CEL– ის ჰაერის დაბინძურების რუქა (შეცვლილი): 7 ნაბიჯი

2024 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-30 10:17

ჰაერის დაბინძურება დღევანდელ საზოგადოებაში გლობალური პრობლემაა, ის არის მრავალი დაავადების მიზეზი და იწვევს დისკომფორტს. სწორედ ამიტომ ჩვენ შევეცადეთ ავაშენოთ სისტემა, რომელიც თვალყურს ადევნებს თქვენს GPS– ის ადგილმდებარეობას და ჰაერის დაბინძურებას ზუსტად იმ ადგილას, რათა შემდეგ შეგვეძლოს მონაცემების შეგროვება და დამატება ეფექტურ და ადვილად გასაგებ ფორმატში.

ამ ჯგუფის წევრები არიან:

კლარა გილისი

ელორა ბანცეტი

ლენდრი ბულტო

ESME sudria– ს კლასის supB– დან.

ჩვენ ყველანი ამ ჟურნალის თანაავტორები ვართ.

ნაბიჯი 1: პროექტის პოვნა

ჩვენ გვქონდა პირველი მიზანი:

იპოვეთ პროექტი (= pb მოსაგვარებლად) ყველა შეზღუდვით, გამოსავალი. მოძებნეთ მასალები. მოძებნეთ ჩვენი პროექტი. შექმენით ორგანიზაცია => Trello, Instructable

ჰაერის დამაბინძურებელი სხვადასხვა ქალაქში (= მეორე იდეა)

მეორე იდეის ლინკი:

www.passeportsante.net/fr/Actualites/Dossi…

დამაბინძურებლები: რა არიან ისინი საიდან მოდიან? (ჩვენ გამოვიყენეთ ეს ბმული)

პროექტის აღწერა: SDG– სთან დაკავშირებული პრობლემა: ფორმატი: 2 შესაძლებლობა => საათი თუ სენსორი პატარაა დიდი სამაჯური ინტეგრირებული საათით. სამაჯური შეიცავს სენსორს.

დრო: 7 კვირა

ბიუჯეტი: 200 ევრო შეკვეთა Corect ვებგვერდზე: Amazone.fr/ Mouser.fr/ fr.rs-online.com რჩევა: არ გამოიყენოთ ეს ყველაფერი ერთდროულად.

დოკუმენტაცია: ინსტრუქცია

ორგანიზაცია: Trello

კომპონენტი, რომელიც ჩვენ უნდა ვიყიდოთ: - სენსორი: ოზონი, დიოქსიდი დ'აზოტი, სუფრე, მონოქსიდი კარბონი - GPS საათი - ბატარეა

Pb: სენსორის საათთან დაკავშირების გზა მონაცემების ჩაწერა და გაგზავნა … რუქის შესაქმნელად

გამოიყენეთ ბმული ჰაერში ძირითადი ტოქსინის საპოვნელად: https://www.passeportsante.net/fr/Actualites/Doss… დამაბინძურებლები: რას წარმოადგენენ ისინი საიდან?

ნაბიჯი 2: ჩვენი კომპონენტების არჩევა

მეორე გაკვეთილი:

ობიექტივი დღეს: ჩვენ უნდა შევუკვეთოთ კომპონენტი მოწოდებული 3 ვებ გვერდიდან ერთზე. ამისათვის ჩვენ ვეძებთ ტოქსინს ჰაერში, რომლის აღმოჩენა გვინდოდა. ჩვენ სწრაფად ვეძებთ მათ ეფექტს. შემდეგ ჩვენ ვკვეთთ.

სესიის რეზიუმე: ძირითადი ტოქსინი ჰაერში (*4): ეფექტი: ropriate შესაბამისი კომპონენტი:

შესაბამისი კომპონენტი ეს არის ის, რასაც ჩვენ ვყიდულობთ:

*Ublox NEO-6M GPS მოდული de Avion Contrôleur + ანტენა დაასხით Arduino APM2.5 APM2

*VKLSVAN MQ-135 Capteur de qualité d'air Module de détection de gaz dangereux pour Arduinohttps://www.amazon.fr/NEO-6M-Module-Contr%C3%B4le…

*მოდული caponeur de monoxyde de carbone capteur MQ 7 MQ7 Co gaz-დაასხით Arduino Raspberry Pi:

*MQ-power lot de 2 modules capteur de gaz butane 300–10000ppm méthane détecteur de fumée and de monoxyde de carbone pour arduino:

*2 ცალი Pile 9v Connecteur Snap Dc Adaptateur Secteur Pour Arduino:

*Duracell - Pile Alcaline - 9V x 2 - Plus Power (6LR61):

*Carte de développement CMS Arduino Uno Exel Table ბმული = განაახლეთ შეკვეთა:

ჩარჩო მომდევნო გაკვეთილზე: კლარამ უნდა დაწეროს "პროექტი" და "ოთხი მოლეკულა" გამოყენების შემთხვევის ორგანიზების ჟურნალი და სხვა დოკუმენტი

როგორ გავაკეთოთ გამოყენების შემთხვევა?

გამოიყენეთ თქვენი GDS გაკვეთილი გამოყენების შემთხვევის მაგალითი:

ობიექტივი დღეს: ჩვენ უნდა შევუკვეთოთ კომპონენტი მოწოდებული 3 ვებ გვერდიდან ერთზე. ამისათვის ჩვენ ვეძებთ ტოქსინს ჰაერში, რომლის აღმოჩენა გვინდოდა. ჩვენ სწრაფად ვეძებთ მათ ეფექტს. შემდეგ ჩვენ ვკვეთთ.

სესიის რეზიუმე: ძირითადი ტოქსინი ჰაერში (*4): ეფექტი: ropriate შესაბამისი კომპონენტი:

შესაბამისი კომპონენტი ეს არის ის, რასაც ჩვენ ვყიდულობთ:

*Ublox NEO-6M GPS მოდული de Avion Contrôleur + ანტენა დაასხით Arduino APM2.5 APM2

*VKLSVAN MQ-135 Capteur de qualité d'air Module de détection de gaz dangereux pour Arduinohttps://www.amazon.fr/NEO-6M-Module-Contr%C3%B4le…

*მოდული caponeur de monoxyde de carbone capteur MQ 7 MQ7 Co gaz-დაასხით Arduino Raspberry Pi:

*MQ-power lot de 2 modules capteur de gaz butane 300–10000ppm méthane détecteur de fumée and de monoxyde de carbone pour arduino:

*2 ცალი Pile 9v Connecteur Snap Dc Adaptateur Secteur Pour Arduino:

*Duracell - Pile Alcaline - 9V x 2 - Plus Power (6LR61):

*Carte de développement CMS Arduino Uno Exel Table ბმული = განაახლეთ შეკვეთა:

ჩარჩო მომდევნო გაკვეთილზე: კლარამ უნდა დაწეროს "პროექტი" და "ოთხი მოლეკულა" გამოყენების შემთხვევის ორგანიზების ჟურნალი და სხვა დოკუმენტი

როგორ გავაკეთოთ გამოყენების შემთხვევა?

გამოიყენეთ თქვენი GDS გაკვეთილი გამოყენების შემთხვევის მაგალითი:

ნაბიჯი 3: ჩვენი კომპონენტების მიღება

დღის მიზანი იყო მივიღოთ ჩვენი კომპონენტები და ვეცადოთ

დაიწყე რაღაც მათთან ერთად.

ყველაფერი, რაც ჩვენ შევიძინეთ, გადაღებულია სურათში და შეუერთდა ამ პოსტს.

სესიის განმავლობაში ჩვენ შევეცადეთ ჰაერის სენსორის დაკავშირება Arduino Uno ბარათთან და გამოვიყენეთ კოდი, რომელიც ვიპოვეთ ამ ინსტრუქციულ მომხმარებლის პროფილში: https://www.instructables.com/id/How-to-use-MQ2-G …

*MQ135: Ce capteur est sensible au CO2,’l’alcool, au Benzène,’ l’oxyde d’azote (NOx) et à l’ammoniac (NH3).

*MQ7: CO სენორი

*MQ2:

*Le MQ-2 est un capteur qui permet de détecteur du gaz ou de fumée

ნაბიჯი 4: GPS სენსორის დაკავშირება

დღის მისია იყო gps სენსორის დაკავშირება

არდუინოს ბარათი და შეეძლოს გეოლოკალიზაციის მონაცემების წაკითხვა.

ამისათვის ჩვენ უნდა შევაერთოთ მავთული gps სენსორზე და შემდეგ დავუკავშიროთ იგი ბარათს. ჩვენ ნამდვილად ვერ შევძელით კოდის შედგენა, ამიტომ ჩვენ გავაგრძელებთ მას შემდეგ სესიაზე.

ნაბიჯი 5: ექსპერიმენტები და გაყვანილობა

დღის მისია იყო სხვადასხვა სენსორების მიერთება

Arduino Uno ბარათი და შემდეგ სცადეთ ექსპერიმენტი, რომ ნახოთ მუშაობს თუ არა სენსორები.

*პირველი ნაბიჯი: მოათავსეთ MQ-2 სენსორი კვამლით სავსე ყუთში

კოდი, რომელიც ჩვენ გამოვიყენეთ არის სურათზე და ექსპერიმენტი ვიდეოზე.

ამით ჩვენ არდუინოს მონიტორზე დავინახეთ მრუდის რეალური ზრდა, რაც გვაძლევს საშუალებას ვიფიქროთ, რომ სენსორი მუშაობს.

*მეორე ნაბიჯი: მოათავსეთ MQ-135 სენსორი ყუთში, რომელშიც ალკოჰოლია

კოდი, რომელიც ჩვენ გამოვიყენეთ, გამოსახულებაზეც არის, მაგრამ ჩვენ ექსპერიმენტის სურათი არ გადაგვიღია, რადგან ის იგივეა, რაც პირველი.

ექსპერიმენტის წყალობით, ჩვენ დავინახეთ, რომ სენსორიც მუშაობდა.

*მესამე ნაბიჯი: გაააქტიურეთ MQ-7 სენსორი

კოდიც არის სურათზე. ჩვენ არ გვქონდა წვდომა ნახშირბადის მონოქსიდის დიდ წყაროზე, ამიტომ ჩვენ ვცადეთ სენსორი ოთახის ჰაერით.

ამ სამ საფეხურზე უფრო მნიშვნელოვანი იყო დავრწმუნდეთ, რომ კოდების წყალობით შევძელით სენსორის მონაცემების წაკითხვა.

მეოთხე ნაბიჯი: მიიყვანეთ GPS სენსორი სამუშაოდ და დაუკავშირეთ სამი სხვა სენსორი

ლენდრიმ შეძლო, რომ GPS ემუშავა მის მიერ დაწერილი კოდით. თქვენ შეგიძლიათ იპოვოთ კოდები სურათზე.

ნაბიჯი 6: საბოლოო კოდები

ჩვენ გავაერთიანეთ ჩვენი სენსორების კოდები ჩვენს gps კოდთან.

ერთადერთი საკითხი, რაც გვქონდა, იყო სიმაღლე, რომელიც არ იმუშავებდა. ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ სიმაღლეზე გაცილებით მეტი დროა საჭირო სატელიტისთვის ჩვენი პოზიციის დასადგენად.

თუმცა, ეს არ იქნება რეალური პრობლემა, რადგან ჩვენ შევარჩიეთ, რომ არ გამოვიყენოთ ალტერნატივა და ყველა მონაცემის შეგროვება მიგვაჩნია მიწის დონეზე.

ნაბიჯი 7: გადათარგმნეთ შეგროვებული მონაცემები ვიზუალურ რეპრესიაში

ახლა, როდესაც ჩვენი კოდი სწორად მუშაობს, ჩვენ უნდა გამოვიყენოთ ჩვენ მიერ შეგროვებული მონაცემები. ჩვენ გადავწყვიტეთ გამოვიყენოთ რუქა, რომ წარმოვიდგინოთ თანხმობა, რომელსაც სენსორები იღებენ.

პირველი ნაბიჯი იყო GPS კოორდინატების გადაკეთება ფიზიკურ რეპრესიად რუკაზე. მას შემდეგ რაც იპოვნეს სწორი ინსტრუმენტები და გაიგეს როგორ გამოეყენებინათ ეს გაკეთდა.

ჩვენ გამოვიყენეთ ელექტრონული რუქები Excel– ში, რათა შევაგროვოთ ჩვენი რუქა ჩვენი შეგროვებული მონაცემების გამოყენებით.

პროექტი ახლა ოფიციალურად დასრულებულია, ნუ მოგერიდებათ დაგვიკავშირდეთ, თუ გჭირდებათ რაიმე რჩევა ან თუ გაქვთ რაიმე შეკითხვა ან რჩევა ჩვენთვის.

გულწრფელად, CEL გუნდი.