แผนที่มลพิษทางอากาศของ CEL (แก้ไข): 7 ขั้นตอน

2024 ผู้เขียน: John Day | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-30 13:04

มลพิษทางอากาศเป็นปัญหาระดับโลกในสังคมปัจจุบัน เป็นสาเหตุของการเจ็บป่วยมากมาย และทำให้รู้สึกไม่สบายใจ นี่คือเหตุผลที่เราพยายามสร้างระบบที่สามารถติดตามตำแหน่ง GPS และมลพิษทางอากาศ ณ จุดนั้นได้อย่างแม่นยำ จากนั้นจึงรวบรวมและเพิ่มข้อมูลลงในรูปแบบที่มีประสิทธิภาพและเข้าใจง่าย

สมาชิกของกลุ่มนี้คือ:

คลาร่า กิลลิส

Elora Bancet

Landry Bulteau

จากคลาส supB ของ ESME sudria

เราทุกคนเป็นผู้เขียนร่วมของบันทึกนี้

ขั้นตอนที่ 1: ค้นหาโครงการ

เรามีวัตถุประสงค์แรก:

ค้นหาโปรเจ็กต์ (= pb เพื่อแก้ไข) พร้อมข้อจำกัดทั้งหมด แนวทางแก้ไข หาวัตถุดิบ. ค้นหาเกี่ยวกับโครงการของเรา สร้างองค์กร => Trello, สอนได้

มลพิษทางอากาศในเมืองต่างๆ (=ความคิดที่สอง)

ลิงค์สำหรับแนวคิดที่สอง:

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

สารมลพิษ: พวกมันมาจากไหน? (เราใช้ลิงค์นี้)

คำอธิบายโครงการ: ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ SDG: รูปแบบ: ความเป็นไปได้ 2 อย่าง => นาฬิกาหากเซ็นเซอร์มีขนาดเล็ก สร้อยข้อมือขนาดใหญ่พร้อมนาฬิกาในตัว สร้อยข้อมือเนื้อหาเซ็นเซอร์

เวลา: 7 สัปดาห์

งบประมาณ: 200 ยูโร สั่งซื้อบนเว็บไซต์ Corect: Amazone.fr/ Mouser.fr/ fr.rs-online.com คำแนะนำ: อย่าใช้ทั้งหมดในครั้งเดียว

เอกสารประกอบ: Instructables

องค์กร: Trello

ส่วนประกอบที่เราต้องซื้อ: - เซนเซอร์: โอโซน, ไดออกไซด์ดาโซเต, ซูเฟร, มอนอกไซด์เดอคาร์บอน - นาฬิกา GPS - แบตเตอรี่

Pb: วิธีเชื่อมต่อเซ็นเซอร์กับนาฬิกา วิธีบันทึกข้อมูลและส่งไปที่…เพื่อสร้างแผนที่

ลิงค์ใช้ค้นหาสารพิษในอากาศ: https://www.passeportsante.net/fr/Actualites/Doss… สารมลพิษ: พวกมันมาจากไหน?

ขั้นตอนที่ 2: การเลือกส่วนประกอบของเรา

บทเรียนที่สอง:

Objectif วันนี้: เราต้องสั่งส่วนประกอบจากหนึ่งใน 3 เว็บไซต์ที่มีให้ ในการทำเช่นนี้ เราค้นหาสารพิษในอากาศที่เราต้องการตรวจจับ เราค้นหาผลอย่างรวดเร็ว แล้วเราก็สั่ง

Resume of the seance: พิษร้ายแรงในอากาศ (*4): ผลกระทบ: ⇒ ส่วนประกอบที่เหมาะสม:

ส่วนประกอบที่เหมาะสม นี่คือของที่เราซื้อ:

*Ublox NEO-6M GPS Module de Avion Contrôleur + เสาอากาศสำหรับ Arduino APM2.5 APM2

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

*Module capteur de monoxyde de carbone capteur MQ 7 MQ7 Co gaz – สำหรับ Arduino Raspberry Pi:https://www.amazon.fr/NEO-6M-Module-Contr%C3%B4le…

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

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

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

*รายการการพัฒนา CMS Arduino Uno Exel Table link = ดำเนินการสั่งซื้อต่อ:

กรอบการทำงานสำหรับบทเรียนถัดไป: Clara ต้องเขียน "โครงการ" และ "สี่โมเลกุล" ใช้บันทึกการจัดระเบียบกรณีและเอกสารอื่น ๆ เราต้องเขียนบันทึกเพื่อติดตามความก้าวหน้าของเรา: pb, โซลูชัน… ติดต่อผู้เชี่ยวชาญ ecrire log S3

จะทำ Use case อย่างไร ?

ใช้ตัวอย่างบทเรียน GDS ของคุณเกี่ยวกับกรณีการใช้งาน:

Objectif วันนี้: เราต้องสั่งส่วนประกอบจากหนึ่งใน 3 เว็บไซต์ที่มีให้ ในการทำเช่นนี้ เราค้นหาสารพิษในอากาศที่เราต้องการตรวจจับ เราค้นหาผลอย่างรวดเร็ว แล้วเราก็สั่ง

Resume of the seance: พิษร้ายแรงในอากาศ (*4): ผลกระทบ: ⇒ ส่วนประกอบที่เหมาะสม:

ส่วนประกอบที่เหมาะสม นี่คือของที่เราซื้อ:

*Ublox NEO-6M GPS Module de Avion Contrôleur + เสาอากาศสำหรับ Arduino APM2.5 APM2

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

*Module capteur de monoxyde de carbone capteur MQ 7 MQ7 Co gaz – สำหรับ Arduino Raspberry Pi:https://www.amazon.fr/NEO-6M-Module-Contr%C3%B4le…

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

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

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

*รายการการพัฒนา CMS Arduino Uno Exel Table link = ดำเนินการสั่งซื้อต่อ:https://www.amazon.fr/NEO-6M-Module-Contr%C3%B4le…

กรอบการทำงานสำหรับบทเรียนถัดไป: Clara ต้องเขียน "โครงการ" และ "สี่โมเลกุล" ใช้บันทึกการจัดระเบียบกรณีและเอกสารอื่น ๆ เราต้องเขียนบันทึกเพื่อติดตามความก้าวหน้าของเรา: pb, โซลูชัน… ติดต่อผู้เชี่ยวชาญ ecrire log S3

จะทำ Use case อย่างไร ?

ใช้ตัวอย่างบทเรียน GDS ของคุณสำหรับกรณีการใช้งาน:https://www.gatherspace.com/static/use_case_exampl…https://www.gatherspace.com/static/use_case_exampl…

ขั้นตอนที่ 3: รับส่วนประกอบของเรา

วัตถุประสงค์ของวันนี้คือการได้ส่วนประกอบของเราและพยายาม

เริ่มต้นบางสิ่งกับพวกเขา

ของที่เราซื้อทั้งหมดถูกถ่ายรูปและเข้าร่วมโพสต์นี้

ในระหว่างเซสชัน เราพยายามเชื่อมต่อเซ็นเซอร์อากาศกับการ์ด Arduino Uno และเราใช้รหัสที่พบในโปรไฟล์ผู้ใช้ที่สอนได้นี้: https://www.instructables.com/id/How-to-use-MQ2-G …

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

*MQ7: CO เซ็นเซอร์

*MQ2:

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

ขั้นตอนที่ 4: การเชื่อมต่อเซ็นเซอร์ GPS

ภารกิจในวันนี้คือการเชื่อมต่อเซ็นเซอร์ gps กับ

การ์ด Arduino และสามารถอ่านข้อมูลการระบุตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ได้

ในการทำเช่นนั้น เราต้องประสานสายเข้ากับเซ็นเซอร์ gps แล้วเชื่อมต่อกับการ์ด เราไม่สามารถทำโค้ดได้สำเร็จจริงๆ ดังนั้นเราจะทำต่อในเซสชั่นหน้า

ขั้นตอนที่ 5: การทดลองและการเดินสายไฟ

ภารกิจในวันนี้คือการต่อเซ็นเซอร์ต่างๆ เข้ากับ

การ์ด Arduino Uno แล้วลองทดลองดูว่าเซ็นเซอร์ทำงานหรือไม่

*ขั้นตอนแรก: ใส่เซ็นเซอร์ MQ-2 ในกล่องที่เต็มไปด้วยสม็อก

รหัสที่เราใช้อยู่บนภาพและการทดสอบในวิดีโอ

การทำเช่นนี้เราเห็นบนจอภาพ Arduino เพิ่มขึ้นอย่างแท้จริงซึ่งทำให้เราคิดว่าเซ็นเซอร์ทำงาน

*ขั้นตอนที่สอง: ใส่เซ็นเซอร์ MQ-135 ในกล่องที่มีแอลกอฮอล์อยู่

โค้ดที่เราใช้อยู่บนรูปภาพด้วย แต่เราไม่ได้ถ่ายรูปการทดลองไว้ เพราะมันเงียบเหมือนอันแรก

จากการทดลองนี้ เราพบว่าเซ็นเซอร์ทำงานด้วยเช่นกัน

*ขั้นตอนที่สาม: ทำให้เซ็นเซอร์ MQ-7 ทำงาน

รหัสอยู่บนภาพด้วย เราไม่สามารถเข้าถึงแหล่ง Carbone monoxyde ขนาดใหญ่ได้ เราจึงลองใช้เซ็นเซอร์กับอากาศในห้อง

สิ่งที่สำคัญกว่าในสามขั้นตอนนี้คือการทำให้แน่ใจว่าเราสามารถอ่านข้อมูลจากเซ็นเซอร์ได้ด้วยรหัส

ขั้นตอนที่สี่: นำเซ็นเซอร์ GPS มาทำงานและเชื่อมต่อเซ็นเซอร์อีกสามตัว

Landry ประสบความสำเร็จในการทำให้ GPS ใช้งานได้ตามรหัสที่เขาเขียน คุณสามารถค้นหารหัสบนภาพ

ขั้นตอนที่ 6: รหัสสุดท้าย

เรารวมรหัสเซ็นเซอร์เข้ากับรหัส gps ของเรา

ปัญหาเดียวที่เรามีคือความสูงซึ่งใช้งานไม่ได้ เราพบว่าระดับความสูงต้องใช้เวลามากขึ้นสำหรับดาวเทียมในการปรับเทียบตำแหน่งของเรา

อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่ปัญหาที่แท้จริง เนื่องจากเราได้เลือกที่จะไม่ใช้ alltitude และพิจารณาการรวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่จะทำในระดับพื้นดิน

ขั้นตอนที่ 7: แปลข้อมูลที่รวบรวมเป็นการแสดงภาพ

ตอนนี้โค้ดของเราทำงานอย่างถูกต้องแล้ว เราจึงต้องใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เรารวบรวม เราได้ตัดสินใจที่จะใช้แผนที่บางประเภทเพื่อแสดงถึงความยินยอมที่เซ็นเซอร์กำลังหยิบขึ้นมา

ขั้นตอนแรกคือการแปลงพิกัดของ gps เป็นการแสดงตำแหน่งทางกายภาพบนแผนที่ หลังจากพบเครื่องมือที่เหมาะสมและเข้าใจวิธีใช้งานแล้ว ก็เสร็จเรียบร้อย

เราใช้ e-Maps บน excel เพื่อสร้างแผนที่โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมได้

ขณะนี้โครงการเสร็จสิ้นอย่างเป็นทางการแล้ว อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา หากคุณต้องการคำแนะนำใดๆ หรือหากคุณมีคำถามหรือคำแนะนำใดๆ สำหรับเรา

ขอแสดงความนับถือ ทีมงาน CEL