वायु प्रदूषण का पता लगाने + वायु निस्पंदन: 4 कदम

2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:20

जर्मन स्विस इंटरनेशनल स्कूल के छात्रों (अरिस्टोबुलस लैम, विक्टर सिम, नाथन रोसेनज़वेग और डेक्लन लॉग्स) ने वायु प्रदूषण माप और वायु निस्पंदन प्रभावशीलता की एक एकीकृत प्रणाली का उत्पादन करने के लिए मेकरबे के कर्मचारियों के साथ काम किया। यह एकीकृत प्रणाली आपको एक ही समय में फ़िल्टर्ड और अनफ़िल्टर्ड वायु गुणवत्ता की निगरानी करने की अनुमति देगी। डेटा को एक प्रभावशीलता अनुपात में परिवर्तित किया जाएगा और रेखांकन किया जाएगा। यह परियोजना १५+ के लिए अनुशंसित है, हालांकि कम उम्र में बिजली के झटके के जोखिम और प्रोग्रामिंग की कठिनाई को ध्यान में रखना आवश्यक है।

आपको ऐसा क्यों करना चाहिए:

ठीक है, हम सोचते हैं कि वायु प्रदूषण निगरानी के लिए डेटा प्रदान करने के लिए निश्चित रूप से बहुत प्रेरणा है (जिसे स्मार्टसिटीजन की वेबसाइट पर विस्तार से समझाया गया है, हम यह भी मानते हैं कि आपके आस-पास कितना वायु प्रदूषण है, यह जानने से आपके स्वास्थ्य के लिए कुछ नहीं होता है। हम मानते हैं कि हमें स्वयं कार्रवाई करने की आवश्यकता है इसलिए, हमने इन एकीकृत सेंसर और एयर फिल्टर का निर्माण किया।

आपूर्ति

• गत्ते का एक बड़ा टुकड़ा
• 2x पीसी प्रशंसक
• एयर फिल्टर की कई किस्में
• 2 एलईडी लाइट्स
• 2x स्मार्टसिटिजन स्टार्टर किट (यहां खरीदें)
• 2x प्रतिरोधी
• 1 इलेक्ट्रिक स्विच
• जुपिटर नोटबुक, मैटप्लोटलिब और पायथन चलाने में सक्षम 1 कंप्यूटर
• इसके अलावा कोई अन्य सजावट जो आप करना चाहते हैं !!!

चरण 1: SCK सेंसर सेटअप

सुनिश्चित करें कि आपके पास अपने दो SCK सेंसर हैं। पहले वाले को चुनें और इसे बैटरी या अपने कंप्यूटर से कनेक्ट करें। फिर, सेटअप साइट पर जाएं और निर्देशों का पालन करें। दूसरे सेंसर के लिए भी ऐसा ही करें। जब आपको उन्हें नाम देना हो, तो उन्हें अनफ़िल्टर्ड और फ़िल्टर्ड एयर सेंसर के लिए क्रमशः A और B नाम दें। इसके बाद दोनों को एक ही अकाउंट में रजिस्टर करें और सुनिश्चित करें कि आप डेटा प्राप्त करने के लिए अकाउंट में लॉग इन करें।

जांचें कि सेंसर इस प्लेटफॉर्म पर जाकर और आपके सेंसर के नाम खोजकर काम कर रहे हैं। सुनिश्चित करें कि यह लगातार हर मिनट डेटा पोस्ट कर रहा है।

चरण 2: संलग्नक डिजाइन

उपरोक्त कार्डबोर्ड का प्रयोग करें और इसे अपने सामने रखें। सभी माप हमारे अंतिम प्रोटोटाइप के अनुसार होंगे। एक तरफ 12.5 सेमी मापें और कार्डबोर्ड पर काट लें। फिर, पंखे को कार्डबोर्ड पर रखें, और कार्डबोर्ड को रोल करने के लिए पंखे का उपयोग करना शुरू करें। जब आप एक पूरा वर्ग बना लें, तो उस बिंदु को मार्कर से चिह्नित करें। काटने के लिए कैंची का प्रयोग करें। दूसरे पंखे के लिए इसे दोहराएं।

चरण 3: प्रशंसकों को शक्ति

हमने एक स्विच बनाया जो एयर प्यूरीफायर को चालू और बंद करता है। यह समझाने के लिए कि स्विच कैसे काम करता है, आप संदर्भ के लिए आरेख का उपयोग कर सकते हैं। आरेख के बाईं ओर से, हमारे पास 220 वोल्ट एसी से डीसी कनवर्टर है जो वोल्ट को सुरक्षित रूप से उपयोग करने के लिए 12 वोल्ट तक कम कर देता है। इस उपकरण के बिना, बिजली स्रोत से बिजली हमारे लिए उपयोग करने के लिए बहुत खतरनाक होगी। वोल्ट काफी कम हो जाने के बाद, हमारे पास 2 तार हैं जो 2 एलईडी लाइट और स्विच से जुड़े हैं। आपको तारों को एलईडी रोशनी में मिलाप करना होगा ताकि वे सभी एक दूसरे से जुड़े रहें। एक बार जब सर्किट पूरा हो जाता है और दोनों एलईडी लाइट्स का परीक्षण हो जाता है, तो दोनों तारों, एक सकारात्मक और एक नकारात्मक, को पंखे में जोड़ दें। एक बार सेटअप पूरा हो जाने के बाद, प्लग को सॉकेट में डालें। एक बार जब आप ऐसा कर लेते हैं, तो 'पावर ऑन' एलईडी को प्रकाश करना चाहिए। एक बार जब आप स्विच को फ्लिप करते हैं, तो 'फैन ऑन' एलईडी लाइट जलनी चाहिए और पंखा काम करना शुरू कर देना चाहिए।

चरण 4: कोडिंग

15+. के लिए अनुशंसित

यह कार्यक्रम विक्टर सिम द्वारा बनाया गया है। यह प्रोग्राम स्मार्ट सिटीजन सेंसर के डेटा को स्मार्ट सिटीजन वेबसाइट के डेवलपर एपीआई से निकालने और दक्षता मूल्य की गणना करने की अनुमति देगा। मैंने जो प्रोग्राम इस्तेमाल किया वह पायथन 3 में लिखा जाएगा। मैंने मैक ओएस (संस्करण 10.14.6) से लैस मैकबुक एयर पर ज्यूपिटर नोटबुक पर कोड लिखा था।

इस कार्यक्रम के लिए आपको क्या चाहिए होगा: Matplotlib Numpy Pandas JSON CSV A python 3 IDE

चरण 1: आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें एपीआई तक पहुंच का अनुरोध करने और एपीआई के यूआरएल को खोलने के लिए आपको urllib.request की आवश्यकता होगी। फ़ाइल को एक csv फ़ाइल में बदलने के लिए आपको csv की आवश्यकता होगी जिसे आसानी से हेरफेर किया जा सकता है। एपीआई में आने वाले JSON को पढ़ने के लिए आपको JSON की आवश्यकता होगी। डेटा फ्रेम का आसानी से विश्लेषण करने के लिए आपको पांडा की आवश्यकता होगी। डेटा को सहज ज्ञान युक्त ग्राफ में प्रदर्शित करने के लिए matplotlib आवश्यक है।

चरण 2: स्मार्ट-नागरिक एपीआई तक पहुंच का अनुरोध करें: यह कोड एपीआई से डेटा का अनुरोध करता है। अनुभव से, हेडर को स्रोत पर प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए अनुरोध करना आवश्यक है। दो अनुरोधित यूआरएल इस प्रकार स्वरूपित हैं: स्मार्ट नागरिक एपीआई को संदर्भित करना, उपकरणों के लिए जानकारी प्राप्त करना, एक निश्चित डिवाइस की आईडी की जांच करना, 87 (पीएम 2.5 सेंसर) की सेंसर आईडी का संदर्भ देना और हर मिनट डेटा रिकॉर्ड करना। इसके बाद यह एपीआई तक पहुंच का अनुरोध करता है।

चरण 3: डेटा खोलें और पार्स करें:

ये लाइनें डेटा को पढ़ती हैं और फिर डेटा को "सुंदर प्रिंट" में डाल देती हैं। इससे डेटा को पढ़ना आसान हो जाता है और इस प्रकार समस्या निवारण करना आसान हो जाता है।

चरण 4: डेटा को CSV फ़ाइल में बदलें: कोड की इन पंक्तियों में पांडा लाइब्रेरी डेटा को पढ़ती है और इसे एक csv रूप में परिवर्तित करती है जिसे आसानी से हेरफेर किया जा सकता है। फिर CSV फ़ाइल को वेरिएबल data_csv के अंतर्गत संग्रहीत किया जाता है।

चरण 5: सीएसवी डेटा को सुपाच्य बनाएं: सीएसवी के कॉलम को अब अनावश्यक इंडेक्स पंक्ति के लिए 'अनदेखा' नाम दिया गया है, रिकॉर्डिंग के समय के लिए 'समय' और पीएम 2.5 एकाग्रता के लिए 'मूल्य' दर्ज किया गया है। सभी स्लैश और मान हटा दिए जाते हैं ताकि मानों को ग्राफ़ पर आसानी से प्लॉट किया जा सके।

चरण 6: मान कॉलम का माध्य ज्ञात करें:

ये लाइनें मान कॉलम का माध्य ढूंढती हैं और फिर मानों को आसानी से प्लॉट करने के लिए एक सूची में डाल देती हैं।

चरण 7: तुलना के लिए अधिक डेटा बनाना: तुलना करने के लिए सेंसर बी के लिए चरण 1 से 6 तक कोड दोहराएं

चरण 8: डेटा प्लॉट करना:

रेखा दोनों सेंसर के साधनों को प्लॉट करती है और अंतर दिखाती है

चरण 9: दक्षता ढूँढना:

दक्षता की गणना प्रारंभिक माध्य और बाद के माध्य से की जा सकती है और फिर प्रारंभिक माध्य से विभाजित करके की जा सकती है। फिर इसकी गणना प्रतिशत के रूप में की जा सकती है।

पूर्ण: आपको आउटपुट के रूप में प्रतिशत और ग्राफ़ प्राप्त करना चाहिए। आपका आउटपुट नीचे दी गई छवि जैसा कुछ दिखना चाहिए: