2.2.1. Kết nối phần cứng thiết bị
Phần cứng của thiết bị bao gồm Arduino Uno R3, ESP 8266, Nova PM sensor SDS011, LCD I2C. Trong đó Arduino Uno là thiết bị xử lý chính, các thiết bị khác là thiết bị ngoại vi được kết nối với Arduino.
Nova PM Sensor SDS011 là sensor đo bụi PM2.5 và PM10 kết nối với vi điều khiển qua giao tiếp UART do đó ta sử dụng cổng Software Serial để kết nối Arduino với sensor đó. Kết nối hai chân TX và RX của sensor với chân 10 và 11 của Arduino.
ESP 8266 cũng kết nối với Arduino qua cổng UART mà sensor SDS011 đã kết nối cổng Software Serial rồi nên ESP 8266 sẽ kết nối với cổng Serial chính của Arduino thay vì cổng Serial giả lập. Hai chân TX và RX của ESP 8266 kết nối với chân 0(RX) và chân 1(TX) của Arduino.
Với hai đường truyền UART trên, tốc độ baund của chúng là 115200.
LCD I2C sử dụng LCD và một mạch chuyển đổi để LCD truyền tín hiệu qua giao thức I2C do đó sau khi kết hợp LCD chỉ còn 4 chân là VCC, GND, SCL, SDA. Arduino Uno hỗ trợ giao tiếp I2C qua hai chân A4 và A5 nên trong quá trình kết nối ta kết nối chân SDA với chân A4 còn chân SCL với chân A5.
Do ESP 8266 sử dụng nguồn 3,3V còn sensor SDS 011 sử dụng nguồn 5V do đó ta kết nối chân VCC của LCD với chân số 9 của Arduino và cho chân số 9 luôn ở mức cao.
Nguồn 9V-2A cấp nguồn hoạt động cho Arduino.
Tín hiệu được truyền từ PM sensor SDS011 đến Arduino, Arduino xử lý dữ liệu và truyền đến ESP8266 để đưa lên webserver qua đường truyền wifi. Ngoài ra Arduino còn đưa dữ liệu đến LCD để hiển thị. Các thiết bị được kết nối chân bảng 2.3:
Bảng 2.3. Bảng kết nối chân cho các module phần cứng của thiết bị
PM sensor SDS 011 kết nối với Arduino Uno R3
Chân PM sensor SDS 011 Chân Arduino Uno R3
TX 10
RX 11
VCC 5V
GND GND
ESP8266 kết nối với Arduino Uno R3
Chân ESP8266 Chân Arduino Uno R3
TX 0 (RX)
RX 1 (TX)
DP_CH nối chung với VCC 3,3V
GND GND
LCD I2C kết nối với Arduino Uno R3
Chân LCD I2C Chân Arduino Uno R3
SCL A5
SDA A4
VCC 5V
2.2.2. Đƣa dữ liệu từ ESP8266 lên thingspeak.com
Để đưa dữ liệu lên thingspeak.com ta cần phải kết nối ESP8266 với router wifi. Khi đó, ESP8266 truyền dữ liệu lên thingspeak.com thông qua giao thức TCP/IP. Khi nhận được dữ liệu thingspeak sẽ vẽ đồ thị và hiển thị dữ liệu theo dạng đồng hồ. Để thingspeak có thể nhận được dữ liệu cần phải tạo một channel trên thingspeak. Ở đây em tạo một channel có tên DobuiPM. Sau khi chuyển dữ liệu lên thingspeak, website sẽ nhận và thực hiện xử lý dữ liệu.
Hình ảnh đồ thị và hiển thị kết quả đo trên thingspeak:
Hình 2.7. Đồ thị đo PM 2.5
Trên đồ thị hình 2.7 và 2.8, các giá trị PM2.5 và PM10 được gửi lên sẽ được vẽ liên tục theo thời gian thực. Trục thời gian ( trục hoành ) của đồ thị có chiều dài tương ứng với thời gian của một ngày. Trục tung của đồ thị là giá trị trung bình của thơng số PM2.5 hoặc PM10 trong một giờ được vẽ theo biểu đồ dạng cột. Trên đồ thị ln có 24 cột.
Hình 2.9. .Hình ảnh hiển thị kết quả đo bụi PM2.5
Hình 2.10. Hình ảnh hiển thị kết quả đo bụi PM10
Biểu đồ hình 2.9 và 2.10 hiển thị kết quả đo tức thời của hai thông số PM2.5 hoặc PM10, khi giá tri đo là bao nhiêu thì kim đồng hồ sẽ chia vạch tương ứng trên đồ thị và chỉ vào điểm đó. Đồng thời giá trị đo cũng được hiển thị ở bên dưới đồng hồ. Ở đây, ta thấy đồng hồ được chia thành nhiều màu sắc khác nhau như
hình. Đó là các màu sắc chỉ các ngưỡng cảnh báo. Màu xanh là ngưỡng tốt, màu vàng là ngưỡng trung bình, màu da cam là ngưỡng kém, màu đỏ là ngưỡng xấu, màu nâu là ngưỡng nguy hiểm. Ví dụ, khi kim đồng hồ chỉ vào vị trí thuộc khu vực màu xanh tức là chỉ số nồng độ bụi lúc này đang ở ngưỡng tốt.
Hình 2.11.Hình ảnh hiển thị vị trí đo
Hình ảnh trên hiển thị vị trí đo trên bản đồ, nhìn vào bản đồ ta có thể xác định được điểm đo tương đối.
Qua website thingspeak.com, người sử dụng thiết bị có thể theo dõi số liệu đo từ xa thơng qua mạng Internet. Ngồi ra, cũng có thể lấy các giá trị đo đó về máy tính dưới dạng file Excel hoặc xử lý số liệu ngay trên website Thingspeak.
2.2.3 Truyền dữ liệu từ thingspeak về điện thoại và xử lý số liệu thông qua phần mềm viết cho hệ điều hành Android qua phần mềm viết cho hệ điều hành Android
2.2.3.1. Xử lý số liệu PM2.5 và PM10 theo cách tính bộ chỉ số AQI của tổng cục môi trường Việt Nam
Dựa vào cách tính bộ chỉ số AQI của ViệtNam, tơi tính tốn chỉ số AQI của PM10 và PM2.5 theo cách tính chỉ số AQI cho từng thơng số theo một giờ và theo 24 giờ. Tuy nhiên, theo cách tính này, ta khơng có giá trị quy chuẩn trung bình một giờ của thơng số PM2.5, PM10 và giá trị quy chuẩn trung bình 24 giờ của thông số PM2.5 trong bảng quy chuẩn kĩ thuật quốc gia về chất lượng khơng khí xung quanh nên các giá trị quy chuẩn trung bình của các thơng số này được lấy theo giá trị trung bình của thơng số bụi lơ lửng (TSP).
Như vậy ta có cách tính như sau: Đối với bụi PM2.5:
Cách tính chỉ số AQI của PM2.5 trong 1 giờ:
= . 100 (2.3)
Giá trị AQI được làm tròn thành số nguyên.
TSPM2.5 : Giá trị qua trắc trung bình trong 1h của PM2.5 Cách tính chỉ số AQI của PM2.5 trong 24 giờ:
= . 100 (2.4)
Giá trị AQI được làm tròn thành số nguyên.
TSPM2.5 : Giá trị qua trắc trung bình trong 24h của PM2.5 Đối với bụi PM10:
Cách tính chỉ số AQI của PM10 trong 1 giờ:
= . 100 (2.5)
Giá trị AQI được làm tròn thành số nguyên.
TSPM10 : Giá trị qua trắc trung bình trong 1h của PM10 Cách tính chỉ số AQI của PM10 trong 24 giờ:
= . 100 (2.6)
Giá trị AQI được làm tròn thành số nguyên.
TSPM10 : Giá trị qua trắc trung bình trong 24h của PM10
Từ cách tính trên ta suy ra giá trị cảnh báo tức thời, giá trị tức thời khi chuyển đổi theo AQI một giờ sẽ được cảnh báo theo bảng cảnh báo AQI của Việt Nam.
Bảng 2.4. Bảng cảnh báo chất lượng khơng khí AQI của Việt Nam
Khoảng giá trị AQI
Chất lƣợng khơng khí
Ảnh hƣởng sức khỏe Màu
0 - 50 Tốt Không ảnh hưởng đến sức khỏe Xanh
51 - 100 Trung bình Nhóm nhạy cảm nên hạn chế thời gian ở bên ngoài
101 - 200 Kém Nhóm nhạy cảm cần hạn chế thời gian ở bên ngoài
Da cam
201 - 300 Xấu Nhóm nhạy cảm tránh ra ngồi. Những người khác hạn chế ở bên ngoài
Đỏ
Trên 300 Nguy hại Mọi người nên ở trong nhà Nâu
Các giá trị tức thời (GTTT) của cả hai thông số được cảnh báo như sau: Chất lượng khơng khí tốt ( màu xanh ):
GTTT 150 (2.7) Chất lượng khơng khí trung bình ( màu vàng ):
150 < GTTT 300 (2.8)
Chất lượng khơng khí kém ( màu da cam ):
300 < GTTT 600 (2.9) Chất lượng khơng khí xấu ( màu đỏ ):
600 < GTTT 900 (2.10) Chất lượng khơng khí nguy hại ( màu nâu ):
900 < GTTT (2.11) Các mức cảnh báo này đều có màu sắc tương đương với bảng cảnh báo được hiển thi trên phần mềm điện thoại.
2.2.3.2. Truyền dữ liệu từ thingspeak xuống phần mềm điện thoại
Dữ liệu được truyền từ thingspeak xuống phần mềm điện thoại là giá trị đo tức thời của hai thông số PM2.5 và PM10. Từ hai thông số này ta đưa ra mức cảnh báo cho chất lượng khơng khí ở nơi cần đo và đánh giá theo kết quả tính tốn từ (3.1) đến (3.5). Dòng chữ cảnh báo trên phần mềm được hiển thị theo đúng màu sắc trong bảng cảnh báo. Ngồi ra, phần mềm cịn hiển thị kinh độ, vĩ độ để người sử dụng biết vị trí của điểm đo.
Phần mềm này được viết bằng App inventor nên chỉ chạy được trên hệ điều hành Android, với các điện thoại, máy tính chạy trên hệ điều hành iOS hoặc hệ điều hành khác như window…người dùng cần theo dõi trực tiếp tại website
thingspeak.com. Một tài khoản Thingspeak có thể được chia sẻ dữ liệu cho nhiều tài khoản khác. Do đó, để theo dõi được kết quả đo trên website Thingspeak.com người theo dõi chỉ cần có tài khoản đã được đăng ký trên Thingspeak.
Hình 2.12.Hình ảnh App cho ứng dụng di động Android
Giao diện phần mềm được chia làm 3 phần:
Phần trên cùng là giá trị tức thời của thông số PM2.5 và hiển thị cảnh báo cho thông số đó. Phần ở giữa hiển thị tương tự cho PM10 còn phần cuối hiển thị kinh độ và vĩ độ của điểm đo.
2.2.4 Mơ hình Internet kết nối vạn vật đối với thiết bị đo PM2.5 và PM10 sử dụng Arduino
Dựa trên mơ hình Internet kết nối vạn vật đã trình bày ở đầu bài, em xây dựng mơ hình Internet kết nối vạn vật tương tự cho thiết bị đo PM2.5 và PM10 sử dụng arduino. Mơ hình gồm các thiết bị PM sensor SDS011, vi điều khiển Arduino Uno R3, chíp tích hợp wifi ESP8266, website hỗ trợ IoT thingspeak.com. App chạy trên điện thoại Android là phần mềm được lập trình dựa trên nền tảng App inventor:
Với mơ hình trên cảm biến được chọn là PM sensor SDS011, vi điều khiển là Arduino Uno R3, chíp tích hợp wifi là ESP8266, website hỗ trợ IoT là thingspeak.com. Apps chạy trên điện thoại Android là phần mềm được thiết kế dựa trên nền tảng App inventor.
2.2.5.Lƣu đồ thuật tốn
Hình 2.14. Lưu đồ thuật tốn cho Arduino
Chƣơng 3 – KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
3.1. Kết quả chế tạo thiết bị đo nồng độ bụi PM2.5 và PM10 sử dụng Arduino Arduino
Trong quá trình đo đạc nồng độ bụi PM2.5 và PM10 tại một số địa điểm sử dụng thiết bị được em chế tạo đã cho kết quả tốt, phù hợp với thực tế. Thiết bị sử dụng ổn định với khoảng đo đủ rộng để đánh giá nồng độ bụi tại nhiều địa điểm như đường giao thông, nhà máy, khu công nghiệp, khu vực nông thôn và thành thị…
Một số thông số kĩ thuật của thiết bị đo như bảng 3.1:
Bảng 3.1. Thông số kĩ thuật của thiết bị
Thông số Ghi chú
Điện áp hoạt động 9V
Dòng điện khi hoạt động 2A
Khoảng đo 0 đến 999 μg/m3
Nhiệt độ -200C đến 500
C
Độ ẩm 0 đến 95%
Khoảng thời gian giữa hai lần
đo 5 phút
Có thể điều chỉnh code và nạp lại vào Arduino
Độ phân giải 0,3μg/m3
Sai số ±15%
Ở nhiệt độ 250C và 50% độ ẩm tương đối ( theo đánh giá của nhà sản xuất ) [20]
Thiết bị có thể đo và gửi dữ liệu lên thingspeak.com liên tục trong nhiều ngày và với điều kiện môi trường 250C, 50% độ ẩm tương đối sai số của cảm biến là ±15% cho bụi PM2.5 và ±10% cho bụi PM10 (theo đánh giá của nhà sản xuất). [20]
Sai số của sensor đo PM SDS 011 phụ thuộc vào độ ẩm và nhiệt độ môi trường đo. Tuy nhiên, ở nhiệt độ và độ ẩm bình thường sai số là khơng nhiều.
Ngồi ra, thiết bị có thể sử dụng tại nhiều địa điểm khác nhau và được đặt cố định tại địa điểm đó miễn sao địa điểm đó có phủ sóng wifi.
Nguồn cấp cho thiết bị là nguồn rời 9V-2A chuyển đổi từ nguồn điện lưới 220V. Nguồn này được cấp trực tiếp cho Arduino Uno R3. Các thiết bị khác như Nova PM sensor SDS011, LCD, ESP8266 đều sử dụng nguồn lấy trực tiếp từ Arduino tại các chân xuất nguồn điện áp 5V, 3,3V.
Thiết bị được đóng vào hộp nhựa có kích thước 11×11×5 cm nhỏ gọn dễ di chuyển.
Tính tốn giá thành sản phẩm:
Thiết bị có giá thành được tính tốn theo bảng 3.2 sau:
Bảng 3.2. Tính tốn giá thành thiết bị
Module Số lượng Giá
Arduino Uno R3 01 150.000 ESP 8266 01 70.000 LCD + module I2C 01 100.000 Nguồn 9V-2A 01 60.000 Sensor Nova SDS 011 01 750.000 Tổng 05 1.130.000
Hình 3.1a. Hình ảnh kết nối các module của thiết bị
Hình 3.1.b. Hình ảnh thiết bị đã được đóng hộp
So sánh thiết bị chế tạo được với một số sản phẩm trên thị trường:
Bảng 3.3. So sánh thiết bị với một số sản phẩm trên thị trƣờng
Thiết bị được chế tạo trong luận văn Aerocet 831, hãng Metone, Mỹ DustTrak DRX 8534, Hãng TSI, Mỹ EPAM5000, Hãng HAZDUST, Mỹ Sai Số ±15% ±10% ±5% ±10% Độ phân giải 0,3μg/m3 0,1μg/m3 0,001 mg/m3 0,02 mg/m3 Phạm vi đo 0 đến 999 μg/m3 0 đến 1000 μg/m3 0,001 đến 150 mg/m3 0.01 đến 200 mg/m3 Tính năng - Đo nồng độ PM2.5 và PM10 - Lưu trữ dữ liệu trên thingspeak và - Đo nồng độ PM1, PM2.5,PM4,P M10 - Lưu trữ dữ liệu trên máy
- Đo nồng độ bụi PM1, PM2.5 và PM10 - Lưu trữ dữ liệu trên máy
- Đo nồng độ PM2.5, PM10,
TSP - Lưu trữ dữ liệu trên máy và
lấy dữ liệu qua web - Theo dõi dữ liệu qua màn hình LCD trên máy. -Theo dõi dữ liệu từ xa qua điện thoại smartphone chạy hệ điều hành Android - Nguồn cắm vào điện lưới
220V và lấy dữ liệu qua USB - Theo dõi dữ liệu qua màn hình LCD trên máy. - Nguồn pin sạc và lấy dữ liệu qua USB hoặc
đĩa flash. - Theo dõi dữ liệu qua màn hình LCD, màu VGA, cảm ứng - Nguồn pin sạc máy tính qua cổng RS232 - Theo dõi dữ liệu qua màn hình LCD trên máy - Nguồn pin sạc Giá thành 1.130.000 50.079.000 6.000.000 159.900.000
Từ bảng 3.3 ta thấy thiết bị được chế tạo trong luận văn có sai số cao hơn các sản phẩm trên thị trường. Tuy nhiên các tính năng như khả năng đo và lưu trữ dữ liệu liên tục, theo dõi tại chỗ qua màn hình đều tương đương. Đặc biệt thiết bị được chế tạo có giá thành rẻ hơn rất nhiều và có thể theo dõi được dữ liệu đo từ xa qua smartphone chạy hệ điều hành Android. Thiết bị phù hợp với các dự án đòi hỏi giá thành sản phẩm rẻ nhưng vẫn có thể đo liên tục trong thời gian dài và lưu trữ dữ liệu đo. Một nhược điểm của thiết bị so với các sản phẩm trên thị trường đó là thiết bị sử dụng nguồn nuôi trực tiếp lấy từ điện lưới nên khi mất điện thiết bị sẽ không sử dụng được.
3.2. Kết quả đo nồng độ bụi PM2.5 và PM10 tại một số địa điểm tại Hải Phòng:
Sau khi tiến hành sử dụng thiết bị đo đạc tại một số điểm đo, em đã sử dụng các kết quả đó tính tốn theo cách tính chỉ số AQI thơng số theo giờ và theo ngày của Việt Nam cho hai thông số PM2.5 và PM10, đồng thời cũng vẽ đồ thị và đưa ra mức cảnh báo theo cách tính chỉ số AQI trên và theo bảng cảnh báo. Đối với mức độ cảnh báo được vẽ theo màu của các cột trên đồ thị. Màu xanh là ngưỡng tốt, màu vàng là ngưỡng trung bình, màu da cam là ngưỡng kém, màu đỏ là ngưỡng xấu còn màu nâu là ngưỡng nguy hiểm. Đồ thị và kết quả tính tốn cho từng điểm đo như sau:
3.2.1. Đo tại tỉnh lộ 354, đoạn qua xã Mỹ Đức, huyện An Lão, Hải Phòng:
Khu vực tỉnh lộ 354, đoạn qua xã Mỹ Đức, huyện An Lão, Hải Phịng là khu vực có mật độ giao thơng trung bình. Vị trí đo đặt tại gần trường THCS Mỹ Đức có vĩ độ 20,76350, kinh độ 106,59950 .Thời gian đo từ 0h đến 23h:59 ngày 25/11/2018.
Kết quả đo như sau và tính tốn chỉ số AQI cho hai thông số PM2.5 và PM10 tại địa điểm trên như sau:
Kết quả chỉ số AQI theo giờ:
Bảng 3.4. Chỉ số AQI theo giờ ngày 25/11/2018
Giờ PM2.5 TB AQI PM2.5 PM10 TB AQI PM10
0 93 31 127 42 1 113 38 162 54 2 94 31 136 45 3 106 35 160 53