve. Miután az áramkör befejeződött, és mindkét LED -lámpát tesztelték, csatlakoztassa mindkét vezetéket, egy pozitív és egy negatív vezetéket a ventilátorhoz. A beállítás befejezése után dugja be a csatlakozódugót a konnektorba. Miután ezt megtette, a „bekapcsolás” LED -nek fel kell világítania. Miután elfordította a kapcsolót, a „ventilátor bekapcsolva” LED -lámpának fel kell világítania, és a ventilátornak működésbe kell lépnie.

4. lépés: Kódolás

15 év felettieknek ajánlott

Ezt a programot Victor Sim készítette. Ez a program lehetővé teszi az intelligens állampolgár -érzékelő adatainak kinyerését az intelligens állampolgár webhely fejlesztői API -jából, és a hatékonysági érték kiszámítását. Az általam használt programot a Python 3 -ban fogom írni. A kódot egy Jupyter Notebookra írtam egy Mac OS -en (10.14.6 -os verzió) felszerelt Macbook air -en.

Amire szüksége lesz ehhez a programhoz: Matplotlib Numpy Pandas JSON CSV A python 3 IDE

1. lépés: A szükséges könyvtárak importálása Az URL -hez való hozzáférés kéréséhez és az URL -cím megnyitásához urllib.request inorder kell. Csv -re lesz szüksége, hogy a fájlt könnyen manipulálható csv -fájlba konvertálja. Szüksége lesz a JSON -ra ahhoz, hogy elolvassa a JSON -t, amelyet az api tartalmaz. Szüksége lesz pandákra az adatkeret egyszerű elemzéséhez. A matplotlib szükséges az adatok intuitív gráfban való megjelenítéséhez.

2. lépés: Hozzáférés kérése a Smart-citizen API-hoz: Ez a kód adatokat kér az API-tól. A tapasztalatok alapján elengedhetetlen, hogy a fejléceket a kérés forrásává tegyük, hogy választ kapjunk. A kért URL -ek a következőképpen vannak formázva: Hivatkozás az intelligens polgár API -ra, információk beszerzése az eszközökre, egy adott eszköz azonosítójának ellenőrzése, hivatkozás a 87 -es szenzorazonosítóra (PM 2,5 érzékelő) és az adatok rögzítése percenként. Ezután hozzáférést kér az API -hoz.

3. lépés: Nyissa meg és elemezze az adatokat:

Ezek a sorok olvassák az adatokat, majd az adatokat „szép nyomtatásba” helyezik. Ez megkönnyíti az adatok olvasását és ezáltal a hibaelhárítást.

4. lépés: Az adatok konvertálása CSV -fájlokká: Ezekben a kódsorokban a pandas könyvtár beolvassa az adatokat, és könnyen kezelhető csv -formátummá alakítja azokat. A CSV -fájl ezután a data_csv változó alatt kerül tárolásra.

5. lépés: A CSV -adatok emészthetővé tétele: A CSV -oszlopok neve „figyelmen kívül hagyás” a szükségtelen indexsoroknál, „idő” a felvétel rögzítésének időpontjában és „érték” a rögzített PM 2,5 -koncentrációnál. Az összes perjelet és értéket eltávolítja, hogy az értékeket könnyen fel lehessen tüntetni a grafikonon.

6. lépés: Keresse meg az érték oszlop átlagát:

Ezek a sorok megkeresik az értékek oszlop átlagát, majd az értékeket egy listába teszik, hogy könnyen ábrázolhassák őket.

7. lépés: További adatok létrehozása összehasonlításhoz: Ismételje meg a kódot az 1–6. Lépéstől a B érzékelő összehasonlításához

8. lépés: Az adatok ábrázolása:

A vonal mindkét érzékelő átlagát ábrázolja, és megmutatja a különbséget

9. lépés: Hatékonyság megállapítása:

A hatékonyság kiszámítható a kezdeti átlaggal és a későbbi átlaggal, majd elosztható a kezdeti átlaggal. Ezt lehet kiszámítani százalékban.

TELJES: Százalékot és grafikont kell kapnia kimenetként. A kimenetnek valahogy úgy kell kinéznie, mint az alábbi képen: