html текст
All interests
  • All interests
  • Design
  • Food
  • Gadgets
  • Humor
  • News
  • Photo
  • Travel
  • Video
Click to see the next recommended page
Like it
Don't like
Add to Favorites

Экологический мониторинг

Специалист в области информационных технологий и электроники Андрей Сомов об умных датчиках, которые помогают следить за состоянием окружающей среды

В эпоху больших данных важно собрать как можно больше информации, чтобы получить качественные выводы на основе ее анализа. Оценка состояния окружающей среды актуальна прежде всего потому, что мы живем в этой среде, а она, в свою очередь, оказывает на нас влияние. Измерение различных параметров окружающей среды может решать различные задачи: выявление опасных выбросов газов, сокращение респираторных заболеваний у жителей городов, экологичное планирование города. Как только понятна проблема, нужно ставить задачу для ее решения, либо стараться уменьшать пагубные последствия. Мониторинг и оценка состояния окружающей среды актуальны для любых городов, но это особенно «горячий» вопрос для больших городов и городов с промышленным производством. 

Анализ качества воздуха

CO —
угарный газ. Его токсическое действие для человека обусловлено образованием более прочного комплекса с гемоглобином по сравнению с комплексом гемоглобина с кислородом.

В идеале было бы хорошо измерять и оценивать как можно больше параметров. Но если начинать с малого, почти везде уже можно развернуть сеть из компактных и недорогих устройств, способных делать измерения и оценивать состав воздушной среды в городах, используя датчики СО и СО2.

На самом деле иногда даже важно уловить не только газы, а их движение. Поэтому нужно установить как можно больше датчиков, чтобы отслеживать потоки перемещения. В аэропорту Хитроу в Лондоне проводили подобное исследование и смотрели, как загазованность из аэропорта перемещается по городу, как она исчезает, выветривается. Нужно моделировать состояние города в зависимости не только от состава газов, а от направления ветра и других параметров.

Еще один простой пример использования технологий интернета вещей в экомониторинге, это международный проект SmartSantander  в Испании. В рамках этого проекта на городском транспорте были установлены датчики выхлопных газов, миниатюрные системы мониторинга. Муниципальный транспорт фактически создавал динамическую карту экосостояния города. Конечно, применяя такую технологию, нужно учитывать помехи и фон, потому что сам автобус тоже излучает какие-то газы. Но, тем не менее, это уже решаемо. 

Предотвращение пожаров  

До того, как при возгорании появляется непосредственно пламя, сначала выделяется дым. А до появления дыма выделяется газ, который состоит из H2  водорода и CO. Это продукт распада любых горючих материалов. Таким образом, если удается детектировать этот газ, можно спрогнозировать появление пожара.

Такой способ определения возгораний может в некоторых случаях сэкономить ценные минуты. Так, в Калифорнии, где летом очень жарко, в 2008 году, когда была очень популярна технология сенсорных сетей, люди развернули сеть из миниатюрных датчиков, чтобы заблаговременно детектировать пожары. Но получилось, что пожар, к сожалению, всю сеть и спалил. То есть они смогли детектировать возгорание, когда оно уже появилось. А проблема вся в том, что при появлении открытого пламени огонь распространяется уже очень быстро. И пока вся информация будет передаваться по сети, сама сеть может уже сгореть. 

Технологии экомониторинга: датчики и сенсоры  

Для экологического мониторинга могут применяться технологии: датчики и исполнительные устройства, встроенные системы, беспроводные технологии передачи данных, семантические технологии, облачные технологии, машинное обучение, технологии обеспечения безопасности.

Уоррен Джонсон
изобретатель первого термостатного датчика, появившегося на рынке в 1883 году // charts-stock.com

Что касается внешнего вида, основная тенденция на протяжении нескольких декад  стремление к миниатюризации. Под «умным» датчиком мы понимаем встроенную систему с функциями измерений, обработки данных (микроконтроллер), беспроводной передачи данных и источником питания. Датчики обычно связаны друг с другом посредством беспроводных технологий: они могут быть организованы в беспроводную сенсорную сеть или передавать данные напрямую пользователю, например, используя модуляцию LoRa.

С точки зрения принципа работы датчики делятся на несколько типов. Для задачи детектирования пожаров, например, используются каталитические датчики. В датчике нагревается чувствительный элемент  тонкая платиноалюминиевая спираль, и если в воздухе присутствует, например, метан или какой-то другой газ, то на поверхности датчика происходит процесс окисления. И проводимость этого датчика сразу же увеличивается. За счет этого мы можем измерить сопротивление этого датчика, которое коррелирует с тем, что мы улавливаем в воздухе. То есть смысл в том, что мы уловили какой-то газ, у нас изменилось сопротивление датчика, мы это детектировали, и мы на основе этого можем сделать вывод о содержании газа, потому что определенный отклик датчика соответствует определенной концентрации газа в среде. 

Такие датчики можно использовать для определения разных типов горючих газов. Но важно, чтобы эти газы были именно горючими, чтобы они могли воспламениться на чувствительном элементе и поменять сопротивление датчика. И, конечно, нужно откалибровать датчик под определенный газ. Каждый раз нужно составлять калибровочную таблицу, в которой зафиксировано, что изменение сопротивления датчика на столько-то Ом соответствует такой-то концентрации газа в среде.

Существуют также оптические датчики. Они состоят из миниатюрных передатчика света и приемника. И вот когда между ними попадает, например, некий газ, свет на приемнике меняется. В нормальных условиях среды в воздухе свет распространяется с одной длиной волны, а если в воздухе присутствует газ, длина волны изменится. По этому параметру тоже можно понять, какие изменения произошли в среде и какой концентрации газа это соответствует.  

Семантические технологии и машинное обучение  

Еще одна интересная область, которая активно развивается сейчас, это семантические технологии. Они позволяют формально описывать аппаратные средства и упрощать управление ими и обработку данных. Обычно сенсорные модули могут выглядеть как некая плата с датчиками. Но можно сделать цифрового двойника такого модуля при помощи семантических технологий: прописать, что есть сенсорный модуль, который состоит из таких-то частей и совершает определенные измерения. И всех цифровых двойников можно, например, соединить между собой. 

И тогда для того,чтобы сделать измерения, оператору не обязательно ехать к этому датчику и снимать показания. Можно просто удаленно подключиться к копии этого устройства и посмотреть, что происходит. Семантические технологии позволяют очень удобно объединять разные системы в какие-то большие базы данных и строить связи между ними. Тогда датчики можно искать и по контекстной информации. Например, если вам нужны датчики, которые установлены на определенной улице, а каждый датчик подробно описан семантическими технологиями, их можно легко вычленить по адресу. А если вы, например, напишете, что вам нужны все датчики в городе, которые отслеживают уровень метана на заправках, то система выдаст все датчики на заправках.

Вообще современные методы работы с данными позволяют решать такие задачи, о которых раньше даже помыслить было нельзя. Так, машинное обучение можно применять для предсказания изменений экологической обстановки. Например, мы знаем, что на каких-то заправках во время приемки нового топлива повышается концентрация опасных газов. И если вдруг у вас сломался датчик, вы можете использовать цифрового двойника, который описан семантическими технологиями, и с помощью методов машинного обучения примерно предсказать, где и когда ожидается повышение концентрации метана или паров бензина. Точно так же можно предсказывать движение разных паров и газов над городом. Кстати, такая же технология может быть потенциально полезна и строительным компаниям: можно предсказать, что будет, если вы построите дом в определенном месте. 


unsplash.com

Еще одно крайне актуальное направление сейчас  это добавление технологий машинного обучения к встроенным системам. Проблема заключается в том, что процесс обучения требует серьезных вычислительных ресурсов. И, как правило, это делается либо на мощных десктопах, либо в дата-центрах. И чтобы разгрузить дата-центры и эту информацию куда-то отправлять, нужен беспроводной канал. И сейчас появился тренд установки обучения на встроенные системы, чтобы они могли работать на малопотребляемых процессорах, микроконтроллерах, на мобильных телефонах. Фактически получится, что искусственный интеллект будет реализован уже на примитивных устройствах. 

Технологии экомониторинга: передача данных
Технология LoRa —
метод модуляции в беспроводных сетях, который обеспечивает межмашинное взаимодействие на расстояния до 15 км при минимальном потреблении электроэнергии.

Если мы говорим про беспроводные сенсорные сети, то на каждом устройстве в таких сетях есть три основных компонента: датчик, микроконтроллер   малопотребляющий процессор, и беспроводной чип. Благодаря этому датчики, или сенсорные модули, могут между собой переговариваться. Сенсорные модули передают сигнал друг от друга по беспроводной сети. Эти беспроводные сети отличаются от обычных технологий WiFi тем, что они формируют маленькие пакеты данных и потребляют гораздо меньше энергии: если WI-FI чип потребляет порядка ста миллиампер, сеть LoRa потребляет в режиме передачи данных около шести миллиампер. 

Вся информация отправляется в единый центр, где за ситуацией следит оператор. И если что-то происходит, у него всплывает окно с оповещением, что где-то, например, превышена концентрация. Такие решения чаще внедрены на фабриках или заводах. В автоматическом режиме может срабатывать аудиосирена или визуальная сирена, все зависит от задач и конкретной уже имплементации каждой системы.  

Также важно настраивать систему обратной связи, которая будет реагировать на изменения окружающей среды. Существует ряд исполнительных устройств, которые могут отключать потенциальные источники загрязнения или утечки газа. Такими устройствами могут быть клапаны или вентили с интегрированными беспроводными технологиями. Такие устройства необходимо разрабатывать с учетом беспроводных технологий для автоматической актуации. Датчик может находиться в радиусе нескольких десятков метров, и как только мы что-то детектируем, нужно, чтобы это устройство немедленно срабатывало  например, клапан сразу же закрывался. А во многих больших компаниях, например, в нефтегазовых, архитектура таких систем очень иерархична. И пока датчик перешлет важную информацию через какой-нибудь хаб пользователю, пока это все там проанализируется, пока это все отправится обратно или, например, кто-то пойдет его закрывать, то уже десять раз все может взорваться. А нужна автономная, умная реакция на события.


unsplash.com

Конечно, в случае беспроводной передачи данных очень важно обеспечивать безопасности.  Во-первых, это необходимо, чтобы никто не мог воспользоваться этими данными. А во-вторых, наоборот, чтобы кто-то не мог загрузить какие-то ненужные данные к вам с систему. Например, если ведется экомониторинг в аэропорту, и кто-нибудь загрузить в систему данные, что превышена концентрация опасных соединений, могут быть отменены рейсы. А для аэропорта это большие издержки. 

И тут важно понимать, что технологии обеспечения компьютерной безопасности должны начинаться с низов, прямо с физического уровня, чтобы уже на микроконтроллерах и сенсорах устанавливались алгоритмы кодирования информации. Один исследователь провел такую аналогию: в доме со ста окнами, для того, чтобы влезть в дом, достаточно взломать одно окно. Так же и в компьютерной системе. 

У вас может быть множество уязвимостей на уровне одного сенсорного модуля, на уровне протоколов передачи данных, беспроводной передачи данных, на уровне сети. И поэтому важно задумываться о том, как не потерять эту информацию или как не получить каких-то угроз прямо с самых нижних уровней. 

«В доме со ста окнами, для того, чтобы влезть в дом, достаточно взломать одно окно. Так же и в компьютерной системе»

И в связи с этим в технологиях интернета вещей есть сейчас большая проблема. Мы идем к тому, что все системы должны быть малопотребляющими и миниатюрными, но все алгоритмы, связанные с безопасностью, очень прожорливы с точки зрения вычислительных ресурсов и энергии. Поэтому важно найти баланс между уровнем безопасности и расходом ресурсов на обеспечение этой безопасности. 

Как снизить энергопотребление 

Датчики в сенсорных беспроводных сетях должны работать автономно и по возможности не зависеть от батареек. Чтобы это обеспечить, существует несколько методов. Один из них называется duty cycling  произведение измерений не постоянно, а с какой-то периодичностью. Например, можно производить измерения раз в 20 секунд, и тогда мы сэкономим достаточно много энергии в масштабах одного сенсорного устройства. Те же каталитические датчики потребляют очень много энергии, и если мы будем постоянно делать измерения, батарейка разрядится за несколько недель. Конечно, можно строить системы подзарядки элементов питания датчиков на альтернативной энергии: солнечной или энергии каких-то вибраций в зависимости от того, где установлен датчик. 

«Нет смысла разрабатывать какие-то системы питания, которые будут держать заряд больше года»

Но есть и другая проблема: в принципе, любые датчики требуют поверки. Ее нужно проходить в среднем раз в год и смотреть, насколько датчики правильно делают измерения, не сбились у них калибровочные настройки. Поэтому считается, что нет смысла разрабатывать какие-то системы питания, которые будут держать заряд больше года. 

В этом направлении проводится очень много исследований. Пока, конечно, существует не так много прототипов. И бытует такое мнение, что если мы применяем, например, технологии сбора альтернативной энергии, они должны решить все наши проблемы. Но это не совсем так, потому что люди должны работать не только над тем, чтобы добавить как можно больше энергии извне, а также над тем, чтобы уменьшить потребление самого датчика. Нужно, чтобы эти два процесса были сбалансированы. Повышая энергоснабжение, в то же самое время с инженерной точки зрения мы должны снижать энергопотребление самого датчика. Можно использовать энергоэффективные электронные компоненты, стабилизаторы или преобразователи. Ну и потом, конечно, необходимы разные «умные» алгоритмы для осуществления power management, управления энергопотреблением внутри устройств. 

Изображение:unsplash.com
Примеры систем экомониторинга

Существует множество работающих систем экологического мониторинга. Беспроводные сенсорные сети являются технологией   пионером для повсеместного мониторинга. При их использовании проводится мониторинг вулканов в Южной Америке, виноградников в Италии, изучение миграций в животных популяциях, наблюдения за редкими видами уток на островах недалеко от побережья США, детектирование пожаров и утечек газов, наблюдения за дрейфом льдин в Норвегии. Можно установить беспроводные датчики на льдины и наблюдать за их миграцией. Кстати, точно таким же способом в США отслеживали перемещение мусорных отходов   и обнаружили их через некоторое время где-то в Китае. И стало понятно, что мусор из США каким-то образом утилизируется там.  

На вулканах тоже удобнее поставить беспроводные датчики, а не тянуть кабель. И тогда дистанционно можно оценивать газовый состав вокруг вулкана. Перед извержением всегда появляются специфические газовые пары или начинается вибрация. Зная эту информацию в режиме реального времени, можно заблаговременно смоделировать процесс извержения. 

А в Италии такие же системы использовали для мониторинга состояния старинных зданий. В городе Тренто на башне Torre Verde были установлены датчики, которые измеряли уровень городских вибраций и выявляли, как это сказывается на конструкции башни, не разрушается ли она от этих воздействий. 


unsplash.com

Все это стало возможно только с развитием беспроводных сенсорных сетей. Смысл этой технологии заключается в том, что используются десятки или сотни миниатюрных беспроводных датчиков, которые могут общаться между собой и просто передавать информацию и от одного к другому, и к пользователю. Сенсорные сети стали воплощением, прообразом другой технологии, которая называется «умная пыль». Грубо говоря, мы берем щепотку датчиков, раскидываем их в разных местах, а проводят измерения и присылают нам информацию. Важно, что такие технологии могут работать в первую очередь автономно, делать измерения там, где проводные системы применить невозможно. 

Читать дальше
Twitter
Одноклассники
Мой Мир

материал с postnauka.ru

1

      Add

      You can create thematic collections and keep, for instance, all recipes in one place so you will never lose them.

      No images found
      Previous Next 0 / 0
      500
      • Advertisement
      • Animals
      • Architecture
      • Art
      • Auto
      • Aviation
      • Books
      • Cartoons
      • Celebrities
      • Children
      • Culture
      • Design
      • Economics
      • Education
      • Entertainment
      • Fashion
      • Fitness
      • Food
      • Gadgets
      • Games
      • Health
      • History
      • Hobby
      • Humor
      • Interior
      • Moto
      • Movies
      • Music
      • Nature
      • News
      • Photo
      • Pictures
      • Politics
      • Psychology
      • Science
      • Society
      • Sport
      • Technology
      • Travel
      • Video
      • Weapons
      • Web
      • Work
        Submit
        Valid formats are JPG, PNG, GIF.
        Not more than 5 Мb, please.
        30
        surfingbird.ru/site/
        RSS format guidelines
        500
        • Advertisement
        • Animals
        • Architecture
        • Art
        • Auto
        • Aviation
        • Books
        • Cartoons
        • Celebrities
        • Children
        • Culture
        • Design
        • Economics
        • Education
        • Entertainment
        • Fashion
        • Fitness
        • Food
        • Gadgets
        • Games
        • Health
        • History
        • Hobby
        • Humor
        • Interior
        • Moto
        • Movies
        • Music
        • Nature
        • News
        • Photo
        • Pictures
        • Politics
        • Psychology
        • Science
        • Society
        • Sport
        • Technology
        • Travel
        • Video
        • Weapons
        • Web
        • Work

          Submit

          Thank you! Wait for moderation.

          Тебе это не нравится?

          You can block the domain, tag, user or channel, and we'll stop recommend it to you. You can always unblock them in your settings.

          • PostNauka
          • домен postnauka.ru

          Get a link

          Спасибо, твоя жалоба принята.

          Log on to Surfingbird

          Recover
          Sign up

          or

          Welcome to Surfingbird.com!

          You'll find thousands of interesting pages, photos, and videos inside.
          Join!

          • Personal
            recommendations

          • Stash
            interesting and useful stuff

          • Anywhere,
            anytime

          Do we already know you? Login or restore the password.

          Close

          Add to collection

             

            Facebook

            Ваш профиль на рассмотрении, обновите страницу через несколько секунд

            Facebook

            К сожалению, вы не попадаете под условия акции