Оглавление:

Maper загрязнения воздуха CEL (модифицированный): 7 шагов
Maper загрязнения воздуха CEL (модифицированный): 7 шагов

Видео: Maper загрязнения воздуха CEL (модифицированный): 7 шагов

Видео: Maper загрязнения воздуха CEL (модифицированный): 7 шагов
Видео: Загадки биологии и эволюции рукокрылых. Антон Влащенко 2024, Июнь
Anonim
Maper загрязнения воздуха CEL (модифицированный)
Maper загрязнения воздуха CEL (модифицированный)

Загрязнение воздуха - глобальная проблема в современном обществе, причина многих болезней и дискомфорта. Вот почему мы попытались создать систему, которая могла бы отслеживать как ваше местоположение по GPS, так и уровень загрязнения воздуха в этом конкретном месте, чтобы затем иметь возможность собирать и складывать данные в эффективный и простой для понимания формат.

В эту группу входят:

Клара Гиллис

Элора Банцет

Ландри Бюльто

из класса supB ESME sudria.

Мы все соавторы этого журнала.

Шаг 1: поиск проекта

В поисках проекта
В поисках проекта

У нас была первая цель:

Найдите проект (= pb для решения) со всеми ограничениями, решение. Найдите материалы. Ищите о нашем проекте. Создать организацию => Trello, Instructable

Загрязнитель воздуха в разных городах (= вторая идея)

Ссылка на вторую идею:

www.passeportsante.net/fr/Actualites/Dossi…

Загрязняющие вещества: что это такое, откуда они взялись? (мы использовали эту ссылку)

Описание проекта: Проблема, связанная с ЦУР: Формат: 2 возможности => часы, если датчик маленький. Большой браслет со встроенными часами. Браслет содержит датчик.

Срок: 7 недель

Бюджет: 200 евро. Заказ на сайте Corect: Amazone.fr/ Mouser.fr/ fr.rs-online.com Совет: не используйте все сразу.

Документация: Instructables

Организация: Trello

Компоненты, которые нам нужно купить: - Датчик: Озон, диоксид д'азота, суфре, моноксид де карбона - GPS-часы - Аккумулятор

Pb: Способ подключения датчика к часам. Способ записи данных и их отправка в… для создания карты.

Используйте ссылку, чтобы найти основной токсин в воздухе: https://www.passeportsante.net/fr/Actualites/Doss… Загрязняющие вещества: откуда они взялись?

Шаг 2: выбор наших компонентов

Выбор наших компонентов
Выбор наших компонентов
Выбор наших компонентов
Выбор наших компонентов

ВТОРОЕ УРОК:

Objectif сегодня: нам нужно было заказать компонент на одном из 3 предоставленных веб-сайтов. Для этого мы ищем в воздухе токсин, который хотели обнаружить. Мы быстро ищем их эффект. Потом заказываем.

Резюме сеанса: Сильный токсин в воздухе (* 4): Эффект: ⇒ Соответствующий компонент:

соответствующий компонент. Это то, что мы покупаем:

* GPS-модуль Ublox NEO-6M для управления Avion + антенна для Arduino APM2.5 APM2

* VKLSVAN MQ-135 Capteur de qualité d'air Module detection de gaz dangereux for Arduino

* Модуль захвата моноксида карбона MQ 7 MQ7 Co gaz - для Arduino Raspberry Pi:

* MQ-power, партия 2 модулей, улавливающих газ-бутан 300–10000 ppm метана, очищающего дым и моноксид карбона для Arduino:

* 2 шт. Pile 9v Connecteur Snap Dc Adaptateur Secteur Pour Arduino:

* Duracell - Pile Alcaline - 9V x 2 - Plus Power (6LR61):

* Карта развития CMS Arduino Uno Exel Table ссылка = возобновить заказ:

РАМКИ к следующему уроку: Клара должна написать сценарий использования «проект» и «четыре молекулы», организовать журнал и другие документы. Мы должны вести журнал, чтобы следить за нашим прогрессом: pb, solution… Связаться с экспертом ecrire log S3

Как сделать прецедент?

Используйте свой урок GDS. Пример варианта использования:

Objectif сегодня: нам нужно было заказать компонент на одном из 3 предоставленных веб-сайтов. Для этого мы ищем в воздухе токсин, который хотели обнаружить. Мы быстро ищем их эффект. Потом заказываем.

Резюме сеанса: Сильный токсин в воздухе (* 4): Эффект: ⇒ Соответствующий компонент:

соответствующий компонент. Это то, что мы покупаем:

* GPS-модуль Ublox NEO-6M для управления Avion + антенна для Arduino APM2.5 APM2

* VKLSVAN MQ-135 Capteur de qualité d'air Module detection de gaz dangereux for Arduino

* Модуль захвата моноксида карбона MQ 7 MQ7 Co gaz - для Arduino Raspberry Pi:

* MQ-power, партия 2 модулей, улавливающих газ-бутан 300–10000 ppm метана, очищающего дым и моноксид карбона для Arduino:

* 2 шт. Pile 9v Connecteur Snap Dc Adaptateur Secteur Pour Arduino:

* Duracell - Pile Alcaline - 9V x 2 - Plus Power (6LR61):

* Карта развития CMS Arduino Uno Exel Table link = возобновить заказ:

РАМКИ к следующему уроку: Клара должна написать сценарий использования «проект» и «четыре молекулы», организовать журнал и другие документы. Мы должны написать журнал, чтобы следить за нашим прогрессом: pb, solution… Связаться с экспертом ecrire log S3

Как сделать прецедент?

Используйте свой урок GDS. Пример варианта использования:

Шаг 3: получение наших компонентов

Получение наших компонентов
Получение наших компонентов
Получение наших компонентов
Получение наших компонентов
Получение наших компонентов
Получение наших компонентов
Получение наших компонентов
Получение наших компонентов

Задача дня заключалась в том, чтобы получить наши компоненты и попытаться

начать что-нибудь с ними.

Все, что мы купили, было сфотографировано и добавлено в этот пост.

Во время сеанса мы попытались подключить датчик воздуха к карте Arduino Uno Card и использовали код, который мы нашли в этом профиле пользователя с инструкциями: https://www.instructables.com/id/How-to-use-MQ2-G …

* MQ135: Улавливает чувствительность к CO2, алкоголю, бензину, оксиду азота (NOx) и аммиаку (NH3).

* MQ7: CO сеньор

* MQ2:

* Le MQ-2 является захватывающим устройством, которое позволяет детектировать газ или дым.

Шаг 4: Подключение датчика GPS

Подключение датчика GPS
Подключение датчика GPS
Подключение датчика GPS
Подключение датчика GPS
Подключение датчика GPS
Подключение датчика GPS

Задачей дня было подключить датчик GPS к

карту arduino и сможете читать данные геолокации.

Для этого пришлось припаять провод к датчику GPS, а затем подключить его к карте. Нам не удалось создать код, поэтому продолжим его в следующем сеансе.

Шаг 5: эксперименты и подключение

Эксперименты и проводка
Эксперименты и проводка
Эксперименты и проводка
Эксперименты и проводка
Эксперименты и проводка
Эксперименты и проводка
Эксперименты и проводка
Эксперименты и проводка

Задача дня заключалась в том, чтобы подключить различные датчики к

Карта Arduino Uno, а затем попробуйте поэкспериментировать, чтобы убедиться, что датчики работают.

* Первый шаг: положите датчик MQ-2 в коробку, полную халата.

Код, который мы использовали, находится на изображении, а эксперимент - на видео.

Сделав это, мы увидели на мониторе Arduino реальное увеличение кривой, что позволяет нам думать, что датчик работает.

* Второй шаг: поместите датчик MQ-135 в коробку со спиртом.

Код, который мы использовали, тоже есть на изображении, но мы не сфотографировали эксперимент, потому что он такой же, как и первый.

Благодаря эксперименту мы увидели, что сенсор тоже сработал.

* Третий шаг: заставьте датчик MQ-7 работать

Код тоже есть на изображении. У нас не было доступа к крупному источнику моноксида карбона, поэтому мы опробовали датчик с воздухом комнаты.

Более важным в этих трех шагах было убедиться, что мы можем считывать данные с датчика благодаря кодам.

Четвертый шаг: приведите датчик GPS в действие и подключите три других датчика.

Ландри удалось заставить работать GPS с помощью написанного им кода. Вы можете найти коды на картинке.

Шаг 6: окончательные коды

Окончательные коды
Окончательные коды
Окончательные коды
Окончательные коды
Окончательные коды
Окончательные коды

Мы объединили коды наших датчиков с кодом GPS.

Единственная проблема, с которой мы столкнулись, - это высота, которая не работает. Мы выяснили, что спутниковой системе требуется гораздо больше времени для калибровки нашего местоположения.

Однако это не будет настоящей проблемой, поскольку мы решили не использовать alltitude и считать, что весь сбор данных должен производиться на уровне земли.

Шаг 7. Преобразование собранных данных в визуальное представление

Преобразование собранных данных в визуальное представление
Преобразование собранных данных в визуальное представление
Преобразование собранных данных в визуальное представление
Преобразование собранных данных в визуальное представление
Преобразование собранных данных в визуальное представление
Преобразование собранных данных в визуальное представление

Теперь, когда наш код работает правильно, мы должны использовать собранные данные. Мы решили использовать какую-то карту, чтобы отобразить согласие, которое улавливают датчики.

Первым шагом было преобразование координат GPS в физическое отображение на карте. После того, как были найдены нужные инструменты и поняли, как ими пользоваться, все было сделано.

Мы использовали электронные карты в Excel, чтобы создать карту, используя собранные нами данные.

Теперь проект официально завершен, не стесняйтесь обращаться к нам, если вам понадобится совет или у вас есть какие-либо вопросы или советы для нас.

С уважением, команда CEL.

Рекомендуемые: