TÓM TẮT Trong một thời đại công nghệ khoa học và ứng dụng thông minh phát triển mạnh mẽ như hiện nay, Internet of Things IoT đã và đang dần hòa nhập và là một phần không thể thiếu trong
TỔNG QUAN
GIỚI THIỆU
Ô nhiễm không khí hiện nay là một vấn đề nghiêm trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe và chất lượng cuộc sống của con người Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), hàng năm có khoảng 7 triệu người tử vong do hít phải không khí ô nhiễm Tình trạng này đang ngày càng trở nên trầm trọng tại Việt Nam, đặc biệt tại các thành phố lớn như Hà Nội và TP Hồ Chí Minh.
Theo Sở Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, mỗi năm có khoảng 5.800 người thiệt mạng do các nguyên nhân liên quan đến bụi mịn, chiếm 32% tổng số ca tử vong tại miền Bắc Ô nhiễm không khí ở Hà Nội xuất phát từ nhiều yếu tố, trong đó gần đây các nhà khoa học đã chỉ ra rằng khoảng 1/3 lượng bụi PM2.5 trong không khí đến từ các nguồn ô nhiễm tại các khu vực dân cư, với giao thông là tác nhân lớn nhất.
Máy lọc không khí ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh ô nhiễm không khí gia tăng, giúp cải thiện chất lượng không khí trong nhà và bảo vệ sức khỏe gia đình Với cơ chế hoạt động đơn giản, máy hút không khí ô nhiễm và lọc qua các bộ lọc chuyên dụng để loại bỏ bụi mịn như PM1.0, PM2.5, PM10, cũng như các chất gây dị ứng, vi khuẩn, virus và độc tố Sau khi được lọc sạch, không khí trong lành được trả lại môi trường, đảm bảo an toàn cho sức khỏe.
Đề tài “THIẾT KẾ MÁY LỌC KHÔNG KHÍ BẰNG MÀNG LỌC CARBON KẾT HỢP CÔNG NGHỆ ION ÂM” của tác giả Nguyễn Hồ Mạnh Khương và cộng sự năm 2022 đã chỉ ra một số hạn chế trong thiết kế máy lọc không khí Việc thay đổi tốc độ quạt thông qua biến trở có thể làm giảm độ tin cậy và chính xác trong kiểm soát Màn hình LCD đen trắng hạn chế tính tương tác và khả năng hiển thị thông tin rõ ràng Sử dụng một màng lọc than hoạt tính duy nhất có thể ảnh hưởng đến hiệu suất lọc và tuổi thọ của máy, đặc biệt trong môi trường ô nhiễm cao Cuối cùng, thiếu tính năng điều khiển từ xa làm giảm tính linh hoạt và tiện lợi cho người dùng trong việc điều chỉnh máy lọc không khí từ xa.
Đề tài "Nghiên cứu, thiết kế thiết bị lọc không khí kết hợp hệ thống điều khiển giám sát từ xa áp dụng cho nhà xưởng sản xuất" của tác giả Vũ Đình Tú và cộng sự năm 2020 đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giám sát từ xa Tuy nhiên, việc sử dụng cảm biến bụi với độ chính xác chưa cao có thể dẫn đến sai lệch trong đo lường nồng độ bụi, ảnh hưởng đến quy trình làm sạch không khí và làm giảm hiệu suất cũng như độ tin cậy của hệ thống.
Dựa trên nghiên cứu thực tế, đề tài của chúng tôi sẽ phát triển và tích hợp hệ thống Internet vạn vật (IoT) vào máy lọc không khí, mang lại nhiều ưu điểm vượt trội so với máy lọc thông thường Thiết bị này có khả năng theo dõi và hiển thị chất lượng không khí trong nhà theo thời gian thực, giúp người dùng nắm bắt tình trạng ô nhiễm và điều chỉnh chế độ lọc phù hợp Người dùng có thể dễ dàng điều khiển máy lọc không khí từ màn hình gắn trên thiết bị hoặc qua website, bất kể ở đâu.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Mô hình máy lọc không khí được nghiên cứu và phát triển với ba chế độ hoạt động: tự động, thủ công và ban đêm Trong chế độ tự động, máy sẽ tự động điều chỉnh tốc độ quạt và chế độ lọc dựa trên chất lượng không khí trong nhà Chế độ thủ công cho phép người dùng tự điều chỉnh tốc độ quạt và bật tắt ion theo nhu cầu cá nhân Cuối cùng, chế độ ban đêm hoạt động với tốc độ thấp, giảm tiếng ồn để mang lại giấc ngủ ngon hơn cho người dùng.
Chúng tôi phát triển phần cứng để ghi nhận thông tin về nhiệt độ, độ ẩm, chỉ số bụi PM, nồng độ hợp chất hữu cơ bay hơi và khí carbon dioxide trong không khí Thiết bị bao gồm màn hình hiển thị các chỉ số đo được, cho phép điều khiển chế độ vận hành và đặc biệt có khả năng giao tiếp với một website do chúng tôi thiết kế.
Trang web mà chúng tôi thiết kế sẽ tập trung vào tính thân thiện, đơn giản và dễ sử dụng, cho phép cập nhật dữ liệu từ các cảm biến theo thời gian thực Chúng tôi cam kết mang đến trải nghiệm thuận tiện cho người dùng, đồng thời cung cấp các chế độ vận hành và tính năng điều khiển máy lọc Đặc biệt, trang web cũng được trang bị tính năng bảo mật như đăng nhập, đăng ký và khôi phục mật khẩu nhằm bảo vệ thông tin cá nhân của người dùng.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Các đối tượng nghiên cứu của đề tài:
• Nghiên cứu và thiết kế mô hình máy lọc không khí
• Nghiên cứu các màng lọc cần thiết trong máy lọc không khí
• Nghiên cứu các vi điều khiển như Arduino Mega 2560 CH340, NodeMCU ESP8266
• Nghiên cứu các loại cảm biến như: PMS7003, CCS811, SHT31, MP135
• Màn hình LCD TFT HMI, bộ tạo ion âm MS-FA7000, quạt ly tâm
Các phạm vi nghiên cứu:
• Nghiên cứu các yếu tố về không khí ảnh hưởng đến sức khỏe của con người
• Nghiên cứu các thông số cảm biến cần đo lường
• Nghiên cứu hệ thống IoT giám sát và điều khiển máy lọc
• Nghiên cứu thiết kế giao diện web thân thiện và dễ sử dụng với người dùng
• Nghiên cứu đến các ngưỡng an toàn của chất lượng không khí.
GIỚI HẠN ĐỀ TÀI
Trong đề tài này, chúng tôi đã giới hạn một số vấn đề như:
• Hệ thống chỉ thích hợp sử dụng ở khu vực có internet
• Không áp dụng trí tuệ nhân tạo vào hệ thống
• Chưa tích hợp khả năng điều chỉnh hướng gió
• Hệ thống không có khả năng tự vệ sinh màng lọc.
BỐ CỤC ĐỀ TÀI
Toàn bộ đề tài được trình bày bao gồm 5 chương:
Chương 1: Tổng quan – Trình bày xu hướng công nghệ hiện nay, hướng nghiên cứu đề tài, mục tiêu của đề tài, đối tượng nghiên cứu, phạm vi đề tài và các giới hạn trong quá trình thực hiện
Chương 2: Cơ sở lý thuyết – Trình bày các kiến thức lý thuyết liên quan đến đề tài và các giải pháp kỹ thuật về máy lọc không khí
Chương 3: Thiết kế hệ thống - Thiết kế sơ đồ khối cho hệ thống, chi tiết từng khối trong sơ đồ, cách hoạt động của hệ thống
Chương 4: Kết quả và nhận xét - Trình bày kết quả thu được của website và mạch điện hệ thống sau khi thi công và kết quả thiết kế thực tế
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển - Rút ra kết luận cho đề tài, nêu ra những đóng góp của đề tài, đề xuất hướng phát triển của đề tài trong tương lai.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
TỔNG QUAN VỀ IoT
IoT (Internet of Things) là một mạng lưới lớn gồm các thiết bị kết nối Internet, cho phép thu thập và trao đổi dữ liệu thời gian thực Các thiết bị này đa dạng từ điện thoại di động, máy tính bảng đến ô tô, tủ lạnh và đèn giao thông IoT mở rộng khả năng kết nối mọi vật thể, tạo ra mạng lưới thông tin khổng lồ Sự phát triển công nghệ hứa hẹn sẽ tiếp tục thúc đẩy IoT, mang lại nhiều lợi ích cho con người trong tương lai.
IoT được sử dụng rất nhiều vào trong cuộc sống và công việc, một vài ứng dụng tiêu biểu có thể được kể đến như:
Nhà thông minh là một hệ thống sử dụng công nghệ IoT để kết nối và điều khiển các thiết bị trong gia đình như đèn, máy lạnh, máy giặt, hệ thống an ninh và âm thanh Với khả năng điều khiển từ xa qua điện thoại di động hoặc bằng giọng nói, nhà thông minh mang lại sự tiện lợi và thông minh cho người sử dụng.
Các thiết bị y tế kết nối cho phép giám sát tình trạng sức khỏe bệnh nhân từ xa, gửi dữ liệu trực tiếp đến bác sĩ, theo dõi việc tuân thủ điều trị và cung cấp chăm sóc y tế cá nhân hóa.
IoT trong nông nghiệp giúp giám sát và tự động hóa quy trình tưới nước, kiểm soát độ ẩm, theo dõi sức khỏe cây trồng và quản lý động vật hiệu quả hơn.
Đồng hồ thông minh là một trong những ứng dụng IoT phổ biến nhất trong thiết bị đeo, cho phép theo dõi các hoạt động như số bước đi, nhịp tim và giấc ngủ, đồng thời cung cấp thông báo từ điện thoại qua kết nối Bluetooth hoặc WiFi.
Thành phố thông minh sử dụng IoT để quản lý và tối ưu hóa các dịch vụ công cộng, bao gồm chiếu sáng đường phố, quản lý rác thải, và giám sát chất lượng không khí và nước.
TỔNG QUAN VỀ FIREBASE
Firebase là nền tảng phát triển ứng dụng di động và web, cung cấp dịch vụ backend đa dạng như cơ sở dữ liệu, xác thực, phân tích và thông báo Nền tảng này giúp các nhà phát triển tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời cho phép họ tạo ra các ứng dụng an toàn, hiệu quả và chất lượng cao.
Firebase là nền tảng đa năng hỗ trợ phát triển ứng dụng di động và web, với nhiều ứng dụng phổ biến trong lĩnh vực này.
• Xác thực người dùng: Firebase Authentication cung cấp các phương thức xác thực bảo mật và dễ sử dụng như email/password, Google,
Facebook, Twitter, và các dịch vụ xác thực khác
Dịch vụ lưu trữ dữ liệu của Firebase sử dụng công nghệ đám mây, cho phép người dùng lưu trữ và đồng bộ hóa dữ liệu một cách hiệu quả trên nhiều nền tảng khác nhau.
Firebase Realtime Database là công cụ lưu trữ dữ liệu thời gian thực, cho phép người dùng lưu trữ và đồng bộ hóa dữ liệu ngay lập tức.
Firebase Analytics cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi người dùng, cho phép bạn phân tích cách họ tương tác với ứng dụng Điều này giúp bạn tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, nâng cao sự hài lòng và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn.
CÁC CHUẨN GIAO TIẾP
Giao thức I2C (Inter-Integrated Circuit) là một phương thức truyền thông nối tiếp phổ biến trong vi điều khiển và các thiết bị điện tử Đặc điểm nổi bật của I2C là khả năng kết nối một master với nhiều slave, hoặc cho phép một slave được điều khiển bởi nhiều master khác nhau Tính linh hoạt này giúp I2C truyền dữ liệu hiệu quả giữa các thiết bị như vi điều khiển, cảm biến và nhiều thiết bị điện tử khác.
Giao tiếp I2C sử dụng hai đường tín hiệu để truyền dữ liệu và điều khiển:
Hình 2.1: Hai đường tín hiệu giao tiếp I2C [6]
• SDA (Serial Data): Dùng để trao đổi dữ liệu hai chiều giữa Master và Slave
• SCL (Serial Clock): Đảm bảo tín hiệu xung đồng bộ cho quá trình truyền dữ liệu
UART (Universal Asynchronous Reception and Transmission) là một phương thức truyền thông nối tiếp không đồng bộ phổ biến, thường được sử dụng để kết nối các thiết bị điện như vi điều khiển, máy tính và cảm biến thông qua hai dây tín hiệu chính: TX (Truyền) và RX (Nhận).
Giao tiếp UART sử dụng hai đường tín hiệu để truyền dữ liệu:
Hình 2.2: Hai đường tín hiệu giao tiếp UART [7]
• TX (Transmit): Master gửi dữ liệu ra Slave
• RX (Receive): Slave nhận dữ liệu từ Master.
GIỚI THIỆU VỀ PHẦN CỨNG
Arduino Mega 2560 CH340 là phiên bản nâng cấp của vi điều khiển ATMega2560, cung cấp nhiều chân vào/ra và bộ nhớ lớn hơn so với các phiên bản Arduino khác Phiên bản này sử dụng chip CH340 để thực hiện giao tiếp USB-to-Serial.
Bảng 2.1: Thông số kỹ thuật của Arduino Mega 2560 CH340 [8]
Vi điều khiển ATMega2560 Điện áp hoạt động 5V Điện áp đầu vào (khuyên dùng) 7-12V Điện áp đầu vào (giới hạn) 6V-20V
Số chân vào tương tự (Analog Inputs) 16
Tốc độ xung nhịp 16 MHz
Dòng điện DC cho chân 3.3V 50 mA
Dòng điện DC cho mỗi chân I/O 40 mA
Arduino Mega sử dụng vi điều khiển ATMega2560 thuộc dòng AVR, cho phép thực hiện các tác vụ cơ bản như điều khiển đèn LED, đọc dữ liệu từ cảm biến, và điều khiển các loại động cơ như servo, động cơ bước, hoặc động cơ DC, nhằm tạo ra chuyển động cho robot và các ứng dụng tương tự.
2.4.2 Tổng quan về NodeMCU ESP8266
Mạch chuyển mức tín hiệu 4 kênh là thiết bị điện tử nhỏ gọn, giúp chuyển đổi mức điện áp giữa các thiết bị có mức logic khác nhau Với 4 kênh độc lập, mỗi kênh có khả năng chuyển đổi giữa hai mức điện áp phổ biến 3.3V và 5V Thiết bị này hỗ trợ các giao tiếp như I2C, UART và SPI, mang lại nhiều cơ hội ứng dụng cho các thiết bị điện tử đa dạng.
Hình 2.4: Module thu phát Wifi NodeMCU ESP8266 [9]
Bảng 2.2: Thông số kỹ thuật của NodeMCU ESP8266 [9]
Vi điều khiển Chip ESP8266 (CPU Tensilica
Xtensa LX106 32-bit) Điện áp hoạt động 3.3V đến 3.6V Điện áp đầu vào 3.3V đến 3.6V
Dòng điện DC cho mỗi chân I/O 20 mA
Dòng điện DC cho chân 3.3V 300 mA
Tốc độ xung nhịp tối đa 160 MHz
Chân I/O kỹ thuật số 17 chân GPIO (General Purpose
Input/Output) Chân đầu vào Analog 1 chân analog (A0)
Kết nối Wi-Fi 802.11 b/g/n , Giao tiếp
2.4.3 Mạch chuyển mức tín hiệu 4 kênh 3.3V/5V I2C UART SPI
Mạch chuyển mức tín hiệu 4 kênh là thiết bị điện tử nhỏ gọn, giúp chuyển đổi mức điện áp giữa các thiết bị có mức điện áp logic khác nhau Với 4 kênh riêng biệt, mỗi kênh có khả năng chuyển đổi giữa hai mức điện áp 3.3V và 5V, mạch này hỗ trợ giao tiếp I2C, UART và SPI, cho phép sử dụng với nhiều loại thiết bị khác nhau.
• Nguồn cấp: o Bên HV (thiết bị điện áp cao): 5V o Bên LV (thiết bị điện áp thấp): 3.3V
• Dòng max: 150mA (tổng 4 kênh)
2.4.4 Module đo Thời Gian Thực RTC DS3231
Module RTC DS3231 là một linh kiện đồng hồ thời gian chính xác cao, thường được sử dụng trong các thiết bị điện tử yêu cầu độ chính xác về thời gian Với việc sử dụng tinh thể thạch anh, module này duy trì độ chính xác ngay cả khi mất nguồn điện, cung cấp thông tin về giờ, phút, giây, ngày, thứ, tháng và năm Nó hỗ trợ cả chế độ 24 giờ và 12 giờ AM-PM, đồng thời có tính năng báo động và cài đặt thời gian báo Giao tiếp với IC qua I2C và tự động chuyển nguồn khi phát hiện lỗi Ngoài ra, module còn tích hợp cảm biến nhiệt độ với độ chính xác cao (± 3°C).
Bảng 2.3: Thông số kỹ thuật DS3231 [11] Điện áp hoạt động 3.3~5VDC
Thông tin thời gian giờ, phút, giây, ngày, thứ, tháng, năm, đến năm 2100
Kèm thêm pin sạc được CR2032
Kèm thêm memory IC AT24C32 (32K bits)
2.4.5 Bộ tạo ion âm MS-FA7000
Bộ tạo ion âm MS-FA7000 là thiết bị hiệu quả trong việc tạo ra ion âm trong không khí Các ion âm, với điện tích âm, có khả năng làm sạch không khí, khử mùi và khử trùng, đồng thời cải thiện sức khỏe cho người sử dụng.
Hình 2.7: Bộ tạo ion âm MS-FA7000 [12]
Tính năng: Làm sạch không khí, khử mùi, khử khói, khử bụi, khử độc, khử trùng không khí trong phòng [12]
Bảng 2.4: Thông số kỹ thuật bộ tạo ion âm MS-FA7000 [12] Điện áp đầu vào 12V
Lưu lượng không khí 1000m³/h Diện tích sử dụng 20-30 m² Nồng độ Ozon < 0.05 PPM Nồng độ Ion âm > 70 triệu ion/cm³
Bộ tạo ion âm MS-FA7000 hoạt động bằng cách sử dụng kim loại phát ra điện áp cao để ion hóa không khí, tạo ra ion âm Những ion âm này di chuyển trong không khí và kết hợp với bụi bẩn, vi khuẩn, nấm mốc và khí độc hại, khiến chúng nặng hơn và rơi xuống đất hoặc bị hút vào bộ lọc bụi của máy lọc không khí.
Relay 5VDC SRD là một relay phổ biến trong các mạch điện tử, đặc biệt trong việc điều khiển đóng ngắt thiết bị Với thiết kế nhỏ gọn và độ bền cao, relay này cho phép đóng mở tiếp điểm nhanh chóng và có khả năng chịu dòng điện lớn.
Bảng 2.5: Thông số kỹ thuật Relay 5VDC SRD [13]
Số tiếp điểm 5 chân: COM – NO – NC Điện áp định mức 5VDC
Dòng điện hoạt động ~ 40mA
2.4.7 Màn hình LCD 2.8inch 320x240 TFT HMI cảm ứng điện trở
Màn hình LCD 2.8 inch 320x240 TFT HMI cảm ứng điện trở là thiết bị hiển thị lý tưởng cho ngành công nghiệp, tự động hóa và IoT Với kích thước nhỏ gọn và độ phân giải cao, nó phù hợp cho nhiều ứng dụng khác nhau và hỗ trợ giao tiếp UART.
Hình 2.9: Màn hình LCD TFT HMI [14]
Bảng 2.6: Thông số kỹ thuật màn hình LCD TFT HMI [14]
Kích thước đường chéo 2.8 inch Độ phân giải 320 x 240 pixels
Kiểu cảm ứng Điện trở
Giao tiếp USART Điện áp hoạt động 3.3V-5V DC
Màng lọc thô là thành phần quan trọng trong hệ thống lọc không khí, có chức năng loại bỏ các hạt bụi lớn, bảo vệ các bộ lọc phía sau và nâng cao hiệu suất lọc Thiếu màng lọc thô, bộ lọc chính sẽ nhanh chóng bị tắc nghẽn, dẫn đến giảm hiệu suất lọc và tăng tần suất thay thế.
Màng lọc thô được chế tạo từ các vật liệu như sợi bông, polypropylene, lưới thép và giấy, với kích thước khe lọc dao động từ 0,5 micron đến 5 micron.
2.4.9 Màng lọc than hoạt tính
Màng lọc than hoạt tính là thành phần thiết yếu trong hệ thống lọc nước và không khí Với diện tích bề mặt lớn và cấu trúc lỗ phức tạp, than hoạt tính có khả năng loại bỏ hiệu quả clo, mùi và màu sắc trong cả môi trường lỏng và khí Hiệu suất của nó được thể hiện rõ ràng ở cả cấp độ vi mô và vĩ mô.
Hình 2.11: Màng lọc than hoạt tính [16]
Màng lọc than hoạt tính được chế tạo từ than hoạt tính, nguyên liệu chính có thể là gỗ, vỏ quả hạch, gáo dừa, than đá hoặc than bùn Hầu hết các vật liệu chứa carbon nặng đều có thể được sử dụng để sản xuất than hoạt tính.
Màng lọc HEPA (High Efficiency Particulate Air) là bộ lọc khí đặc biệt, có khả năng loại bỏ hầu hết các hạt bụi, phấn hoa, vi khuẩn và virus có kích thước từ 0,3 micromet trở lên Được phát triển bởi Ủy ban năng lượng nguyên tử Mỹ (DoE) trong những năm 1940, màng lọc HEPA nhằm giải quyết vấn đề lọc không khí trong các môi trường chứa nhiều bụi và hạt nhỏ gây hại cho sức khỏe.
Màng lọc HEPA được cấu tạo từ sợi thủy tinh có đường kính nhỏ từ 0.5 - 2 micromet Các sợi này được xếp chồng lên nhau với mật độ cao và được dán kín, tạo thành một mạng lưới dày đặc.
CHỈ SỐ CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ (AQI)
2.5.1 Chỉ số chất lượng không khí là gì?
AQI (Chỉ số Chất lượng Không khí) là một công cụ quan trọng để đánh giá chất lượng không khí hàng ngày, cung cấp thông tin về mức độ ô nhiễm và ảnh hưởng của nó đến sức khỏe Tại Việt Nam, các yếu tố thường được theo dõi bao gồm SO2, CO, NO2, O3, TSP, PM10, PM2.5 và Pb.
2.5.2 Đánh giá chỉ số chất lượng không khí
Chỉ số chất lượng không khí (AQI) được xác định dựa trên thang điểm với các khoảng giá trị cụ thể, thường được minh họa bằng biểu tượng và màu sắc để cảnh báo về tác động của chất lượng không khí đối với sức khỏe con người.
Bảng 2.12: Khoảng giá trị AQI và đánh giá chất lượng không khí
Dải giá trị AQI Chất lượng không khí Màu sắc Mã màu RBG
2.5.3 Tính toán giá trị AQI giờ (𝑨𝑸𝑰 𝒉 )
Số liệu về chỉ số chất lượng không khí (AQI) hiện chỉ đại diện cho giá trị trung bình của dữ liệu quan trắc trong mỗi giờ
2.5.3.1 Tính toán giá trị 𝑁𝑜𝑤𝑐𝑎𝑠𝑡 về các thông số PM2.5 và PM10 [23]
Gọi các giá trị 𝑐 1 đến 𝑐 12 là các giá trị quan trắc trung bình từng giờ, với
𝑐 1 là giá trị quan trắc trung bình 1 giờ hiện tại và 𝑐 12 là giá trị quan trắc trung bình
1 giờ cách từ 12 giờ so với hiện tại
Tính giá trị trọng số: 𝑊 ∗ = 𝑐 𝑚𝑖𝑛
Trong tập hợp 12 giá trị trung bình của mỗi giờ, cmin đại diện cho giá trị nhỏ nhất và 𝑐 𝑚𝑎𝑥 là giá trị lớn nhất
• Để tính toán được 𝑁𝑜𝑤𝑐𝑎𝑠𝑡, cần có ít nhất hai trong ba giá trị 𝑐 1 , 𝑐 2 , 𝑐 3 có dữ liệu Nếu không, coi như không đủ dữ liệu để tính 𝑁𝑜𝑤𝑐𝑎𝑠𝑡
• Nếu 𝑐 𝑖 không có giá trị thì chúng ta sẽ đặt 𝑊 𝑖−1 = 0
2.5.3.2 Tính 𝐴𝑄𝐼 ℎ của theo từng giá trị của (𝐴𝑄𝐼 𝑥 ) [23]
Giá trị 𝐴𝑄𝐼 ℎ cho các chỉ số khí thải như SO2, CO, NO2, O3 được tính toán bằng công thức (2.4), trong khi giá trị 𝐴𝑄𝐼 ℎ của các thông số bụi PM10, PM2.5 được xác định theo công thức (2.5).
• 𝐴𝑄𝐼 𝑥 : là giá trị của chỉ số chất lượng không khí (AQI) theo thông số x
• BP 𝑖 và BP 𝑖+1 : là giới hạn dưới và giới hạn trên của nồng độ thông số quan trắc xác định trong bảng 2.13, tương ứng với mức i và mức i+1
• I 𝑖 và I 𝑖+1 : là giá trị AQI tương ứng với BP 𝑖 và BP 𝑖+1
• 𝑐 𝑥 : giá trị quan trắc trung bình của thông số x trong mỗi giờ
• 𝑁𝑜𝑤𝑐𝑎𝑠𝑡 𝑥 : Giá trị 𝑁𝑜𝑤𝑐𝑎𝑠𝑡 được tính theo phần 2.5.3.1
Bảng 2.13: Các giá trị 𝐵𝑃 𝑖 đối với các thông số [23] i Ii Giỏ trị BPi quy định đối với từng thụng số (Đơn vị: àg/m 3 )
O3(1h) O3(8h) CO SO2 NO2 PM10 PM2.5
• Tính toán AQI giờ (𝐴𝑄𝐼 ℎ ) của O3 bằng cách dùng giá trị BP 𝑖 cho O3 (1h)
• Tính toán AQI ngày (𝐴𝑄𝐼 𝑑 ) của O3 bằng cách dùng giá trị BP 𝑖 cho O3
2.5.3.3 Giá trị AQI giờ tổng hợp [23]
Sau khi tính toán giá trị 𝐴𝑄𝐼 𝑥 cho từng thông số, bước tiếp theo là chọn giá trị AQI cao nhất để làm đại diện cho AQI giờ tổng hợp.
Ghi chú: Giá trị AQI giờ được làm tròn thành số nguyên.
NGƯỠNG ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC THÔNG SỐ
2.6.1 Ảnh hưởng của khí CO2
Carbon dioxide (CO2) là một hợp chất tự nhiên trong khí quyển, đóng vai trò quan trọng trong chu trình carbon và cần thiết cho sự sống trên Trái Đất Tuy nhiên, khi nồng độ CO2 tăng cao, nó có thể gây ra những tác động tiêu cực đến sức khỏe con người Dưới đây là một số tác động của CO2 đối với sức khỏe con người.
Bảng 2.14: Các ngưỡng của khí CO2 [24]
Khi nồng độ ôxy trong không khí từ 1.000 đến 2.000 ppm, người cảm thấy buồn ngủ, ngột ngạt và có thể nhầm lẫn nhẹ Khi nồng độ tăng từ 2.000 đến 5.000 ppm, các triệu chứng như mất tập trung, tăng nhịp tim và buồn nôn nhẹ sẽ xuất hiện Nếu nồng độ vượt quá 5.000 ppm, tình trạng trở nên nguy hiểm, có thể gây độc tính và thiếu oxy nghiêm trọng.
2.6.2 Ảnh hưởng của khí TVOC
TVOC (Tổng hợp các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi) là một nhóm hợp chất có khả năng bay hơi, thường gây ảnh hưởng xấu đến sức khỏe con người Các hợp chất này thường được phát ra từ nhiều nguồn trong môi trường sống, bao gồm sơn, vật liệu xây dựng, đồ nội thất, sản phẩm tẩy rửa và các sản phẩm gia dụng khác.
TVOC ảnh hưởng đến sức khỏe con người qua nhiều cách, bao gồm:
• Kích ứng mắt, mũi và họng
• Cảm giác nhức đầu và chóng mặt
• Gây ra dị ứng và vấn đề liên quan đến hệ hô hấp
Bảng 2.15: Các ngưỡng của khí TVOC [25]
Trạng thái Giá trị TVOC (ppb)
Bụi mịn PM (Particulate Matter) là các hạt nhỏ trong không khí, gây ảnh hưởng xấu đến sức khỏe con người Chúng được phân loại theo kích thước, với hai loại phổ biến là PM10 (đường kính ≤ 10 micromet) và PM2.5 (đường kính ≤ 2.5 micromet) Trong đó, PM2.5 đặc biệt nguy hiểm vì có khả năng thâm nhập sâu vào phổi và hệ tuần hoàn máu.
Các ảnh hưởng của bụi mịn PM đến sức khỏe con người bao gồm:
• Vấn đề về hô hấp
• Có tác động đến hệ miễn dịch
• Ảnh hưởng đến trẻ em và người già
• Ảnh hưởng đến hệ thần kinh
Bảng 2.16: Nồng độ bụi mịn PM [26]
Chất lượng khụng khớ chung Nồng độ bụi (àg/m³)
Trạng thái PM10 PM2.5 PM1.0
Kém 255 trở lên 56 trở lên 56 trở lên
Có hại cho sức khỏe 155 – 254 36 – 55 36 - 55
Tốt 54 trở xuống 12 trở xuống 12 trở xuống
THIẾT KẾ HỆ THỐNG
YÊU CẦU HỆ THỐNG
Hệ thống máy lọc không khí sử dụng cảm biến để đo lường chất lượng không khí, bao gồm mức độ bụi, khí độc hại, độ ẩm và nhiệt độ Các thông số này được truyền tự động và liên tục đến Firebase qua kết nối WiFi Hệ thống cũng nhận thông tin điều khiển từ Firebase để điều chỉnh tốc độ quạt và bật/tắt các chế độ hoạt động khác nhau Bên cạnh đó, phần cứng của hệ thống được trang bị màn hình hiển thị thông số và nút nhấn để lựa chọn chế độ vận hành như tự động, thủ công hoặc ban đêm.
Giao diện trang web hiển thị thông tin từ các cảm biến theo thời gian thực, giúp người dùng dễ dàng theo dõi chất lượng không khí trong môi trường sống Website cho phép điều khiển các chức năng của thiết bị, bao gồm chế độ tự động, thủ công (3 cấp độ), ban đêm, chế độ khóa trẻ em và hẹn giờ Với thiết kế thân thiện và tiện lợi, người dùng có thể quản lý trạng thái thiết bị từ xa và thực hiện điều chỉnh nhanh chóng, ngay cả khi không ở gần thiết bị.
3.2 SƠ ĐỒ KHỐI CỦA HỆ THỐNG
Hình 3.1: Sơ đồ khối hệ thống
• Khối nguồn: Cung cấp năng lượng điện cho toàn bộ hệ thống Đảm bảo nguồn điện ổn định và đủ công suất cho các khối khác hoạt động
Khối xử lý trung tâm là vi điều khiển chính trong hệ thống, có nhiệm vụ xử lý dữ liệu từ các cảm biến, điều khiển hoạt động của các khối khác và giao tiếp với khối trung gian qua giao thức UART.
Khối thu thập dữ liệu bao gồm các cảm biến đo nồng độ ô nhiễm như PM2.5, CO2, TVOC, cùng với cảm biến đo nhiệt độ và độ ẩm Dữ liệu thu thập từ các cảm biến này sẽ được gửi về khối xử lý trung tâm để phân tích và xử lý.
Khối trung gian là một bộ vi xử lý phụ hỗ trợ khối xử lý trung tâm trong việc xử lý dữ liệu và giao tiếp qua mạng WiFi Nó đảm nhiệm các nhiệm vụ liên quan đến IoT, bao gồm việc kết nối internet và gửi/nhận dữ liệu từ website.
• Khối thông báo: Phát ra tiếng động bằng còi báo khi người dùng thay đổi các chức năng của thiết bị
Khối hiển thị và điều khiển cung cấp giao diện thân thiện cho người dùng, cho phép theo dõi các chỉ số môi trường như PM2.5, nhiệt độ và độ ẩm.
Khối thời gian thực cung cấp thông tin thời gian chính xác cho hệ thống, giúp theo dõi và quản lý hiệu quả các hoạt động như thu thập dữ liệu và hoàn thành nhiệm vụ theo kế hoạch đã định.
• Khối chấp hành: Có chức năng thực hiện các lệnh từ khối xử lý trung tâm để điều khiển các thiết bị phần cứng như động cơ quạt, relay
• Website: Cung cấp giao diện web để người dùng có khả năng điều khiển hệ thống từ xa thông qua trình duyệt web
Firebase là một dịch vụ đám mây hiệu quả, cho phép lưu trữ và quản lý dữ liệu từ hệ thống, đồng thời đảm bảo tính tương thích thời gian thực giữa các thiết bị và website.
• Router/Internet: Kết nối hệ thống với internet thông qua router, cho phép giao tiếp với website và cơ sở dữ liệu đám mây.
THIẾT KẾ CHI TIẾT KHỐI
Sau khi xác định các khối chính trong sơ đồ khối và phần cứng của hệ thống, chúng tôi đã bắt đầu thiết kế sơ đồ nguyên lý cho hệ thống một cách chi tiết.
Hình 3.2: Sơ đồ nguyên lý toàn hệ thống
Thiết kế chi tiết từng khối được thực hiện như sau:
3.3.1 Khối xử lý trung tâm
Khối xử lý trung tâm tiếp nhận và xử lý tín hiệu từ nhiều nguồn như cảm biến, thiết bị tác động và web điều khiển Chức năng chính của nó là truyền nhận dữ liệu giữa web và các thiết bị phần cứng, xử lý thông tin và hiển thị kết quả lên giao diện người dùng Đây là trung tâm điều khiển quan trọng, đảm bảo hoạt động chính xác và hiệu quả cho toàn bộ hệ thống.
Bảng 3.1: So sánh giữa Arduino Mega 2560 với Arduino Uno R3 [8, 27]
Tiêu chí Arduino Mega 2560 CH340 Arduino Uno R3
Vi điều khiển ATMega2560 ATMega328P
Số chân Digital I/O 54 (15 chân PWM) 14 (6 chân PWM)
Bộ nhớ Flash 256 KB (8 KB dùng bởi bootloader)
32 KB (0.5 KB dùng bởi bootloader)
Tần số xung nhịp 16 MHz 16 MHz
Dựa trên những yêu cầu, chúng tôi đã chọn Arduino Mega 2560 CH340 nhờ vào những ưu điểm sau:
• Arduino Mega 2560 có tới 54 chân digital I/O, trong đó có 15 chân PWM, và 16 chân analog input
• Sử dụng vi điều khiển ATMega2560 chạy ở tốc độ 16 MHz, đủ nhanh để xử lý các tác vụ thời gian thực trong hệ thống lọc không khí
• Arduino Mega 2560 có nhiều cổng giao tiếp như UART, SPI, và I2C
• So với các dòng Arduino khác, Arduino Mega 2560 vẫn có chi phí khá hợp lý so với các tính năng và tài nguyên mà nó cung cấp
Khối trung gian nhận dữ liệu từ Arduino Mega 2560 qua giao thức UART, kết nối WiFi để truyền dữ liệu lên Firebase Nó cung cấp thông tin môi trường theo thời gian thực và nhận lệnh điều khiển từ xa qua internet, sau đó truyền lại cho Arduino Mega 2560 để thực thi.
Bảng 3.2: So sánh giữa Node MCU ESP8266 và Arduino Uno WiFi Rev2 [9, 28]
Tiêu chí NodeMCU ESP8266 Arduino Uno WiFi Rev2
Vi điều khiển ESP8266 ATMega4809
Tốc độ xung nhịp 80 MHz (có thể tăng lên 160 MHz)
Nguồn cấp 3.3V 5V (cổng USB) hoặc 7-
Bộ nhớ Flash 4 MB 48 KB
Giao tiếp UART, SPI, I2C UART, SPI, I2C
Dựa trên những yêu cầu, chúng tôi đã chọn NodeMCU ESP8266 nhờ vào những ưu điểm sau [9]:
NodeMCU ESP8266 được trang bị module WiFi tích hợp, cho phép kết nối máy lọc không khí dễ dàng với mạng WiFi Điều này giúp người dùng có thể điều khiển từ xa hoặc gửi dữ liệu lên server một cách thuận tiện.
• So sánh với các vi điều khiển khác nhau có khả năng kết nối WiFi, NodeMCU ESP8266 có chi phí rất phải chăng
NodeMCU ESP8266 hỗ trợ nhiều giao tiếp như UART, SPI và I2C, giúp dễ dàng tích hợp và giao tiếp với các module và cảm biến khác.
NodeMCU ESP8266, với vi xử lý 32-bit, có khả năng xử lý hiệu quả các tác vụ cần thiết trong hệ thống IoT phức tạp, chẳng hạn như máy lọc không khí.
Hình 3.3: Sơ đồ mạch kết nối giữa Arduino Mega 2560 và ESP8266
3.3.3 Khối thu thập dữ liệu
Khối thu thập dữ liệu có nhiệm vụ thu thập thông tin từ các cảm biến và chuyển giao dữ liệu đến khối xử lý trung tâm Dữ liệu này được sử dụng để theo dõi và phân tích các thông số vận hành, từ đó đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả và an toàn.
Thị trường hiện nay cung cấp nhiều loại cảm biến như LM35, HS1101 và các cảm biến kết hợp đo nhiệt độ và độ ẩm như DHT21, DHT22, DHT11, SHT31 Để đo đạc các thông số môi trường với độ chính xác cao, chúng tôi đã chọn cảm biến SHT31, nhờ vào chỉ số độ chính xác vượt trội so với các cảm biến khác Với tính năng ưu việt về độ chính xác và độ tin cậy, cảm biến SHT31 là lựa chọn lý tưởng cho đề tài này.
Bảng 3.3: So sánh cảm biến SHT31 và hai cảm biến khác là DHT22 và BME280
Tiêu chí SHT31 DHT22 BME280
Phạm vi đo nhiệt độ của các thiết bị là từ -40°C đến 125°C, -40°C đến 80°C và -40°C đến 85°C Đối với độ ẩm, tất cả các thiết bị đều có phạm vi đo từ 0% đến 100% RH Về độ chính xác, thiết bị đầu tiên có độ chính xác nhiệt độ ±0.3°C, thiết bị thứ hai là ±0.5°C và thiết bị thứ ba là ±1.0°C Độ chính xác độ ẩm lần lượt là ±2% RH, ±2-5% RH và ±3% RH.
Hình 3.4: Sơ đồ mạch kết nối giữa Arduino Mega 2560 và SHT31
Cảm biến bụi là thành phần quan trọng nhất trong hệ thống lọc không khí Sau quá trình nghiên cứu, chúng tôi đã chọn cảm biến bụi PMS7003 vì độ chính xác cao và khả năng phát hiện các hạt bụi siêu mịn PM1.0, PM2.5 và PM10 So với các cảm biến khác, PMS7003 cung cấp dữ liệu đo lường chi tiết và tin cậy hơn.
Bảng 3.4: So sánh giữa cảm biến bụi PMS7003 với các cảm biến bụi Sharp
Tiêu chí PMS7003 Sharp GP2Y1010AU0F
Phương pháp đo Laser scattering Optical (LED)
Dải đo hạt bụi PM1.0, PM2.5, PM10 PM2.5 Độ chính xác ±10% ±15%
Kớch thước hạt tối thiểu 0.3 àg 0.5 àg
Giao thức giao tiếp UART, I2C Analog
Hình 3.5: Sơ đồ mạch kết nối giữa Arduino Mega 2560 và PMS7003
Trong không khí xung quanh chúng ta, không chỉ có bụi nhỏ mà còn chứa các hợp chất khí như tổng hợp các hợp chất hữu cơ bay hơi (TVOCs) và khí CO2 tương đương (eCO2) Để lọc không khí hiệu quả, hệ thống máy lọc cần nhận diện các hỗn hợp khí này Chúng tôi đã chọn cảm biến CCS811 nhờ khả năng đo lường chính xác nồng độ CO2 và VOC Với kích thước nhỏ gọn và giao tiếp I2C tiện lợi, cảm biến này là lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng theo dõi môi trường và đo chất lượng không khí.
