6 marca 2019
Optymalizacja warunków w budynkach to wyzwanie stojące przed wieloma współczesnymi przedsiębiorstwami. Pozwala ona nie tylko zaoszczędzić na eksploatacji, ale też zatroszczyć się o zdrowie i produktywność osób w nich przebywających oraz ochronę środowiska. To zagadnienie dotyczy również klienta, który zwrócił się do nas o dostarczenie narzędzia do pomiaru jakości powietrza w biurze. Zależało mu na uzyskaniu pomiarów wilgotności, temperatury i poziomu dwutlenku węgla.
Chcesz przetestować swój pomysł przed implementacją?
Technologia w monitorowaniu jakości powietrza
Nasze podejście zakładało jak najszybsze i wydajne stworzenie prototypu. Dlatego też wykorzystaliśmy gotowe moduły czujników, które mieliśmy już w laboratorium: Bosch BME280 – do pomiarów temperatury, wilgotności i ciśnienia oraz DFRobot CO2 Sensor podłączony do modułu przetwornika ADC ADS1015 – Adafruit.
Jako że do naszych priorytetów należało uzyskanie jak najszybszych rezultatów, wykorzystaliśmy mikroprocesory Raspberry Pi 3B+. Natomiast w celu uproszczenia architektury systemu na jednostce centralnej uruchomiliśmy środowisko Node-RED, kroker MQTT Mosquito i bazę danych MySQL. Pozostałe urządzenia miały jedynie publikować dane za pomocą protokołu MQTT do jednostki centralnej.
Po zainstalowaniu wszystkich wymaganych pakietów i uruchomieniu aplikacji Node-Reda mogliśmy przejść do jego konfiguracji. W systemie zdefiniowaliśmy bardzo prosty flow, dzięki któremu można odczytać przesyłane dane, przekazać je do utworzonej bazy danych oraz podejrzeć je na dashboardach.
Następnie utworzyliśmy źródła danych. W tym celu napisaliśmy prosty skrypt w Pythonie, który miał obsługiwać sensory i przesyłać dane do naszego brokera MQTT w formacie JSON. Dodatkowo zdefiniowaliśmy w „przepływie” moduł pozwalający na podejrzenie danych wpływających do systemu. Umożliwiło to sprawdzanie poprawności dekodowania naszego formatu danych.
Te aktywności umożliwiły podejrzenie na dashboardzie wykresów wszystkich zbieranych informacji z czasu, który można zdefiniować w konfiguracji wykresów. Wykorzystana w projekcie baza MySQL pozwala na wyeksportowanie danych z dowolnego okresu.
Efekty i dalsze kroki
Jakie rezultaty osiągnęliśmy z użyciem wymienionych technologii i metod? Cały projekt stał się bardzo użytecznym narzędziem do monitorowania jakości powietrza w pomieszczeniach. To nie wszystko. Przed nami jeszcze zaprojektowanie i wydrukowanie obudowy. Najlepsze zostawiliśmy jednak na koniec. Projekt okazał się naprawdę „rapid”! Zestawienie całego systemu, uruchomienie i zebranie pierwszych danych zajęło nam jedynie kilka godzin!
