Hava Kirliliği Tespiti + Hava Filtrasyonu: 4 Adım

2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:18

Alman İsviçre Uluslararası Okulu öğrencileri (Aristobulus Lam, Victor Sim, Nathan Rosenzweig ve Declan Loges), entegre bir hava kirliliği ölçümü ve hava filtreleme etkinliği sistemi üretmek için MakerBay personeli ile çalıştı. Bu entegre sistem, filtrelenmiş ve filtrelenmemiş hava kalitesini aynı anda izlemenizi sağlayacaktır. Veriler bir etkinlik oranına dönüştürülecek ve grafik haline getirilecektir. Bu proje 15+ için önerilir, ancak daha genç yaşların elektrik çarpması riskini ve programlamanın zorluğunu dikkate alması gerekir.

Bunu neden yapmalısınız:

Hava kirliliği izleme için veri sağlamak için kesinlikle çok fazla motivasyon olduğunu düşünüyoruz (bu, Smartcitizen'in web sitesinde ayrıntılı olarak açıklanmıştır, ayrıca etrafınızda ne kadar hava kirliliği olduğunu bilmenin sağlığınız için hiçbir şey yapmadığına da inanıyoruz). Kendimiz harekete geçmemiz gerektiğine inanıyoruz ve bu entegre sensörleri ve hava filtresini yarattık.

Gereçler

• Büyük bir karton parçası
• 2 adet bilgisayar fanı
• Birkaç çeşit hava filtresi
• 2 LED ışık
• 2 adet Smartcitizen Başlangıç Kiti (buradan satın alın)
• 2x Dirençler
• 1 elektrik anahtarı
• Jupyter Notebook, Matplotlib ve Python çalıştırabilen 1 bilgisayar
• Ayrıca sahip olmak istediğiniz diğer süslemeler !!!

Adım 1: SCK Sensör Kurulumu

İki SCK sensörünüzün olduğundan emin olun. İlkini seçin ve pile veya bilgisayarınıza bağlayın. Ardından kurulum sitesine gidin ve talimatları izleyin. Diğer sensör için de aynısını yapın. Bunları adlandırmanız gerektiğinde, filtrelenmemiş ve filtrelenmiş hava sensörü için sırasıyla A ve B olarak adlandırın. Bundan sonra, her ikisini de aynı hesaba kaydedin ve verileri almak için hesaba giriş yaptığınızdan emin olun.

Bu platforma giderek ve sensörlerinizin adlarını arayarak sensörlerin çalışıp çalışmadığını kontrol edin. Her dakika sürekli olarak veri gönderdiğinden emin olun.

Adım 2: Muhafaza Tasarımı

Yukarıda belirtilen kartonu kullanın ve önünüze koyun. Tüm ölçümler son prototipimize göre yapılacaktır. Bir kenardan 12,5 cm ölçün ve kartonu kesin. Ardından, fanı kartonun üzerine koyun ve kartonu yuvarlamak için fanı kullanmaya başlayın. Tam bir kare oluşturduğunuzda, noktayı bir işaretleyici ile işaretleyin. Kesmek için makas kullanın. Bunu diğer fan için tekrarlayın.

Adım 3: Hayranlara Güç Verin

Hava temizleyiciyi açıp kapatan bir anahtar yaptık. Anahtarın nasıl çalıştığını açıklamak için şemayı referans olarak kullanabilirsiniz. Şemanın solundan başlayarak, güvenle kullanmak için voltları 12 volta indiren 220 volt AC'den DC'ye dönüştürücümüz var. Bu cihaz olmadan, bir güç kaynağından gelen elektriği kullanmamız için çok tehlikeli olacaktır. Voltlar önemli ölçüde düşürüldükten sonra, 2 LED ışığına ve anahtara bağlı 2 kablomuz var. Kabloları birbirine bağlı olacak şekilde LED ışıklara lehimlemeniz gerekir. Devre tamamlandıktan ve her iki LED ışığı da test edildikten sonra, biri pozitif diğeri negatif olan her iki kabloyu da fana bağlayın. Kurulum tamamlandıktan sonra fişi prize takın. Bunu yaptıktan sonra, 'güç açık' LED'i yanmalıdır. Düğmeyi çevirdiğinizde, 'fan açık' LED ışığı yanmalı ve fan çalışmaya başlamalıdır.

Adım 4: Kodlama

15+ için önerilir

Bu program Victor Sim tarafından yapılmıştır. Bu program, akıllı vatandaş sensörünün verilerinin akıllı vatandaş web sitesinin geliştirici API'sinden çıkarılmasını ve bir verimlilik değerinin hesaplanmasını sağlayacaktır. Kullandığım program Python 3'te yazılacak. Kodu bir Jupyter Notebook'a Mac OS ile donatılmış bir Macbook air'de yazdım(sürüm 10.14.6).

Bu program için neye ihtiyacınız olacak: Matplotlib Numpy Pandas JSON CSV A python 3 IDE

Adım 1: Gerekli kitaplıkları içe aktarın API'ye erişim istemek ve API'nin URL'sini açmak için urllib.request'e ihtiyacınız olacak. Dosyayı kolayca değiştirilebilen bir csv dosyasına dönüştürmek için csv'ye ihtiyacınız olacak. Api'nin geldiği JSON'u okumak için JSON'a ihtiyacınız olacak. Veri çerçevesini kolayca analiz etmek için pandalara ihtiyacınız olacak. Matplotlib, verilerin sezgisel bir grafikte temsil edilmesi için gereklidir.

Adım 2: Akıllı vatandaş API'sine erişim isteyin: Bu kod, API'den veri ister. Deneyimden yola çıkarak, yanıt alma isteğini kaynaklamak için başlıkları koymak önemlidir. İstenen iki URL şu şekilde biçimlendirilir: akıllı vatandaş API'sine başvuru, cihazlar için bilgi alma, belirli bir cihazın kimliğini kontrol etme, 87'nin sensör kimliğine başvurma (PM 2.5 sensör) ve her dakika veri kaydetme. Daha sonra API'ye erişim ister.

Adım 3: Verileri Açın ve Ayrıştırın:

Bu satırlar verileri okur ve ardından verileri “güzel bir baskıya” koyar. Bu, verilerin okunmasını kolaylaştırır ve dolayısıyla sorun gidermeyi kolaylaştırır.

Adım 4: Verileri bir CSV dosyasına dönüştürün: Bu kod satırlarında pandas kitaplığı verileri okur ve bunları kolayca değiştirilebilen bir csv formuna dönüştürür. CSV dosyası daha sonra data_csv değişkeni altında saklanır.

Adım 5: CSV verilerini sindirilebilir yapın: CSV'nin sütunları artık gereksiz dizin satırı için "yoksay", kaydın kaydedildiği süre için "zaman" ve kaydedilen PM 2.5 konsantrasyonu için "değer" olarak adlandırılır. Değerlerin grafik üzerinde kolayca çizilebilmesi için tüm eğik çizgiler ve değerler kaldırılmıştır.

Adım 6: Değer sütununun ortalamasını bulun:

Bu çizgiler, değerler sütununun ortalamasını bulur ve daha sonra bunları kolayca çizmek için değerleri bir listeye koyar.

7. Adım: Karşılaştırma için daha fazla veri oluşturma: Karşılaştırmak için B sensörü için adım 1'den 6'ya kadar olan kodu tekrarlayın

Adım 8: Verilerin çizilmesi:

Çizgi, her iki sensörün araçlarını çizer ve farkı gösterir

Adım 9: Verimliliği bulma:

Verimlilik, ilk ortalama ve sonraki ortalama ile hesaplanabilir ve ardından ilk ortalamaya bölünebilir. Bu daha sonra yüzde olarak hesaplanabilir.

KOMPLE: Çıktı olarak bir yüzde ve bir Grafik almalısınız. Çıktınız aşağıdaki resim gibi görünmelidir: