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基于物联网的实时二氧化碳监测云技术
1.介绍
近年来温室效应是工业化造成的最重要情景之一，主要是原因是由化石燃料燃烧、水泥生产和森林砍伐产生的二氧化碳造成的。过去20年中，全球化石燃料和水泥生产的碳排放显著增加，平均每年都会增长2.5%。由气候与能源解决方案中心收集和分析的数据显示，从2010年到2015年，全球二氧化碳排放量增加了89%，而在2016年二氧化碳信息分析中心的研究表明，到了2030年后，全球二氧化碳排放量将增加17%。环境数据的评估也得到了物联网(IoT)的广泛支持，它为需要持续监测和分析数据的领域提供了一种有效的解决方案，以对所需的变化进行决策。物联网，特别是无线传感器网络(WSN)，它实现了传感器节点到集中式服务器的实时数据传输，故障率和实现难度最小。物联网设备中的管理是远程可访问的，并易于配置。物联网设备的集成为智能家居计划提供了快速和稳定的解决方案。基于上述优势，大多数智能家居应用都适应了物联网的发展战略。智能设备之间通过互联网进行通信，有效地减少了所需的人工干预，而通过机器学习的实现，这些设备会熟悉用户的需求，并最终能够根据用户的偏好进行调整和适应。.
此外，云计算服务在数据存储、分析和通信方面同样重要。因此，通过物联网网络的通信和云服务，可以显著提高碳排放监测和控制效率。这些设备和它们各自的通信架构在Smart中非常流行世界各地的家庭倡议[2]。物联网，特别是无线传感器网络(WSN)，实现了传感器节点到集中式服务器的实时数据传输，故障率和实现难度最小。本研究集中于使用结构良好的物联网和基于云的架构来监测环境变化的收集和分析方法。
2.相关的工作
本文综述了与本文相关领域的众多现有研究和学术期刊，包括以下3个领域:
（1）物联网传感器网络
（2）云数据存储系统
（3）数据预处理
2.1物联网传感器网络
据说，传感器和无线网络技术的结合是与物理世界[3]交互的一种既有效又可靠的解决方案。在这项研究中,作者地址实时无线传感器网络的设计和实现长期和大规模二氧化碳监测能力,强调传播位置传感器在重要的位置是至关重要的对收集代表数据的整个监控区域，以及中继网络中节点的重要性，以确保网络中节点之间的连接,便于故障排除。物联网传感器网络包括以下研究领域:二氧化碳传感
2.1.1二氧化碳传感
二氧化碳传感器节点作为空气质量测量装置，是环境监测网的重要组成部分。通过对城市CO2浓度的监测，分析城市排放对区域碳收支的贡献。研究发现，亚利桑那州凤凰城中心的二氧化碳浓度(555ppm)比周边农村地区(370ppm)高出50%;近年来，利用金属氧化物和非色散红外(NDIR)探测器研制了CO2浓度监测传感器。对于大气二氧化碳浓度的测量，NDIR传感器被广泛使用，因为它们稳定且非常强大，可以抵抗其他空气成分的干扰，包括污染物。NDIR传感器也有出色的耐久性，因此，它似乎是最可靠的大气二氧化碳测量传感器。
金属氧化物半导体气体传感器广泛应用于各种零部件和企业。与其他检测技术相比，它们的性能适中，坚固、轻便、耐用，并且具有高材料敏感性和快速反应时间的优点。它们已被广泛用于测量和筛选天然必需气体，例如一氧化碳和二氧化氮。然而,金属氧化物传感器接收最低表面与二氧化碳气体反应,导致二氧化碳的探测距离2000 ppm到10000 ppm,而检测范围宽500 2000一直是一个挑战者的金属氧化物传感器实现二氧化碳浓度传感。
2.1.2无线传感器网络
无线传感器网络是一种广泛应用的解决方案，用于监控系统的特定用途，在大多数操作环境。提出了一种基于WSN和认知数据分析原理的室内二氧化碳实时监测系统，提出了CO2传感器、数据传输的无线模块和数据采集的本地服务器[7]的组合和规范。讨论了各种无线通信协议在覆盖范围、功耗、传输频率和数据速率等方面的比较。
2.2云数据存储
由于物联网规模的增加实现以及非均质性,复杂性的来源收集的数据不同的测量有其特定的集中,以有序的方式将数据存储的重要性的可视化,方便控制和进一步分析对行业管理和发展是至关重要的。具体来说，在环境监测中，传感器数据的聚合是必不可少的，以便有效地访问、分析和预测。为了减少基础设施建设时间，降低开发成本，云存储广泛应用于空气质量监测系统。智能城市大传感器数据系统提供了智能城市常用数据库设置和技术在性能、成本、可靠性和安全性方面的详细比较。针对所收集的天气、环境、交通、水、地震和火山数据的管理，提出了一种面向文档和面向对象的混合存储系统。根据文档和数据类型，数据被分类到两个数据库中，这两个数据库相互连接，以实现数据管理和访问方面的高性能。
基于以上期刊的研究综述，构建云存储系统的详细对比，如图1所示。
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图1 云系统的比较
对现有的二氧化碳传感系统进行了审查以确定利用最先进的技术可以实施哪些可能的改进。对City-see CO2监测系统进行分析，以确定其在本研究背景下是否可行。它是在中国无锡实施的一种面向城市地理环境的大面积二氧化碳传感器网络架构。该系统部署了100个传感器和1096个中继节点来收集碳有关环境中的二氧化碳浓度。在数据采集、存储、处理和传感器网络管理等方面提出了挑战和解决方案。它是一个大规模的无线传感器网络，具有先进的网络管理策略和数据可视化技术，但它并没有实现任何与云相关的数据存储解决方案，而是采用了一个本地数据基站来存储数据。综上所述，文献综述表明，物联网无线传感器网络与TCP/IP通信协议是最适合该项目场景所需的传感器监控网络，因为无线传感器网络明显更持久，且易于部署和维护。我们还发现云数据库是最适合这种场景的，因为它具有高可伸缩性、高成本效率、最小的人工干预和维护成本等优点。在这方面，City-See二氧化碳监测系统缺乏基于云的网络的可访问性优势。
最后，就环境监测领域的最新技术而言，现有的二氧化碳监测系统无法满足这种装置在远程可达的情况下的要求。此外，一些系统的体系结构是复杂的方式，以部署为微尺度环境，如智能家居和智能建筑应用。对高可用性和可访问的二氧化碳监测系统的需求迫在眉睫，而物联网设备和云计算服务为所解决的问题提供了出色的解决方案
3.建议的体系结构
本节详细介绍了研究的总体架构以及所开发系统的硬件网络、数据结构和应用接口。还将深入讨论每个组件的规范、实现和与相邻组件的集成过程，以及上述组件集成的总体过程。
本研究涉及的组件包括分布式架构的各个方面，从数据采集设备、通信设备到云存储服务的实现，再到移动应用程序接口的开发。本研究由以下部分组成:
在上述提出的架构中，本研究将四个主要组件整合为一个完整的系统，由二氧化碳传感器、无线传输网关、云数据库和移动应用组成。MQ-135二氧化碳传感器采用Node MCU作为MiPowerbank的电源输入转换器。MQ-135利用其模拟输出引脚AO1将监测区域的CO2浓度传输到Node MCU ESP8266 Wi-Fi模块中的单片机。然后单片机应用滤波算法对外围数据进行识别和剔除，将有效的输入数据发送到ESP8266 Wi-Fi模块，通过Wi-Fi连接将数据上传到云数据库。Carbon Insight查询数据后显示在用户界面上，如图2所示。以下部分将通过将系统划分为3个模块来说明本研究的架构:
（1）无线传感器网络
（2）Firebase云实时数据库
（3）Carbon Insight Android应用程序
图2. 系统框架
3.1无线传感器网络
与本研究开发相关的硬件组件被整合成一个无线传感器网络，该网络在彼此之间收集和传输数据，并最终存储到云存储数据库，供客户端设备访问。
图3. MQ-135传感器
MQ-135二氧化碳传感器有4个引脚(见图3)，DOUT(数字OUT)， AOUT(模拟OUT)， GND(地)和VCC(共集电极电压)。这4个引脚中，DOUT和AOUT是传感器数据传输引脚，GND和VCC完成电源电路。在本研究中，我们使用传感器的模拟输出来传输数据。VCC引脚采集到Node MCU ESP8266开发板的5V输出引脚(VIN)， GND引脚采集到GND, AOUT引脚采集到ESP8266的AO1引脚，用于数据传输。
图4 NodeMCU ESP8266开发工具包MQ-135型传感器
图5. 实验板图
3.2 Fire base云实时数据库
Fire base实时数据库以J son格式存储所有数据，这是与Fire base快速数据解析能力相关的最关键因素。J son的存储和检索效率要比传统的XML格式高得多，因为它的格式简单得多，而且最小。根树由用于查询测试的样本数据和采集到的传感器数据组成，如图6所示。样本数据由两个变量组成;二氧化碳数据和数据生成的时间。另一方面，传感器数据存储从传感器生成的3个值，每个值表示收集到的数据、传感器的类型以及每个数据的序号。
3.3 Carbon Insight Android应用
正如在需求阶段提到的，Carbon Insight必须满足所有功能和非功能规范。它必须确保以直接和有序的方式获取和可视化数据库数据，同时能够适应操作环境，并具有一致和平稳的执行。
3.3.1 启动界面
应用程序的初始化页面，以便在资源准备完成后顺利过渡到主页。它是应用程序的启动活动，显示时间取决于应用程序准备使用所需的时间，估计是应用程序启动后1秒。Carbon Insight的标志显示在启动页面，以强调用户的品牌。
3.3.2 主界面
启动页面后，待资源准备完成后，显示此界面。这个页面有一个顶部的工具栏，包括应用程序的名称，碳洞察力，以及一个溢出按钮，以获取更多信息。页面上方显示最新的CO2浓度数据，下方显示当前日期和前一天的平均CO2浓度。live data面板以令人耳目一新的和引人注目的蔚蓝色背景为特色，以强调数据可视化的理念，平均浓度以类似列表的顺序显示，这也提供了直接的数据视图。
3.3.3 Graph View一样的界面
在该界面中，根据采集时间采集历史二氧化碳数据，形成实时的系列折线图，使数据的可视化更加显著。总共有100个最新的数据被绘制出来，用蓝色高亮显示并连接起来。本节还提供了一个顶部工具栏，其功能与之前界面中存在的工具栏相同。
开发了一个实验样机接口，以确保该系统在理论上是可行的。使用样例数据集为系统提供信息，并确定所需的所有功能是否都可操作。
4.结果与讨论
本研究成功开发了一套功能齐全的二氧化碳监测系统，该系统集成了MQ-135二氧化碳传感器和Node MCU ESP8266开发板形成用于数据采集的WSN(无线传感器网络)，Fire base云数据库用于数据存储，以及开发Carbon Insight Android移动应用作为数据可视化平台。共采集了2880个二氧化碳浓度数据点，时间跨度为16小时，间隔为20秒。
图6 二氧化碳浓度传感器数据
二氧化碳的样本数据收集在57分钟,由171年的二氧化碳浓度数据记录在粒子每百万(ppm))。一个呼出了35分钟的数据收集过程,它明显可见,记录从820 ppm到3400 ppm,紧随其后的是一个一致的下降在接下来的15分钟。该传感器已成功部署，并已将二氧化碳读数与已知的室内二氧化碳水平相匹配，并在人类呼气时立即显示敏感反馈。
提出了一种阈值滤波算法来消除所产生的无效数据记录，包括预热数据输出和离群数据。数据以数字和图形两种形式实时显示。
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