Working Smarter by IoT & Digital Transformation

Hy Lạp đo lường và mô hình hoá chất lượng không khí bằng Drone và IoT

0 90

Ô nhiễm không khí ở Hy Lạp là một vấn đề môi trường nghiêm trọng trong những thập kỷ qua. Đô thị hóa nhanh chóng và vô tổ chức của các thành phố, thiếu cơ sở hạ tầng và một đội xe cơ giới ngày càng tăng ở các khu vực đô thị là nguyên nhân chính dẫn đến suy giảm chất lượng không khí ở nước này.

Vị trí của đảo Crete (Hy Lạp)

Vị trí của đảo Crete (Hy Lạp)

Với hơn 1.400 hòn đảo, vận tải hàng hải và hàng không là phổ biến ở Hy Lạp. Các thử nghiệm được thực hiện ở Santorini đã chứng minh rằng nồng độ các hạt siêu mịn cao hơn tới 100 lần gần các cảng. Nhưng trong những năm gần đây, tình hình đã được cải thiện nhờ nhiên liệu tốt hơn và thay thế công nghệ cũ gây ô nhiễm.

Việc đánh giá chất lượng không khí và ô nhiễm đã được thực hiện theo truyền thống bằng cách giám sát trên mặt đất. Sự phức tạp của địa hình và các rào cản vật lýthường làm phức tạp việc thu thập dữ liệu, tăng chi phí và giảm hiệu quả và hiệu suất.

Tại Phòng thí nghiệm Hệ thống Công nghiệp, Năng lượng và Môi trường của Đại học Kỹ thuật Bêlarut, Antonios Koutroumpas (Sinh viên Cử nhân) và Konstantinos Loukakis (Sinh viên ThS), với sự hỗ trợ của Spiros Papaefthimiou (Phó Giáo sư), đã phát triển Luận án trong Hệ thống Sản xuất với tiêu đề : Sử dụng UAV (Phương tiện bay không tên) để hiển thị 3D các chất gây ô nhiễm không khí ở khu vực thành thị, trong đó một máy bay không người lái nhỏ được trang bị nền tảng cảm biến không dây của Libelium Waspmote đã được giới thiệu để thu thập dữ liệu tại chỗ.

Waspmote + Nền tảng cảm biến không dây khí hiệu chuẩn

Nền tảng cảm biến không dây Drone + khí hiệu chuẩn

Nghiên cứu được thực hiện trong khuôn viên của Đại học Công nghệ Bêlarut, tại thành phố Chania. Mục đích chính của luận án là thu được khí thải ô nhiễm không khí và tạo ra một công cụ trực quan 3D của một khu vực xác định. Các cảm biến có thể đo:

  • nhiệt độ không khí,
  • áp suất không khí,
  • độ ẩm,
  • carbon monoxide (CO),
  • carbon dioxide (CO 2 ),
  • lưu huỳnh đioxit (SO 2 ),
  • ozon (O 3 ),
  • nitơ dioxide (NO 2 ),
  • và amoniac (NH 3 ).

Máy bay không người lái được trang bị cảm biến nhỏ gọn có thể cung cấp dữ liệu tại gần như bất kỳ điểm nào trong trục ba chiều. Đặc tính thú vị này ủng hộ việc giảm các nút cảm biến được sử dụng trong mọi thành phố thông minh hoặc dự án môi trường thông minh , làm giảm tổng chi phí của giải pháp . Ngoài ra, cho phép người dùng có được dữ liệu địa phương để theo dõi sản xuất, phát hiện vấn đề và kiểm soát khí hậu địa phương.

Các dự án đòi hỏi một mạng cảm biến không dây với các yêu cầu sau: chi phí thấp, tính di động, khả năng lưu trữ dữ liệu và truyền dữ liệu không dây . Một yêu cầu bổ sung khác là thời gian và vị trí dập các phép đo khí, được thực hiện nhờ các đặc tính nội tại của Waspmote và mô-đun GPS tích hợp.

Sơ đồ nhiệt khí thu được với máy bay không người lái được cảm biến

Sơ đồ nhiệt khí thu được với máy bay không người lái thu được từ cảm biến

Nhà phát triển đã chọn nền tảng cảm biến không dây của Libelium do khả năng tích hợp nhiều giao thức vào một nút , cung cấp khả năng triển khai các kiến ​​trúc đa WSN trong đó truyền thông độc lập có thể tồn tại trong một mạng duy nhất.

Các cảm biến được gắn vào UAV nhờ các hộp tùy chỉnh được in từ máy in 3D, một cho bảng cảm biến và thứ hai để chứa pin. Trong khi máy bay không người lái bay, các cảm biến sẽ thực hiện các phép đo và gửi, thông qua GPRS , thông tin trực tiếp đến cơ sở dữ liệu , nơi nó được xử lý.

Sơ đồ dự án

Sơ đồ dự án

Tác giả của luận án rất lạc quan về việc sử dụng UAV trong tương lai trong các ứng dụng chất lượng không khí nhờ vào khả năng và tính linh hoạt của các nền tảng này. Bài báo đã trình bày các khái niệm và kỹ thuật sáng tạo để hình dung các chất gây ô nhiễm không khí ở dạng 2D và 3D.

Mục đích chính của luận án này là tạo ra một lưới 3D của khu vực nghiên cứu và trực quan hóa dữ liệu này trên mô hình 3D được tham chiếu địa lý để hiểu rõ hơn về sự phân bố các chất gây ô nhiễm không khí. Một số kết quả quan trọng nhất thu được nhờ hiệu suất này là sự phát thải CO2 từ ống khói của trường đại học và từ bãi đậu xe.

Góc nhìn bên trái của COGóc nhìn của CO

Góc nhìn bên trái của CO2Góc nhìn của CO2

Bản đồ ba chiều CO và CO 2

Luận án mở ra cánh cửa cho việc áp dụng phương pháp gây rối này ở những khu vực tập trung nhiều chất gây ô nhiễm không khí là mối quan tâm, như khu vực công nghiệp, bến cảng hoặc sân bay . Việc sử dụng nhiều hơn một UAV có thể cung cấp dữ liệu đồng thời ở các vị trí và độ cao khác nhau, tạo cơ hội điều tra chất lượng không khí ở quy mô lớn hơn.

Đăng ký để nhận ebook
Đăng ký để nhận ebook "Những điều cơ bản cần biết về Smart Factory và công nghệ IoT" từ chúng tôi.
Đăng ký để được nhận ebook "Những điều cơ bản cần biết về Smart Factory và công nghệ IoT".

Để lại bình luận

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố.