Kugundua Uchafuzi wa Hewa + Uchajiaji Wa Hewa: Hatua 4

2024 Mwandishi: John Day | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2024-01-30 12:51

Wanafunzi (Aristobulus Lam, Victor Sim, Nathan Rosenzweig na Declan Loges) wa Shule ya Kimataifa ya Uswisi ya Ujerumani walifanya kazi na wafanyikazi wa MakerBay kutoa mfumo jumuishi wa upimaji wa uchafuzi wa hewa na ufanisi wa uchujaji hewa. Mfumo huu uliounganishwa utakuwezesha kufuatilia ubora wa hewa uliochujwa na usiochujwa kwa wakati mmoja. Takwimu zitabadilishwa kuwa uwiano wa ufanisi na kuwa graphed. Mradi huu unapendekezwa kwa 15+, ingawa umri mdogo unahitaji kuzingatia hatari ya umeme na ugumu wa programu.

Kwa nini unapaswa kufanya hivi:

Kweli, tunafikiria kuwa wakati hakika kuna msukumo mwingi wa kutoa data ya ufuatiliaji wa uchafuzi wa hewa (ambayo inaelezewa kwa kina kwenye wavuti ya Smartcitizen, tunaamini pia kwamba kujua tu uchafuzi wa hewa unaokuzunguka haufanyi chochote kwa afya yako. Tunaamini kwamba tunahitaji kuchukua hatua sisi wenyewe. Kwa hivyo, tuliunda sensorer hizi zilizojumuishwa na kichungi cha hewa.

Vifaa

• Kipande kikubwa cha kadibodi
• Mashabiki wa 2x wa PC
• Aina kadhaa za vichungi vya hewa
• Taa 2 za LED
• 2x Smartcitizen Starter Kits (nunua hapa)
• 2x Resistors
• 1 kubadili umeme
• Kompyuta 1 yenye uwezo wa kutumia Jupyter Notebook, Matplotlib na Python
• Pamoja na mapambo mengine yoyote unayotaka kuwa nayo !!!

Hatua ya 1: Usanidi wa Sensorer ya SCK

Hakikisha kuwa una sensorer zako mbili za SCK. Chagua ya kwanza na uiunganishe na betri au kompyuta yako. Kisha, nenda kwenye wavuti ya usanidi na ufuate maagizo. Fanya vivyo hivyo kwa sensa nyingine. Wakati lazima uwape jina, wape jina A na B mtawaliwa kwa sensa ya hewa isiyochujwa na iliyochujwa. Baada ya haya, sajili zote kwenye akaunti ile ile na uhakikishe kuwa unaingia kwenye akaunti kupata data.

Angalia ikiwa sensorer zinafanya kazi kwa kwenda kwenye jukwaa hili na kutafuta majina ya sensorer zako. Hakikisha kuwa inaendelea kutuma data kila dakika.

Hatua ya 2: Ubunifu wa Ufungaji

Tumia kadibodi iliyotajwa hapo juu na uiweke mbele yako. Vipimo vyote vitakuwa kulingana na mfano wetu wa mwisho. Pima cm 12.5 upande mmoja na ukate kadibodi. Kisha, weka shabiki kwenye kadibodi, na anza kutumia shabiki kuvingirisha kadibodi. Unapotengeneza mraba kamili, kisha weka alama kwa alama. Tumia mkasi kukata hela. Rudia hii kwa shabiki mwingine.

Hatua ya 3: Nguvu kwa Mashabiki

Tulifanya swichi ambayo inazima na kuzima kitakasaji hewa. Kuelezea jinsi swichi inavyofanya kazi, unaweza kutumia mchoro kwa kumbukumbu. Kuanzia kushoto kwa mchoro, tuna 220 volt AC hadi DC converter ambayo inapunguza volts hadi volts 12 kutumia salama. Bila kifaa hiki, umeme kutoka kwa chanzo cha nguvu utakuwa hatari sana kwetu kutumia. Baada ya volts kupunguzwa sana, tuna waya 2 ambazo zimeunganishwa na taa 2 za LED na swichi. Lazima uunganishe waya kwenye taa za LED ili zote ziunganishwe. Mara tu mzunguko ukikamilika na taa zote za LED zimejaribiwa, unganisha waya zote mbili, moja chanya na moja hasi, ndani ya shabiki. Mara tu usanidi ukamilika, ingiza kuziba kwenye tundu. Mara tu unapofanya hivi, 'nguvu kwenye' LED inapaswa kuwaka. Mara tu unapobadilisha swichi, 'shabiki kwenye' taa ya LED inapaswa kuwaka na shabiki aanze kufanya kazi.

Hatua ya 4: Kuandika

Imependekezwa kwa 15+

Mpango huu umetengenezwa na Victor Sim. Mpango huu utaruhusu data ya sensa ya raia mahiri kutolewa kutoka kwa msanidi programu wa wavuti ya raia na kwa thamani ya ufanisi kuhesabiwa. Mpango ambao nilitumia utaandikwa katika Python 3. Niliandika nambari hiyo kwenye Jupyter Notebook kwenye Hewa ya Macbook iliyo na Mac OS (toleo la 10.14.6).

Nini utahitaji kwa programu hii: Matplotlib Numpy Pandas JSON CSV chatu 3 IDE

Hatua ya 1: Ingiza maktaba muhimu Utahitaji urllib.request inorder kuomba ufikiaji wa API na kufungua URL ya API. Utahitaji csv kubadilisha faili kuwa faili ya csv ambayo inaweza kudhibitiwa kwa urahisi. Utahitaji JSON kusoma JSON ambayo api inakuja. Utahitaji pandas kuchambua fremu ya data kwa urahisi. Matplotlib ni muhimu ili data iwakilishwe kwenye grafu ya angavu.

Hatua ya 2: Omba ufikiaji wa API ya raia-Smart: Takwimu hii ya ombi la nambari kutoka kwa API. Kutoka kwa uzoefu, ni muhimu kuweka vichwa vya habari kutoa ombi la kupata jibu. URL mbili zilizoombwa zimepangwa hivi: Kuonyesha API ya raia mwenye busara, kupata habari kwa vifaa, kukagua kitambulisho cha kifaa fulani, kutaja kitambulisho cha sensor ya 87 (sensorer PM 2.5) na kurekodi data kila dakika. Halafu inaomba ufikiaji wa API.

Hatua ya 3: Fungua na Changanua data:

Mistari hii inasoma data na kisha kuweka data kwenye "chapa nzuri". Hii inafanya data iwe rahisi kusoma na kwa hivyo ni rahisi kusuluhisha.

Hatua ya 4: Badilisha data iwe faili ya CSV: Katika mistari hii ya nambari maktaba ya pandas inasoma data na kuibadilisha kuwa fomu ya csv inayoweza kudhibitiwa kwa urahisi. Faili ya CSV kisha huhifadhiwa chini ya data_csv inayobadilika.

Hatua ya 5: Fanya data ya CSV iweze kumeng'enywa: Safu wima za CSV sasa zimepewa jina la 'kupuuza' kwa safu ya muhtasari isiyo ya lazima, 'wakati' kwa wakati wa kurekodi na 'thamani' kwa mkusanyiko wa PM 2.5 uliorekodiwa. Vipande vyote na maadili huondolewa ili maadili yaweze kupangwa kwenye grafu kwa urahisi.

Hatua ya 6: Pata maana ya safu wima:

Mistari hii hupata maana ya safu wima na kisha huweka maadili kwenye orodha ili kuyapanga kwa urahisi.

Hatua ya 7: Kuunda data zaidi kwa kulinganisha: Rudia nambari kutoka hatua ya 1 hadi 6 kwa sensorer B kulinganisha

Hatua ya 8: Kupanga data:

Mstari unapanga njia za sensorer zote na inaonyesha tofauti

Hatua ya 9: Kupata ufanisi:

Ufanisi unaweza kuhesabiwa na maana ya awali na maana ya baadaye na kisha kugawanywa na maana ya awali. Hiyo inaweza kuhesabiwa kama asilimia.

KAMILI: Unapaswa kupata asilimia na Grafu kama pato. Pato lako linapaswa kuonekana kama picha hapa chini: