Detecção de poluição do ar + filtragem de ar: 4 etapas

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:36

Os alunos (Aristobulus Lam, Victor Sim, Nathan Rosenzweig e Declan Loges) da German Swiss International School trabalharam com a equipe da MakerBay para produzir um sistema integrado de medição da poluição do ar e eficácia da filtragem do ar. Este sistema integrado permitirá que você monitore a qualidade do ar filtrado e não filtrado ao mesmo tempo. Os dados serão convertidos em uma taxa de eficácia e representados graficamente. Este projeto é recomendado para maiores de 15 anos, embora os mais jovens precisem se preocupar com o risco de eletrocussão e a dificuldade da programação.

Por que você deve fazer isso:

Bem, pensamos que, embora certamente haja muita motivação para fornecer dados para o monitoramento da poluição do ar (o que é explicado em detalhes no site do Smartcitizen, também acreditamos que apenas saber a quantidade de poluição do ar ao seu redor não faz nada para sua saúde. Acreditamos que precisamos agir nós mesmos, então criamos esses sensores integrados e filtro de ar.

Suprimentos

• Um grande pedaço de papelão
• 2 fãs de PC
• Diversas variedades de filtros de ar
• 2 luzes LED
• 2x Smartcitizen Starter Kits (compre aqui)
• 2x resistores
• 1 interruptor elétrico
• 1 computador capaz de executar Jupyter Notebook, Matplotlib e Python
• Além de quaisquer outras decorações que você deseja ter !!!

Etapa 1: configuração do sensor SCK

Certifique-se de ter seus dois sensores SCK. Escolha o primeiro e conecte-o à bateria ou ao computador. Em seguida, vá para o site de configuração e siga as instruções. Faça o mesmo para o outro sensor. Quando você tiver que nomeá-los, nomeie-os A e B respectivamente para o sensor de ar filtrado e não filtrado. Depois disso, registre-se na mesma conta e certifique-se de fazer login na conta para obter os dados.

Verifique se os sensores estão funcionando, indo para esta plataforma e pesquisando os nomes dos seus sensores. Certifique-se de que ele está postando dados continuamente a cada minuto.

Etapa 2: Design do gabinete

Use o cartão mencionado acima e coloque-o à sua frente. Todas as medidas serão de acordo com nosso protótipo final. Meça 12,5 cm de um lado e corte o papelão. Em seguida, coloque o leque sobre o papelão e comece a usar o leque para enrolar o papelão. Quando você tiver feito um quadrado completo, marque o ponto com um marcador. Use uma tesoura para cortar. Repita isso para o outro ventilador.

Etapa 3: Força para os fãs

Fizemos um interruptor que liga e desliga o purificador de ar. Para explicar como o switch funciona, você pode usar o diagrama como referência. Começando da esquerda do diagrama, temos um conversor de 220 volts AC para DC que reduz os volts para 12 volts para uso seguro. Sem este dispositivo, a eletricidade de uma fonte de energia será muito perigosa para usarmos. Depois que os volts foram reduzidos significativamente, temos 2 fios que são conectados a 2 luzes LED e o interruptor. Você tem que soldar os fios às luzes LED para que todos estejam conectados uns aos outros. Assim que o circuito estiver completo e as duas luzes LED forem testadas, conecte os dois fios, um positivo e um negativo, na ventoinha. Assim que a configuração estiver concluída, insira o plugue no soquete. Depois de fazer isso, o LED 'ligado' deve acender. Depois de girar o botão, a luz LED de 'ventilador ligado' deve acender e o ventilador deve começar a funcionar.

Etapa 4: Codificação

Recomendado para 15+

Este programa é feito por Victor Sim. Este programa permitirá que os dados do sensor inteligente do cidadão sejam extraídos da API do desenvolvedor do site do cidadão inteligente e que um valor de eficiência seja calculado. O programa que usei será escrito em Python 3. Eu escrevi o código em um Notebook Jupyter em um Macbook air equipado com Mac OS (versão 10.14.6).

O que você precisa para este programa: Matplotlib Numpy Pandas JSON CSV A python 3 IDE

Etapa 1: importe as bibliotecas necessárias Você precisará de urllib.request inorder para solicitar acesso à API e abrir a URL da API. Você precisará do csv para converter o arquivo em um arquivo csv que possa ser facilmente manipulado. Você precisará do JSON para ler o JSON em que a API vem. Você precisará do pandas para analisar o quadro de dados facilmente. O matplotlib é necessário para que os dados sejam representados em um gráfico intuitivo.

Etapa 2: Solicite acesso à API Smart-Citizen: Este código solicita dados da API. Por experiência, é essencial colocar os cabeçalhos na origem da solicitação para obter uma resposta. Os dois URLs solicitados são formatados da seguinte forma: Referenciando a API do cidadão inteligente, obtendo informações para os dispositivos, verificando o id de um determinado dispositivo, referenciando o id do sensor 87 (sensor PM 2,5) e registrando dados a cada minuto. Em seguida, ele solicita o acesso à API.

Etapa 3: abra e analise os dados:

Essas linhas lêem os dados e os colocam em uma “impressão bonita”. Isso torna os dados fáceis de ler e, portanto, mais fáceis de solucionar.

Passo 4: Converta os dados em um arquivo CSV: Nessas linhas de código, a biblioteca pandas lê os dados e os converte em um formato csv que pode ser facilmente manipulado. O arquivo CSV é então armazenado na variável data_csv.

Etapa 5: Tornar os dados CSV digeríveis: As colunas do CSV agora são chamadas de ‘ignorar’ para a linha de índice desnecessária, ‘hora’ para o momento em que a gravação foi registrada e ‘valor’ para a concentração de PM 2,5 registrada. Todas as barras e valores são removidos para que os valores possam ser plotados no gráfico facilmente.

Etapa 6: Encontre a média da coluna de valor:

Essas linhas encontram a média da coluna de valores e, em seguida, coloca os valores em uma lista para representá-los facilmente.

Etapa 7: Criação de mais dados para comparação: repita o código da etapa 1 a 6 para o sensor B para comparar

Etapa 8: Plotando os dados:

A linha traça as médias de ambos os sensores e mostra a diferença

Etapa 9: Encontrar a eficiência:

A eficiência pode ser calculada pela média inicial e a média posterior e então dividindo pela média inicial. Isso pode ser calculado como uma porcentagem.

COMPLETO: Você deve obter uma porcentagem e um gráfico como saída. Sua saída deve ser semelhante à imagem abaixo: