Обнаружение загрязнения воздуха + фильтрация воздуха: 4 шага

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:51

Студенты (Аристобулус Лам, Виктор Сим, Натан Розенцвейг и Деклан Логес) немецко-швейцарской международной школы работали с сотрудниками MakerBay над созданием интегрированной системы измерения загрязнения воздуха и эффективности фильтрации воздуха. Эта интегрированная система позволит вам одновременно контролировать качество фильтрованного и нефильтрованного воздуха. Данные будут преобразованы в коэффициент эффективности и отображены в виде графика. Этот проект рекомендуется для лиц старше 15 лет, хотя младший возраст должен помнить о риске поражения электрическим током и сложности программирования.

Почему вам следует это сделать:

Что ж, мы думаем, что, хотя, безусловно, есть много мотивации для предоставления данных для мониторинга загрязнения воздуха (который подробно объясняется на веб-сайте Smartcitizen, мы также считаем, что простое знание того, сколько загрязнения воздуха вокруг вас, ничего не делает для вашего здоровья. Мы считаем, что действовать нужно самостоятельно, поэтому мы создали эти интегрированные датчики и воздушный фильтр.

Запасы

• Большой кусок картона
• 2x вентилятора ПК
• Несколько разновидностей воздушных фильтров
• 2 светодиода
• 2 стартовых набора Smartcitizen (купить здесь)
• 2x резистора
• 1 электрический выключатель
• 1 компьютер, на котором можно запустить Jupyter Notebook, Matplotlib и Python
• Плюс любые другие украшения, которые вы хотите иметь !!!

Шаг 1: Настройка датчика SCK

Убедитесь, что у вас есть два датчика SCK. Выберите первый и подключите к аккумулятору или к компьютеру. Затем перейдите на сайт установки и следуйте инструкциям. Сделайте то же самое для другого датчика. Когда вам нужно назвать их, назовите их A и B соответственно для датчика нефильтрованного и фильтрованного воздуха. После этого зарегистрируйте оба в одной учетной записи и убедитесь, что вы вошли в учетную запись для получения данных.

Убедитесь, что датчики работают, перейдя на эту платформу и выполнив поиск по именам ваших датчиков. Убедитесь, что он постоянно публикует данные каждую минуту.

Шаг 2: Дизайн корпуса

Используйте вышеупомянутый картон и разложите его перед собой. Все измерения будут соответствовать нашему окончательному прототипу. Отмерьте 12,5 см с одной стороны и разрежьте картон. Затем положите вентилятор на картон и начните его скатывать. Когда вы построили полный квадрат, отметьте точку маркером. Разрежьте ножницами. Повторите это для другого вентилятора.

Шаг 3: Энергия фанатов

Мы сделали переключатель, который включает и выключает очиститель воздуха. Чтобы объяснить, как работает переключатель, вы можете использовать схему для справки. Начиная с левой стороны схемы, у нас есть преобразователь переменного тока в постоянный 220 вольт, который снижает напряжение до 12 вольт для безопасного использования. Без этого устройства электричество от источника питания будет для нас слишком опасным. После того, как напряжение значительно снизилось, у нас есть 2 провода, которые подключены к 2 светодиодным лампам и переключателю. Вы должны припаять провода к светодиодным лампам, чтобы все они были соединены друг с другом. Как только цепь будет замкнута и оба светодиода будут проверены, подключите оба провода, один положительный и один отрицательный, к вентилятору. После завершения настройки вставьте вилку в розетку. Как только вы это сделаете, должен загореться индикатор включения питания. После того, как вы щелкнете выключателем, должен загореться светодиодный индикатор «вентилятор включен» и вентилятор должен начать работать.

Шаг 4: Кодирование

Рекомендуется для 15+

Эта программа сделана Виктором Симом. Эта программа позволит извлекать данные датчика умного гражданина из API разработчика веб-сайта умного гражданина и рассчитывать значение эффективности. Программа, которую я использовал, будет написана на Python 3. Я написал код на Jupyter Notebook на Macbook air с Mac OS (версия 10.14.6).

Что вам понадобится для этой программы: Matplotlib Numpy Pandas JSON CSV A python 3 IDE

Шаг 1. Импортируйте необходимые библиотеки. Для запроса доступа к API и открытия URL-адреса API вам понадобится urllib.request inorder. Вам понадобится csv, чтобы преобразовать файл в файл csv, которым можно легко управлять. Вам понадобится JSON, чтобы прочитать JSON, который входит в api. Вам понадобятся pandas, чтобы легко анализировать фрейм данных. Matplotlib необходим для представления данных в виде интуитивно понятного графа.

Шаг 2: Запросить доступ к API Smart-Citizen: этот код запрашивает данные из API. Исходя из опыта, важно поместить заголовки в источник запроса, чтобы получить ответ. Два запрошенных URL-адреса отформатированы следующим образом: обращение к API интеллектуального гражданина, получение информации для устройств, проверка идентификатора определенного устройства, ссылка на идентификатор датчика 87 (датчик PM 2.5) и запись данных каждую минуту. Затем он запрашивает доступ к API.

Шаг 3: Откройте и проанализируйте данные:

Эти строки считывают данные, а затем помещают их в «красивую печать». Это упрощает чтение данных и упрощает устранение неполадок.

Шаг 4. Преобразование данных в файл CSV: в этих строках кода библиотека pandas считывает данные и преобразует их в форму CSV, с которой можно легко манипулировать. Затем файл CSV сохраняется под переменной data_csv.

Шаг 5. Сделайте данные CSV удобоваримыми: столбцы CSV теперь называются «игнорировать» для ненужной строки индекса, «время» - время записи записи и «значение» - записанную концентрацию PM 2,5. Все косые черты и значения удалены, чтобы значения можно было легко отобразить на графике.

Шаг 6: Найдите среднее значение столбца значений:

Эти строки находят среднее значение столбца значений, а затем помещают значения в список, чтобы их было легко построить.

Шаг 7: Создание дополнительных данных для сравнения: Повторите код с шага 1 по 6 для датчика B для сравнения.

Шаг 8: Построение данных:

Линия отображает средние значения обоих датчиков и показывает разницу.

Шаг 9: Определение эффективности:

Эффективность можно рассчитать по начальному среднему и последующему среднему, а затем разделив на начальное среднее значение. Затем это можно рассчитать в процентах.

ЗАВЕРШЕНИЕ: вы должны получить процент и график в качестве вывода. Ваш результат должен выглядеть примерно так, как на изображении ниже: