Мониторинг состояния атмосферного воздуха: Мониторинг атмосферного воздуха \ Акты, образцы, формы, договоры \ Консультант Плюс

Министерство природных ресурсов, экологии и охраны окружающей среды

В 2020 году в рамках государственного контракта Министерством природных ресурсов, экологии и охраны окружающий мир Республики Марий Эл совместно с государственным унитарным предприятием Республики Марий Эл «Территориальный центр «Маргеомониторинг» проведен мониторинг атмосферного воздуха на территории Республики Марий Эл.

Региональная сеть мониторинга за состоянием атмосферного воздуха проводилась на маршрутных постах наблюдений на территории крупных и промышленно развитых городах республики: Йошкар-Ола (4 поста), Волжск (2 поста), Козьмодемьянск (2 поста).

Город Йошкар-Ола: ПОСТ № 1: Центральный парк, район ДК им. ХХХ — летия Победы; ПОСТ № 2: Микрорайон «Нагорный», ул. Кирпичная, школа № 24; ПОСТ № 3: Район завода ОАО «ОКТБ Кристалл», ул. Строителей — ул. Крылова; ПОСТ № 4: Район водозабора города Йошкар-Олы, правый берег реки М. Кокшага (фоновый пост).

Город Волжск: ПОСТ № 1: Микрорайон «Машиностроитель», школа № 12; ПОСТ № 2: Район  Парка «Дружба», детская площадка.

Город Козьмодемьянск: ПОСТ № 1: Городской сквер, ул. Лихачева -ул. Ленина; ПОСТ № 2: Район ул. Учебная, спортплощадка ГОУ СПО Республики Марий Эл «Козьмодемьянский колледж электронной техники».

Степень загрязнения атмосферного воздуха оценивалась путем сравнения фактических концентраций с предельно допустимыми концентрациями (далее — ПДК) загрязняющих веществ в атмосферном воздухе населенных мест, установленными Минздравсоцразвития России (ГН 2.1.6.1338-03).

Замеры проводились по основным загрязняющим веществам, выбрасываемым в атмосферный воздух: диоксид азота, оксид азота, диоксид серы, оксид углерода, пыли (взвешенные вещества), дополнительно метилмеркаптан в г. Волжске. Выбор других веществ определяется спецификой производства и выбросов в данной местности, частотой превышения ПДК.

Результаты мониторинга атмосферного воздуха на территории республики в 2020 году показали, что среднегодовые концентрации по каждому определяемому веществу не превышали уровня ПДК и соответствовали санитарным нормам.

ГБУ Архангельской области «Центр природопользования и охраны окружающей среды»

Данные с постов мониторинга атмосферного воздуха в режиме онлайн

Мониторинг атмосферного воздуха

 

С 01.01.2009 года Учреждением ведется контроль за качеством атмосферного воздуха в городе Коряжма. В парковой зоне на границе санитарно-защитной зоны филиала группы «Илим» установлен автоматизированный стационарный пост наблюдения за загрязнением атмосферного воздуха. Пост относится к категории «промышленный» и оборудован автоматической станцией отечественного производства «СКАТ» (ЗАО «ОПТЭК»).

1 июля 2009 года в городе Архангельске на перекрестке Обводный канал — ул. Урицкого начал работу автоматизированный стационарный пост наблюдения за загрязнением атмосферного воздуха, установленный по рекомендациям ФГУП «НИИ «Атмосфера». Пост относится к категории «автомобильный» и предназначен для оценки влияния на состояние атмосферного воздуха выбросов автомобильного транспорта. Пост оборудован газоанализаторами фирмы «Teledyne» производства США.

Для получения информации о максимально разовых и среднесуточных концентрациях вредных (загрязняющих) веществ в атмосферном воздухе на постах проводятся непрерывные круглосуточные измерения концентраций загрязняющих веществ, обработка и регистрация результатов измерений. Газоанализаторы обеспечивают автоматическое измерение концентраций основных и специфических загрязнителей атмосферного воздуха: оксида углерода, диоксида азота, оксида азота, сероводорода, диоксида серы, взвешенных веществ. Одновременно проводятся наблюдения за метеопараметрами атмосферного воздуха: температурой и относительной влажностью воздуха, направлением и скоростью ветра, атмосферным давлением. Передача результатов инструментальных замеров осуществляется по сети Интернет в режиме реального времени.

У Учреждения имеется лицензия на деятельность в области гидрометеорологии и смежных в ней областях.

Информация по результатам измерений параметров воздуха предоставляется в Северное УГМС, министерство природных ресурсов и лесопромышленного комплекса Архангельской области и Управления Роспотребназора и Росприроднадзора, а также мэрию и прокуратуру г. Коряжмы, ежемесячно размещается на сайте Учреждения.

 

Данные мониторинга атмосферного воздуха

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Мониторинг атмосферного воздуха в Санкт‑Петербурге обсудили в ТАСС

18 октября в пресс-центре ТАСС состоялась пресс-конференция, посвященная вопросу совместного представления данных мониторинга атмосферного воздуха, получаемых как государственной, так и территориальной сетями наблюдений в едином информационном пространстве.

В пресс-конференции приняли участие начальник сектора государственного экологического мониторинга Комитета по природопользованию, охране окружающей среды и обеспечению экологической безопасности Дмитрий Азёмов, директор Санкт‑Петербургского государственного геологического унитарного предприятия «Специализированная фирма «Минерал» Николай Филиппов, заместитель начальника Федерального государственного бюджетного учреждения «Северо-Западное управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды» Татьяна Загребина, заведующая отделом мониторинга и исследования химического состава атмосферы Федерального государственного бюджетного учреждения «Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова» Ирина Смирнова.

Представитель Комитета по природопользованию рассказал о совместном предоставлении данных мониторинга атмосферного воздуха в Санкт‑Петербурге. Он отметил, что петербуржцам узнать о загрязнении атмосферного воздуха в городе стало ещё проще. В рамках созданного единого информационного пространства на базе Комитета по природопользованию, охране окружающей среды и обеспечению экологической безопасности и Федерального государственного бюджетного учреждения «Северо-Западное управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды» ежедневно публикуются самые полные данные мониторинга атмосферного воздуха, получаемые как государственной так и территориальной сетями наблюдений. Их можно найти на экологическом портале Санкт‑Петербурга (www.infoeco.ru) в разделе «Окружающая среда – Атмосферный воздух» и на официальном портале ФГБУ «Северо-Западное УГМС» (www.meteo.nw.ru).

Сегодня в состав единой системы мониторинга атмосферного воздуха Санкт‑Петербурга входит 9 постов, эксплуатируемых ФГБУ «Северо-Западное УГМС» и 25 автоматических станций мониторинга загрязнения атмосферного воздуха, обеспечение функционирования которых осуществляет ГГУП «СФ «Минерал».

Данный опыт плодотворного сотрудничества федеральных и региональных исполнительных органов государственной власти в Санкт‑Петербурге является уникальным и пока что единственным в Российской Федерации. Публикация совместных данных мониторинга атмосферного воздуха позволяет обеспечить открытость и доступность информации для жителей и гостей Санкт‑Петербурга, а также возможность оперативно принимать управленческие решения и реагировать на происходящие изменения и эффективно планировать деятельность по созданию комфортной городской среды.

Другие спикеры пресс-конференции дополнили информацию сведениями об оборудовании для проведения мониторинга воздуха, отметили важность проделанной работы по совместному предоставлению данных.

В заключении участники конференции отметили, что работы по совершенствованию и развитию системы мониторинга атмосферного воздуха продолжатся. 

Чем мы дышим, или о качестве воздуха в городах России

В начале августа прошел цикл вебинаров «Народная наука для улучшения качества воздуха», который был открыт докладом «Качество атмосферного воздуха в городах России на примере Санкт-Петербурга», представленным экспертом «Беллоны» Еленой Кобец.

Как уточнила эксперт, регулирование вопросов, связанных с качеством атмосферного воздуха, осуществляется на федеральном уровне законом «Об охране атмосферного воздуха». Согласно закону, в России в Перечень загрязняющих веществ входит 254 загрязнителя.

Информирование граждан на федеральном уровне об общем состоянии атмосферного воздуха осуществляется через ежегодные государственные доклады о состоянии и об охране окружающей среды Российской Федерации, которые выпускает Министерство природных ресурсов и экологии. В подготовке докладов участвует не только министерство, но и научно-исследовательские институты. Аналогично издаются ежегодные региональные доклады о состоянии окружающей среды в каждом субъекте России.

Согласно Руководящему документу 52.04.667-2005 «Документы о состоянии загрязнения атмосферы в городах для информирования государственных органов, общественности и населения. Общие требования к разработке, построению, изложению и содержанию», территориальные Управления по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (УГМС) Росгидромета также ежедневно предоставляют информацию для населения о качестве атмосферного воздуха на основе наблюдений, проведенных накануне.

Взвешенные частицы – главная угроза?

Самые большие вопросы вызывают загрязнители, относящиеся к взвешенным частицам. Взвешенные частицы (РМ) – это смесь твердых и жидких частиц, находящихся в воздухе во взвешенном состоянии. К показателям, которые обычно используются для характеристики взвешенных частиц и оказывают влияние на здоровье, относятся массовая концентрация частиц диаметром менее 10 мкм (PM10) и частиц диаметром менее 2,5 мкм (PM2,5). Размер взвешенных частиц влияет на срок их пребывания в атмосфере во взвешенном состоянии. PM10 удаляются из воздуха в результате оседания в течение нескольких часов, а PM2,5 остаются в атмосфере несколько недель.

В Перечне загрязняющих веществ выделяют отдельно взвешенные частицы PM10 и PM2,5, однако кроме этого существует категория «взвешенные вещества» – недифференцированная по составу пыль, в которую включены PM10 и PM2,5. Получается путаница, которая не позволяет получить реальную картину существующего загрязнения воздуха.

Состав этих взвешенных частиц не постоянен и зависит от многих факторов, в зависимости от которых оказывается различное влияние на здоровье человека. Мелкодисперсные частицы (диаметром 2,5 мкм и менее) представляют наибольшую угрозу для здоровья, так как легко проникают сквозь биологические барьеры.

По происхождению PM2,5 делят на первичные и вторичные. Первичные – это частички сажи и минеральных солей, дорожного покрытия, соединения тяжелых металлов. Вторичные – образуются непосредственно в воздухе, например, оксиды серы и азота, при контакте с водой образуют кислоты, из которых получаются твердые частицы солей – сульфаты и нитраты.

По источнику мелкодисперсные частицы подразделяют на антропогенные и природные. Главным антропогенным источником является транспорт. В городах первичные PM2,5 образуются от выбросов дизельных и бензиновых двигателей внутреннего сгорания, сжигания твердых видов топлива (уголь, тяжелая нефть и биомасса), от деятельность при добыче полезных ископаемых, производстве цемента, керамики и кирпича, а также в результате деградации дорожного покрытия. В сельской местности образуются вторичные PM2,5 из-за выбросов аммиака от отходов животноводства. Природный источник – эрозия почвы в засушливых регионах.

РМ2,5 вместе с воздухом легко попадают в организм через дыхательную систему прямо в альвеолы — отделы легких, в которых происходит газообмен. Самые мелкие частицы РМ2,5 при газообмене попадают в кровь. На небольшие дозы мелкодисперсных частиц организм реагирует изменением сердечного ритма и интенсивностью дыхания, так как вещества раздражают рецепторы в воздухоносных путях и запускают соответствующий рефлекс.

Главная проблема заключается в том, что РМ2,5 накапливаются в организме, и по мере роста их концентрации начинают проявляться негативные эффекты. С мелкодисперсными частицами связаны заболевания дыхательной и сердечно-сосудистой систем.

Осторожно, черный углерод!

Особого внимания заслуживает одна из составных частей взвешенных частиц PM2,5 – черный углерод. Черный углерод – продукт неполного сгорания угля, дизельного топлива, биотоплива и основной компонент сажи, которая состоит из частиц углерода с примесями и также содержит органический углерод. Частицы черного углерода могут попадать в организм человека через легкие при дыхании, через желудочно-кишечный тракт с водой и пищей, а также через кожу и слизистые оболочки.

В российских нормативных документах черный углерод отнесен к умеренно опасным с ПДК 0,15 мг/м3, возможно, именно поэтому в России мало исследований влияния данного вещества, хотя во всем мире уже выпускаются специальные доклады, посвященные черному углероду и его негативному влиянию на здоровье людей.

Международное сотрудничество

Загрязнение атмосферного воздуха – это проблема не отдельной страны, а всего мира, поэтому особенно важно международное сотрудничество. В 1979 был принят первый международный договор по данному вопросу – Конвенция о трансграничном загрязнении воздуха на большие расстояния. Предпосылкой создания конвенции стали кислотные дожди, возникшие в результате загрязнения воздуха диоксидом серы и оксидами азота, которые трансформируясь в атмосфере, преобразовывались в кислоты и становились источником дополнительного поступления ионов водорода, изменяющих величину pH осадков. В 1980-х к Конвенции присоединился Советский союз, а позднее и США.

Благодаря международному сотрудничеству в контроле за качеством воздуха получены данные по загрязнению атмосферного воздуха диоксидами серы и натрия, отмечается, что сейчас содержание этих веществ в воздухе ниже, чем раньше.

Но относительно других загрязнителей проблема стоит достаточно остро, например, это касается того же черного углерода.. На данный момент страны, подписавшие протокол, еще не обязаны сокращать выбросы черного углерода, но само включение вещества в протокол – важный шаг к усилению контроля над ним.

Как осуществляется контроль за качеством воздуха в России?

Контроль за качеством воздуха в России осуществляется по двум направлениям: мониторинг и инвентаризация.

За мониторинг состояния атмосферного воздуха отвечает Росгидромет. В 246 городах страны расположены 667 станций, из которых постоянный мониторинг качества воздуха проводится на 621 станции.

Мониторинг проходит не по всем 254 загрязнителям, а только по семи: диоксиду и оксиду азота, диоксиду серы, оксиду углерода, бензапирену, формальдегиду и взвешенным веществам.

Проблема в том, что для расширения сети мониторинга необходимо значительное финансирование, а также усовершенствование приборов наблюдения.

«Представители Росгидромета понимают, что это серьезная проблема и этим нужно заниматься, но бюджет не позволяет изменить ситуацию», – подчеркивает Елена Кобец.

Также существует понятие «инвентаризация выбросов». Это данные от источников выбросов, которые они подают в Росприроднадзор. Ежегодно ведомство предоставляет данные по количеству выбросов из разных источников. Это ведомство применяет другую терминологию при учете, например, «твердые вещества» вместо «взвешенных веществ» по системе Росгидромета.

Стоит отметить, что результаты инвентаризации – это база для дальнейшего планирования мер по сокращению выбросов загрязняющих веществ. Эксперт отметила, что процесс инвентаризации далек от идеала, следовательно, эффективность предпринимаемых мер также низкая. Елена Никифоровна также заметила, что разработка методик, принятие четких нормативных документов могут помочь улучшить процесс инвентаризации и повысить продуктивность работы по сокращению выбросов.

Скачать доклад

Мониторинг качества воздуха в Санкт-Петербурге

В Петербурге мониторинг состояния атмосферного воздуха проводится на 25 автоматических станциях. Полученная информация ежедневного публикуется на Экологическом портале города. При мониторинге учитывается не только само количество выбросов, но и их состав.

Согласно региональному отчету, главным загрязнителем воздуха в Санкт-Петербурге является транспорт – 85% от общего объема выбросов в воздух. Проблема заключается в большом количестве старых машин, наличии крупного грузового транспорта в центральной части города.

Елена Кобец подчеркнула, что в Санкт-Петербурге развивается транспортная инфраструктура и вводятся ограничения для фур, и в целом, по ее мнению, ситуация улучшается.

В 2016 году на заседании Координационного совета по развитию транспортной системы г. Санкт-Петербурга и Ленинградской области была утверждена Стратегия развития транспортной системы Санкт-Петербурга и Ленинградской области на период до 2030 года. Целью стратегии является удовлетворение спроса населения и бизнеса на транспортные услуги согласно требуемым показателям доступности и надежности, а также улучшение качества жизни населения и устойчивый экономический рост.

В качестве примера развития общественного пассажирского транспорта можно привести проект по продлению линии метрополитена от станции «Улица Дыбенко» до станции «Кудрово».

Кудрово – город в Ленинградской области, расположенный вплотную к восточной границе Санкт-Петербурга. С 2006 года Кудрово активно застраивалось, однако проблема в том, что выехать и въехать в него можно только через четыре дороги, которые в час пик надолго встают в пробках.

Строительство станции метро (которую планировали создать еще в конце 1980-х годов, но заморозили из-за недостаточного финансирования) поможет Кудрово лучше справляться с пассажиропотоком и разгрузит дороги. Планируемая дата открытия – 2025 год.

Будем ждать открытия и надеяться, что таких проектов будет воплощаться больше, будет создаваться доступная для всех групп населения инфраструктура, сеть мониторинга будет разрастаться, а полученные в ходе мониторинга результаты – учитываться, и таким образом, качество воздуха в наших городах улучшится.

Сеть станций по мониторингу загрязнения атмосферного воздуха РТ

МИНИСТЕРСТВО ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ И ЭКОЛОГИИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ «УПРАВЛЕНИЕ ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ РЕСПУБЛИКИ ТАТАРСТАН» (ФГБУ «УГМС Республики Татарстан»)

Составной частью государственного экологического мониторинга, осуществляемого ФГБУ «УГМС Республики Татарстан» является наблюдение за состоянием загрязнения атмосферы. Сеть мониторинга загрязнения атмосферного воздуха охватывает все города Республики Татарстан с численностью населения более 100 тыс., при этом количество постов в городах составляет от 3 до 10 и соответствует нормативам, представленным в РД 52.04.186-89.

В г. Казань, Набережные Челны и Нижнекамск наблюдения за загрязнением атмосферы проводятся в рамках выполнения ведомственного заказа на стационарных постах по полной программе: ежедневно (кроме воскресных и праздничных дней) 4 раза в сутки (1, 7, 13, 19 ч.). Измеряются концентрации следующих примесей:пыли, взвешенных частиц РМ10 РМ2.5, диоксида серы, диоксида азота, оксида углерода, оксида азота, фенола, формальдегида, аммиака, сероводорода, бензола, ксилола, толуола, этилбензола, стирола, хлорбензола, аэрозолей серной кислоты, бенз(а)пирена, тяжелых металлов (хром, свинец, марганец, никель, цинк, медь, железо, кадмий, магний). Кроме того, в г. Казань установлены 4 автоматические станции мониторинга загрязнения атмосферы, на которых в атоматическом режиме, с дискретностью 20 мин. измеряются концентрации диоксида серы, оксида углерода и оксидов азота. Репрезентативность полученных за год результатов измерений на каждом посту соответствует требованиям РД 52.04.667-2005. 

В городах Альметьевск и Зеленодольск ФГБУ «УГМС Республики Татарстан» проводит экспедиционные обследования состояния загрязнения атмосферного воздуха. Наблюдения проводятся ежемесячно при различных погодных условиях: в дни с благоприятными условиями для рассеивания вредных веществ, неблагоприятных метеорологических условиях и различных синоптических ситуациях: циклон, антициклон, холодный фронт, теплый фронт, холодный фронт с волнами, теплый сектор, гребень антициклона в теплом секторе циклона, фронт окклюзии и других.

 

Ильский НПЗ проводит комплексный мониторинг состояния атмосферного воздуха

Ильский НПЗ (ООО «КНГК-ИНПЗ») ведет плановый и оперативный контроль за состоянием воздушной среды в пределах санитарно-защитной зоны предприятия. Мониторинг осуществляется как силами собственной лаборатории, так и на договорных условиях с привлечением сторонней аккредитованной организации.

С конца 2019 по июнь 2020 года центральная заводская лаборатория своими силами проводила ежедневный мониторинг атмосферного воздуха на прилегающей к Ильскому НПЗ территории. В связи с тем, что за исследуемый период превышений вредных веществ выявлено не было, с июля предприятие перешло на еженедельный отбор проб на границах санитарно-защитной зоны. Результаты замеров заносятся в журнал регистрации содержаний вредных веществ в атмосферном воздухе.

Также на границе санитарно-защитной зоны регулярно отбирает пробы атмосферного воздуха на содержание углеводородов, сероводорода, диоксида серы, диоксида азота, бензола, метил-трет-бутилового эфира Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителя и благополучия человека (Северский филиал Федерального бюджетного учреждения здравоохранения «Центр гигиены и эпидемиологии в Краснодарском крае»). Специалисты учреждения в течение 13 дней за отчетный период отбирали пробы, чтобы выявить среднесуточное содержание выбросов в воздушной среде. По данным протокола от 2 июля 2020 года превышений концентрации вредных веществ не выявлено.

Кроме того, сторонней аккредитованной лабораторией проводится производственный контроль в области охраны атмосферного воздуха по утвержденному плану-графику на источниках выбросов, расположенных на территории завода. Превышения допустимых норм не зафиксировано.

Важно, что при наступлении неблагоприятных метеорологических условий предприятие принимает меры по снижению выбросов в соответствии с планом, согласованным с Министерством природных ресурсов Краснодарского края.

Напомним, что проект модернизации Ильского НПЗ, который реализуется на заводе с 2018 года, предполагает внедрение современных инновационных технологий, которые поспособствуют еще большему снижению техногенного влияния производственных процессов на окружающую среду.

Главные новости “Ъ-Кубань” на

Общественный мониторинг состояния атмосферного воздуха налажен в Норильске

#НОРИЛЬСК “Таймырский Телеграф” – Норильск подключился к системе общественного мониторинга состояния окружающей среды. О запуске проекта “Эковизор” сегодня рассказал Сергей Шахматов, председатель красноярского регионального отделения Всероссийского экологического движения “Зеленая Россия”.

29 августа на ул. Севастопольской установили стационарный датчик, который отныне круглосуточно (примерно раз в час) определяет содержание в атмосферном воздухе мелкодисперсной пыли. Также в северный город привезли специальное мобильное оборудование, с помощью которого уже со следующей недели местные экологи смогут осуществлять маршрутный мониторинг, т.е. оценивать качество атмосферного воздуха абсолютно в любом месте, куда можно добраться автомобилем.

Получать данные стационарного поста в режиме on-line может каждый владелец смартфона. Для этого нужно (бесплатно) скачать в Google Play или AppStore соответствующее мобильное приложение.

“Данную систему мы внедрили в городе Красноярске, где уже работает пять стационарных постов, включая государственные. В Ачинске подключен один пост. В Москве работают 55 постов наблюдения. Вся информация передается в первое российское приложение экологической направленности. Четвертым городом стал Норильск. Так как здесь нет государственных постов наблюдения, мы подключаем свой, общественный стационарный пост по мониторингу мелкодисперсной пыли PM 2,5. Согласно исследованиям ВОЗ, данная категория загрязняющих веществ является универсальной, именно в мелкодисперсной пыли абсорбируются все остальные газообразные загрязняющие вещества, например, диоксид азота или диоксид серы”, – рассказал Сергей Шахматов.

Получаемые с норильского стационарного поста наблюдения данные о концентрации мелкодисперсной пыли (в микрограммах на кубический метр воздуха) компьютерная программа автоматически будет переводить в международный индекс AQI(Air Quilty Index) и показывать уровень загрязнения по школе от 1 до 500, где зеленой зоне (атмосферный воздух, отвечающий санитарным требованиям ВОЗ) соответствуют показатели от 1 до 50, желтой – от 50 до 100, красной – свыше 100. Приложение “Эковизор” позволяет пользователям ознакомиться с соответствующими той или иной зоне медицинскими рекомендациями (это особенно актуально для людей, страдающих заболеваниями органов дыхания). Кроме того, в приложении имеется раздел “Народный контроль”: любой пользователь смартфона сможет самостоятельно поставить оценку атмосферному воздуху, и эти данные будут накладываться на карту города.

Говоря о практическом применении системы “Эковизор”, Сергей Шахматов отметил: “У нас запланирована встреча с руководством Заполярного филиала компании “Норникель”, где мы надеемся подписать рамочное соглашение о том, что данные сети “ЭКОВИЗОР” будут также учитываться при объявлении режима неблагоприятных метеоусловий, а при значениях запыленности свыше 100 будут применяться меры по снижению выбросов. Также мы хотим предложить администрации города Норильска развить данный общественный независимый проект мониторинга качества атмосферного воздуха. Считаю, что такие датчики должны появиться и в других районах города – в Талнахе и Кайеркане”.

Владимир Макушкин

29 августа, 2017

Последние новости

Похожие новости

A Руководство по размещению и установке датчиков воздуха

Недорогие датчики воздуха, отображаемые на карте AirNow Fire and Smoke Map во время лесного пожара.

На этой странице:

Доступность небольших, недорогих и более портативных датчиков воздуха является захватывающим событием для частных лиц и организаций, заинтересованных в измерении качества местного воздуха. В результате использование датчиков наружного и внутреннего воздуха стало широко распространяться местными агентствами по контролю качества воздуха и населением в районах, где эпизоды загрязнения воздуха, такие как лесные пожары, являются обычным явлением.

Выбор подходящего датчика для ваших нужд часто является первым препятствием и вниманием. Но знаете ли вы, что также важно найти подходящее место для размещения и установки этого датчика? Действительно, расположение датчика может повлиять на полезность данных. На приведенном ниже рисунке вкратце упоминаются некоторые ключевые соображения логистики и рекомендации по определению места размещения датчика.

Местоположение: Перед настройкой датчика полезно рассмотреть ваши цели мониторинга, поскольку они могут повлиять на ваш выбор идеального местоположения.Например, датчик, который будет использоваться для контроля выбросов от работающих автобусов, может быть установлен в другом месте, чем то, которое используется для оценки местного индекса качества окружающего воздуха (AQI). Дальнейшие рекомендации и соображения обсуждаются в разделе «Рекомендации по выбору места для отбора проб вне помещения» ниже.

Доступ: Хотя датчики воздуха просты в использовании, их нельзя «установить и забыть». Вам нужно будет получить доступ к своему сайту для установки и периодической проверки датчика.Если вы не контролируете сайт, вам нужно будет определить разрешения, требования к доступу и любые ограничения на частоту или время доступа на этапе планирования. Некоторые пользователи сочли официальные соглашения о доступе полезными в явном изложении этих условий.

Питание: Датчики воздуха могут быть подключены, могут иметь солнечные панели или могут предлагать оба варианта. Некоторые датчики, которые предлагают варианты питания, могут работать по-разному в зависимости от того, какой вариант используется (например, частота передачи данных может измениться).Обязательно проконсультируйтесь с производителем датчика, чтобы понять последствия. Доставка электроэнергии в место, где нет существующей инфраструктуры, может быть дорогостоящей и трудоемкой. Для оптимального размещения датчика могут потребоваться удлинители. Солнечных панелей может быть недостаточно, если в вашем районе мало солнечного света, и они будут нуждаться в периодическом обслуживании для удаления пыли. Области, в которых наблюдается отключение электроэнергии в целях общественной безопасности, могут извлечь выгоду из солнечной энергии, чтобы предотвратить перебои в мониторинге.

Связь: Датчики могут передавать данные в облачный интерфейс с использованием различных технологий (например,г., сотовая, WiFi, LoRa). Некоторые могут предлагать только один вариант, в то время как другие датчики могут предлагать несколько вариантов. Обязательно проконсультируйтесь с производителем, чтобы понять конкретные требования, такие как ограничения сети (например, 2G, 5G), ограничения оператора связи (например, Verizon, AT&T), зона покрытия (США и международная) и потребности в мощности сигнала. Если вы используете собственную мобильную точку доступа, вам также может потребоваться информация о типичном использовании данных и о том, можно ли настроить параметры датчика, чтобы уменьшить использование данных.

Безопасность: Датчики и их периферийное оборудование (например, солнечные панели) могут быть взломаны и украдены.Пользователи захотят рассмотреть возможность размещения датчиков в безопасных местах. Идеи включают установку датчика над головой, вне досягаемости рук, в незаметном месте или за запертыми воротами или забором. При выборе безопасных мест имейте в виду, что датчикам необходим свободный поток воздуха, и учитывайте вашу физическую безопасность при посещении местности или даже при подъеме по лестнице или табурете для установки или обслуживания.

Размещение: Идеально для размещения датчиков на высоте около типичной зоны дыхания (3–6 футов).Датчики следует размещать вдали от источников загрязнения (например, костровище или гриль) или приемников загрязнения (например, барьер из деревьев или кустарников), чтобы получить более репрезентативную оценку качества воздуха. Датчики также должны быть расположены так, чтобы обеспечить свободный поток воздуха к датчику. Избегайте размещения рядом с высоковольтными линиями электропередач, так как это может создавать электронные помехи. В приведенном ниже разделе с рекомендациями по размещению на открытом воздухе представлены более подробные сведения.

Остальная часть этой страницы содержит информацию о ключевых моментах, которые необходимо учесть при размещении датчика как внутри, так и вне помещений; рекомендации относительно того, где разместить датчик воздуха; и некоторые предложения о том, как оценить собранные данные, чтобы убедиться, что расположение датчика является идеальным.В последнем разделе подробно рассказывается о размещении вашего датчика с фотографиями и заметками.

Где в моем районе мне следует разместить датчик?

Вы можете спросить: где мне разместить датчик в моем районе? Есть множество вариантов — это может быть местная школа, парк, спортивная площадка, дом, промышленная зона, автобусный или паромный терминал и т. Д. Как выбрать, где разместить датчик? Есть ряд соображений, которые все проистекают из одного ключевого вопроса: что я хочу узнать о качестве воздуха с помощью этого датчика? Вот несколько примеров конкретных вопросов:

• Чистит ли воздух в школе или дома?
• Как качество воздуха в одном парке по сравнению с другим?
• Влияет ли неработающий грузовик на качество воздуха в моем районе?
• Как моя дровяная печь влияет на качество воздуха в помещении?
• Что такое индекс качества воздуха в моем районе?

Например, давайте рассмотрим последний вопрос выше: «Каков индекс качества воздуха в моем сообществе?»

Возможно, вы захотите узнать, каково качество воздуха в вашем районе, и как это может повлиять на ваше здоровье и как это может повлиять на то, какие меры по защите здоровья вы предпринимаете.В этом случае вам нужно выбрать участок, который является репрезентативным для области, которую вы хотите измерить, например, вашего сообщества или района.

Датчик, используемый для этого приложения, не следует размещать вблизи очень локализованных источников, таких как гриль для барбекю или коптильная станция, которые будут периодически воздействовать только на небольшую площадь. Скорее, датчик должен находиться в зоне, которая подвергается воздействию воздуха со многих сторон, чтобы улавливать влияние многих возможных источников загрязнения. Однако на объекте также должна быть необходимая инфраструктура для работы датчика, или вы должны быть готовы обеспечить собственное питание, подключение (Wi-Fi или сотовую связь для передачи данных), монтажное оборудование и безопасность.

Рекомендации по отбору проб вне помещений

После того, как вы выбрали место в своем районе для размещения датчика, вашим следующим вопросом может быть: «Как следует настроить датчик воздуха для получения здесь точных и репрезентативных измерений?»

EPA имеет четко установленные нормативные требования по размещению мониторов качества наружного воздуха. Эти критерии выбора площадки основаны на целях отбора проб и известных помехах. В случае сетей мониторинга окружающей среды Агентство по охране окружающей среды хочет получить образец качества воздуха, представляющий территорию и воздействие на население, избегая при этом таких вещей, как здания или деревья, которые могут повлиять на движение воздуха и предотвратить сбор образцов загрязняющих веществ инструментами.Критерии также предназначены для предотвращения выборки гиперлокальных источников, таких как пыльные дороги, которые могут повлиять на конкретное местоположение или небольшую область, но не являются репрезентативными для всей области, для представления которой предназначены измерения.

Воздушные датчики работают иначе, чем регулирующие мониторы (например, более низкие скорости потока пробы) и используются для разных целей (например, информационный мониторинг), поэтому целесообразно, а иногда и неизбежно, корректировать критерии размещения датчиков воздуха, а не строго следовать нормативным требованиям. критерии.Однако есть несколько передовых методов сбора оптимальных данных с датчиков для любой цели мониторинга. Ниже приведены пять основных рекомендаций по настройке датчика наружной температуры.

Пять основных рекомендаций по установке датчиков наружного воздуха:

1. Место вдали от источников или поглотителей загрязнения: Подумайте, какие источники или поглотители могут воздействовать на ваши датчики. Гиперлокальные источники загрязнения могут выделять кратковременные, но высокие концентрации загрязнителей, что может быть интересно, но может усложнить измерение и интерпретацию местных условий качества воздуха.Гиперлокальные источники загрязнения могут включать пыльные дороги, грили для барбекю, места для курения или выхлопные газы зданий. Поглотители загрязнителей — это локализованные места, где концентрации загрязнителей ниже из-за химических реакций (например, реакции озона с растительностью) или осаждения (например, твердых частиц, фильтруемых деревьями).
2. Обеспечьте свободный поток воздуха вокруг датчика: Датчики должны иметь свободный поток воздуха для измерения загрязняющих веществ. Здания, заборы, деревья, растения и другое оборудование могут препятствовать свободному движению воздуха и вызывать искажения или шум при измерениях загрязняющих веществ.В руководстве или руководстве пользователя датчика может быть описано, где воздух входит и выходит из устройства, и эти отверстия не должны быть заблокированы, даже частично.
3. Установите на высоте около 3–6 футов над землей: Часто пользователи датчиков заинтересованы в понимании воздействия загрязнения воздуха на человека, и это лучше всего измерять, помещая датчик рядом с местом, где человек может дышать. Пользователи могут пожелать установить датчик в немного приподнятом положении (выше 6 футов или почти вне досягаемости), чтобы обеспечить дополнительную безопасность, или в немного более низком положении, чтобы обеспечить легкий доступ.Датчики следует размещать на высоте не менее 3 футов над землей, чтобы защитить датчик от брызг воды и других воздействий на землю.
4. Держитесь подальше от строений: Как упоминалось ранее, конструкции, такие как здания или заборы, могут препятствовать свободному потоку воздуха к датчику. Но для некоторых загрязнителей близлежащие постройки могут также служить стоком, реагируя или отфильтровывая интересующие загрязнители. Датчики рядом с этими сооружениями могут сообщать о более низких концентрациях загрязняющих веществ, чем в окрестностях.
5. Найдите сайты, которые соответствуют вашим потребностям: Инфраструктура, необходимая для монтажа, питания, работы и защиты датчика, во многом будет зависеть от марки / модели датчика и его характеристик. Обязательно учитывайте потребности датчика в питании и связи (например, Wi-Fi, сотовой связи), а также расстояние или диапазон, на котором он должен находиться от этих служб. Найти сайт, способный удовлетворить все эти потребности, зачастую дешевле, чем найти способ удовлетворить все эти потребности. Проблемы безопасности включают не только безопасность оборудования и данных, но и ваше физическое благополучие при установке или проверке оборудования.

Оценка места отбора проб на открытом воздухе

После размещения датчика рекомендуется захватить и просмотреть некоторые данные, чтобы определить, является ли объект репрезентативным для местных условий или может ли он быть подвержен влиянию гиперлокального источника или условий окружающей среды. Некоторые предложения включают:

• Создайте и просмотрите временной ряд данных (концентрация в зависимости от времени) с максимально возможным временным разрешением (без усреднения данных).
  • На графике видны шипы? Это может указывать на гиперлокальный источник, такой как курение или приготовление пищи.
  • Являются ли шипы обычным делом? Это может указывать на циклическую работу, например, включение и выключение вентилятора кондиционера.
  • Случайны ли шипы? Скачки также могут быть вызваны колебаниями в подаче питания на датчик.
• Усредните данные датчика со средними почасовыми или дневными показателями и сравните их с ближайшим регуляторным пунктом или несколькими другими датчиками. На карте AirNow на сайте www.airnow.gov будут показаны ближайшие регулирующие мониторы.
  • Согласуются ли долгосрочные тенденции загрязнения воздуха? Некоторые датчики не сообщают точные концентрации, поэтому при проведении этого сравнения более важно определить, увеличивается или уменьшается концентрация датчика вместе с соседними мониторами.В противном случае на датчик может влиять гиперлокальный источник или близлежащие структуры.

Вы можете переместить датчик, если анализ данных показывает, что любой из этих сценариев влияет на ваши измерения. Рекомендуется периодически повторно посещать этот анализ, потому что сайты могут со временем меняться (например, изменяются схемы трафика, растут деревья).

Совместное размещение на открытом воздухе с нормативными мониторами

Бывают ситуации, когда необходимо соблюдать более строгие критерии размещения, например, при совместном размещении.Совместное использование относится к процессу эксплуатации датчика воздуха с эталонным или эквивалентным монитором (FRM / FEM) в одно и то же время и в том же месте в реальных условиях в течение определенного периода оценки. Совместное размещение датчиков воздуха с контрольными мониторами может помочь пользователям оценить точность своих датчиков путем сравнения двух наборов данных. Поскольку наборы данных будут сравниваться, важно, чтобы устройства измеряли одинаковые условия. Таким образом, они должны быть размещены близко друг к другу (на расстоянии не более 20 метров или примерно 65 футов друг от друга на открытом воздухе).Протоколы тестирования производительности датчиков воздуха EPA, показатели и отчеты о целевых значениях содержат рекомендации и меры предосторожности при размещении датчиков в сочетании с нормативными инструментами.

Рекомендации и предостережения по размещению датчиков воздуха вместе с нормативными мониторами

Рекомендации по отбору проб внутри помещений

Во многих отношениях отбор проб в помещении очень похож на отбор проб на открытом воздухе, и здесь применяются те же соображения. Тем не менее, следует отметить, что поправка, разработанная на основе словосочетания на открытом воздухе, не всегда может применяться в помещении из-за разной природы загрязнения воздуха в помещении.Кроме того, подходы к оценке установки вашего наружного датчика путем сравнения с соседними мониторами не применимы к внутренним датчикам.

Пять основных рекомендаций по установке датчиков воздуха в помещении:

Местоположение: При рассмотрении мест для мониторинга вы можете рассмотреть те места, где вы или уязвимые или уязвимые группы населения проводите время (например, дома, медицинский центр, школы, детские сады). Вы можете сделать приоритетными наиболее густонаселенные или часто используемые места (например,г., спальня, гостиная).

Доступ: Датчики в общественных местах могут иметь ограниченный доступ, требующий посещения объекта в течение ограниченного времени или предварительно утвержденным и проверенным персоналом.

Мощность: Розетки в помещении часто в дефиците. Розетки могут быть расположены не в идеальном месте, а шнуры питания могут стать причиной спотыкания людей, занимающих это пространство. Датчики могут быть отключены людьми, которым требуется питание для другого оборудования, включая личные сотовые телефоны. Включение удлинителя с датчиком позволит использовать розетку и другим людям.

Связь: Сотовая связь в помещении может быть слабее, что ограничивает место размещения датчиков. Wi-Fi в общественных местах может иметь всплывающие страницы аутентификации, которые могут препятствовать подключению некоторых датчиков к сети. Обязательно проконсультируйтесь с производителями и руководствами / руководствами пользователя на этапе планирования, чтобы определить потенциальные проблемы связи.

Безопасность: Размещение датчиков там, где они видны строительному персоналу, поможет им контролировать работу и избежать взлома или кражи.

Размещение: Как и в случае с датчиками наружной температуры, идеально размещать датчики в помещении вблизи типичной высоты зоны дыхания (3–6 футов). Датчики следует размещать вдали от источников загрязнения воздуха, таких как тостер, и раковин, загрязняющих воздух, например воздухоочистителей, чтобы получить более репрезентативную оценку качества воздуха в помещении. Датчики должны иметь свободный поток воздуха, их нельзя размещать за мебелью или прятать по углам. Окна, двери и воздуховоды системы отопления, вентиляции и кондиционирования (HVAC) могут создавать быстро меняющиеся условия температуры и относительной влажности, что может отрицательно повлиять на некоторые датчики.Кроме того, на качество воздуха около дверей, окон и входных и выходных отверстий воздуховодов могут чрезмерно влиять внешние источники, и они не могут быть репрезентативными для средних концентраций в помещении.

Документирование вашей установки

Фото: Фотографии установки датчика могут помочь вам в интерпретации данных позже. Обязательно сфотографируйте близлежащие объекты, которые могут повлиять на показания датчика. На открытом воздухе это могут быть близлежащие здания, дороги или пейзажи. В помещении это могут быть элементы здания, такие как окна, двери и вентиляционные отверстия.Эти фотографии также должны отражать типичное использование помещения или комнаты, где размещены датчики. Убедитесь, что у вас есть письменное или устное согласие, когда вы фотографируете кого-либо из сообщества, особенно детей.

Дополнительная документация: В дополнение к типичным примечаниям, рекомендованным для документирования размещения датчика (например, местоположение, высота, дата установки), вы можете захотеть получить дополнительную информацию о том, как используется область. Также учтите, что временные действия (например,, дорожные работы, строительные работы, уборка, приготовление пищи) могут повлиять на территорию и затруднить интерпретацию данных, поэтому ведите записи, пока датчик используется. Следующий список вопросов дает некоторое представление о том, что вы, возможно, захотите задокументировать.

Связанные ресурсы EPA

Ресурсы общественного мониторинга внешних датчиков

Мониторинг качества воздуха — обзор

26.2 Стационарные сети мониторинга

Для большинства стран самым большим географическим масштабом мониторинга качества воздуха является мониторинг окружающей среды с относительно низкой плотностью отбора проб, например.грамм. один участок отбора проб на каждые 100 км ⁻¹ , в зависимости от загрязнителя и имеющихся ресурсов. Например, мониторы устанавливаются так, чтобы указывать степень и серьезность загрязнения для округа или городского района. Покрытие определяется конкретным представляющим интерес загрязняющим веществом в сочетании с метеорологическими условиями и условиями местности. Некоторые загрязнители, такие как озон и парниковые газы, покрывают большие площади, тогда как другие, более реактивные или высокотоксичные загрязнители могут быть обнаружены только в пределах нескольких метров от их источника.

В Соединенных Штатах Агентство по охране окружающей среды (EPA) установило национальные стандарты качества окружающего воздуха (NAAQS) для защиты здоровья и благополучия человека.

Возможно, лучшее введение в крупномасштабный мониторинг окружающей среды — это обсуждение каждой стационарной сети объекта отдельно. В сетях увеличилась плотность выборки и количество измеряемых соединений. Они также постоянно совершенствовались по мере того, как новые технологии становились более надежными.

Стандарты США определяются с точки зрения концентрации и временного интервала для конкретного загрязнителя; например, Национальные стандарты качества окружающего воздуха (NAAQS) для окиси углерода составляют 9 частей на миллион по объему (ppmv) в течение 8 часов, и их нельзя превышать чаще одного раза в год.Чтобы государство или местное правительство могло установить соответствие требованиям NAAQS, необходимо произвести измерения фактического качества воздуха. Для получения этих измерений правительства штатов и местные органы власти создали стационарные сети мониторинга с приборами, соответствующими федеральным требованиям. По этим измерениям регулирующие органы определяют, соответствует ли данное место стандарту качества воздуха. Если это так, считается, что этот район находится в зоне поражения этого загрязнителя. В противном случае эта область определяется как зона, не предназначенная для занятий.На рисунке 26.1 показаны округа США, которые считаются зонами недостижения для любого из шести NAAQS, т.е. твердых частиц, оксида углерода (CO), диоксида азота (NO ₂ ), диоксида серы (SO ₂ ), озона. (O ₃ ) и свинец (Pb).

РИСУНОК 26.1. Округа, признанные не соответствующими национальным стандартам качества атмосферного воздуха (NAAQS) по состоянию на 31 июля 2013 г.Показанные стандарты относятся к монооксиду углерода, свинцу (как исходный стандарт 1978 года, так и более строгий, пересмотренный стандарт 2008 года), диоксиду азота, озону (как исходный 8-часовой стандарт 1997 года, так и более строгий, пересмотренный 8-часовой стандарт 2008), твердые частицы (PM _2,5 и PM ₁₀ — как стандарты 1997 года, так и более строгие стандарты 2006 года) и диоксид серы.

Агентство по охране окружающей среды США. Области недостижения зеленой книги для критериев загрязнителей.(Чтобы ознакомиться с цветной версией этого рисунка, читателя отсылают к онлайн-версии этой книги.) http://www.epa.gov/oaqps001/greenbk/index.html; [дата обращения 15.08.13].

Обозначения округов на Рисунке 26.1 основаны на данных стационарных сетей мониторинга. Стационарные участки мониторинга в этих районах также работали для определения воздействия новых источников выбросов. Как часть заявления о воздействии на окружающую среду и предотвращения процессов значительного ухудшения, необходимо оценить прогнозируемое влияние нового источника на существующее качество воздуха.Мониторинг качества воздуха — одно из средств проведения такой оценки. Сеть мониторинга создается как минимум за 12 месяцев до начала строительства, чтобы определить предварительное качество воздуха. После того, как объект завершен и введен в эксплуатацию, сетевые данные определяют фактическое воздействие нового источника.

Тенденции изменения атмосферных загрязнителей, таких как O ₃ , SO ₂ , метан (CH ₄ ), оксид азота (NO), NO ₂ и CO, измеряются как в сельских, так и в городских районах. .Атмосферные балансы различных газов разработаны, чтобы позволить оценить, являются ли источники антропогенными или естественными. Кроме того, некоторые загрязнители, такие как Pb, более интенсивно измеряются вблизи известных источников, таких как плавильные заводы.

Стационарная сеть мониторинга должна давать следующую информацию: (1) уровни фоновой концентрации, (2) самые высокие уровни концентрации, (3) репрезентативные уровни концентрации в районах с высокой плотностью населения, (4) влияние местных источников, (5) воздействие удаленных источников и (6) относительное воздействие естественных и антропогенных источников.

Пространственный масштаб сети мониторинга качества воздуха определяется целями мониторинга. Пространственные масштабы включают личный (<1 м, один человек), микромасштаб (1–100 м), средний масштаб (100–0,5 км), масштаб района (0,5–4,0 км), масштаб города (4–50 км) и региональный масштаб (от десятков до сотен км). В таблице 26.1 показана взаимосвязь между пространственным масштабом и целями мониторинга. ¹

ТАБЛИЦА 26.1. Взаимосвязь шкалы репрезентативности и целей мониторинга

Самая высокая концентрация 9258 9025 сеть должна соответствовать ограничениям любого отдельного участка отбора проб и соотношению участков отбора проб друг с другом. ² Общий подход к выбору мест отбора проб: (1) определить цель собранных данных, (2) собрать средства для выбора места, (3) определить общие области для пробоотборников на основе химических и метеорологических ограничений, и (4) для определения конечных участков на основе требований к отбору проб и окружающих объектов. ³ Несколько целей мониторинга качества воздуха были упомянуты ранее, такие как соблюдение стандартов качества воздуха, долгосрочные тенденции и размещение новых объектов.

Инструменты, доступные для выбора площадки, включают климатологические данные, топографию, данные о населении, данные инвентаризации выбросов и моделирование распространения. Климатологические данные полезны для связи метеорологии с характером выбросов. Например, повышенные уровни фотохимического окислителя обычно связаны с застойными метеорологическими условиями и высокими температурами. Сезонные климатологические особенности преобладающих ветров и частота инверсий будут влиять на расположение станций отбора проб.Различные типы карт полезны для определения топографии, плотности населения и местоположения источников различных загрязнителей. Розы ветров, наложенные на источники выбросов и плотность населения, помогают определить общие области для размещения пробоотборников.

Доступны различные типы моделей рассеивания, которые можно использовать в качестве входных характеристик выбросов, климатологических данных и данных о населении для ранжирования мест отбора проб по порогу концентрации, разрешающей способности пиковых концентраций и частоте воздействия ⁴ или для ранжирования мест отбора проб по максимальному значению. чувствительность к изменениям выбросов из источников, чтобы обеспечить охват как можно большего числа источников или охват как можно большей географической территории. ⁵

Последний шаг при выборе конкретных участков основан на следующем: наличие земли и электроэнергии, безопасность от вандализма, отсутствие близлежащих строений, таких как большие здания, высота зонда (входной патрубок> 3 м) и стоимость.

Примером соответствия масштаба и цели является определение воздействия CO на пешеходов на тротуарах в каньонах городских улиц. Для достижения этой цели станция должна располагаться на высоте около 3 м на улице с интенсивным автомобильным движением и большим количеством пешеходов.

В США мониторинг качества атмосферного воздуха проводится государственными и местными агентствами. Сеть состоит из четырех основных категорий станций мониторинга:

государственных и местных станций мониторинга воздуха (SLAMS)

национальных станций мониторинга воздуха (NAMS)

станций специального назначения (SPMS)

станций мониторинга фотохимической оценки (PAMS).

Безусловно, большинство внешних сайтов находятся в SLAMS (см. Рисунок 26.2). Сети включают в себя множество участков мониторинга в общих категориях для измерения наивысших концентраций, ожидаемых в зоне покрытия сети, а также типичных концентраций в районах с высокой плотностью населения.Сеть должна также указывать влияние значительных источников и категорий источников на уровни загрязнения окружающей среды, предоставлять данные об общих уровнях фоновой концентрации и информацию о масштабах регионального переноса загрязнителей между населенными территориями, включая поддержку вторичных стандартов. Некоторые объекты также предназначены для определения воздействия загрязнения воздуха на видимость, повреждения растительности или других воздействий, связанных с благополучием, для оценки соблюдения и продвижения к соблюдению стандартов качества окружающего воздуха, для активации процедур аварийного контроля, которые предотвращают или смягчают эпизоды загрязнения воздуха, для показать тенденции загрязнения воздуха по всему региону, включая загородные районы, и предоставить надежные и репрезентативные данные для исследований загрязнения воздуха.Это исследование включает оценку воздействия на здоровье; варианты городского планирования, землепользования и транспортного планирования; разработка и оценка стратегий борьбы с выбросами; и разработка, оценка и наземная проверка моделей качества воздуха. ⁶

РИСУНОК 26.2. Сеть государственных и местных станций мониторинга воздуха (SLAMS), состоящая из около 4000 станций мониторинга.

Плотность выборки наиболее высока вблизи густонаселенных районов. Распределение участков в основном определяется потребностями государственных и местных агентств по контролю за загрязнением воздуха в соответствии с требованиями государственного плана реализации (SIP).(Цветную версию этого рисунка можно найти в онлайн-версии этой книги.)

Ref. 6.

Зачем нужно следить за качеством воздуха | Терра

Холли Рибик
Дизайн Роберта Симмона
19 мая 2009 г.

25 июля 2005 года был палящим. От Среднего Запада до Восточного побережья люди включали кондиционер, когда температура поднялась более чем на 100 градусов в очередной из серии жарких дней. Те, кто был достаточно храбрым, чтобы рискнуть выйти на жару, обнаружили, что воздух окутан дымкой.Жара превратила выбросы от автомобилей и электростанций в густую дымку приземного озона и мелких частиц, оставшихся от сжигания ископаемого топлива. Захваченный системой высокого давления, установившейся над восточной и центральной частью Соединенных Штатов, дымка накапливалась за несколько дней. Во многих местах Агентство по охране окружающей среды предупредило, что воздух вреден для дыхания тем, кто чувствителен к плохому качеству воздуха, например детям, пожилым людям или людям с сердечными заболеваниями, астмой и другими респираторными заболеваниями.

Но качество воздуха было не везде одинаковым. Загрязнение может накапливаться в изолированных очагах, а местные источники (промышленный завод или оживленная дорога) могут усугубить общее плохое качество воздуха. Сеть гражданских ученых, занимающихся мониторингом качества воздуха по всему региону, может помочь выявить, как загрязнение распространяется по региону, и может помочь выявить «горячие точки» загрязнения.

Спектрорадиометр среднего разрешения (MODIS) на спутнике НАСА Terra сделал это фотографическое изображение дымки в восточной части Соединенных Штатов 26 июля 2005 года.Легче увидеть через океан, серо-коричневый туман нависает над Срединно-Атлантическим регионом. Пожары отмечены красными точками. Изображение показывает, что дымка неоднородна. Изображение предоставлено обсерваторией Земли.

Загрязнение и здоровье

Воздух необходим для жизни. Плохое качество воздуха угрожает здоровью всего живого, от человека до растений. Существует много типов загрязнения воздуха, и каждый по-своему влияет на здоровье человека. Двумя наиболее распространенными типами загрязнения воздуха в Соединенных Штатах являются загрязнение озоном и частицами.Оба раздражают дыхательную систему, затрудняя дыхание, но также могут иметь более серьезные последствия для здоровья.

Озон — это бесцветный газ, который образуется, когда выбросы от автомобилей, электростанций и промышленности вступают в реакцию с солнечным светом. Озон является основным компонентом городского смога. Загрязнение озоном раздражает дыхательную систему, вызывая кашель и раздражение горла, затрудняет дыхание, обостряет астму и может со временем воспламениться и повредить слизистую оболочку легких
. См. «Озон, которым мы дышим».

Загрязнение частицами — это любые частицы или капли жидкости в атмосфере. Загрязнение частицами или аэрозолями имеет множество источников. Мелкие частицы, достаточно мелкие, чтобы попасть в легкие, в основном образуются при сгорании в автомобилях, электростанциях, пожарах и в промышленности. Крупные частицы обычно имеют естественные источники, такие как пыль или морская соль. Загрязнение твердыми частицами может усугубить болезнь сердца и легких. Количество посещений больниц, связанных с заболеваниями легких и сердца, увеличивается при высоком уровне загрязнения частицами.Загрязнение твердыми частицами связано с сердечными приступами и сердечной аритмией, вызывает затрудненное дыхание и делает людей более восприимчивыми к респираторным инфекциям.

Поскольку качество воздуха может иметь такое большое влияние на здоровье, Агентство по охране окружающей среды США выпускает обновления качества воздуха с цветовой кодировкой, чтобы предупреждать людей, когда уровень загрязнения достаточно высок, чтобы причинить вред. Многие общины разработали планы действий по ограничению воздействия плохого качества воздуха в плохие дни.

Индекс качества воздуха EPA был разработан, чтобы помочь людям быстро связать текущее качество воздуха с рисками для здоровья.Стол любезно предоставлен AirNow.

Как контролируется загрязнение воздуха?

Предупреждения EPA основаны как на прогнозах, сделанных с помощью моделей, так и на текущих наблюдениях. Более 4000 станций мониторинга отслеживают шесть различных типов загрязнения воздуха, включая загрязнение озоном и частицами, по всей территории Соединенных Штатов. Станции записывают почасовые данные, а также ежедневные максимальные и минимальные измерения. Чтобы найти ближайшую к вам станцию, посетите веб-сайт AirData EPA.

Эти станции сообщают, какие были уровни загрязнения воздуха, но для того, чтобы предоставлять предупреждения, EPA должно делать прогноз.Подобно тому, как синоптик использует компьютерную модель для предсказания погоды, синоптики в EPA, а также в государственных и местных офисах по контролю качества воздуха используют компьютерные модели для предсказания качества воздуха. Модели могут показать, как загрязняющие вещества будут накапливаться в атмосфере с учетом погодных условий, и могут предсказать, куда будет распространяться загрязнение воздуха. Модели необходимы для прогнозирования качества воздуха, потому что условия меняются день ото дня.

Качество воздуха меняется изо дня в день по ряду причин.Совершенно очевидно, что качество воздуха меняется, если в атмосферу попадает больше загрязняющих веществ. Большое событие, такое как пыльная буря, лесной пожар или извержение вулкана, может значительно затемнить небо. Выбросы также растут при повышении спроса на энергию, как это бывает в жаркие дни. Ученые также отметили недельный цикл выбросов, зависящий от местной культуры. В Соединенных Штатах, например, качество воздуха обычно лучше по субботам и воскресеньям, когда на дорогах меньше автомобилей, а спрос на электроэнергию ниже, потому что меньше предприятий работает.

Во-вторых, концентрация загрязняющих веществ в атмосфере зависит от погоды. Поскольку солнечный свет является необходимым ингредиентом образования озона, уровни загрязнения озоном, как правило, максимальны в течение долгих летних дней. Инверсия погоды, когда теплый воздух задерживается слоем более холодного воздуха, также приводит к плохому качеству воздуха, так как приземному воздуху некуда деваться. Загрязняющие вещества накапливаются в кармане захваченного воздуха. Инверсии особенно распространены в городах, окруженных горами, таких как Мехико, Лос-Анджелес или Солт-Лейк-Сити.

Наконец, загрязнение воздуха может иметь локальный источник, например электростанцию ​​или завод, или откуда-то еще. Дым от лесных пожаров на западе может повлиять на качество воздуха на востоке США. Пыль из Африки заволакивает небо Флориды, а дымка из Азии может достигать западного побережья США. Спутники сыграли важную роль в отслеживании загрязнения, когда оно перемещается с места на место по всему миру.

Почему гражданская наука?

Уровни загрязнения воздуха в вашем регионе регистрируются на государственных станциях мониторинга, но загрязнение воздуха не обязательно распространяется равномерно по всему региону.Вы можете жить рядом с оживленным шоссе или каким-либо другим источником загрязнения, или же рельеф местности или города может концентрировать очаги загрязненного воздуха рядом с вами. Чтобы точно знать, что находится в воздухе, которым вы дышите, вам нужно следить за воздухом в том месте, где вы находитесь.

Сеть гражданских ученых, занимающихся мониторингом качества воздуха, также предоставит ценную информацию ученым, изучающим загрязнение воздуха и транспорт. Текущие измерения качества воздуха поступают со станций мониторинга, расположенных по всей территории Соединенных Штатов, но они предоставляют отдельные точки данных.Трудно делать выводы о том, как качество воздуха меняется от места к месту, если у вас есть только несколько точек данных. Гражданские ученые могут предоставить больше информации, чтобы заполнить пробелы.

В настоящее время ученые получают полную картину загрязнения атмосферы с помощью спутников и моделей. Спутники обеспечивают глобальные измерения загрязняющих веществ, но они не видят мелких деталей. Одна точка спутниковых данных может дать среднюю концентрацию загрязняющего вещества в атмосфере на площади в один квадратный километр.Кроме того, спутник суммирует все загрязнения в вертикальном срезе атмосферы от поверхности Земли до края космоса. Большинство из них не может сказать ученым, какие уровни загрязнения воздуха находятся у поверхности Земли, где дышат люди. Модели используются для объединения спутниковых измерений всей атмосферы с наземными измерениями. Сеть общественных исследований качества воздуха может помочь улучшить как интерпретацию спутниковых данных, так и точность моделей.

Качество воздуха

Система контроля переменного тока — Датчик температуры, давления и мощности | Sentree

Будет ли Sentree работать в коммерческой недвижимости?

Нет, Sentree можно устанавливать только на бытовые кондиционеры.

Как устанавливается система мониторинга Sentree A / C?

Sentree должен быть установлен профессиональным специалистом по обслуживанию систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха. Установка занимает около 10 минут.

Что делать, если сотовый сигнал слабый?

Удлинительные антенны доступны для заказа на нашем сайте.Они легко подключаются к Sentree и улучшают сотовую связь.

Будет ли Sentree работать с тепловыми насосами?

да. Это одна и та же установка как для прямого охлаждения, так и для теплового насоса.

Sentree работает со всеми типами кондиционеров?

Sentree можно установить на большинстве жилых центральных кондиционеров.Используйте контактную форму, если у вас есть вопросы по конкретной модели.

Что такое приборная панель? Как мне увидеть данные для кондиционера?

Панель Alert Labs Dashboard — это веб-сайт, на котором вы можете просматривать данные и аналитику, а также сводку предупреждений для каждого датчика (температуры, тока и давления).Вы можете отслеживать более одной системы Sentree на своей защищенной панели управления. Вы также можете изменять предпочтения и настройки предупреждений, а также добавлять / удалять системы и пользователей.

Повлияет ли Sentree на гарантию производителя на мой кондиционер?

В системе мониторинга Sentree A / C используются неинвазивные датчики для определения давления, температуры и силы тока.Он не модифицирует электрические системы вашего кондиционера и не требует подключения к водопроводу или обрезки трубопроводов хладагента. Следовательно, это не должно влиять на гарантию производителя. Для получения дополнительной информации свяжитесь с вашим подрядчиком по ОВК.

Технология мониторинга качества воздуха в помещении для профессионалов

Руководители предприятий и специалисты по HVAC иногда считают, что существуют препятствия для внедрения мониторинга качества воздуха в помещениях.Преодоление этих препятствий и внедрение этой передовой технологии того стоят.

Хотя загрязнение наружного воздуха широко обсуждалось в течение некоторого времени, теперь мы начинаем осознавать потенциальные риски для здоровья, связанные с плохим качеством воздуха в помещениях, в нашей повседневной жизни. Агентства общественного здравоохранения подчеркивают важность знания воздуха, которым мы дышим, а Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) подчеркивает роль загрязнения воздуха в помещениях в увеличении глобального бремени болезней.

Сообщение теперь начинает доходить до клиентов, которые все чаще начинают устанавливать в своих домах приборы контроля качества воздуха и радоновые мониторы. Наши исследования показывают, что они принимают меры, например, улучшают вентиляцию и выбирают чистящие средства, не содержащие токсинов.

Несмотря на повышенную осведомленность, большинство офисов и школ по всему миру до сих пор не контролируют воздух в помещениях. Например, в США нет федерального законодательства, касающегося уровней радона и тестирования в школах.Только в 9 штатах США действуют местные правила, но даже в этом случае строгость таких испытаний значительно варьируется от штата к штату. Другими словами, делается недостаточно.

На протяжении десятилетий мы знали о потенциальных последствиях загрязнения окружающей среды, . Тем не менее, наука показывает, что в помещениях концентрации многих из наихудших загрязнителей в пять раз выше. Учитывая, что прогресс в обеспечении более чистого наружного воздуха кажется настолько медленным, следует ли нам расстраиваться по поводу перспектив успешного решения проблемы качества воздуха в помещениях?

Наши эксперты считают, что есть решения, которые могут обеспечить каждому качество воздуха в помещении, которого он заслуживает, и эти решения более важны, чем революционные технологии.Менеджеры объектов и специалисты по HVAC могут помочь в выполнении этих простых шагов, но главное — иметь информацию о воздухе, которым мы дышим.

Во многих наших разговорах о качестве воздуха преобладают разговоры о глобальном потеплении и загрязнении окружающей среды, но нам необходимо провести не менее важные дискуссии о качестве воздуха внутри помещений, например о радоне (радиоактивный газ, выделяемый камнями и почвой), ЛОС. (потенциально вредные для здоровья газы, выделяемые бытовыми приборами), CO₂, температура, влажность и давление воздуха.Эти факторы имеют реальные последствия для производительности и комфорта сотрудников, а также для их здоровья.

Мы покажем, что сосредоточение внимания на качестве воздуха в помещении обеспечивает лучшую окупаемость инвестиций (ROI), чем более узкие разговоры об энергоэффективности. Мы рассмотрим препятствия и проблемы на пути внедрения этой технологии, обсудим, как их можно преодолеть, и оценим преимущества улучшения качества воздуха в помещении для всех.

Влияние качества воздуха внутри помещений на здоровье людей: цифры

Наружный воздух доминирует в публичных дискуссиях о качестве воздуха, но по оценкам Агентства по охране окружающей среды США, концентрации основных загрязнителей в помещении в 2–5 раз выше, чем на открытом воздухе.По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), на загрязнение воздуха в помещениях приходится 2,7% бремени болезней во всем мире.

Если рассматривать эту цифру в контексте, это означает, что 1,4 миллиона человек ежегодно умирают из-за болезней, вызванных плохим качеством воздуха в помещениях. Эти цифры выросли в последние десятилетия из-за более широкого использования синтетических строительных материалов, воздухонепроницаемых материалов, пестицидов и бытовых чистящих средств.

Исследование состояния глобального воздуха (SOGA) показало, что загрязнители атмосферного воздуха и воздуха в домашних условиях вместе сокращают среднестатистическую продолжительность жизни человека на 2 года и 6 месяцев.

В краткосрочной перспективе качество воздуха в помещении оказывает заметное влияние на производительность пользователей здания. Исследование Гарварда Т. Chan School of Public Health and United Technologies Climate показала, что улучшение качества окружающей среды в помещении может повысить показатели принятия решений на 101%.

Мониторинг воздуха в помещении: что он измеряет?

Airthings for Business Мониторы качества воздуха в помещении обеспечивают полную видимость 6 датчиков, влияющих на качество воздуха в помещении:

• Влажность
• Температура
• Давление

Мониторинг качества воздуха в помещениях может предоставить информацию об уровнях радона, радиоактивного газа, который выделяется камнями и почвой и является причиной примерно 15 000 — 22 000 смертей от рака легких среди некурящих в США ежегодно.Монитор качества воздуха в помещении измеряет TVOC или общее количество летучих органических соединений, которые потенциально могут повредить токсины и химические вещества, содержащиеся в чистящих средствах, красках, растворителях, коврах и мебели. Ущерб, причиненный этими химическими веществами здоровью жильцов, получил название «синдром больного здания».

Мониторы качества воздуха в помещении также могут считывать уровни углекислого газа (CO ₂ ). Воздействие CO ₂ может привести к снижению производительности, принятию неправильных решений и повышенной сонливости; и может повлиять на количество прогулов и вашу прибыль.

Кроме того, датчики Airthings контролируют такие условия, как влажность и температура, которые являются одними из самых важных факторов качества воздуха в офисных помещениях. Добавьте в этот список такие состояния, как головные боли из-за повышенного давления, и вы поймете, почему в совокупности они влияют на наше здоровье и влияют на то, насколько хорошо мы выполняем повседневные задачи.

Препятствия и проблемы на пути внедрения технологии мониторинга воздуха в помещениях

Для менеджеров объектов (FM):

Финансовым директорам

предлагается осваивать постоянно расширяющийся круг обязанностей, сформированный изменением законодательства и нормативных требований на фоне урезания бюджета.Задача внедрения новых технологий с дополнительным давлением обработки большего количества данных и их применения может показаться сложной.

Мониторинг качества воздуха в помещении часто обнаруживает потребность в улучшении вентиляции в здании, что может показаться головной болью для FM в эпоху энергоэффективных и герметичных зданий. Вы можете почувствовать, что вас засыпают противоречивой информацией, но растет потребность в том, чтобы руководить пользователями, а не зданиями, чтобы обеспечить наилучшие условия для обитателей.

Если мониторинг качества воздуха в помещении обнаруживает проблему, естественно, это может быть поводом для беспокойства владельца собственности, который считает себя ответственным за это. Любые активы необходимо устанавливать и обслуживать, а для некоторых систем требуется проводка, что делает процесс беспорядочным и трудоемким. Кроме того, может быть сложно распутать затраты на технологии в течение срока их службы или по месяцам.

FM должны продемонстрировать, что новое оборудование обеспечит окупаемость инвестиций и повышение производительности, и им потребуются данные, подтверждающие это.Активы должны легко устанавливаться, и должны быть доказательства того, что они безопасны и работают должным образом.

Для профессионалов HVAC:

Если вы работаете в сфере HVAC, ваши клиенты, вероятно, знают о важности кондиционирования воздуха, но вряд ли они много знают о воздухе в помещении. Перспектива добавления дополнительных устройств к их установке может вызвать тревогу.

HVAC — это особенно конкурентоспособная отрасль, в которой сочетаются новые технологии и традиционные решения. Вентиляция — это серьезное вложение для ваших клиентов, часто требующее длительного процесса принятия решений с серьезными вопросами об экономии энергии.

Это заставляет вас выделять свои решения среди конкурентов. Может быть сложно помочь клиентам увидеть более широкую картину, поэтому они принимают во внимание не только температуру и CO₂, когда думают о HVAC.

Новая технология предоставит критически важную информацию об уровнях радона, а также о качестве воздуха в помещениях. Беспроводные системы с батарейным питанием могут быть легко и быстро установлены и потребляют очень мало энергии для работы. Ключевым моментом является помощь клиентам в понимании того, как интеграция и аналитические данные повысят ценность их бизнеса, обеспечивая лучшие результаты и более высокую рентабельность инвестиций в долгосрочной перспективе.

Преодоление препятствий для достижения результатов

Для более широкого внедрения этой технологии поставщикам систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха жизненно важно определить преимущества систем, обеспечивающих контроль качества воздуха в помещениях.

Это способствует росту осведомленности о том, как здоровый воздух в помещении может повысить производительность труда сотрудников. Исследование, проведенное в соавторстве с Гарвардским институтом T.H. Школа общественного здравоохранения Чана подсчитала, что когнитивные улучшения за счет более качественного воздуха привели к тому, что каждый сотрудник ежегодно зарабатывает в среднем на 17000 долларов больше.

В отчете Всемирного совета по экологическому строительству за 2018 год говорится, что более здоровая рабочая среда может сократить отпуск по болезни на 58%, или на 4 дня в год на одного сотрудника.

Включая мониторинг качества воздуха в помещении вместе с системой вентиляции, профессионалы HVAC могут дифференцировать свой продукт, демонстрируя повышение производительности и более простую установку. В новейших технологиях используется беспроводное оборудование, обеспечивающее длительное время автономной работы и удаленный доступ, которое можно интегрировать с другими системами с помощью программного обеспечения связи, называемого API.

Для FM эти системы предоставляют доказательства, которые могут позволить им решить проблемы с радоном, летучими органическими соединениями, CO ₂ , влажностью, температурой или давлением. Внутренний воздух предлагает путь к увеличению рентабельности инвестиций и производительности за счет создания лучших условий для арендаторов и пользователей зданий.

Еда на вынос

• Качество воздуха в помещениях оказывает серьезное влияние на здоровье населения, поскольку концентрации некоторых из наихудших загрязняющих веществ в помещениях до пяти раз выше.
• Мониторинг качества воздуха в помещении может измерять уровни загрязняющих веществ, таких как радон, летучие органические соединения и CO ₂ , а также собирать информацию о влажности, температуре и давлении.
• Для FM новые технологии поднимают вопросы о перегрузке данных, рентабельности инвестиций и производительности, для чего им требуются доказательства.
Специалисты
• HVAC могут столкнуться с недостаточной осведомленностью о преимуществах мониторинга качества воздуха в помещении.
• Правильное решение помогает сделать пользователей здания более счастливыми и продуктивными благодаря технологиям, которые легко установить и легко обслуживать.

Анализ влияния условий температуры и влажности на реакцию электрохимического датчика при мониторинге качества окружающего воздуха

Датчики

(Базель).2018 Фев; 18 (2): 59.

Питер К. Луи

² Департамент охраны окружающей среды, Правительство Специального административного района Гонконга, 33 / F Revenue Tower, 5 Gloucester Road, Ван Чай, Гонконг, Китай; kh.vog.dpe@eiuolp

² Департамент охраны окружающей среды, Правительство Специального административного района Гонконг, 33 / F Revenue Tower, 5 Gloucester Road, Ван Чай, Гонконг, Китай; kh.vog.dpe@eiuolp

Поступило 23.11.2017; Принята в печать 28 декабря 2017 г.

Лицензиат MDPI, Базель, Швейцария. Эта статья представляет собой статью в открытом доступе, распространяемую в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution (CC BY) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Эта статья цитировалась другими статьями в PMC. .

Abstract

Растущее применение недорогих датчиков воздуха обещает более удобные и экономичные системы для мониторинга воздуха во многих местах и ​​при различных условиях. Однако качество данных из таких систем не было полностью охарактеризовано и может не соответствовать ожиданиям пользователей в исследовательских и нормативных целях или для использования в гражданской науке.В нашем исследовании электрохимические датчики (серия Alphasense B4) на оксид углерода (CO), оксид азота (NO), диоксид азота (NO ₂ ) и окислители (O _x ) были оценены в контролируемых лабораторных условиях для определения влияющих факторов и количественно оценить их связь с выходными сигналами датчиков. На основе лабораторных испытаний мы разработали различные методы коррекции для компенсации воздействия внешних условий. Кроме того, датчики были собраны в систему мониторинга и протестированы в условиях окружающей среды в Гонконге вместе с нормативными эталонными мониторами, и данные этих тестов были использованы для оценки производительности моделей, их уточнения и проверки их качества. применимость в изменяющихся условиях окружающей среды в полевых условиях.Более полные модели коррекции продемонстрировали более высокую производительность по сравнению с нескорректированными данными. Одним из общих наблюдений этого исследования является то, что недорогие датчики могут обещать отличную чувствительность и производительность, но пользователям важно понимать и учитывать несколько ключевых факторов, которые могут сильно повлиять на характер данных датчиков. В этой статье мы также оценили факторы многомесячной стабильности, температуры и влажности и рассмотрели взаимодействие окислительных газов NO ₂ и озона на недавно введенном датчике окислителя.

Ключевые слова: электрохимический датчик , метод коррекции, загрязнение городского воздуха, недорогие датчики

1. Введение

Загрязнение воздуха широко признано одной из основных причин неблагоприятного воздействия на здоровье, с документально подтвержденной связью с острыми и хроническими заболеваниями . Важные компоненты загрязненной атмосферы включают загрязнители в виде частиц и газовой фазы, такие как диоксид азота (NO ₂ ), озон (O ₃ ) и монооксид углерода (CO) [1,2]. Они либо напрямую выбрасываются из основных источников загрязняющих веществ, таких как движение транспортных средств, корабли, производство электроэнергии и т. Д., или образуется в атмосфере при фотохимических процессах [3,4,5].

Эффективный мониторинг воздуха необходим для лучшего понимания источников и природы загрязнения воздуха для оценки воздействия, разработки экологической политики и оценки эффективности такой политики [6,7]. В то время как регулирующие станции мониторинга обеспечивают подробные и точные измерения загрязнения воздуха, инструменты дороги и громоздки, требуют кондиционированного жилья, значительного технического обслуживания и калибровки на месте [8].Существующие системы мониторинга воздуха, расположенные в городах, часто имеют ограниченное количество, и их основная цель — обеспечение соответствия воздушным стандартам и руководствам [9]. Кроме того, традиционные станции мониторинга обычно располагаются вдали от источников выбросов и могут не позволять учитывать влияние местных источников на качество окружающего воздуха.

С увеличением потребности в данных о качестве воздуха для научных целей, альтернативные подходы к мониторингу воздуха стали модными с обещаниями более низкой стоимости и энергопотребления, высокого временного разрешения, гибкости и удобства в эксплуатации [10,11].Появляется все больше литературы, в которой описываются характеристики и применение компактных, недорогих и портативных газовых датчиков [12,13,14,15,16]. Эти датчики работают по разным принципам работы [17]. Например, сенсоры на основе фотоионизации часто используются для обнаружения летучих органических соединений (ЛОС) [18]; оптические датчики обычно используются для измерения поглощения газа в определенном инфракрасном диапазоне длин волн, который чувствителен к углекислому газу (CO ₂ ) и метану (CH ₄ ) газу [19]; и сенсоры, использующие полупроводящие оксиды металлов, которые обнаруживают изменения проводимости при воздействии молекул газа [20].Электрохимические датчики широко используются для обнаружения нескольких распространенных газовых загрязнителей, которые могут быть восстановлены или окислены на электродах, что приводит к линейному отклику тока [21,22].

Технология сенсоров на основе электрохимических ячеек предлагает ряд преимуществ, включая линейный отклик на концентрацию, низкую стоимость изготовления, относительно быстрый отклик, малый вес и низкое энергопотребление, все из которых желательны для так называемого «следующего поколения». мониторинг воздуха. В нескольких крупномасштабных программах мониторинга окружающего воздуха использовались технологии на основе электрохимических датчиков, такие как проект EuNetAir, который был развернут для измерения и моделирования качества воздуха на международном уровне [23,24], и сеть Кембриджского университета, которая обеспечивала непрерывное измерение CO, NO, NO ₂ и параметры окружающей среды с высоким временным разрешением для количественной оценки воздействия на человека [21,25].Мобильные сенсорные платформы, такие как Citi-Sense-MOB, продемонстрировали способность отслеживать изменения в масштабе города [26]. Многогазовая сенсорная система использовалась для изучения выбросов вулканов, используя преимущества быстрого отклика электрохимических сенсоров [27,28]. Сенсорные сети с высокой пространственной плотностью также могут использоваться для количественной оценки источника, что позволяет различать вклады загрязняющих веществ от местных фоновых выбросов в локальные и нелокальные рецепторы [25]. Мониторинг на основе датчиков также может измерять индивидуальное облучение, когда они собраны в небольшие системы с батарейным питанием, которые люди переносят, когда они занимаются своей обычной деятельностью.

Приложения для мониторинга на основе датчиков открывают новые возможности для мониторинга воздуха, однако существуют важные проблемы, касающиеся качества данных в приложениях датчиков. Исследования показали, что данные датчиков подвергаются значительному влиянию таких факторов окружающей среды, как температура, влажность и даже других загрязнителей воздуха [14,15,21]. Были предприняты значительные усилия, чтобы понять эти факторы, с разной степенью сложности и успеха, включая методы машинного обучения для исправления необработанных данных.Поскольку применение датчиков в реальных условиях требует развертывания за пределами лаборатории и прямого воздействия сложных и динамических условий окружающей среды, крайне важно задокументировать характеристики датчика и компенсировать факторы окружающей среды в различных этих реальных условиях. Эти проблемы включают: 1. реакцию сенсора на широкий спектр условий окружающей среды; 2. измерение целевых газов в широком диапазоне концентраций, 3. перекрестная чувствительность датчика к нескольким газам; 4.преобразование выходных электрических сигналов датчика в реальную концентрацию; и 5. отсутствие хорошо зарекомендовавших себя протоколов для обеспечения качества и контроля полевого применения датчиков.

Осознавая эти проблемы, мы разработали эксперименты для количественной оценки воздействия двух важных факторов окружающей среды (например, температуры и влажности) на отклик датчика для критериев газовых загрязнителей. Для преобразования выходного сигнала датчика в концентрацию газа использовался экспериментальный метод калибровки датчика, а также были протестированы различные методы для корректировки воздействия окружающей среды на реакцию датчика и улучшения качества данных датчика.Были сделаны многомесячные оценки для рассмотрения стабильности ответа сеньора. Наконец, мы провели подробный анализ ошибок корректирующих моделей в реальном приложении.

2. Методика экспериментов

Принцип работы электрохимического сенсора заключается в том, что целевой газ вступает в реакцию с сенсорной ячейкой, содержащей электролит и два или три электрода. «Рабочий» электрод генерирует электрический ток при окислении или восстановлении целевым газом; «противоэлектрод» используется для уравновешивания реакции рабочего электрода и генерирования эквивалентного тока, который пропорционален целевому газу.Некоторые датчики включают в себя «контрольный» электрод для закрепления рабочего электрода и помогает поддерживать постоянную чувствительность, хорошую линейность и повышенную чувствительность для целевого газа [29]. Лабораторные и полевые эксперименты были проведены для оценки характеристик реакции сенсора на диапазон концентраций газа и факторов окружающей среды.

2.1. Лабораторные испытания

Лабораторные испытания были проведены для установления взаимосвязи выходного сигнала от выбранных электрохимических датчиков с концентрацией отдельных газов (NO ₂ , NO, O ₃ , CO) в контролируемых лабораторных условиях.Четыре модели обычно используемых электрохимических датчиков, включая NO ₂ -B42F (NO ₂ ), NO-B4 (NO), CO-B4 (CO) и O _X -B421 (комбинированные газы-окислители NO ₂ ). и O ₃ ) (Alphasense, UK) были протестированы для оценки линейности сенсора, влияния температуры и влажности, перекрестных помех и многомесячной стабильности отклика (дрейфа). Значения озона были получены путем вычитания данных, полученных датчиком NO ₂ , из данных, полученных датчиком окислителя.Перед лабораторной оценкой несколько датчиков из одной партии отгрузки производителя были протестированы для проверки их внутренней согласованности. Как сообщалось в литературе, было хорошее соответствие их линейности в зависимости от концентрации газа. Подробные лабораторные испытания и полевые оценки предоставили репрезентативные данные от каждого типа газовых датчиков. Испытательная установка состоит из 4 основных компонентов, как показано на.

Лабораторная установка для проверки линейности сенсора, перекрестной чувствительности и нулевого дрейфа воздуха.

2.1.1. Генерация стандартного газа

Целевые газы получали двумя способами в зависимости от интересующего газа. Концентрации CO и NO были получены путем разбавления газа известной концентрации из стандартных газовых баллонов (с документированным содержанием в течение периодов действия сертификации) воздухом, не содержащим загрязняющих веществ, произведенным генератором нулевого воздуха T701H (Teledyne-API, Сан-Диего, Калифорния, США). Концентрация целевого газа и нулевой расход воздуха контролируются системой разбавления Lotun Science S102D (Lotun, Тайвань).Скорость и время каждого шага контролировались компьютером. Озон и NO ₂ были получены реакцией на NO из цилиндра с помощью калибратора динамического разбавления T700U (Teledyne-API, Сан-Диего, Калифорния, США). Он включает в себя три регулятора массового расхода и способен производить калибровку NO ₂ и озона до 3 частей на миллиард. Расходы были подтверждены регулярным сравнением с расходомером Gilibrator 2 (Sensidyne, Санкт-Петербург, Флорида, США), который был откалиброван на заводе-изготовителе за 6 месяцев до использования.

2.1.2. Аппарат для тестирования датчиков

4 газовых датчика были прикреплены к воздухонепроницаемому тефлоновому коллектору, и проба воздуха проходила через коллектор с расходом 1 л в минуту (л / м). Все соединения были выполнены из тефлоновых трубок и соединителей из нержавеющей стали, чтобы минимизировать потери газа. Для испытаний на линейность газы различных концентраций пропускались непосредственно через коллектор датчика при стабильной температуре 22 ± 0,5 градуса.

Чтобы проверить влияние условий температуры и влажности на работу датчика, контролировали температуру и относительную влажность, как показано на средней панели.Верхний компонент представляет собой регулятор температуры, в котором поток газа проходит через длинную спиральную трубу, которая нагревается или охлаждается с помощью жидкостной ванны с использованием циркуляционной ванны VWR Signature (модель 1146D). Целевые температуры находились в диапазоне от 15 до 34 ° C, что обычно характерно для городской атмосферы Гонконга.

При испытаниях на влажность датчики устанавливали внутри стеклянной камеры, и влажность целевого газа контролировалась путем смешивания стандартного газа с нулевым воздухом, который увлажнялся при прохождении через стеклянный барботер, как показано на рис.Концентрация газовой смеси и влажность определяются соотношением расходов двух потоков.

2.1.3. Reference Gas Instruments

NO _{2 Анализатор} (Teledyne-API T500-U, Сан-Диего, Калифорния, США) и анализатор NO&NO ₂ (Teledyne-API-T200UP, Сан-Диего, Калифорния, США), анализатор CO (Teledyne -API-T300U, Сан-Диего, Калифорния, США) и анализатор озона (Ecotech-Serinus10, Ноксфилд, Виктория, Австралия) использовались в этом исследовании и служили для получения «эталонных» данных для лабораторных калибровочных исследований.Анализаторы NO _x и CO серии U являются датчиками уровня следовых газов, в то время как Serinus широко используется для мониторинга окружающего воздуха. Рабочие характеристики каждого из этих мониторов определялись путем сравнения на месте с подтвержденными данными регулирующего мониторинга. Коллектор и камера были соединены с анализаторами тефлоновой трубкой.

2.1.4. Сбор данных

Выходные напряжения датчиков (как эталонные, так и активные с электрохимического датчика), а также данные о влажности и температуре регистрировались платой микроконтроллера Arduino (Mega ADK, Скарманьо, Италия) и передавались на ПК каждые 5 с.

Перед испытаниями каждый датчик был включен не менее чем на 48 часов для стабилизации выходного сигнала [10,30]. Для каждой калибровки датчика и испытания производительности нулевой воздух прокачивался через тефлоновый коллектор для продувки трубок и камер в течение 15 мин. Тесты на линейность проводились в стабильной внутренней среде при стабильной температуре 22 ° C и относительной влажности 40%. NO, NO ₂ и датчики окислителя были протестированы на уровне частей на миллиард. NO, NO ₂ , и шаги концентрации озона были установлены на уровне 5, 50, 100, 150 и 250 частей на миллиард, в то время как проверенная концентрация CO включала 0.1, 0,5, 1, 1,5 и 2 частей на миллион. Каждый шаг длился 15 минут, при этом данные первых 2 минут были удалены, чтобы обеспечить адекватное время отклика и стабилизацию тестовой системы. После испытания на линейность перекрестные помехи датчиков также были проверены при закачке в один конкретный целевой газ.

Хорошо известно, что колебания температуры и относительной влажности окружающей среды оказывают значительное влияние на реакцию датчика на концентрации загрязняющих веществ [31,32]. Для решения этой проблемы были также проведены испытания при комбинациях настроек температуры и влажности.Для каждого датчика в коллектор закачивался целевой газ различной концентрации, включая нулевой воздух, с влажностью 17%, 30% и 48% для каждого ступенчатого цикла и температурой 16, 19, 33 и 36 ° C.

Электрохимические датчики, как известно, дают линейный отклик с заданными концентрациями газа при повторных лабораторных испытаниях, однако они могут работать от недель до месяцев в различных условиях окружающей среды, при этом пользователи не обращают особого внимания на постоянную точность данных. Ряд исследований показал дрейф чувствительности датчика и выходной мощности к газовым загрязнителям в течение длительного срока эксплуатации [33].В этом исследовании мы оценили стабильность реакции сенсора в течение двух месяцев. В коллектор с несколькими датчиками подавался нулевой воздух со стабильной температурой (22 ° C) и относительной влажностью (40%) каждый день в течение 1 часа, в то время как в остальное время датчик всегда был под напряжением. с наружным окружающим воздухом, проходящим через коллектор. В течение периода испытаний температура окружающего воздуха составляла от 17 ° C до 24 ° C, а относительная влажность — от 54% до 95%.

2.2. Полевые испытания

Полевые оценочные испытания проводились с 14 по 25 февраля 2015 года на придорожной станции мониторинга качества воздуха (AQMS) Департамента охраны окружающей среды Гонконга (HKEPD). Станция расположена на обочине перекрестка дорог Хартии и Де Воо в центре Гонконга (широта: 22,28197, долгота: 114,15758). Обе дороги заняты движением в центре делового района. AQMS оснащена газоанализаторами нормативного уровня, которые сообщают данные по CO, O ₃ , SO ₂ , NO и NO ₂ на почасовой основе.HKEPD предоставил необработанные данные с этих анализаторов с разрешением в 1 минуту для использования нами при оценке работы сенсорной платформы. Эти данные усреднялись и сравнивались с данными сенсора с разрешением 5 мин.

Три идентичные сенсорные платформы, оснащенные датчиками NO, NO ₂ , CO и окислителя, были размещены на крыше станции AQMS на расстоянии 1-2 м от входных отверстий эталонного оборудования. MCU на базе Arduino служил модулем интеграции для передачи данных.Электропитание для каждого было обеспечено литий-ионной батареей 24 В, 20 Ач. Данные передавались на сервер в лаборатории через GPRS с помощью интерфейсной карты, добавленной к MCU. Подробное описание этой системы представлено в работе «Мониторинг сенсорной сети Гонконгского марафона 2015 года» [34].

2.3. Разработка корректирующей модели

Электрохимические датчики имеют два исходных выхода, включая активное (V _Act ) напряжение от рабочего электрода и опорное (V _Ref ) напряжение от вспомогательного электрода.Напряжение Act напрямую зависит от концентрации целевого газа и также зависит от параметров окружающей среды, в то время как напряжение Ref служит для фиксации напряжения рабочего электрода, реагируя только на изменение параметров окружающей среды. Разница (V _Diff = V _Act — V _Ref ) напряжений Act и Ref пропорциональна целевой концентрации газа при измерении в стабильной среде.

Уравнение для выражения этой пропорциональности представлено в уравнении (1) как Модель 0,

Модель 0: Conc = S × V _Diff + B + D

(1)

где V _Diff выражается в мВ, коэффициент S представляет чувствительность сенсора в ppm / mA или ppb / nA, а B — базовый отклик в концентрации, а D — поправка на дрейф и перекрестные помехи от других газов [33 ].В уравнении (1) S и B могут быть получены путем многоточечной калибровки между выходным сигналом датчика и концентрацией целевого газа.

Было показано, что для практического применения изменения температуры и относительной влажности влияют на выходной сигнал датчика. Основываясь на результатах испытаний этого исследования, S и B в уравнении (1) можно обобщить следующими простыми линейными уравнениями, как показано в:

S _{RH, T} = a ₁ × RH + a ₂ × T + a ₃

(2)

B _{RH, T} = b ₁ × RH + b ₂ × T + b ₃

(3)

Отклик датчика CO к изменению окружающего фактора ( a ) Зависимая от относительной влажности крутизна выхода и концентрации ( b ) Базовое напряжение, зависящее от температуры.

Если учитывать влияние температуры и относительной влажности, Модель 0 может быть преобразована в Модель 1:

Модель 1: Conc = (a ₁ × RH + a ₂ × T + a ₃ ) × V _Diff + b ₁ × RH + b ₂ × T + b ₃

(4)

. степени реакции на температуру и влажность.Мы определили регресс V _Ref с T и RH. перечисляет R ² коэффициентов регрессии и наклона T и RH на V _Ref . Существует статистически значимая корреляция опорного напряжения датчика NO (R ² = 0,94, p <0,001), в котором преобладает температура с высоким T-весом 3,16 по сравнению с очень малым значением RH-веса 0,03, таким образом В этом случае влиянием RH можно пренебречь. Было обнаружено, что опорное напряжение датчика NO ₂ демонстрирует взаимосвязь второго порядка с относительной влажностью окружающей среды, но такая корреляция намного ниже при R ² = 0.56, в то время как для CO и O ₃ значимой корреляции нет, с R ² = 0,35 и 0,45 соответственно.

Таблица 1

Результаты регрессии датчика V _Ref с температурой и относительной влажностью (все p <0,001).

Шкалы размещения	Цели мониторинга
Персональное	Персональное облако
Персональное, микро-, среднее, районное (иногда городское)	влияет на людей
Район, городской	Воздействие на население с высокой плотностью
Микро, средний, район	Воздействие источника
Район, район	Общая / фоновая концентрация

V / 907 м (вес %)

Датчик	CO-B4	NO-B4	NO 2 -B4	O X -B4
R 2 35	0,94	0,56	0,45
Т-груз (м В / ° C)	−1,28	3,16	−1,15	−0,38
1,12	0,03	−0,70	−0,67

На основании этих результатов предположение линейной зависимости между V _Act и V _Ref для правильной реакции напряжения рабочего электрода на концентрацию газа может не могут быть оптимально рассмотрены прямым вычитанием; и отдельная регрессия V _Act и V _Ref кажутся выгодными.Модель может быть преобразована в следующие возможные формы:

Модель 2: Conc = (a ₁ × RH + a ₂ × T + a ₃ ) × V _Act + b ₁ × RH + b ₂ × T + b ₃

(5)

Модель 3: Conc = (a ₁ × RH + a ₂ × T + a ₃ ) × V _Act + (b ₁ × RH + b ₂ × T + b ₃ ) × V _Ref + b ₄

(6)

В уравнении (5) мы приняли V _Act напрямую реагирует на концентрацию, и V _Ref не используется для коррекции, в то время как T и RH включены как независимые коэффициенты.В уравнении (6) V _Act и V _Ref используются независимо, причем предполагается, что V _Act непосредственно реагирует на целевой газ, а V _Ref включен для отражения воздействия T и RH. Отдельная коррекция T и RH удалена, чтобы избежать чрезмерной коррекции. Анализ данных был основан на программном обеспечении Python 2.7 и Origin.

3. Результаты и обсуждение

3.1. Лабораторные исследования

3.1.1. Тест на линейность при стабильных и переменных условиях

показывает корреляцию между исходным выходным напряжением от датчиков и стандартной концентрацией газа, измеренной с помощью мониторов воздуха нормативного качества, которые служили для получения эталонного значения для рассматриваемых загрязняющих веществ.Каждая точка данных представляет собой среднее значение 10 мин для каждого шага концентрации. Как и ожидалось, датчики продемонстрировали высокую линейность с определенным газом, а значения R ² выше 0,99 для всех 4 загрязнителей, что согласуется с нашими предыдущими исследованиями и результатами других [17,21,34,35]. Однако линейность отклика датчиков определялась после установления стабильных условий окружающей среды после «стабилизации» датчика. Это демонстрирует, что электрохимические датчики хорошо работают в идеальных условиях.

Лабораторное многоточечное испытание линейности со стандартным газом при 22 ° C и 40% ( a ) CO (оксид углерода), ( b ) NO (оксид азота), ( c ) NO ₂ (азот диоксид), ( d ) O ₃ (окислители).

Чтобы установить связь между параметрами окружающей среды (относительная влажность и температура) и выходным напряжением датчиков, были нанесены наклон и точка пересечения, полученные в результате регрессии каждого линейного теста при каждом условии температуры или влажности, с использованием CO в качестве пример.Другие датчики показали аналогичную линейную зависимость, но с разными наклонами и пересечениями. На левой панели показана положительная и линейная корреляция между крутизной отклика датчика и относительной влажностью, а на правой панели показана отрицательная зависимость температуры и базового напряжения при прохождении нулевого воздуха через сенсоры. Изменение наклона с увеличением относительной влажности с 15% до 48% составило около 5%, а базовое напряжение сдвинулось с 7 мВ до -22 мВ при повышении температуры с 18 ° C до 36 ° C, что эквивалентно дрейфу концентрации CO примерно на 0.1 промилле, по данным А. Протокол тестирования влияния температуры и относительной влажности не включал условия высокой влажности, потому что наша система не могла обеспечить эти уровни. Однако реакция датчика, зависящая от фактора окружающей среды, четко указывает на необходимость включения коррекции S (наклон) и B (базовая линия), как показано в уравнении (1), особенно для приложений датчиков при мониторинге окружающей среды с сильными суточными и сезонными циклами климата. условия. Подробный метод коррекции показан в разделе 3.2. Для дальнейших испытаний в условиях более экстремальной влажности требуются протоколы, которые находятся в стадии разработки.

Эти лабораторные тесты обеспечивают основу для определения пределов обнаружения (LOD) для каждого датчика. Стандартное отклонение для каждого датчика было оценено в нулевых условиях воздуха после калибровки на эталонных машинах. LODs можно оценить как 3-кратное стандартное отклонение [21,35,36].

3.1.2. Long Term Drift

представляет характеристики датчиков во время двухмесячного испытания на дрейф.Каждая точка данных представляет собой рассчитанную концентрацию загрязняющего вещества в соответствии с уравнением (1) на основе измеренного выходного напряжения датчика (V) со значениями наклона (S) и базовой линии (B), полученными в результате регрессии для каждого газа в стабильных условиях. Первая точка данных — это наблюдаемая начальная нулевая концентрация, при этом D изначально установлен как 0 для справки.

Тест нулевого воздуха для оценки дрейфа датчика для CO ( a ), NO ( b ), NO ₂ ( c ), O ₃ ( d ), линейный фитинг (красная линия ) и лессовидный сглаживатель (серая линия).

По результатам испытаний можно сделать два важных наблюдения: 1. Во время периода испытаний не было обнаружено согласованных значений D, и они разбросаны по относительно узкому диапазону концентраций без четкой картины. Минимум-максимум выходной концентрации для датчиков NO ₂ , CO, NO и O _x из этого теста составлял от -7,7 до 14,8 частей на миллиард, от -0,10 до 0,07 частей на миллион, от -12,5 до 11 частей на миллиард и от -15,8 до 4,6 ppb соответственно, как показано на рис. Обратите внимание на условия испытаний для нулевого воздуха со стабильной и постоянной температурой и влажностью, которые исключили возможность изменения B из-за изменения условий датчика.Изменение выходного сигнала датчика может быть связано с внутренним электронным шумом или физическим изменением самого датчика, которое повлияло на реакцию датчиков после воздействия различных условий окружающей среды и 2. Кроме того, была проведена линейная аппроксимация с измерениями, показанными как красная линия в. Для значений NO, NO ₂ и O ₃ общий средний дрейф составляет <2 частей на миллиард в месяц и <0,02 частей на миллион в месяц для датчика CO. Между тем, был представлен лессовый сглаживающий агент, который показал неоднородный и незначительный тренд для 4 датчиков.Несмотря на то, что непрерывные измерения проводились всего два месяца, накопленный дрейф может быть высоким для более длительных и многомесячных операций датчика. Это настоятельно указывает на необходимость периодической калибровки или других процедур для учета дрейфа датчика даже при измерении в диапазоне высоких концентраций. В настоящее время проводятся дальнейшие исследования для оценки методов снижения воздействия длительного дрейфа этих датчиков.

3.1.3. Перекрестная интерференция

Также оценивалась перекрестная интерференция реакции датчика на нецелевые газы.показывает результаты взаимосвязи между 4 датчиками и газами. Данные представляют собой отношение отклика датчика в расчетной концентрации к нецелевой входной концентрации газа, рассчитанной в процентах. CO, NO и NO _{2 датчики} не показали никаких доказательств перекрестной интерференции при воздействии других газов, что соответствует заявленным спецификациями производителя датчика [37]. Датчик O _x (O _x -B421), однако, имел линейную реакцию почти 1: 1 на чистый газ NO ₂ , как сообщается в других исследованиях и в спецификации датчика [21].Датчики NO ₂ , исследованные в этом исследовании, имели фильтрующую мембрану, которая удаляет озон до того, как он вступит в реакцию с электролитом ячейки. Это позволяет датчику NO ₂ сообщать о NO ₂ только в окружающем воздухе, содержащем озон. Было показано, что O ₃ дает положительные артефактические показания на некоторых электрохимических ячейках NO ₂ без этого фильтра [38]. Таким образом, метод коррекции для O ₃ должен учитывать сосуществующий газ NO ₂ путем вычитания рассчитанного O _x (O ₃ + NO ₂ ) с измеренной концентрацией NO ₂ . , учитывая коэффициент отклика 100%, показанный в.Все данные по O3, представленные в следующих разделах, рассчитаны путем вычитания концентрации NO ₂ . Этот вывод о влиянии газа NO ₂ и датчика O _x не является неожиданным, но он не был задокументирован количественно [21]. Включение этого озонового фильтра в комбинированный датчик NO ₂ создает новые возможности для точного измерения O ₃ и NO ₂ с помощью электрохимических ячеек. Следует проявлять осторожность при просмотре результатов предыдущих исследований, выполненных до 2015 года, из-за этого конструктивного фактора датчика для датчиков Alphasense NO ₂ .Например, результаты исследования, представленные Spinelle et al. [14] использовали датчики, которые не включали озоновые фильтры на датчиках Alphasense NO ₂ и не включали вычитание наблюдаемых значений NO ₂ из датчика окислителя для определения концентрации озона. Сенсорные элементы для NO ₂ , используемые в других полевых и лабораторных исследованиях, могут включать или не включать этот фильтр. Наличие этой функции фильтра не определено для датчиков, произведенных другими поставщиками датчиков, или в системах мониторинга, которые сообщают NO ₂ от электрохимических датчиков.

Таблица 2

Газовая помеха датчиков.

9100 CO.82 NO _{2 2 2 100 ppb}5 NA5 NA

Газ	Датчик
	CO-B4	NO-B4	NO 2 -B4	O x -B4
<1%	<1%	<1%
NO @ 100 ppb	<1%	NA	<1%	<1%
<1%	<1%	NA	100%
O 3 при 100 ppb	<1%	<1%	<1%

3.2. Оценка корректирующих моделей

показывает временные ряды окружающих условий во время полевых испытаний, проведенных на городской площадке. В течение этого периода наблюдался большой разброс относительной влажности (от 54% до 95%) и умеренный диапазон температур (от 17 до 24 ° C), что дало хорошую возможность для оценки различных моделей в условиях Гонконга. Следует отметить, что хотя период тестирования относительно короткий, длится 8 дней, он служит для сравнения производительности различных моделей коррекции в различных условиях.Более длинные временные ряды данных предпочтительны, если нужно оценивать долгосрочный дрейф отклика датчика в полевых условиях, что должно стать предметом будущих исследований.

Температура окружающей среды и относительная влажность во время полевых испытаний.

Для оценки производительности трех моделей данные полевых измерений были разделены на два набора. Одна модель с 17 по 21 февраля 2015 года использовалась для выполнения множественной линейной регрессии, проиллюстрированной в разделе 3.2, с данными по газу AQMS, которые были предоставлены с разрешением в 1 минуту для получения коэффициентов различных моделей.В общей сложности около 1100 точек данных были использованы для регрессии от действительного 5-минутного среднего датчика и данных AQMS. Кроме того, другие экспериментальные данные были собраны с 22 по 25 февраля 2015 года для оценки достоверности и эффективности модели при прогнозировании концентрации окружающего газа. Для газов CO, NO и NO ₂ концентрации были рассчитаны непосредственно из предложенных моделей, в то время как концентрация O ₃ была определена до статистического анализа.

показывает статистику регрессий между данными датчика и эталонного прибора с использованием данных измерений за первые три дня в качестве калибровки.Разница или ошибка между рассчитанной концентрацией сенсора и эталонными данными во 2-м периоде времени была дополнительно проанализирована в качестве подтверждения. R ² — коэффициент корреляции регрессии. «1σ» — это одно стандартное отклонение ошибок для представления разброса распределения ошибок, а «Среднее» — это среднее значение ошибок для представления точности работы модели. дополнительно иллюстрирует ящичные диаграммы распределения ошибок для всех моделей с использованием данных за период проверки.Сплошные круглые и прямоугольные точки представляют 1% и 99% процентиль и среднее значение, соответственно. 4 точки перегиба поля снизу вверх представляют 10%, 25%, 75% и 90% процентилей ошибок, а полоса в середине поля представляет собой медианное значение.

Коробчатые диаграммы распределения ошибок для 4 моделей: ( a ) CO, ( b ) NO, ( c ) NO ₂ , ( d ) O ₃ .

Таблица 3

Статистика регрессии между данными датчика и эталонного оборудования по дифференциалу.

907 12302 12302 907 307 12302 2

Датчик	CO-B4				NO-B4				NO 2 -B4				O 3 -B4
	Калибровка		Проверка		Калибровка		Проверка		Калибровка		Проверка		Калибровка		Проверка
	1σ	R 2	1σ	Среднее значение	1σ	R 2	1σ	Среднее значение	1σ	R 2 907 R 2	1σ	Среднее значение
	(частей на миллион)		(частей на миллион)	(частей на миллион)	(частей на миллиард)		(частей на миллиард)	(частей на миллиард)	(частей на миллиард)		(частей на миллиард)	(частей на миллиард)	(ppb)	(ppb)
Модель 0	0.03	0,96	0,050	0,06	6,4	0,82	11,6	−9,2	6,5	0,84	6,6	−2,6	902	−2,6	−2,6
Модель 1	0,02	0,98	0,046	−0,01	5,4	0,87	7,8	−5,5	5,8		0,79 902.5	−1,2	5,4	0,73	6,1	7,9
Модель 2	0,03	0,97	0,061	0,07 902	0,061	0,07 902	7,5	0,87	15,9	−15,2	5,5	0,73	13,4	7,2
Модель 3	0,02
0,057	0,01	5,4	0,87	8,9	1,4	5,8	0,87	7,0	-2,3	5,6	902 902 902 902 902 В целом, введение поправки T и RH в результате использования трех различных моделей показало явное улучшение характеристик датчика по сравнению с моделью 0. Для газов CO и NO 2 модель 1 имела лучшие характеристики по всем 3 критериям в , а также показал более узкий разброс ошибок в диапазоне 25 и 75 процентилей в.Прямое использование V Diff , кажется, исправляет влияние изменения условий окружающей среды путем вычитания V Ref из V Act . Модель 3 газов NO и O 3 показала хорошие результаты с точки зрения средней ошибки с аналогичными R 2 и стандартными отклонениями по сравнению с двумя другими моделями. Модель 3 представила V Ref в качестве независимого параметра для коррекции T и RH и использовала V Act как прямой входной сигнал реакции датчика на концентрацию загрязнения.Хорошие характеристики датчика NO согласуются с результатами, показывающими высокую степень корреляции между NO V Ref с T и RH независимо. Для O 3 результат может быть осложнен тем фактом, что NO 2 был вычтен из результата вывода датчика O x . Таким образом, неточности в расчетных значениях озона связаны с погрешностями как в NO 2 , так и в реакции датчика окислителя. Дальнейшие исследования будут рассматривать природу и влияние факторов, влияющих на значения NO 2 , рассчитанные с помощью этих датчиков. 3.3. Анализ ошибок показывает временной ряд почасовой концентрации загрязняющих веществ AQMS по сравнению с данными датчиков, полученными из Модели 0 (без поправки на T и RH) и оптимальной модели (Model-opt), выбранной из регрессионного анализа, т. Е. Модель 1 для CO и NO 2 и Модель 3 для NO и O 3 . Сравнение ошибок между рассчитанной и измеренной концентрацией для двух моделей показано на нижней панели каждого участка. Используемые здесь данные охватывают период полевых испытаний продолжительностью 8 дней для проверки эффективности моделей коррекции при воспроизведении желаемой производительности.В прямоугольном поле, которое выделяет период со значительной разницей, отклонение нескорректированных данных Модели 0 от данных AQMS может достигать 15 частей на миллиард для NO 2 и NO и 20 частей на миллиард для O 3 . Модель 0 для CO работала достаточно хорошо, поскольку обе модели отслеживали друг друга. Модель с корректировкой T / RH для всех датчиков продемонстрировала большее соответствие с данными AQMS, чем модель 0 без корректировки, особенно для тех периодов, когда модель 0 имеет большое отклонение, что ясно демонстрирует важность корректировки условий окружающей среды для этих датчиков. Сравнение почасовых данных AQMS (станции мониторинга качества воздуха) и данных датчиков (верхняя панель) и ошибок неисправленной модели 0 и оптимальной модели (нижняя панель) ( a ) CO, ( b ) NO, ( c ) NO 2 , ( d ) O 3 . Красный прямоугольник представляет период наибольшего отклонения из двух сравниваемых моделей. представляет гистограмму ошибок модели 0 без коррекции и оптимальную модель, выбранную из регрессионного анализа.Ошибки рассчитываются на основе данных AQMS и датчиков с 5-минутным разрешением, и они точно соответствуют нормальному распределению со средним значением около 0 и длинными хвостами по обеим сторонам. Красные и черные линии на рисунке — это аппроксимированные кривые нормального распределения для Модели 0 и оптимальной модели соответственно. Как показано на рисунке, ошибки оптимальной модели явно имеют более узкие распределения. F-тесты были выполнены для всех четырех наборов данных датчиков, и была значительная разница между вариацией ошибок из Модели 0 и оптимальной модели ( p <0.001) с уровнем значимости 0,05, демонстрируя улучшение точности измерений с использованием оптимальной модели. Используя 1 стандартное отклонение распределения ошибок в качестве индикатора, результаты CO, NO, NO 2 и O 3 показали улучшение на 41% с 8,3 до 5,9 частей на миллиард, на 35% с 0,05 до 0,03 частей на миллион, 22%. от 7,4 до 6,1 частей на миллиард и 32% от 7,4 до 5,6 частей на миллиард соответственно. Гистограмма ошибок модели 0 и оптимальной модели с кривыми нормального распределения ( a ) CO, ( b ) NO, ( c ) NO 2 , ( d ) O 3 . показывает диаграммы разброса между эталонными данными AQMS и данными датчиков из нескорректированной (модель 0) и скорректированной (оптимальная модель) моделей. Каждая точка данных на диаграмме рассеяния также имеет цветовую кодировку, чтобы указать соответствующие условия окружающей среды T и RH. Линия 1: 1 показана на графиках для справки. Совокупные ошибки данных датчиков от двух моделей отображаются в виде гистограммы на дополнительном графике. T и RH были одинаково разделены на 8 интервалов в соответствии с диапазоном измеренных данных, и полоса для каждого интервала представляет собой сумму ошибок внутри интервала. График рассеяния AQMS и данных датчиков по модели 0 и корректирующей модели-опт. ( a ) CO, ( b ) NO, ( c ) NO 2 , ( d ) O 3 . На вставках представлены кумулятивные ошибки в каждой ячейке температуры и относительной влажности. Подграфикы 1 и 3 представляют собой графики с цветовой категорией по температуре для Model 0 и Model-opt, соответственно. Подграфикы 2 и 4 представляют собой графики с цветовой категорией по относительной влажности для Model 0 и Model-opt, соответственно. Для CO существуют большие ошибки в диапазоне от низкого до среднего T (интервалы от 17.От 0 ° C до 20,4 ° C) и среднего диапазона относительной влажности (интервалы от 77,1% до 86,0%) в нескорректированной модели 0, где имеется значительное отклонение ниже линии 1: 1, как показано на диаграмме рассеяния. Это означает значительную недооценку концентрации загрязняющих веществ по данным датчиков в этом диапазоне T и RH. Внедрение корректирующей модели 3 улучшает производительность с меньшим количеством данных датчика рассеяния из данных AQMS. Принимая отношение накопленных ошибок в интервале T или RH с использованием модели Model-opt и Model 0 как показатель повышения точности датчика, корректирующая Модель 3 дала коэффициент накопленных ошибок, равный 0.31 и 0,67 в вышеупомянутых интервалах T и RH. Это эквивалентно увеличению точности измерения датчика на 69% и 33%. Для NO распределение ошибок показывает другую картину по сравнению с данными CO. Данные, больше всего отличающиеся от линии 1: 1, по-видимому, в основном обусловлены комбинацией высокой температуры и низкой относительной влажности. После применения корректирующей модели 1 для T и RH диаграммы разброса показывают более концентрированный образец вдоль линии 1: 1 с меньшим отклонением, что демонстрирует эффективность модели коррекции в снижении ошибки измерения датчика.Снижение также видно на гистограммах, на которых коэффициент накопленных ошибок составляет 0,3 и 0,31 для диапазона T от 22,1 ° C до 23,7 ° C и элемента RH с 54,2% до 59,3%, соответственно. Для NO 2 данные датчика имеют в целом хорошее согласие вдоль эталонной линии 1: 1, за исключением хвоста в направлении диапазона низких концентраций ниже 20 частей на миллиард от показаний датчика модели 0. Это, по-видимому, связано с сочетанием условий высокой относительной влажности и низкого тестостерона, как это было видно для работы датчика NO. После применения корректирующей Модели 1 кластер отклоненных данных в Модели 0 эффективно удаляется, и демонстрируется гораздо лучшее соответствие между датчиком и данными AQMS.Накопленный коэффициент ошибок составляет 0,75 и 0,57 для соответствующего интервала T от 19,5 ° C до 20,4 ° C и относительной влажности от 89,9% до 95%, соответственно. Для O 3 , кажется, существует более широкое распределение данных по сравнению с тремя другими датчиками. Возможно, это связано с тем, что оба датчика NO 2 и O x участвовали в расчетах модели, как описано в разделе 3.3, распространяя ошибки при оценке концентрации O 3 по данным датчиков. Как показано на d, низкий T влияет на характеристики датчика и приводит к отклонению расчетного значения O 3 в модели 0.Однако данные датчика NO 2 хорошо работают в одних и тех же T бинах, указывая на то, что сам датчик O x может вызывать большие ошибки в диапазоне низких T. Сравнение данных модели 0 и модели 3 показывает, что поправка T и RH может существенно повысить точность данных датчика, а также улучшится отклонение данных при низком значении T. В целом, анализ ошибок работы датчиков показывает, что датчики для каждого загрязняющего вещества имеют разные характеристики и реагируют на изменение условий окружающей среды.Похоже, что большие ошибки в основном вызваны нижним или верхним концом T или RH. Применяя корректирующие модели, полученные на основе регрессии, включая факторы T и RH, характеристики датчика могут быть существенно улучшены. 4. Выводы В этом исследовании оценивали работу электрохимических датчиков CO, NO, NO 2 и O x в лабораторных условиях, подтверждая их превосходный линейный отклик на целевой газ в стабильных условиях с R 2 , равным 0.99. Датчики также показывают высокую точность в условиях низкого уровня концентрации. Однако температура и относительная влажность по-разному влияли на отклик датчика как на рабочий электрод (активный), так и на напряжение электрода сравнения. Для датчика NO была обнаружена хорошая линейная зависимость температуры и относительной влажности от опорного напряжения, в то время как три других датчика имели меньшее влияние внешних факторов. Мы предложили и протестировали три корректирующие модели, чтобы компенсировать влияние температуры и относительной влажности: 1.вводят выходной сигнал датчика как вычитание активного и опорного напряжения; 2. выделение только активного напряжения; и 3. разделение выходов активного и опорного напряжений в качестве входов независимых параметров. Полевая оценка трех моделей показала, что Модель 1 была более подходящей, когда опорное напряжение линейно реагировало на параметры окружающей среды, в то время как Модель 3 имела хорошие характеристики, когда опорное напряжение плохо соотносилось с параметрами окружающей среды. Наконец, количественный анализ ошибок был представлен между нескорректированными и скорректированными моделями для выявления возможных причин отклонения датчиков с данными AQMS и оценки эффективности предложенных моделей при исправлении отклонений. Мы продемонстрировали, что недорогие электрохимические датчики имеют высокий потенциал для использования в специальных приложениях для мониторинга качества окружающего воздуха с точки зрения их точности по сравнению с традиционными эталонными приборами. Однако прямое использование выходных данных датчика в предположении линейной связи с целевыми концентрациями газа приведет к существенным ошибкам из-за влияния условий окружающей среды и взаимного влияния газов. Протоколы тщательного анализа и исправления данных необходимы для гарантии хорошего качества данных.Эти корректирующие протоколы кажутся многообещающими для улучшения характеристик данных сенсора в различных условиях температуры и влажности, как показано в этом исследовании. Кроме того, очевидно, что эти дополнительные данные об окружающей среде должны собираться на платформе датчиков для простоты использования и локальной точности. Эти результаты также предупреждают о растущем использовании недорогих датчиков. Для получения достоверных данных с таких датчиков необходимо проделать большую работу. Поставщики ячеек или систем мониторинга должны информировать пользователей и помогать им в выполнении этих настроек.Также остается настоятельная необходимость в дальнейших исследованиях датчиков, в том числе их применимости в экстремальных условиях окружающей среды и при длительном дрейфе в течение периодов, возможно, до года, чтобы лучше определить потребности в калибровке для систем на основе датчиков. Кроме того, для тех, кто создает и использует сенсорные системы, важно сообщать о самих сенсорах. В этом исследовании мы использовали недавно представленный датчик O x вместе с датчиком NO 2 , который включал озоновый фильтр.Результаты этой работы могут быть первыми, показывающими результаты этой комбинации ячеек с высококачественной производительностью измерения NO 2 . Интерес к расширенному использованию недорогих датчиков растет среди исследователей и гражданских ученых, но фактический опыт работы с несколькими системами мониторинга газов все еще ограничен. Настоятельно необходимо более полно охарактеризовать эти системы и датчики, используемые для определения загрязнителей окружающей среды. Это исследование является одним из первых, которое включает оценку множества важных компонентов загрязняющих веществ и корректировку их данных в сложной азиатской окружающей среде. Благодарность Это исследование было поддержано проектом Департамента охраны окружающей среды Гонконга (HKEPD / 14-02771) и Гонконгского фонда охраны окружающей среды (ECF 22/2015). Авторы хотели бы поблагодарить команду проекта Цзяпенг Лю и Хао Хуан за помощь в проведении экспериментов и анализе данных. Авторы также хотели бы поблагодарить за поддержку Азиатско-Тихоокеанского центра воздействия на климат Гая Карпентера при Городском университете Гонконга (проект № 9667102). Вклад авторов P.W., S.Y., D.W. и З.Н. задумал и спланировал эксперименты; P.W., S.Y., L..S., F.Y. и K.C.W. провели эксперименты; P.W. и З.Н. проанализировали данные; and P.W., D.W., P.L. и З.Н. написал газету. Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Ссылки 1. Поуп К.А., Бернетт Р.Т., Тун М.Дж., Калле Э.Е., Кревски Д., Ито К., Терстон Г.Д. Рак легких, сердечно-легочная смертность и долгосрочное воздействие загрязнения воздуха мелкими частицами.ДЖАМА. 2002; 287: 1132–1141. DOI: 10.1001 / jama.287.9.1132. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 2. Брунекриф Б., Холгейт С.Т. Загрязнение воздуха и здоровье. Лэнс. 2002; 360: 1233–1242. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (02) 11274-8. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 3. Маноли Э., Воца Д., Самара С. Химическая характеристика и идентификация источника / распределение мелких и крупных частиц воздуха в Салониках, Греция. Атмос. Environ. 2002; 36: 949–961. DOI: 10.1016 / S1352-2310 (01) 00486-1. [CrossRef] [Google Scholar] 4.Волкамер Р., Хименес Дж. Л., Сан Мартини Ф., Дзепина К., Чжан К., Сальседо Д., Молина Л. Т., Уорсноп Д. Р., Молина М. Дж. Образование вторичных органических аэрозолей в результате антропогенного загрязнения воздуха: быстрее и выше, чем ожидалось. Geophys. Res. Lett. 2006; 33 DOI: 10.1029 / 2006GL026899. [CrossRef] [Google Scholar] 5. Колвил Р.Н., Хатчинсон Э.Дж., Минделл Дж., Уоррен Р. Открытие UCL — Транспортный сектор как источник загрязнения воздуха. Атмос. Environ. 2001; 35: 1537–1565. DOI: 10.1016 / S1352-2310 (00) 00551-3. [CrossRef] [Google Scholar] 6.Hedley A.J., McGhee S.M., Barron B., Chau P., Chau J., Thach T.Q., Wong T.W., Loh C., Wong C.M. Загрязнение воздуха: затраты и пути к решению в Гонконге — понимание взаимосвязей между видимостью, загрязнением воздуха и затратами на здоровье в целях обеспечения подотчетности, экологической справедливости и защиты здоровья. J. Toxicol. Environ. Здоровье A. 2008 doi: 10.1080 / 152873997476. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 7. Чжун Л., Луи П.К.К., Чжэн Дж., Юань З., Юэ Д., Хо Дж.В.К., Лау А.К.Х. Взаимодействие науки и политики: управление качеством воздуха в районе дельты Жемчужной реки и Гонконге.Атмос. Environ. 2013 DOI: 10.1016 / j.atmosenv.2013.03.012. [CrossRef] [Google Scholar] 8. Клемитшоу К. Обзор приборов и методов измерения для наземных и бортовых полевых исследований химии газовой фазы тропосферы. Крит. Rev. Environ. Sci. Technol. 2004 г. DOI: 10.1080 / 106433804 117. [CrossRef] [Google Scholar] 9. Херд Д.Э., редактор. Аналитические методы измерения атмосферы. Wiley; Хобокен, Нью-Джерси, США: 2007. [Google Scholar] 10. Пьедрахита Р., Сян Ю., Массон Н., Ортега Дж., Кольер А., Цзян Ю., Ли К., Дик Р. П., Лв К., Ханниган М., Шанг Л. Новое поколение недорогих персональных датчиков качества воздуха для количественного мониторинга воздействия. Атмос. Измер. Tech. 2014 г. DOI: 10.5194 / AMT-7-3325-2014. [CrossRef] [Google Scholar] 11. Кумар П., Моравска Л., Мартани К., Бискос Г., Неофиту М., Ди Сабатино С., Белл М., Норфорд Л., Бриттер Р. Рост использования недорогих датчиков для управления загрязнением воздуха в городах. Environ. Int. 2015; 75: 199–205. DOI: 10.1016 / j.envint.2014.11.019. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 12.Йи В., Ло К., Мак Т., Люнг К., Люн Ю., Мэн М. Обзор систем мониторинга загрязнения воздуха на основе беспроводной сенсорной сети. Датчики. 2015; 15: 31392–31427. DOI: 10,3390 / s151229859. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 13. Цзяо В., Хаглер Г., Уильямс Р., Шарп Р., Браун Р., Гарвер Д., судья Р., Кодилл М., Рикард Дж., Дэвис М. и др. Проект Community Air Sensor Network (CAIRSENSE): Оценка эффективности недорогих датчиков в пригороде на юго-востоке США.Атмос. Измер. Tech. Обсуждать. 2016; 9: 5281–5292. DOI: 10.5194 / AMT-2016-131. [CrossRef] [Google Scholar] 14. Spinelle L., Gerboles M., Villani M.G., Aleixandre M., Bonavitacola F. Полевая калибровка кластера недорогих доступных датчиков для мониторинга качества воздуха. Часть A: Озон и диоксид азота. Приводы Sens. B Chem. 2015; 215: 249–257. DOI: 10.1016 / j.snb.2015.03.031. [CrossRef] [Google Scholar] 15. Spinelle L., Gerboles M., Villani M.G., Aleixandre M., Bonavitacola F. Полевая калибровка кластера недорогих имеющихся в продаже датчиков для мониторинга качества воздуха.Часть B: NO, CO и CO 2 . Приводы Sens. B Chem. 2017 г. doi: 10.1016 / j.snb.2016.07.036. [CrossRef] [Google Scholar] 16. Kim J.Y., Chu C.H., Shin S.M. ISSAQ: интегрированные сенсорные системы для мониторинга качества воздуха в помещении в режиме реального времени. IEEE Sens. J. 2014 DOI: 10.1109 / JSEN.2014.2359832. [CrossRef] [Google Scholar] 17. Снайдер Э.Г., Уоткинс Т.Х., Соломон П.А., Тома Э.Д., Уильямс Р.В., Хаглер Г.С.У., Шелоу Д., Хиндин Д.А., Килару В.Дж., Прейсс П.В. Меняющаяся парадигма мониторинга загрязнения воздуха.Environ. Sci. Technol. 2013 г. DOI: 10.1021 / es4022602. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 18. Aleixandre M., Gerboles M. Обзор небольших коммерческих датчиков для индикативного мониторинга окружающего газа. Chem. Англ. Пер. 2012; 30 DOI: 10.3303 / CET1230029. [CrossRef] [Google Scholar] 19. Уитенетт Г., Стюарт Г., Атертон К., Калшоу Б., Джонстон В. Оптоволоконные приборы для мониторинга окружающей среды. J. Opt. Чистое приложение. Опт. 2003 г. DOI: 10.1088 / 1464-4258 / 5/5/355. [CrossRef] [Google Scholar] 20.Файн Г.Ф., Кавана Л.М., Афонья А., Бинионс Р. Металлооксидные полупроводниковые газовые сенсоры в мониторинге окружающей среды. Датчики. 2010; 10: 5469–5502. DOI: 10,3390 / s100605469. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 21. Мид М.И., Попула О.А.М., Стюарт Г. Использование электрохимических датчиков для мониторинга качества городского воздуха в недорогих сетях с высокой плотностью размещения. Атмос. Environ. 2013 doi: 10.1016 / j.atmosenv.2012.11.060. [CrossRef] [Google Scholar] 22. Лин К., Гиллеспи Дж., Шудер М.Д., Дуберштейн В., Беверланд И.Д., Хил М.Р. Оценка и калибровка портативных газовых сенсоров Aeroqual серии 500 для точного измерения окружающего озона и диоксида азота. Атмос. Environ. 2015 г. doi: 10.1016 / j.atmosenv.2014.11.002. [CrossRef] [Google Scholar] 24. Боррего К., Коста А.М., Гинджа Дж., Аморим М., Коутиньо М., Каратзас К., Сиумис Т., Кацифаракис Н., Константинидис К., Де Вито С. и др. Оценка микродатчиков качества воздуха по сравнению с эталонными методами: совместное упражнение EuNetAir.Атмос. Environ. 2016; 147: 246–263. DOI: 10.1016 / j.atmosenv.2016.09.050. [CrossRef] [Google Scholar] 25. Хайманн И., Брайт В. Атмос. Environ. 2015 г. doi: 10.1016 / j.atmosenv.2015.04.057. [CrossRef] [Google Scholar] 26. Кастелл Н., Кобернус М., Лю Х.Ю., Шнайдер П., Лахоз В., Берре А.Дж., Нолл Дж. Мобильные технологии и услуги для мониторинга окружающей среды: подход Citi-Sense-MOB.Городской климат. 2015; 14: 370–382. DOI: 10.1016 / j.uclim.2014.08.002. [CrossRef] [Google Scholar] 27. Робертс Т.Дж., Брабан К.Ф., Оппенгеймер К., Мартин Р.С., Фрешуотер Р.А., Доусон Д.Х., Гриффитс П.Т., Кокс Р.А., Саффелл Дж.Р., Джонс Р.Л. Электрохимическое зондирование вулканических газов. Chem. Геол. 2012 г. DOI: 10.1016 / j.chemgeo.2012.08.027. [CrossRef] [Google Scholar] 28. Робертс Т.Дж., Саффелл Дж.Р., Оппенгеймер К., Луртон Т. Электрохимические датчики, применяемые для мониторинга загрязнения: ошибка измерения и смещение газового соотношения — пример извержения вулкана.J. Volcanol. Геотерм. Res. 2014 г. DOI: 10.1016 / j.jvolgeores.2014.02.023. [CrossRef] [Google Scholar] 30. Dai H., Gong L., Xu G., Zhang S., Lu S., Jiang Y., Lin Y., Guo L., Chen G. Платформа электрохимического зондирования со структурой углеродных нанорогов для обнаружения некоторых пищевых загрязнителей. Электрохим. Acta. 2013 doi: 10.1016 / j.electacta.2013.08.047. [CrossRef] [Google Scholar] 31. Хитчман М.Л., Кейд Н.Дж., Ким Г.Т., Хедли Н.Дж.М. Исследование факторов, влияющих на массоперенос в электрохимических датчиках газа.Аналитик. 1997 г. DOI: 10.1039 / a703644b. [CrossRef] [Google Scholar] 32. White R.M., Paprotny I., Doering F., Cascio W.E., Solomon P.A., Gundel L.A. EM: Журнал для менеджеров по охране окружающей среды Ассоциации по управлению воздухом и отходами. Ассоциация Управления Воздухом и Отходами; Питтсбург, Пенсильвания, США: 2012 г. [Google Scholar] 33. Вергара А., Вембу С., Айхан Т., Райан М.А., Гомер М.Л., Уэрта Р. Компенсация дрейфа химического датчика газа с использованием ансамблей классификаторов. Приводы Sens. B Chem. 2012 DOI: 10.1016 / j.snb.2012.01.074. [CrossRef] [Google Scholar] 34. Sun L., Wong KC, Wei P., Ye S., Huang H., Yang F., Westerdahl D., Louie PKK, Luk CWY, Ning Z. Разработка и применение сети датчиков воздуха следующего поколения для Гонконга марафон 2015 мониторинг качества воздуха. Датчики. DOI 2016: 10.3390 / s16020211. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 35. Spinelle L., Aleixandre M., Gerboles M. Протокол оценки и калибровки недорогих газовых датчиков для мониторинга загрязнения воздуха. Объем 26112 евро. Бюро публикаций Европейского Союза; Люксембург: 2013.[Google Scholar] 36. Уильямс Р., Коннер Т., Клементс А. Оценка эффективности Группы мониторинга качества воздуха Программы Организации Объединенных Наций по окружающей среде. Агентство по охране окружающей среды США; Вашингтон, округ Колумбия, США: 2017. [Google Scholar] 38. Хоссейн М., Саффелл Дж., Барон Р. Дифференциация NO 2 и O 3 в недорогих амперометрических газовых датчиках качества воздуха. ACS Sens. 2016; 1: 1291–1294. DOI: 10.1021 / acssensors.6b00603. [CrossRef] [Google Scholar] Разработка платформы мониторинга качества воздуха в помещении на основе Интернета вещей В этом документе рассматривается платформа мониторинга качества воздуха в помещении на основе Интернета вещей, состоящая из устройства измерения качества воздуха под названием «Smart-Air» и веб-сервер.Эта платформа использует Интернет вещей и технологию облачных вычислений для мониторинга качества воздуха в помещении в любом месте и в любое время. Smart-Air был разработан на основе технологии IoT для эффективного мониторинга качества воздуха и передачи данных на веб-сервер через LTE в режиме реального времени. Устройство состоит из микроконтроллера, датчиков обнаружения загрязняющих веществ и модема LTE. В ходе исследования устройство было разработано для измерения концентрации аэрозоля, летучих органических соединений, CO, CO 2 и температуры-влажности для контроля качества воздуха.Затем устройство было успешно протестировано на надежность в соответствии с процедурой, установленной Министерством окружающей среды Кореи. Кроме того, облачные вычисления были интегрированы в веб-сервер для анализа данных с устройства для классификации и визуализации качества воздуха в помещении в соответствии со стандартами Министерства. Приложение было разработано, чтобы помочь в мониторинге качества воздуха. Таким образом, утвержденный персонал может контролировать качество воздуха в любое время и из любого места через веб-сервер или приложение.Веб-сервер хранит все данные в облаке, чтобы предоставить ресурсы для дальнейшего анализа качества воздуха в помещении. Кроме того, платформа была успешно внедрена в Корейском университете Ханян, чтобы продемонстрировать ее осуществимость. 1. Введение Атмосферные условия продолжают ухудшаться каждый год из-за роста цивилизации и увеличения нечистых выбросов промышленных предприятий и автомобилей. Хотя воздух является незаменимым ресурсом для жизни, многие люди безразличны к серьезности загрязнения воздуха или только недавно осознали проблему [1–3].Среди различных типов загрязнителей, таких как вода, почва, тепло и шум, загрязнение воздуха является наиболее опасным и серьезным, вызывая изменение климата и опасные для жизни заболевания. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), 90 процентов населения сейчас дышит загрязненным воздухом, и загрязнение воздуха является причиной смерти 7 миллионов человек ежегодно [4, 5]. Последствия загрязнения для здоровья очень серьезны, что приводит к инсульту, раку легких и сердечным заболеваниям. Кроме того, загрязнители воздуха оказывают негативное воздействие на людей и экосистему Земли, как это наблюдается в недавних глобальных проблемах загрязнения воздуха, таких как истощение озонового слоя [6–8].Таким образом, мониторинг и управление качеством воздуха являются основными предметами озабоченности. По данным Агентства по охране окружающей среды США (EPA), воздух внутри помещений в 100 раз более загрязнен, чем воздух снаружи. Большинство современного населения проводит от 80 до 90 процентов своего времени в помещении; следовательно, воздух в помещении оказывает большее прямое влияние на здоровье человека, чем воздух снаружи [9–12]. Более того, в отличие от загрязнения атмосферы, загрязняющие вещества в помещениях примерно в 1000 раз чаще передаются в легкие, вызывая такие заболевания, как синдром больного здания, множественная химическая чувствительность и головокружение.Управление качеством воздуха в помещении очень важно, так как оно может предотвратить воздействие с помощью превентивных мер предосторожности [9, 13–15]. Следовательно, эффективный и действенный мониторинг воздуха в помещении необходим для правильного управления качеством воздуха. Чтобы уменьшить воздействие загрязнения воздуха (особенно аэрозолей), были приняты новые меры, в том числе разработка устройств измерения качества воздуха и очистителей воздуха. Министерство окружающей среды Кореи оценило эффективность 17 широко используемых устройств измерения качества воздуха путем анализа их точность и надежность.Результат показал, что только два устройства обеспечивали точные показания качества воздуха в помещении. Другие устройства не обеспечивали точных измерений аэрозоля и общего количества летучих органических соединений, за исключением двуокиси углерода. Согласно отчету, министерство предполагает, что низкая надежность значений измерения качества воздуха в помещении на большинстве устройств зависела от многих факторов, таких как методы измерения, структура устройства и передача данных. Таким образом, необходимо разработать технологически продвинутую платформу мониторинга качества воздуха, основанную на понимании потребности в более точных устройствах мониторинга [16]. В последние годы внедрение таких технологий, как Интернет вещей (IoT) и облачные вычисления, открыло новые возможности мониторинга в реальном времени в различных областях. Таким образом, многие ученые изучали возможность интеграции этих технологий в систему мониторинга качества воздуха в помещениях [17–21]. Однако эти исследования были сосредоточены только на интеграции архитектуры платформы IoT для мониторинга качества воздуха в режиме реального времени. Поскольку технологии включают беспроводную сенсорную сеть для автоматической передачи, обработки, анализа и визуализации данных, объединение этих новых технологий также может дать большие преимущества для улучшения качества воздуха в помещении [22–25]. Таким образом, в данном исследовании представлена ​​платформа мониторинга качества воздуха в помещениях на основе Интернета вещей, основанная на интеграции облачных вычислений и Интернета вещей. Кроме того, было разработано устройство под названием «Smart-Air» для точного мониторинга качества воздуха в помещении и эффективной передачи данных в реальном времени на веб-сервер на основе облачных вычислений с использованием сенсорной сети IoT. Веб-сервер на основе облачных вычислений, представленный на этой платформе, анализирует данные в реальном времени и добавляет визуальные эффекты, чтобы проиллюстрировать условия качества воздуха в помещении.Кроме того, веб-сервер был разработан для оповещения пользователей мобильных приложений или руководителей предприятий об умеренном или плохом качестве воздуха, чтобы ответственные стороны могли принять немедленные меры по исправлению ситуации. Мониторинг в реальном времени и система быстрого оповещения создают эффективную платформу для улучшения качества воздуха в помещении. Основные вклады предлагаемого исследования заключаются в следующем: (i) Мы предлагаем использовать Smart-Air для точного мониторинга качества воздуха в помещении (ii) Мы предлагаем использовать IoT для эффективного мониторинга данных в реальном времени (iii) Мы предлагаем внедрение облачных вычислений для реального -временной анализ качества воздуха в помещении (iv) Изначально мы разработали мобильное приложение, чтобы сделать предлагаемую систему IoT с функциями в любое время и в любом месте (v) Устройство было протестировано на надежность данных, и платформа была внедрена в здании проверить его выполнимость 2.Smart-Air Точное измерение качества воздуха в помещении является наиболее важным фактором для платформы. Таким образом, Smart-Air был разработан для сбора точных и надежных данных для мониторинга качества воздуха в помещении. Поскольку область мониторинга непостоянна, устройство было разработано таким образом, чтобы его можно было легко адаптировать к среде с помощью расширяемого интерфейса. Таким образом, можно устанавливать или настраивать различные типы датчиков в зависимости от окружающей среды. Кроме того, в устройстве установлен модем Long-Term Evolution (LTE) для передачи обнаруженных данных непосредственно на веб-сервер для классификации и визуализации качества воздуха.Для большинства платформ IoT установлены шлюзы или регистраторы данных для сбора и передачи данных на веб-сервер по беспроводной сети. Однако в этом исследовании в устройстве был установлен микроконтроллер для сбора данных с датчиков и передачи их на веб-сервер с помощью модема LTE, что устраняет необходимость в шлюзе и регистраторе данных. Самая важная цель Smart-Air — точно определять качество воздуха на уровне восприятия платформы, как показано на рисунке 1 в виде примитивной концептуальной конструкции устройства.Это устройство имеет расширяемый интерфейс, так что несколько датчиков могут быть установлены одновременно или легко добавлены в соответствии с требованиями мониторинга. В настоящем исследовании устройство Smart-Air состоит из лазерного датчика пыли, датчика летучих органических соединений (ЛОС), датчика угарного газа (CO), датчика углекислого газа (CO 2 ) и датчика температуры-влажности. датчик. Кроме того, в центре устройства была установлена ​​светодиодная лента для визуализации качества воздуха с помощью цветов. При изменении качества воздуха светодиод устройства меняет цвет и по беспроводной сети отправляет предупреждающее сообщение на веб-сервер через LTE.Таким образом, модем LTE передает и принимает данные, связываясь с веб-сервером для подробного мониторинга и определения качества воздуха в качестве уровня представления платформы. 2.1. Микроконтроллер Микроконтроллер представляет собой компактную интегральную схему, используемую в качестве встроенной системы, принимающей входные данные от нескольких датчиков. В этой статье был выбран STM 32 F407IG от STMicroelectronics, поскольку он разработан для обеспечения высокой производительности и интеграции. Ядром микроконтроллера является 32-разрядный процессор ARM Coretex-M4, который включает в себя высокоскоростную встроенную память.В таблице 1 приведены технические характеристики микроконтроллера STM 32 F4071G [26]. 2 9022 9022 902 Спецификация Значение Набор инструкций ARM Coretex-M4 (32-разрядная память 902 902 SRAM (система) 192 Кбайт SRAM (система) 4 Кбайта 12-битный АЦП количество каналов 24 12-битный DAC количество каналов 2 90 Максимальная частота процессора 168 МГц Рабочее напряжение 1.От 8 В до 3,6 В Диапазон рабочих температур от -40 до 125 по Цельсию 2.2. Laser Dust Sensor Южнокорейское воздушное пространство содержит очень высокий уровень аэрозолей, особенно PM 2,5 и PM 10 [27–29]. Лазерный датчик пыли модели PM2007 от Wuhan Cubic Optoelectronics Co. был установлен в Smart-Air для измерения и контроля концентрации аэрозоля. Этот датчик может обнаруживать и выводить в реальном времени массовые концентрации частиц для PM 2.5 и PM 10, которые определяются как фракция частиц с аэродинамическим диаметром менее 2,5 и 10 мкм м соответственно. Основными особенностями датчика являются высокая чувствительность и точность в диапазоне от 0 до 10000 мкм м / м 3 для частиц размером от 0,3 до 10 мкм мкм. Эта модель также имеет быстрое время отклика, что позволяет выводить точную массовую концентрацию частиц в реальном времени. Основные характеристики датчика мелкой пыли приведены в таблице 2 [30]. г / м 3 Спецификация Значение Размер частиц измерения от 0,3 до 10 μ Диапазон измерения Время до первого чтения ≤8 с Рабочая температура от -10 до 50 Цельсия Рабочая влажность От 0 до 95% относительной влажности 902 (без конденсации) Выходной сигнал UART-TTL, PWM, IIC 2.3. Датчик летучих органических соединений Летучие органические соединения (ЛОС) — это продукты на основе углеводородов, такие как нефтепродукты и органические растворители, которые легко испаряются в воздухе из-за высокого давления пара. Кроме того, органические материалы, такие как жидкое топливо, парафины, олефины и ароматические соединения, которые обычно используются в живой среде, определяются как ЛОС. Эти соединения могут вызывать повреждение нервной системы при контакте с кожей или при вдыхании дыхательных путей, что указывает на важность мониторинга [15, 31].В Smart-Air установлен модуль датчика летучих органических соединений GSBT11-P110 от Ogam Technology. Датчик обнаруживает многие типы ЛОС, такие как формальдегид, толуол, бензол, ксилол и органические растворители, и основные характеристики показаны в таблице 3 [31]. 902 0302 902 902 9030 Рабочая температура Спецификация Значение Входное напряжение датчика От 1 до 12 В Рабочая влажность Относительная влажность от 5 до 95% (без конденсации) Время реакции Менее 10 секунд Время восстановления Менее 30 секунд Потребляемая мощность Ниже 46025 мВт Чувствительность ( β ) для толуола (концентрация: 1.0 ppm) Чувствительность ( β ) для H 2 (концентрация: 100 ppm) Чувствительность ( β ) для изобутана (концентрация: 100 ppm) Точность ± 7% = сопротивление после впрыска газа / сопротивление в чистом состоянии. 2.4. Датчик угарного газа Окись углерода является токсичным продуктом неполного сгорания углеродных соединений, таких как газ, нефть и уголь.Когда газ CO абсорбируется в организме человека, он связывается с гемоглобином вместо кислорода и вызывает гипоксию, препятствуя подаче кислорода. Газ CO может генерироваться из многих источников, в основном из-за деятельности человека, например из систем отопления, приготовления пищи или сжигания топлива для транспортных средств [8, 32]. Поэтому модуль датчика CO GSET11-P110 от Ogam Technology устанавливается в устройство для обнаружения и мониторинга CO. Этот датчик представляет собой полупроводниковый датчик газа, который дешевле и проще в эксплуатации, чем недисперсный инфракрасный датчик.Кроме того, возможно обнаружение газа CO с высокой чувствительностью; Технические характеристики датчика CO приведены в Таблице 4 [33]. 902 0302 902 0302 902 902 20 Спецификация Значение Входное напряжение датчика От 1 до 12 В Рабочая влажность Относительная влажность от 5 до 90% (без конденсации) Время реакции Менее 10 секунд Время восстановления Менее 30 секунд Потребляемая мощность Ниже 380 мВт Чувствительность ( β ) для CO (концентрация: 100 частей на миллион) Чувствительность ( β ) для табака (концентрация: 2000 частей на миллион) Чувствительность ( β β β 9 для паров этилового спирта (концентрация: 50 ppm) Точность ± 7% 2.5. Датчик углекислого газа Хотя CO 2 образуется как естественным путем, так и в результате деятельности человека, он не классифицируется как загрязнитель воздуха. Однако с ним обращаются как с загрязнителем, поскольку количество кислорода, необходимого для дыхания, становится недостаточным при высоких концентрациях CO 2 в помещении. CO 2 — типичный парниковый газ, вызывающий глобальное потепление [22, 34]. Таким образом, модуль датчика газа CO 2 CM1103 установлен для обнаружения и контроля концентраций CO 2 .В датчике используется недисперсная инфракрасная технология (NDIR), преимущества которой заключаются в высокой точности, быстром отклике и заводской калибровке. Кроме того, он отличается превосходной долговременной стабильностью при низком энергопотреблении. Подробные характеристики перечислены в Таблице 5 [35]. 26. Датчик температуры-влажности По данным Министерства окружающей среды Кореи, комфорт в помещении в значительной степени зависит от температуры и влажности [36]. Так, в Smart-Air установлен датчик температуры-влажности модели DHT11 от OSEPP Electronics для измерения температуры и влажности. Датчик гарантирует высокую надежность и отличную долгосрочную стабильность благодаря использованию технологии цифрового сбора сигнала. Датчик строго калибруется в лаборатории, а калибровочные коэффициенты сохраняются в виде программ в памяти для применения во время внутреннего процесса обнаружения датчика.Технические характеристики датчика температуры-влажности приведены в таблице 6 [37]. Средний ток : 70 мА, пиковое значение: 120 мА Спецификация Значение CO 2 диапазон измерения 0-20000000 ppm 902 902 до 0230 0-20000000 чнм 10 ppm Точность показание Время отклика 30 сек Максимальный дрейф ± 2% FS Рабочее напряжение DC Рабочая температура От 0 до 50 Цельсия Рабочая влажность Относительная влажность от 0 до 90% (без конденсации) 9022 902 902 902 902 9030 9022 902 902 902 902 ± 2 Цельсия Спецификация Значение Диапазон измерения От 0 до 50% Температура по Цельсию Точность влажности ± 5% относительной влажности Время отклика от 6 до 15 секунд 2.7. Сетевой модем Поскольку сеть играет важную роль в технологии IoT для соединения Smart-Air с веб-серверами для мониторинга, определения и визуализации качества воздуха в помещении, в устройство был установлен модем RCU890L LTE от Woojin Networks. Модем LTE — это терминальное устройство мобильной связи с широким охватом сети, которое может передавать, принимать и выполнять данные в любом месте в реальном времени. Таким образом, модем обеспечивает соединение между устройством и веб-сервером. В модеме используется LG U + LTE B5 / B7 FDD Cat.4 как способ связи; остальные характеристики приведены в таблице 7 [38]. Индекс Спецификация Способ связи LG U + LTE B5 / B7 FDD cat. 4 Диапазон LTE ​​FDD 850 МГц (B5) / 2,6 ГГц (B7) Интерфейс DB9 RS-232, RJ-45 ethernet, GPIO Скорость передачи данных 150 мбит / с DL / 50 мбит / с UL Входное напряжение 4.От 5 до 5,5 В Рабочая температура от -20 до 60 по Цельсию 2.8. Светодиодная лента Предлагаемая платформа была разработана для оповещения пользователей и менеджеров через веб-сервер и мобильное приложение при обнаружении плохого качества воздуха. Однако платформа не может предупредить всех в этом районе. Поэтому светодиодная лента WS2812 от WorldSemi устанавливается в центре устройства для немедленного отображения цветов в зависимости от качества воздуха, определенного Министерством окружающей среды Кореи. 2.9. Тесты надежности Поскольку точность датчиков, установленных в Smart-Air, является наиболее важным фактором при мониторинге качества воздуха, экспериментальные усилия были сосредоточены на проверке надежности датчиков. Датчики были проверены на надежность в соответствии с протоколами Корейской испытательной лаборатории, утвержденными Министерством окружающей среды Кореи [16]. Датчики ЛОС и СО требовали калибровки перед испытанием надежности Smart-Air и были откалиброваны в акриловой камере большого размера.Датчик CO 2 и датчик температуры-влажности не нуждались в дополнительной калибровке, поскольку они были предварительно откалиброваны на заводе. Всего по протоколам Министерства было протестировано пять датчиков: лазерный датчик пыли, датчик летучих органических соединений, датчик CO, датчик CO 2 и датчик температуры-влажности. Для обеспечения постоянной среды для экспериментов использовались камеры двух типов. Для датчиков лазерной пыли и летучих органических соединений использовалась акриловая камера, поскольку на эксперимент не влияли температура или влажность.Использовалась камера температуры-влажности с точно установленной температурой и влажностью 19 ° C и 55%, соответственно, для датчика CO, датчика CO 2 и датчика температуры-влажности. Обе камеры обеспечивали постоянную среду, подходящую для экспериментов. Затем данные наблюдались и извлекались из веб-сервера и приложения для оценки производительности платформы. 2.9.1. Лазерный датчик пыли Лазерный датчик пыли был предварительно откалиброван на заводе, поэтому для проверки данных от Smart-Air требовалось только испытание на надежность.Для проверки точности установленного в приборе лазерного датчика пыли было проведено два типа экспериментов по концентрации аэрозоля. В первом методе использовался камерный эксперимент, и его сравнивали с гравиметрическим методом. Другим методом было полевое испытание, в ходе которого данные датчика сравнивались с данными сертифицированного устройства измерения мелкой пыли для оценки надежности мониторинга в реальном времени. В этом исследовании была проведена комбинация двух методов. Министерство рекомендовало и использовало светорассеивающий прибор для измерения мелкодисперсной пыли GRIMM, поскольку в нем для обнаружения использовался метод светорассеяния.Этот метод известен как самый надежный для обнаружения благодаря заводской калибровке. В ходе эксперимента измерялись данные трех устройств Smart-Air и сравнивались с данными, полученными от GRIMM 1109. Устройства помещались в акриловую камеру, и внешний воздух вводился в камеру со скоростью потока 1 л / мин или 2,5 л / мин. Данные были измерены через 1, 30 и 60 минут после установки устройства. Затем показания сравнивались с показаниями GRIMM 1109 для оценки точности и надежности. Результаты проверки надежности лазерного датчика пыли, установленного в Smart-Air, показаны в таблице 8. Сравнение данных датчика GRIMM 1109, сертифицированного Министерством окружающей среды Кореи, с данными датчика. установленный в Smart-Air был использован для оценки точности датчиков. Тот же эксперимент был проведен с двумя разными потоками 1 л / мин и 2,5 л / мин. В каждом эксперименте GRIMM 1109 и три устройства Smart-Air, представленные как Smart-Air (A), (B) и (C), измеряли концентрацию мелкой пыли.GRIMM 1109 показал свои показания через 30 минут после введения потока, как было задумано. Обнаружение мелкой пыли датчиками устройств Smart-Air производилось через 1, 30 и 60 минут после введения потока. Концентрации, измеренные датчиками, показали постоянные и стабильные значения независимо от модели. Данные, измеренные датчиком, установленным в Smart-Air и GRIMM 1109, были очень похожи через 30 минут после установки. При расходе 1 л / мин концентрация составила 93 мкг г / м 3 .При расходе 2,5 л / мин концентрация составила 97 мк г / м 3 . Данные, полученные с датчиков, были аналогичны данным с сертифицированных устройств, что свидетельствует о высокой надежности датчиков. Smart Воздух (C) ( μ г / м 3 ) 92 181 Вставленный поток: 1 л / мин Вставленный поток: 2,5 л / мин за 1 минуту за 30 минут за 609 минут минута через 30 минут за 60 минут Smart-Air (A) ( μ г / м 3 ) 92 93 92 96 97 Smart-Air (B) ( μ г / м 3 ) 92 93 92 96 97 96 92 93 91 96 97 96 GRIMM 1109 ( μ ) 93 97 2.9.2. Датчик ЛОС Датчик ЛОС, использованный в исследовании, был выбран на основании исследования, проведенного Министерством окружающей среды Кореи. Датчик является полупроводниковым, который может иметь небольшой эффект диффузии и требует проверки данных. Соответственно, для проверки надежности датчика ЛОС были проведены калибровка и испытание в камере. Для калибровки датчика Smart-Air был помещен в акриловую камеру с датчиком ЛОС PID-типа, то есть MiniRAE 3000 от RAE Systems. Датчик ЛОС типа ФИД был наиболее точным и надежным типом для обнаружения ЛОС.После того, как датчики были размещены, около 1 дюйма ладана сжигали, чтобы создать соединение ЛОС, которое нужно измерить. Данные, собранные Smart-Air, были откалиброваны по данным датчика ЛОС PID-типа. После калибровки было проведено испытание в камере для проверки надежности датчиков ЛОС, обычная процедура, принятая Министерством. После помещения Smart-Air в камеру был введен N 2 для очистки камеры. Чтобы проверить точность измерительного датчика, вводили толуол с разными концентрациями.В этом исследовании были выбраны и введены три значения концентраций в порядке возрастания: 480 мкг г / м 3 , 1000 мкр г / м 3 и 1600 мкр г / м 3 . После каждой инъекции данные, полученные с помощью устройства, сравнивались с фактической введенной концентрацией, чтобы подтвердить надежность измерения. И устройства Smart-Air, и MiniRAE 3000 были помещены в акриловую камеру для получения данных в одинаковых условиях с постоянной окружающей средой.По мере сжигания ладана концентрация газа увеличивалась по мере увеличения выходного сигнала напряжения датчика ЛОС, показывая линейную зависимость. Это исключает любые возможные эффекты концентрации газа, и эта взаимосвязь проиллюстрирована на рисунке 2. После калибровки был проведен тест на надежность для ЛОС, чтобы проверить точность данных в соответствии со стандартами Министерства, и результаты показаны на рисунке 3. Измеренное значение было очень похоже на фактическую концентрацию толуола.Когда концентрация 480 мк г / м 3 была введена в 14:24, показания представили точное значение в 15:10. Когда концентрация 1000 μ г / м 3 была введена в 15:22, показания были точными в 16:19. Когда была введена концентрация 1600 мк г / м 3 , точное измерение наблюдалось в 17:40. При максимальной концентрации 1600 μ г / м 3 показание было выше фактического начального значения, поскольку газам требовалось достаточное время для равномерного смешивания в камере.Результаты показали, что датчик может обнаруживать и предоставлять точные показания за короткий период времени. Таким образом, устройство подходило для контроля качества воздуха в помещениях. 2.9.3. Датчик CO Датчик CO, используемый в исследовании, также относится к полупроводниковому типу, который не является официальным стандартным датчиком CO для измерения качества воздуха в помещениях. TES-1372 от TES использовался в экспериментах для калибровки и проверки надежности, поскольку Министерство рекомендовало измерительное устройство типа NDIR.Тот же метод калибровки, что и для датчика ЛОС, был использован для датчика CO. После калибровки был проведен тест на надежность. После помещения устройств в камеру для образцов ладан (длиной около 1 дюйма) в металлической чашке помещали внутрь и зажигали. Датчик CO от Smart-Air и устройство типа NDIR обнаружили повышенную концентрацию CO, связанную с горением. Данные, собранные с двух устройств, сравнивались для оценки точности датчика CO. Датчик CO был откалиброван с использованием того же процесса, что и при калибровке датчика VOC.Smart-Air и сертифицированное устройство TES-132 были помещены в одну камеру для измерения концентрации CO в благовониях. Как и в случае с датчиком VOC, уровень CO увеличивался с увеличением выходного сигнала напряжения. Модель линейного преобразования для калибровки датчика CO представлена ​​на рисунке 4. После калибровки датчика CO Smart-Air устройство было помещено в камеру с TES-132 для проверки надежности. Результаты проверки надежности датчика CO представлены на рисунке 5.Данные, собранные устройством измерения CO типа NDIR, показали, что концентрация CO в камере резко увеличивалась со временем после зажжения ладана, постепенно снижалась по завершении горения, а затем резко упала после прекращения горения. Данные, представленные датчиком CO, были аналогичными, что указывает на эффективность датчика CO. Если устройство будет использоваться в течение длительного периода времени, может потребоваться периодическое обслуживание, чтобы уменьшить вероятность ошибок. Как объясняется в экспериментальном методе, оценка датчиков CO проводилась в соответствии со стандартными процедурами, выполненными и предложенными Министерством окружающей среды Кореи.Уровень загрязнения, обнаруженный датчиком и сертифицированным устройством, в целом показал одинаковые тенденции, что подтверждает высокую надежность датчика. Однако необходимы дальнейшие эксперименты для повышения точности измерения концентрации. 2.9.4. CO 2 Датчик Согласно Министерству окружающей среды Кореи, датчик типа NDIR используется для проверки устройств измерения CO 2 из-за его высокой точности обнаружения CO 2 .Калибровка CO 2 выполняется во время производства датчика и не требуется для датчиков типа NDIR после покупки. Кроме того, эти датчики обладают высокой стабильностью и не выходят из строя при воздействии газов и не перегорают. Поскольку датчик предварительно откалиброван, был проведен только тест на надежность. Testo-535, коммерческий сертифицированный прибор для измерения CO 2 типа NDIR и Smart-Air были помещены в камеру температуры-влажности для измерения концентрации CO 2 .Надежность устройства оценивалась путем сравнения его результатов с результатами Testo-535. Эксперимент проводился таким же образом, как и метод, используемый для датчика CO. Около 1 дюйма ладана было зажжено в металлической чашке рядом с двумя устройствами, помещенными в камеру, чтобы определить концентрацию CO 2 после зажигания ладана. Данные, представленные двумя устройствами, сравнивались для оценки надежности датчика CO 2 . Датчики CO 2 от Smart Air и Testo-535 зафиксировали увеличение концентрации CO 2 после освещения до 18:38.По мере возгорания ладана концентрация CO 2 постепенно уменьшалась. Два датчика CO 2 показали аналогичные тенденции, что указывает на высокую надежность устройства, как показано на рисунке 6. Таким образом, надежность датчика была проверена в ходе эксперимента. 2.9.5. Датчик температуры-влажности Датчик температуры-влажности был предварительно откалиброван на заводе, а не в лаборатории, чтобы обеспечить большую точность и надежность.Хотя дополнительной калибровки датчика не потребовалось, была проведена проверка надежности. Таким образом, Smart-Air был помещен в камеру на 2 часа с заданными значениями температуры и влажности 19 ° C и 55% соответственно. Измеренные температура и влажность сравнивались с начальными установленными значениями для проверки точности датчика. Камера, использованная в эксперименте, независимо поддерживала удельный уровень влажности и температуру 19 ° C и 55% соответственно. Измерения температуры и влажности от датчика наблюдались с помощью приложения, а данные были извлечены с веб-сервера, как показано на рисунках 7 (a) и 7 (b) соответственно.Данные, собранные датчиком, сравнивались с начальными заданными значениями камеры. Smart-Air представил измерения с такой же точностью, как и установленные значения, что подтвердило высокую надежность датчика и показало, что он не требует дополнительной калибровки. 3. Платформа мониторинга качества воздуха в помещении на основе Интернета вещей Платформа мониторинга качества воздуха в помещении на основе Интернета вещей в основном разделена (рис. 8) на Smart-Air и веб-сервер. Набор сенсорных устройств, необходимых для сбора данных для анализа качества воздуха, включает лазерный датчик пыли, датчик CO, датчик CO 2 , датчик VOC и датчик температуры и влажности.Каждое устройство передавало данные на веб-сервер через модуль LTE для определения качества воздуха и визуализации результата. Кроме того, технология облачных вычислений была интегрирована с веб-сервером. Основными преимуществами веб-сервера на основе облачных вычислений являются более высокая скорость, гибкость и большая доступность. Веб-сервер обеспечивает более быстрые и гибкие функции обработки данных с большим объемом данных, что важно для платформы мониторинга. Веб-сервер на основе облачных вычислений легко доступен через большинство браузеров, что обеспечивает повсеместный мониторинг.В этом исследовании Amazon Web Services (AWS) использовался в качестве веб-сервера для анализа, визуализации и представления данных, собранных с помощью Smart-Air. Кроме того, веб-сервер предоставляет базу данных для хранения этих данных в облаке. Кроме того, для системы было разработано мобильное приложение для визуализации качества воздуха с помощью веб-сервера «в любом месте и в любое время» в режиме реального времени. Платформа разработана на основе архитектуры платформы IoT, которая в основном состоит из трех компонентов: (i) уровень восприятия, (ii) сетевой уровень и (iii) уровень представления.Слой восприятия — это чувствительный компонент для сбора данных с помощью датчиков или любых измерительных устройств. Сетевой уровень отвечает за передачу обнаруженных данных с помощью модуля беспроводной сети. Наконец, уровень представления позволяет визуализировать и хранить данные для эффективного мониторинга [39–41]. Блок-схема платформы мониторинга качества воздуха в помещении на основе Интернета вещей показана на рисунке 9. Для уровня восприятия платформы несколько устройств Smart-Air используются для обнаружения данных, необходимых для анализа качества воздуха.Кроме того, модем LTE монтируется в устройствах как сетевой уровень. Данные, собранные с каждого из этих устройств, отправлялись на веб-сервер через LTE. Для уровня представления платформы используется веб-сервер на основе облачных вычислений. Сервер собрал данные для оценки качества воздуха в соответствии с Законом о контроле качества воздуха в помещениях Министерства окружающей среды Кореи. Менеджеры и пользователи с определенным доступом к данным мониторинга могут непрерывно контролировать качество воздуха в любое время и в любом месте с помощью интеллектуальных устройств.Другой особенностью сервера является то, что он автоматически отправляет предупреждающее сообщение менеджерам и другому соответствующему персоналу всякий раз, когда качество воздуха ухудшается. Поэтому они могут немедленно отреагировать и улучшить качество воздуха. 3.1. Smart-Air Когда зона мониторинга определена, необходимо учитывать конкретные типы присутствующих загрязнителей воздуха. Как упоминалось выше, Smart-Air имеет расширяемый интерфейс, так что к микроконтроллеру можно добавить несколько датчиков.Кроме того, платформа может контролировать большую площадь или множество областей одновременно с помощью нескольких устройств Smart-Air. Затем каждое устройство классифицируется по областям для визуализации данных. Каждое устройство Smart-Air передает данные о качестве воздуха на веб-сервер через LTE и автоматически указывает качество воздуха для определенной области с помощью цвета светодиода. Более того, каждое устройство может быть настроено на отображение уникального цвета светодиода через приложение или веб-сервер, как показано на рисунке 10. 3.2. Сеть Интернета вещей Поскольку для эффективного и точного мониторинга можно использовать несколько устройств Smart-Air, беспроводная сенсорная сеть очень важна для платформы.Хотя сетевой уровень для большей части платформы мониторинга качества воздуха на основе IoT состоит из шлюза IoT, микроконтроллер используется в качестве шлюза IoT для передачи и приема считываемых данных. Каждое устройство Smart-Air имеет собственный микроконтроллер с модемом LTE. Таким образом, данные от каждого устройства передаются по беспроводной сети в виде пакетов TCP / IP от устройства к веб-серверу через LTE [42, 43]. Затем данные собираются и анализируются через веб-сервер для визуализации и хранения. 3.3. Веб-сервер на основе облачных вычислений Для платформы мониторинга качества воздуха в помещении на основе Интернета вещей требуется сервер для эффективного анализа данных из Smart-Air и визуализации качества воздуха в помещении. Для одновременного управления и мониторинга нескольких устройств Smart-Air и сохранения данных в качестве сервера использовался AWS. Поскольку AWS является коммерчески сертифицированной платформой облачных вычислений, при разработке платформы было сэкономлено значительное количество времени и денег, а ошибки были сведены к минимуму. Кроме того, не требуется отдельной базы данных для анализа и сохранения данных при использовании сервера AWS. Платформа оценки стабильности структуры портов на основе облачных вычислений использовала Elastic Compute Cloud (EC2) в качестве препроцессора гипертекста (PHP) среди поддерживаемых Amazon интерфейсов прикладного программирования (API). EC2 оптимизирован для платформы, поскольку предлагает стабильную поддержку динамического создания и настройки экземпляра виртуальной машины. Платформа использует среду T2 в качестве расширяемого экземпляра, как указано и проиндексировано в таблице 9 [38, 44]. Кроме того, сервер был разработан с использованием языка веб-программирования PHP, а MySQL использовался в качестве базы данных для хранения данных. ГБ 9022 Сеть Индекс Спецификация Тип инстанса Среда T2 902 ГиБ) 4 виртуальных ЦП 2 Тактовая частота (ГГц) Максимум 3,3 Количество ресурсов ЦП / час 24 3.4. Приложение Приложение для платформы мониторинга качества воздуха в помещениях на основе Интернета вещей было разработано для эффективного мониторинга данных и оповещения пользователей и связанного с ними персонала. Таким образом, качество воздуха отслеживалось как с помощью веб-сервера, так и с помощью связанных интеллектуальных устройств через приложение. Мониторинг качества воздуха был простым и эффективным с помощью приложения, поскольку оно предоставляло доступ в любое время с помощью интеллектуальных устройств. Приложение было разработано так, чтобы быть очень похожим на веб-сервер, разработанный для ОС Android версии 4.1.1 с использованием языка разметки гипертекста, каскадных таблиц стилей, JavaScript и PHP. 3.5. Условия для качества воздуха Чтобы классифицировать качество воздуха в помещении на основе данных, платформа мониторинга качества воздуха в помещении на основе Интернета вещей использовала стандарты качества воздуха в помещении, основанные на Законе о контроле качества воздуха в помещениях. Закон был принят в 2007 году Министерством окружающей среды Кореи для защиты и управления качеством воздуха в помещениях с целью предотвращения вреда для здоровья и окружающей среды [36]. На основании закона качество воздуха определяется как хорошее, умеренное или плохое.Пороговые значения были автоматически установлены, как показано в Таблице 10, когда Smart-Air был зарегистрирован на платформе. Однако пороговые значения можно изменить вручную для определенной области через веб-сервер в зависимости от предпочтений пользователя. 25 9259 и влажность 9 Также ключевые факторы влияющие на комфорт в помещениях.Условия для комфортной внутренней среды в отношении температуры и влажности были определены на основании данных Корейского метеорологического управления (KMA) и перечислены в таблице 11 [36]. Если температура ни хорошая, ни плохая, платформа определяет состояние как умеренное. Однако пороговые значения температуры и влажности — это просто рекомендации, которые можно редактировать в соответствии с предпочтениями пользователя для желаемых условий в помещении. Состояние Тип загрязнителя воздуха Аэрозоли ( μ г / м 3 ) CO (90 2 частей на миллион) CO (90 2 частей на миллион) 90 ЛОС ( мкм г / м 3 ) Хорошее ≤100 ≤10 ≤1000 ≤400 Н / Д Плохое > 150 > 25 > 1000 > 500 9022 9022 902 9022 902 902 902 30 Условия Температура (Цельсия) Влажность (%) Хорошее <30 или> 80 3.6. Система оповещения Хотя мониторинг качества воздуха в реальном времени важен, система оповещения необходима для объявления о необходимости изменений для предотвращения вреда окружающей среде. С помощью системы оповещения пользователи или менеджер платформы могут незамедлительно принять меры для улучшения качества воздуха. Поэтому AWS предоставляет приложение под названием Amazon Simple Notification Service для системы оповещений в качестве открытой библиотеки, используемой в платформе контроля качества воздуха в помещениях на основе Интернета вещей. Таким образом, веб-сервер был разработан для выдачи всплывающего сообщения в приложении, чтобы предупредить менеджера и пользователей, когда состояние воздуха было умеренным или плохим.Кроме того, в Smart-Air были установлены датчики полупроводникового типа, которые требовали проверки на предмет калибровки или износа из-за длительного использования. Таким образом, веб-сервер был разработан для предоставления автоматического предупреждающего сообщения по истечении одного года использования устройства. Система автоматически рекомендует осмотр устройства во всплывающем сообщении. Кроме того, в устройство была установлена ​​светодиодная лента, чтобы люди, находящиеся поблизости, могли определить качество воздуха в данной местности.Устройство было разработано для изменения цвета светодиодной подсветки в соответствии с текущим состоянием. Таким образом, цвет изменится на желтый и красный при умеренных и плохих условиях соответственно. 4. Экспериментальное тестирование Экспериментальные усилия были сосредоточены на внедрении платформы мониторинга качества воздуха в помещениях на основе Интернета вещей. Несколько устройств Smart-Air были установлены в здании гражданского строительства Jaesung Университета Ханьяна, чтобы проверить осуществимость платформы. Вся установка состояла из Smart-Air, веб-сервера на основе облачных вычислений и приложения. 4.1. Установка Всего было установлено семь приборов Smart-Air для контроля качества воздуха в помещении в здании гражданского строительства Jaesung, как показано на Рисунке 11. В здании два входа, главный вход и черный вход, расположенный на втором этаже. рядом с которым были установлены два устройства Smart-Air, ID № 6 и ID № 2. Кроме того, четыре устройства (ID № 4, ID № 1, ID № 7 и ID № 3) были размещены в четырех лабораториях (комнаты 108, 110, 408 и 409 соответственно).Последний Smart-Air, ID №5, был установлен в туалете, расположенном на 1-м этаже. 4.2. Веб-сервер на основе облачных вычислений Веб-сервер на основе облачных вычислений был включен после установки Smart-Air для анализа обнаруженных данных и визуализации качества воздуха в помещении для платформы. Веб-сервер, использованный в исследовании, показан на рисунке 12. Данные с каждого устройства были классифицированы по области и идентификатору устройства. Кроме того, измеренные данные с каждого датчика устройства отображались на веб-сервере.Сервер предоставил таблицу и график для текущего набора сохраненных данных с измеренным временем, которые можно извлечь для просмотра. Кроме того, данные были визуализированы и закодированы цветом в зависимости от текущего качества воздуха. Цвет устройства изменился на желтый или красный вместе с активацией системы оповещения, когда качество воздуха было умеренным или плохим. Таким образом, менеджер или пользователь может предпринять необходимые действия для улучшения качества воздуха. Кроме того, сервер хранит данные о качестве воздуха в базе данных облачного сервера, чтобы их можно было просмотреть при необходимости. 4.3. Приложение Для удаленного мониторинга качества воздуха мобильное приложение было включено после активации веб-сервера. После того, как желаемое устройство мониторинга было выбрано, состояние качества воздуха было показано на основе типов загрязнителей воздуха, как показано на Рисунке 13 (а). Каждый компонент, отслеживаемый как загрязнитель воздуха, был выделен цветом в соответствии с веб-сервером. Кроме того, когда были выбраны определенные типы загрязнителей воздуха на главной странице, подробный мониторинг загрязнителей был доступен на основе графика в реальном времени, как показано на Рисунке 13 (b).Кроме того, приложение предупреждает пользователя с помощью всплывающего сообщения, когда состояние загрязнителя воздуха было умеренным или плохим. 5. Результаты Целью эксперимента было выполнить начальную реализацию платформы для мониторинга качества воздуха в помещении. Smart-Air по беспроводной сети передал обнаруженные данные на веб-сервер, который успешно классифицировал состояние качества воздуха в помещении и отобразил его как через Интернет, так и через приложение. Кроме того, данные были сохранены в базе данных веб-сервера в том виде, в котором они были спроектированы таким образом, чтобы можно было проводить дальнейшие исследования тенденций качества воздуха.Эксперимент показал плохие условия на входе в здание, поскольку оно подвергается воздействию наружного воздуха больше, чем другие места. Однако платформа успешно предупредила и визуализировала плохое качество воздуха, как показано на рисунке 14. Устройство изменило цвет светодиода в соответствии с текущим состоянием и предупредило менеджера с помощью всплывающего сообщения, как показано на рисунке 14 (a). Кроме того, светодиодные индикаторы, установленные в устройстве, успешно отображали состояние, особенно при плохом качестве воздуха, как показано на Рисунке 14 (b).Таким образом, управляющий здания смог повсеместно контролировать качество воздуха в здании и принимать меры для улучшения качества воздуха. Учитывая характер платформы, важно выполнять качественный анализ на основе пользовательского опыта. В рамках эксперимента были проведены интервью с руководителями зданий, которые использовали платформу для управления качеством воздуха. Опрошенные были очень довольны его способностью контролировать качество воздуха. Когда качество воздуха было умеренным или плохим, менеджеры были предупреждены об этом и могли немедленно отреагировать, чтобы улучшить качество воздуха.От менеджеров были получены положительные отзывы относительно точности данных и сбора информации в режиме реального времени. В ходе эксперимента было доказано, что платформа предоставляет не только точные данные, но и значимую информацию в режиме реального времени для экономии энергии. Платформа также контролирует температуру и влажность, чтобы обеспечить оптимальные условия для данной области. Включив систему вентиляции, когда это необходимо, а также систему отопления и кондиционирования воздуха, люди в этом районе остались довольны улучшенным состоянием и экономией энергии. 6. Выводы В этом документе представлена ​​разработка платформы мониторинга качества воздуха в помещениях на основе Интернета вещей. Были проведены эксперименты для проверки устройства измерения качества воздуха, используемого в платформе, на основе метода, предложенного Министерством окружающей среды Кореи. Мы проверили точность мониторинга качества воздуха в помещении и желаемую производительность устройства. Кроме того, были проведены эксперименты с использованием платформы, которые продемонстрировали подходящую производительность и удобство платформы для мониторинга качества воздуха.Было достигнуто несколько достижений платформы, в том числе следующие: (1) качество воздуха в помещениях можно эффективно контролировать в любом месте и в режиме реального времени с помощью технологий Интернета вещей и облачных вычислений; (2) платформа использовала Amazon Web Services в качестве сертифицированного веб-сервера для обеспечения безопасности платформы и данных; (3) устройство Smart-Air имеет расширяемый интерфейс, а веб-сервер также легко расширяется, что позволяет легко применять его в различных средах путем добавления соответствующих датчиков к устройству или установки дополнительных устройств Smart-Air в соответствующих местах мониторинга. Дальнейшие работы будут включать дальнейшее тестирование устройства и платформы. В этой статье эксперимент был сосредоточен на проверке надежности устройства и реализации платформы, где необходимы дополнительные тесты для обеспечения точности данных в течение длительных периодов времени. Кроме того, к платформе может быть подключена система вентиляции. Таким образом, система может работать автоматически для улучшения качества воздуха всякий раз, когда качество воздуха неудовлетворительное. Доступность данных Данные, использованные для подтверждения выводов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу. Раскрытие информации Это исследование не получало каких-либо конкретных грантов от финансирующих агентств в государственном, коммерческом или некоммерческом секторах. Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Вклад авторов J.J. и B.J. концептуализировали исследование, а J. No related posts. Похожие записи Грипп клиника диагностика лечение: Nie znaleziono strony — Внутренняя Mедицина 09.10.197825.11.2021 alexxlab Нарушение правил содержания собак: Соблюдение правил выгула собак — залог безопасности 15.12.197211.09.2021 alexxlab Поддержка ип государством в 2018 году: Программы поддержки малого и среднего бизнеса в России 05.05.202325.04.2023 alexxlab Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт