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化学分析方法杂志/2012/文章
特殊的问题

空气,水和土壤中气味和挥发性有机化合物的取样和分析

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体积 2012 |文章的ID 568974 | https://doi.org/10.1155/2012/568974

Joonhee Kang, Jin Young Kim 用于空气污染和水污染监测的便携式射频传感器系统",化学分析方法杂志 卷。2012 文章的ID568974 5 页面 2012 https://doi.org/10.1155/2012/568974

用于空气污染和水污染监测的便携式射频传感器系统

学术编辑器:Kea-Tiong唐
收到了 2012年3月29日
修改后的 2012年6月20日
接受 04年7月2012年
发表 2012年8月15日

摘要

监测空气污染,包括VOC、O3.,没有2由于粉尘直接影响生活条件的质量,因此除了监测水污染外,它也引起了人们的广泛关注。目前大多数空气污染监测站使用昂贵和笨重的仪器,而且只安装在非常有限的地区。为了让市民实时了解空气和水质的情况,我们必须建立便携式监测系统,并将这些监测系统分布在我们日常生活的地方。在本工作中,我们构建了一个低成本的便携式射频传感器系统,使用400 MHz的收发器来实现这一目标。测量的准确性可与在昂贵和庞大的商业空气污染预测系统中使用的测量相媲美。

1.介绍

随着现代技术的迅速发展,环境污染也在迅速发展。随着科技的发展,许多人在食物、衣服和住所等基本生活条件上得到了满足,人们越来越意识到生活条件的质量,并开始投资以实现清洁的环境。

监测环境恶化最简单的方法是采集污染地区的空气、土壤或水样本,并在实验室中进行分析。但这种方法往往需要花费大量的时间和精力进行取样和测试。为了解决这个问题,配备了测试系统的车辆可以被派往污染地区。然而,需要一种昂贵的专用车辆,而且这种解决方案只覆盖相当有限的区域。

由于最近各种传感器和通信技术的发展,可以在指定的建筑物或场所建立各种监测站来监测环境污染。测得的数据可以传送到中央服务器,经过处理后,通过互联网和各种媒体向公众公布。通过在大范围内设置多个监测站,采用先进的通信技术,可以实现对环境污染的有效监测。但是,建立一个监测站需要获得昂贵的设备和安装笨重设备的空间。而且,每个站点所覆盖的区域仅限于其所在位置附近。利用紧凑的传感器系统开发便携式监测系统是实现有效监测的较好途径。在这项工作中,我们开发了一个低成本的便携式射频传感器系统,除了实时位置信息外,还可以测量空气污染和水污染[1- - - - - -5]。我们的工作包含了将位置信息添加到我们科学设计的便携式系统收集的环境污染信息的原始概念。

2.系统设计

结合传感器单元、中央处理单元、电源单元、GPS单元和射频单元,构建了一个低成本的便携式监测系统。传感器单元用于测量空气和水质,中央处理单元用于数据采集和处理,GPS单元用于实时跟踪射频传感器的位置,射频单元用于数据的无线传输和接收。利用GPS单元获取的位置信息对确定污染区域和管理传感器单元的分布具有重要意义。

数字1显示了射频传感器单元的框图,其中各种传感器(VOC, O3.,没有2包括pH、DO和粉尘传感器)、GPS和无线收发电路。DO传感器测量的是溶解氧含量(DO值),与pH值一起被广泛用于测定水质。传感器单元的信息从射频接收机收集,并转送到控制塔。如图所示1,该传感器单元包括用于无线通信的MCU、电源电路和射频收发电路[67]。

在这项工作中,我们选择了低成本的便携式传感器应用于空气污染和水污染的测量。VOC的选择;O3.;没有2气体传感器和pH值;选择DO传感器是因为这是仁川南洞工业区最常见的空气污染物。由于这个地区的小工厂密度很大,我们设计了便携式系统来有效地测量污染物。利用射频技术方便地采集了该地区的测量数据。

为了监测各种空气污染,我们安装了挥发性有机化合物O3.,没有2,以及单元内的灰尘传感器。这些传感器都有自己的I/O端口,将测量数据传输到单片机。单片机内部有12位ADC将传感器输出值转换为数字值。最终处理后的信息传输到射频收发机进行数据传输。位于远程的中央服务器将收集这些数据,并使用它们进行进一步处理[8]。

由于我们在射频传感器系统中使用了小尺寸的射频芯片,所以系统的尺寸明显小于移动车辆测试站和指定站使用的系统。同时,我们有效的设计将系统的成本降低了一个数量级。该系统的低成本和紧凑性可以让我们将系统安装在人口更密集的地点,也可以在便携式应用中使用该系统。该系统所采用的传感器具有足够的规格,可用于空气污染预测系统。我们将射频传感器系统的硬件规格总结在表中1


大小 170 × 120 mm2
单片机 ATmega128
频率 400兆赫
天线 5 dBi磁单极子
权力 9 V直流
VOC的敏感性 10 - 1000 ppm
O3.灵敏度 0.01 - 1 ppm
没有2灵敏度 0.02 - 5 ppm

3.制度建设

数字2显示射频传感器单元的制作硬件的图片。从图中可以看出,所构建硬件的主要部分是接口、电源、单片机和传感器部分。传感器部分可以安装各种传感器,并且可以很容易地将该部分扩展到包含更多的传感器。通常的商业产品可能使用泵来收集空气中的气体,并使用传感器进行分析。我们可以很容易地将微型泵添加到我们的便携式系统中。但是,通过直接暴露在污染空气中,我们得到了比较好的结果,认为我们的方法在污染环境区域是足够好的。通过这种方法,我们在尺寸、成本和功耗方面获得了系统性能。

我们还安装了SD存储卡来保存数据,以防在无线数据通信中丢失数据。这样,我们可以获得可靠的数据,并利用目前的设计进一步发展到商业包装。采用400mhz射频收发机,实现1公里的中等通信距离。安装的GPS实时为我们提供当前位置信息,同时传感器检测各种污染元素。

数字3.显示了用于控制和监控射频传感器系统的虚拟仪器的捕获画面。从各个传感器获取的数据显示在屏幕上,可以在屏幕上监控传感器单元的状态。我们使用了美国国家仪器公司的Labview软件[9- - - - - -11]。

4.测量

数字4显示测试位置和移动车辆的地图,我们的传感器单元安装和操作。在车窗上可以看到射频单元。在这项工作中,我们测量了韩国仁川西区松林洞的空气质量。我们比较了我们的数据从已经装备笨重和昂贵的商业设备在专业巴士上获得的数据。

数字5显示了没有2气体检测结果来自我们的便携式射频传感器单元。在图5,我们也提出了NO2从标准商业装置获得的气体检测结果。用本单位测量的最大值为0.1 ppm,最小值为0.01 ppm。测量是在1小时的时间内完成的。当我们比较两个单位的平均值时,我们的便携式射频传感器系统的平均值是0.045 ppm,而商业标准单位的平均值是0.045 ppm,结果是相同的值。数据采集速率为每秒2个读数。因此,每个测量值都是150个测量值的平均值。它们是非常可复制的。

数字6显示了啊3.气体检测结果来自我们的便携式射频传感器单元。在图6,我们也提出了O3.气体检测结果与标准商业装置。与NO相比2气体检测结果表明,两套装置的值吻合得好得多。用本单位测量的最大值为0.05 ppm,最小值为0.037 ppm。在1小时内测量的平均值为便携式射频传感器单元0.044 ppm,商用标准单元0.044 ppm,结果是相同的值。数据采集速率为每秒2个读数。因此,每个测量值都是150个测量值的平均值。它们是非常可复制的。

数据78显示从DO和pH传感器的校准测量中获得的测试结果。在pH测试中,我们使用了新洋纯化学有限公司的缓冲溶液标准。横轴表示对应于pH值和DO值的数字值。这些数字值被传输到MCU,以便对数据进行进一步处理。在本实验中,将这些数字数据按照图中的线性拟合线转换为pH值和DO值。我们的系统现在已投入商业使用,用于监测水库。

5.结论

我们设计了便携式射频传感器系统,通过测量空气中VOC、O的含量来监测空气污染3.,没有2和粉尘。通过测定水的pH值和溶解氧(DO)来监测水污染情况。我们还制作并测试了该系统。对该装置进行了性能测试3.也没有2并与韩国仁川市用于预测空气污染状况的商业标准单位进行了比较。我们的便携式射频传感器系统的测量精度可与商业标准单元相媲美。建立监测站的费用为每个监测站10万至20万美元。不过,我们的手提电脑每台可能只花费二千美元以下。低成本和适应的无线通信可以构建更密集的空气污染监测网。只需安装性能更高的传感器,系统的性能就可以得到提高。

参考文献

  1. 麦考克,麦肯纳和西奥多,空气污染控制工程与技术手册, Lewis Publishers, Boca Raton,佛罗里达州,美国,1995。
  2. k·d·贝利,《立法和法律考量》,在有毒空气污染手册, D. R. Patrick, Ed,第16章,Van Nostrand Reinhold,纽约,纽约,美国,1994。视图:谷歌学者
  3. 经济合作发展组织,有害空气污染物,伦敦讲习班,巴黎,法国,1995年。
  4. 欧洲多环芳烃问题工作组,环境空气对多环芳烃的污染,立场文件,布鲁塞尔,比利时,2001年。
  5. M. Ghanem, Y. Guo, J. Hassard等,“空气污染监测的Sesnor网格”,刊于第三届英国电子科学全体会议论文集(AHM '04)2004年,英国诺丁汉。视图:谷歌学者
  6. K. K. Khedo, R. Perseedoss,和A. Mungur,《无线传感器网络空气污染监测系统》,国际无线和移动网络杂志,第2卷,第2期第2页31-45,2010。视图:谷歌学者
  7. T. Starner,“人力可穿戴计算机”,IBM系统杂志第35期3-4,第618-629页,1996。视图:谷歌学者
  8. A. Chandrakan等人,“分布式微传感器系统的设计考虑”IEEE自定义集成电路会议论文集(CICC’99),页279-286,1999年5月。视图:谷歌学者
  9. AmaliaFoka,基于进化多项式神经网络的时间序列预测1999年,曼彻斯特大学科学技术学院电气工程与电子系控制系统中心。
  10. M. Buscema,“遗传兴奋剂算法(GenD):理论与应用”,专家系统第21卷第2期2,页63-79,2004。视图:出版商的网站|谷歌学者
  11. A. lai - ekuakille, P. Vergallo,和N. I. Guannoccaro,“从空气监测传感器和传感器网络的结果的预测和验证,”在第五届国际传感技术会议(ICST’11)论文集,第73-78页,2011。视图:谷歌学者

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