監(jiān)測空氣質(zhì)量和火災風險的可持續(xù)網(wǎng)絡，確保工業(yè)和住宅區(qū)的實時警報和安全。

SafeAir是一種先進的環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，旨在提供實時空氣質(zhì)量更新和火災安全警報。該系統(tǒng)利用強大的DECT NR網(wǎng)狀網(wǎng)絡進行本地通信，利用LTE進行遠程警報，確保對工業(yè)和居民區(qū)進行全面監(jiān)控。SafeAir采用太陽能電池板提供可持續(xù)動力，并將地理空間跟蹤與GNSS相結(jié)合，實現(xiàn)高效、可擴展和環(huán)保的操作。該系統(tǒng)的模塊化設計可以輕松集成未來的智慧城市基礎設施和人工智能驅(qū)動的分析。

為什么我們需要安全空氣?

日益增長的環(huán)境問題

空氣質(zhì)量是公共健康和環(huán)境保護的重要組成部分。隨著城市化和工業(yè)化達到歷史最高水平，我們呼吸的空氣質(zhì)量正在迅速惡化。世界衛(wèi)生組織(世衛(wèi)組織)估計，世界上約91%的人口生活在空氣污染水平超過可接受限度的地區(qū)。長期暴露于空氣污染物中，如顆粒物(PM2.5和PM10)、二氧化氮(NO?)、二氧化硫(SO?)和揮發(fā)性有機化合物(VOCs)，會導致嚴重的健康問題，包括呼吸系統(tǒng)疾病、心血管疾病，甚至過早死亡。

火災事故及其后果

另一方面，火災危險仍然是對生命和財產(chǎn)的持續(xù)威脅。住宅火災、工業(yè)事故和野火每年造成巨大的損失。根據(jù)美國國家消防協(xié)會(NFPA)的數(shù)據(jù)，全球每年有數(shù)千人死于火災，財產(chǎn)損失達數(shù)十億美元。許多火災事件的發(fā)生是由于檢測延遲或缺乏強大的早期預警系統(tǒng)，強調(diào)需要可靠的監(jiān)測解決方案。

需要高級監(jiān)控解決方案

有效的監(jiān)測系統(tǒng)對于應對這些挑戰(zhàn)是必不可少的。實時空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)主動決策，而早期發(fā)現(xiàn)火災隱患可以挽救生命并最大限度地減少損失。傳統(tǒng)系統(tǒng)通常缺乏可伸縮性、準確性和集成度，因此需要針對不同環(huán)境定制創(chuàng)新的、可伸縮的和技術驅(qū)動的解決方案。

總之，隨著城市化、工業(yè)擴張和氣候變化加劇風險，加強空氣質(zhì)量和消防安全監(jiān)測的重要性再怎么強調(diào)也不為過。提供準確實時數(shù)據(jù)的綜合系統(tǒng)對于保障公眾健康、保護財產(chǎn)和確保可持續(xù)的未來至關重要。

想法

系統(tǒng)框圖

隨著空氣質(zhì)量惡化帶來的風險越來越大，工業(yè)、住宅和商業(yè)領域與火災有關的危險越來越多，迫切需要一個可靠、有效的監(jiān)測系統(tǒng)，可以提供早期預警和可操作的見解。當前的系統(tǒng)通常依賴于孤立的、本地化的解決方案，這些解決方案缺乏可伸縮性、整體數(shù)據(jù)聚合和跨大范圍的實時響應能力。

這個項目背后的想法是創(chuàng)建一個由互聯(lián)傳感節(jié)點組成的分布式網(wǎng)絡，能夠監(jiān)測大型工業(yè)和城市景觀中的空氣質(zhì)量參數(shù)(如污染物、揮發(fā)性有機化合物、氣體)，并檢測潛在的火災風險(如煙霧、火焰)。這些節(jié)點將通過DECT NR+網(wǎng)狀網(wǎng)絡進行通信，確保無縫連接和高效數(shù)據(jù)傳輸。使用太陽能等可再生能源確保了一個自我維持的系統(tǒng)，最大限度地降低了運營成本和對環(huán)境的影響。

該網(wǎng)絡將收集和分析傳感器數(shù)據(jù)，為火災危險和空氣質(zhì)量差提供早期預警，同時為精確的事件定位提供地理標記數(shù)據(jù)。這使當局、行業(yè)和居民能夠積極應對，從而減少生命損失、財產(chǎn)損失和健康風險。該系統(tǒng)還旨在支持環(huán)境研究和決策的長期數(shù)據(jù)收集，確保它既具有即時效用，又具有長期價值。

SafeAir項目旨在融合尖端技術、可持續(xù)設計和可擴展實施，以解決關鍵的環(huán)境和安全問題，應用范圍從智能城市到工業(yè)區(qū)、住宅區(qū)等。

硬件規(guī)格和設計敘述

該項目的電力系統(tǒng)旨在確保自我可持續(xù)性和可靠性，采用nPM1300 PMIC進行高效電源管理，5V 6W太陽能電池板作為主要能源，10500 mah電池在低太陽能輸出時提供不間斷備份。該系統(tǒng)還包括一個USB Type-C充電選項，為初始部署或長時間陰天提供了靈活性。太陽能電池板產(chǎn)生足夠的電力來運行系統(tǒng)，同時為電池充電，確保連續(xù)運行。此外，nPM1300還可以監(jiān)測電池電量、充電狀態(tài)和太陽能電池板的健康狀況，并將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)交具M行實時監(jiān)控，從而實現(xiàn)主動維護和優(yōu)化性能。這種設計不僅減少了對外部電源的依賴，而且使系統(tǒng)環(huán)保，經(jīng)濟高效，并且在偏遠地區(qū)長期部署可靠。

SafeAir項目集成了一系列氣體和環(huán)境傳感器，用于監(jiān)測火災危險、有毒氣體和空氣質(zhì)量，確保實時檢測和響應，以增強安全和環(huán)境健康。

DFRobot Gravity：模擬氣體傳感器(MQ2) -檢測液化石油氣、甲烷和氫氣等可燃氣體，以識別潛在的火災危險或氣體泄漏，幫助早期預警系統(tǒng)。

5通道火焰?zhèn)鞲衅髂K-通過多通道監(jiān)測火焰存在或強度，以提高準確性，對于工業(yè)或住宅區(qū)的火災危險檢測至關重要。

?DFRobot Gravity: PM2.5空氣質(zhì)量傳感器-測量空氣中的顆粒物，幫助監(jiān)測影響空氣質(zhì)量和健康的細微污染物。

?DFRobot Gravity：模擬一氧化碳傳感器(MQ7) -檢測一氧化碳水平，使系統(tǒng)能夠識別工業(yè)或住宅空間中的有毒氣體濃度。

?DFRobot Fermion: MEMS二氧化氮NO?傳感器-跟蹤NO?濃度，以評估空氣污染水平并識別有害排放。

?DFRobot Gravity：電化學二氧化硫傳感器-監(jiān)測二氧化硫水平，通常與工業(yè)排放相關，以確保符合環(huán)境標準。

?DFRobot Fermion: MEMS VOC傳感器-檢測揮發(fā)性有機化合物，提供有害化學物質(zhì)存在和整體室內(nèi)空氣質(zhì)量的見解。

?DFRobot Gravity：電化學臭氧O?傳感器——測量臭氧水平，以識別空氣質(zhì)量問題，并在超過安全閾值的地區(qū)發(fā)出警報。

DFRobot Gravity: I2C SCD41 CO?傳感器-跟蹤二氧化碳水平，有助于監(jiān)測通風效果和空氣質(zhì)量。在配備了SafeAir系統(tǒng)的區(qū)域，如果發(fā)生火災危險，例如工業(yè)裝置中的突然火花導致火焰，5通道火焰?zhèn)鞲衅鲗⒘⒓礄z測到火焰的存在，而MQ2傳感器將收集附近升高的可燃氣體，如甲烷或液化石油氣。同時，系統(tǒng)的一氧化碳傳感器(MQ7)可能會檢測到不完全燃燒引起的一氧化碳峰值，而集成到環(huán)境模塊中的溫度傳感器可能會記錄到一氧化碳的快速增加。當這些傳感器觸發(fā)警報時，數(shù)據(jù)被處理并通過LTE發(fā)送到基站，包括來自GNSS模塊的位置詳細信息。這種實時警報使應急響應人員能夠迅速采取行動，有可能避免災難，而網(wǎng)狀網(wǎng)絡中的局部警報可以通知附近的人員撤離或立即采取預防措施。

對于空氣質(zhì)量監(jiān)測，考慮部署SafeAir系統(tǒng)的住宅區(qū)。PM2.5、CO?、NO?、VOC、SO?、O?等傳感器模塊通過模擬、I2C或UART接口連續(xù)測量污染物水平，并提供原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)由nRF9151單片機實時處理，根據(jù)公認的標準，考慮污染物濃度和環(huán)境因素，計算出空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)。如果計算出的AQI超過安全閾值，系統(tǒng)將通過LTE連接向基站發(fā)送詳細報告，包括污染物水平、AQI值和位置坐標(通過GNSS模塊)?；蛘撸诒镜夭渴鹬?，利用DECT NR+ mesh功能通知附近的設備或節(jié)點空氣質(zhì)量差。

這可以及時通知居民或當局，警告他們采取必要的預防措施，如限制戶外暴露。硬件設計確保了即使在偏遠地區(qū)也能可靠地傳輸數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)健壯有效地用于環(huán)境健康監(jiān)測。PCB的硬件設計包括一個獨特的功能：一個RGB LED系統(tǒng)集成了一個透明的底部外殼和動態(tài)顏色邊界。RGB led照亮了外殼的邊緣，反映了周圍地區(qū)的空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)水平。使用PCBWay先進的彩色印刷設備將醒目的短語“您正在呼吸空氣這種顏色”印刷在PCB上，在邊界顏色和環(huán)境中的空氣質(zhì)量之間提供了直接直觀的視覺聯(lián)系。這種創(chuàng)新的設計增強了用戶的交互和意識，同時保持了板的功能和美學吸引力。

本文編譯自hackster.io