Hình 3.6: Sơ đồ kết nối Arduino Mega 2560 và CCS811
3.2.2.4 Cảm biến MP135 Để có thể tăng thêm khả năng nhận biết đa dạng các hỗn hợp khí trong không khí của hệ thống Cảm biến cuối cùng mà chúng tôi lựa chọn đó là cảm biến MP135 vì nó có khả năng phát hiện các hợp chất hữu cơ bay hơi (VOCs) và các khí độc hại khác như CO, NH3, NOx và benzen với độ nhạy cao và chi phí thấp Mặc dù không có tính năng hiệu chuẩn tự động như một số cảm biến cao cấp khác, nhưng với mức giá hợp lý và hiệu suất
Hình 3.7: Sơ đồ mạch kết nối Arduino Mega 2560 và MP135
Khối xử lý trung tâm phát tín hiệu điều khiển 5V, trong khi thiết bị cần điều khiển hoạt động ở mức 12V Để bảo vệ khối xử lý trung tâm khỏi các sự cố như cháy nổ hoặc chập điện, cần thiết phải có giải pháp cách ly hiệu quả Hệ thống được thiết kế nhằm đáp ứng nhu cầu này.
Rơ le điện tử là thiết bị quan trọng trong việc điều khiển đóng/ngắt các điểm tiếp xúc và quản lý tải điện, giúp đảm bảo hoạt động an toàn và hiệu quả cho hệ thống điện.
Hình 3.8: Hình ảnh thực tế và cấu tạo bên trong của Relay
Relay hoạt động như một công tắc điều khiển điện, với cuộn dây không có dòng điện khi không có tín hiệu điều khiển, dẫn đến lõi sắt từ ở trạng thái nghỉ Trong trạng thái này, tiếp điểm thường mở (NO) ở trạng thái mở và tiếp điểm thường đóng (NC) ở trạng thái đóng Khi có tín hiệu điều khiển, dòng điện chạy qua cuộn dây tạo ra từ trường, hút lõi sắt từ và khiến nó di chuyển Kết quả là tiếp điểm NO đóng lại, kết nối mạch, trong khi tiếp điểm NC mở ra, ngắt mạch.
Hình 3.9: Mạch nguyên lý module Relay
THIẾT KẾ PHẦN MỀM
3.4.1 Lưu đồ giải thuật phần cứng
3.4.1.1 Lưu đồ giải thuật chương trình chính
Lưu đồ chương trình chính
Hình 3.15: Lưu đồ giải thuật chương trình chính
Trong chương trình chính, các thư viện cần thiết được khai báo và cấu hình chân cùng biến Vi điều khiển ATMega sẽ đọc dữ liệu từ ESP qua chuỗi JSON và truyền ngược lại để đồng bộ hóa dữ liệu giữa web và thiết bị ATMega tách chuỗi để kiểm tra thao tác điều khiển từ website; nếu không có, thiết bị sẽ kiểm tra tín hiệu từ màn hình Quá trình này lặp lại cho đến khi nhận được lệnh điều khiển Khi có tín hiệu, ATMega sẽ đọc dữ liệu cảm biến, cập nhật lên màn hình thiết bị và điều chỉnh tốc độ quạt lọc không khí theo chế độ người dùng chọn, sau đó tiếp tục lặp lại quy trình.
Lưu đồ chương trình con
Hình 3.16: Lưu đồ chương trình con đọc và truyền dữ liệu tới ESP
Trong chương trình con, khi ESP truyền tín hiệu, ATMega sẽ đọc và phân tích chuỗi JSON từ ESP để cập nhật giá trị lên màn hình Biến "SEND" trong chuỗi JSON đóng vai trò quan trọng trong quá trình này.
= 1" sẽ kích hoạt ATMega gửi lại chuỗi giá trị cho ESP để đồng bộ chức năng và chế độ giữa website và màn hình thiết bị
Hình 3.17: Lưu đồ chương trình con đọc dữ liệu từ màn hình
Trong chương trình này, ATMega sẽ nhận tín hiệu từ màn hình thiết bị Nếu không có dữ liệu, chương trình sẽ dừng lại; nếu có, nó sẽ đọc và chuyển sang chế độ hiện tại của thiết bị Sau khi thu thập dữ liệu, ATMega sẽ gửi thông tin cho ESP để đồng bộ hóa chế độ với trang web.
Hình 3.18: Lưu đồ chương trình con đọc dữ liệu từ cảm biến
Sau khi thiết bị được bật, nó sẽ đọc dữ liệu từ các cảm biến mỗi
Sau mỗi 2 giây, thiết bị sẽ tổng hợp các giá trị đã đọc Khi đủ 1 phút, nó sẽ tính toán trung bình các giá trị và đặt lại chúng Mỗi giờ, chỉ số AQI sẽ được tính toán và tất cả các giá trị sẽ được khôi phục Chương trình con này còn tích hợp một module thời gian thực, đảm bảo độ chính xác trong việc ghi nhận thời gian và thực hiện các tác vụ.
Hình 3.19: Lưu đồ chương trình con chọn chế độ làm việc
Khi thiết bị được khởi động, ATMega sẽ đọc chuỗi JSON từ ESP hoặc màn hình để xác định chế độ hoạt động Trong chế độ "Auto", ion âm sẽ hoạt động trong 3 tiếng và tắt trong 3 tiếng, lặp lại để duy trì hiệu suất của cục phát ion âm Thiết bị sẽ tự động điều chỉnh tốc độ quạt dựa trên ngưỡng cảm biến.
• Chế độ nhẹ: Nồng độ bụi PM1