[Кейс] Мониторинг качества атмосферного воздуха в коттеджном поселке



    В статье представлен наш опыт разработки решения по мониторингу качества воздуха в поселках с помощью сети эко-датчиков и предоставления информации пользователям в режиме реального времени на основе технических решений компании Advantech.

    Умные города и проблема загрязнения атмосферного воздуха


    Более 74% населения России живет в крупных городах и рост численности горожан продолжается. Высокая плотность населения и производств сопровождаются ухудшением качества атмосферного воздуха. Основными источниками являются: промышленность, теплоэнергетика и автомобильный транспорт. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, наиболее опасным загрязняющим веществом является мелкодисперсная пыль, так как она попадает при дыхании в легкие и не выводится из организма в течении жизни.

    По данным исследований НАФИ в 2019 г. около 71% горожан считают экологическую обстановку неблагополучной и связывают это с выбросами автотранспорта и промышленности. Проблема заключается в своевременном выявлении локальных источников загрязнения.

    Одной из задач Национального проекта «Цифровая экономика» на 2019-2024 гг. является преобразование приоритетных отраслей экономики и социальной сферы, включая городское хозяйство, посредством внедрения цифровых технологий и платформенных решений, преимущественно отечественной разработки. В рамках данного проекта 04.03.2019 г. Министерством строительства и жилищно-коммунального хозяйства утвержден стандарт "Умный город", содержащий перечень мероприятий, реализуемых в рамках цифровизации городского хозяйства.

    Стандарт предполагает внедрение решений в городах с населением более 100 тысяч человек по 28 направлениям, среди которых выделяется направление “Система онлайн-мониторинга атмосферного воздуха”, предполагающее мероприятия, ведущие к повышению уровня экологической безопасности, обеспечению контроля за состоянием качества воздуха, администрированию доходов бюджета города в части охраны окружающей среды, повышению уровня привлекательности города для проживания граждан.
    В рамках национального проекта “Экология”, паспорт которого утвержден решением президиума Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам 24.12.2018 г., реализуется федеральный проект “Чистый воздух”, направленный на улучшение качества атмосферного воздуха в 12 промышленных центрах со снижением степени загрязнения атмосферы до уровня “повышенное”, определяемого в соответствии с рекомендациями РД 52.04.667-2005.

    Согласно задаче 1.5 этого проекта предполагается интеграция данных модернизированной государственной наблюдательной сети, территориальных и локальных систем наблюдения за качеством атмосферного воздуха. Это может позволить выявлять локальные источники загрязнения атмосферного воздуха и контролировать объем выбросов на основе данных о качестве воздуха, получаемых густой сенсорной сетью с высоким пространственным разрешением.
    Однако, жители небольших городов и поселков оказываются не вовлечены в эти масштабные федеральные проекты и могут рассчитывать только на собственные силы. Несмотря на то, что качество воздуха в населенных пунктах, удаленных от промышленных центров, значительно выше, тем не менее проблемы оперативного выявления локальных источников загрязнений стоят также остро как и в густонаселенных районах.

    Сенсорная сеть мониторинга качества воздуха


    Размещение эко-датчиков на объектах инфраструктуры населенного пункта и в местах массового отдыха позволяет обеспечить контроль качества воздуха, повысить уровень экологической безопасности за счет информирования жителей, органов местного самоуправления и контрольно-надзорных органов. Использование цифровой платформы WISE-PaaS позволяет осуществлять сбор данных эко-датчиков, анализ их изменчивости и прогноз рисков загрязнения атмосферного воздуха. Все это ведет к повышению качества жизни и привлекательности населенного пункта для жителей и гостей.
    Сами датчики являются, по сути, связующим звеном между реальным миром и его цифровым двойником, реализуемым с помощью технических средств Advantech. Они измеряют содержание пыли в воздухе, его температуру, формируют пакеты сообщений и отправляют их по беспроводному каналу в диапазоне 868 МГц, в соответствии с протоколом LoRaWAN, на базовую станцию, где данные упаковываются в текстовые JSON-сообщения и далее по MQTT-протоколу отправляются на цифровую платформу WISE-PaaS, где уже обрабатываются сервером приложений.



    В качестве LoRa-шлюза мы используем устройство WISE-6610, производимое филиалом Advantech в Чехии. Это довольно компактное устройство, монтируемое на DIN-рейку или стену, с разъемами для подключения внешней антенны, локальной сети и питания. Из четырех контактов разъема питания по факту используются только два: красный (+) и черный (-). По умолчанию шлюз работает в режиме роутера и его LoRa-модуль выключен. Для активации устройства необходимо подключиться к нему через Ethernet-кабель и в адресной строке браузера указать адрес, через который доступен веб-интерфейс настройки шлюза:

    http://192.168.1.1
    

    На запрос авторизации указываем параметры по умолчанию (логин: root, пароль: root) и попадаем в интерфейс, представленный на рисунке.



    Здесь наибольший интерес представляет пункт “User Modules”, через который можно настроить LoRa-шлюз и локальный сервер Node-RED. Заходим в настройки LoRa-шлюза, где имеем возможность включить LoRa-модуль, указать частоты радиоканалов LoRa-шлюза, задать параметры работы network-сервера и настроить передачу сообщений на MQTT-брокер, указав хост, порт, имя пользователя и пароль.



    Остается только привязать эко-датчики к LoRa-шлюзу. Для этого мы используем метод ABP (Activation-by-personalisation). Заходим в панель настройки network-сервера:

    https://192.168.1.1:8443
    

    выбираем пункт “Devices-Activated (Nodes)”, нажимаем на кнопку “+ Create” и в появившемся окне указываем три параметра: NwkSKey (ключ сети), AppSKey (ключ приложения), DevAddr (адрес датчика). Эти же параметры указываем в настройках эко-датчика.



    Для подключения WISE-6610 к локальной сети необходимо его перевести в режим DHCP-клиента. После этого устройство будет само обнаруживать DHCP-сервер в локальной сети для получения IP-адреса и подключения к сети интернет. Это осуществляется через основной веб-интерфейс: выбираем пункт меню “Configuration-LAN” и в поле “DHCP Client” указываем “enabled”.



    Цифровая платформа WISE-PaaS

    На начало этого года известно более 150 цифровых платформ интернета вещей. У каждой из них есть свои особенности, преимущества и недостатки. Использование платформы WISE-PaaS позволяет решать задачу сбора данных сенсорной сети и их визуализации.
    Обработка данных с датчиков на цифровой платформе WISE-PaaS осуществляется в несколько этапов:

    1. получение JSON-сообщений от LoRa-шлюза MQTT-брокером и их пересылка прикладному приложению;
    2. прием JSON-сообщений Python-скриптом, обработка данных и их запись в базу данных;
    3. запись, хранение и предоставление данных средствами СУБД PostgreSQL;
    4. визуализация данных с помощью WISE-PaaS/Dashboard;



    При создании нового виртуального пространства на WISE-PaaS MQTT-брокер RabbitMQ запущен по умолчанию и виден в списке доступных сервисов. Параметры брокера (хост, порт, имя пользователя, пароль) можно получить через веб-интерфейс.

    Для создания приложения, осуществляющего прием данных измерений от MQTT-брокера и запись их в базу данных можно воспользоваться пошаговой инструкцией, основанной на примере, подготовленном Advantech.

    Создаем рабочий каталог:

    mkdir ~/wisepaas/
    

    Переходим в него:

    cd ~/wisepaas/
    

    Клонируем пример с Github для получения данных по MQTT и записи данных в базу данных PostgreSQL:

    git clone https://github.com/WISE-PaaS/example-py-iothub-postgresql.git
    

    Подготовка исполняемого приложения index.py заключается в изменении значений нескольких параметров на фактические значения, указанные в Панели управления WISE-PaaS.

    …
    # MQTT(rabbitmq)
    service_name = 'p-rabbitmq-innoworks'
    …
    # Postgresql
    service_name = 'postgresql-innoworks'
    …
    schema = 'projectname'
    table = 'tablename'
    group = 'groupname'
    …
    def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    	client.subscribe("#")
    …
    

    В файле manifest.yml указываются параметры приложения: имя, размер доступной оперативной памяти, дисковая квота, команда запуска приложения, список используемых сервисов.

    ---
    applications:
      - name: py-postgresql-meteolab
        memory: 256MB
        disk_quota: 256MB
        buildpack: python_buildpack
        command: python index.py
    services:
      - rabbitmq
    

    Подключение пользователя user с паролем password к серверу api.wise-paas.io с помощью клиента CloudFoundry:

    cf login -a api.wise-paas.io -u user@advantech.com -p password
    

    Проверка подключения клиента к CloudFoundry:

    cf target
    

    Копирование приложения на сервер без запуска:

    cf push py-postgresql-meteolab --no-start
    

    Привязка приложения к базе данных с указанием группы:

    cf bs py-postgresql-meteolab postgresql -c '{\"group\":\"groupname\"}'
    

    Привязка приложения к MQTT-брокеру:

    cf bs py-postgresql-meteolab rabbitmq
    

    Запуск приложения на сервере:

    cf start py-postgresql-meteolab
    

    Контроль работы приложения осуществляется путем проверки журнала выполнения приложения:

    cf logs py-postgresql-meteolab --recent
    

    Удобным является копирование всех переменных окружения приложения в локальный JSON-файл:

    cf env py-postgresql-meteolab > env.json
    

    Сервер PostgreSQL также запущен по умолчанию при создании виртуального пространства. Поскольку в WISE-PaaS нет веб-интерфейса для управления базами данных, то поэтому необходимо установить какой-либо клиент, например, pgAdmin. Затем создаются таблицы базы данных и контролируется процесс записи данных с датчиков с помощью веб-интерфейса.



    Средства визуализации информации



    В состав цифровой платформы WISE-PaaS входит WISE-PaaS/Dashboard, который позволяет создавать графические панели, содержащие произвольное количество блоков с различными вариантами отображения. Это может быть текст, графики, диаграммы, карты и многое другое.



    Настройка блоков осуществляется через меню «Edit». Источником отображаемых данных является SQL-запрос к базе данных. Кроме того, для настройки отображения в меню “Edit” существуют различные настраиваемые параметры.





    Для более тонкой настройки можно использовать «panel JSON», позволяющий редактировать настройки в JSON-формате. Это бывает, порой, необходимо, так как все параметры невозможно отредактировать через панель «Edit».



    У каждой панели существуют общие настройки. Тут можно задать имя панели, описание, назначить теги, осуществить настройки времени, сменить фон.



    Кроме того в WISE-PaaS/Dashboard есть общие настройки для всех панелей. Тут можно добавить источник данных, управлять группами и пользователями, управлять плагинами (добавить, активировать, удалить), загружать изображения и многое другое.



    Заключение


    Использование системы мониторинга качества воздуха в коттеджном поселке позволяет оперативно выявлять источники загрязнений, планировать уборку улиц и, в конечном счете, улучшить качество жизни людей. Интеграция данной системы с системами видеонаблюдения, контроля и управления доступом, уличного освещения позволяет создавать “умные” цифровые решения, повышающие эффективность эксплуатации коттеджного поселка.
    Статья подготовлена командой (В.В. Чукин, Т.А. Липатов, А.Ю. Ермаков) из MeteoLab по итогам работ в рамках конкурса Advantech AIoT Developer InnoWorks 2019. Авторы статьи всегда рады ответить на вопросы и рассмотреть предложения через форму обратной связи, а также применить полученный опыт работы с платформой Advantech WISE-PaaS в проектах по цифровой трансформации производства и повышении квалификации персонала.
    Advantech IIoT
    50,42
    Наша миссия — создание умной планеты.
    Поделиться публикацией

    Похожие публикации

    Комментарии 22

      0

      А почему LoRaWAN, а не ZigBee? У zigbee чип (условный cc2530) стоит полтора доллара. А сколько стоит 'add lorawan' на железку?

        0

        Примерно столько же. Чип вроде Ra-01 SX1278 на aliexpress в розницу стоит 3 доллара, так что вполне соизмеримо.

          0

          О, интересно. Спасибо.

          +2
          Физическая дальность LoRa до 10 км, ZigBee 10–100 метров.
            +1

            Спасибо. Это объективный аргумент "за".

          0
          а какие датчики то применялись? где посмотреть на описание, параметры которые измеряют датчки?
            0
            а какие датчики то применялись?

            Вот тоже зашел прочитать об этом. Но, увы...

              0
              Датчик качества воздуха с лазерным счетчиком частиц пыли на борту. Измеряемые параметры: PM2.5 и PM10. Интерфейс передачи данных — LoRaWAN. Дальность передачи данных в плотной городской застройке — до 1000 м. Периодичность отправки данных — 1 мин.
              0
              Люблю графану, да )
                0
                Посоветуйте пожалуйста что нибудь для дома. Чтоб повесить на балкон и быть спокойным за экологическую обстановку.
                Спасибо!
                  +1
                    0
                    Там вроде из загрязнений только пыль мониторится.
                    А вот пример измерений профессиональной сети мониторинга — aqicn.org/city/beijing

                    O3, NO2, SO2, CO
                      0
                      Так в примере из статьи тоже пыль только.
                      Прибор, который измеряет эти газы ниже ПДК стоит от 100к. С угарным газом может дешевле, но дешманский китай только VOC умеет немного ловить.
                    –1
                    0
                    А про airvisual что сказать можете?
                    У нас в городе активно использовался у nebo.live но потом они свой датчик сделали. Хотя на сайте airvisual данные есть и датчики работают www.airvisual.com/russia/krasnoyarsk-krai/krasnoyarsk
                      +1
                      я уж надеялся прикрутить к своей ardu-esp метеостанции на дача этот мониторинг… к тут увы только обзор технологий, может всё-таки добавите подробностей для желающих
                        0
                        Можем. Вы спрашивайте, а мы с коллегами попытаемся ответить.
                        0
                        +1 — давайте подробности про датчики. У меня в районе местные активисты сейчас задумались про свой мониторинг качества воздуха, хотел им эту статью отправить — но без датчиков она бесполезна им, чуть более чем полностью. :(
                          0
                          Скорее всего аналогично:
                          Пользовательские устройства стоимостью около 25 USD на базе ESP8266 и лазерного датчика высокодисперсных взвешенных в воздухе частиц pm2.5/pm10 передают информацию об измеренной концентрации на сайт и в приложение.

                          Сенсоры, построенные по мотивам проекта Luftdaten, используют датчик SDS011.

                          habr.com/ru/post/373641/#comment_20016570
                            +1
                            Все зависит от масштабов деятельности активистов. Если они готовы сами поставить базовые LoRa-станции, подключить их к интернет и электросети, то в радиусе 1 километра вокруг каждой можно смело расставлять LoRa-датчики с гарантированным каналом связи. Сам датчик состоит из микроконтроллера, сенсора мелкодисперсных частиц пыли (PM1.0, PM2.5, PM10), LoRa-модема, антенны, блока питания. Кстати, Всемирная организация здравоохранения признала частицы пыли наиболее опасным загрязнителем атмосферного воздуха с точки зрения влияния на здоровье человека. Плюсы использования протокола LoRaWAN — отсутствие регулярных платежей за использование радиоканала, относительно высокая дальность связи, низкое потребление электроэнергии. Среди минусов — необходимость покупки и разворачивания своих базовых станций, низкая скорость передачи данных. Могу предположить, что для проектов «гражданской науки» вариант с самостоятельной расстановкой и поддержанием базовых станций не самый оптимальный. Крупные компании/фонды могли бы заняться созданием такой IT-инфраструктуры для решения экологических проблем своего региона. В этом случае активисты получают возможность расставлять датчики в наиболее проблемных местах и использовать принцип crowdsoursing для сбора данных от независимых участников, анализа и интерпретации результатов измерений.
                            0
                            Мониторю PM2.5 лазерным датчиком в центре Ростов-на-Дону уже несколько лет(можно найти на народном мониторинге). Наши уровни порядка 20 мкг/м3, заводов рядом нет, это мало по сравнению с тем же Китаем. Основной источник загрязнения это костры, люди с печным отоплением (в центре города, 21 век), шашлычники каждые выходные. Бюджетный мониторинг других показателей не представляется возможным.
                              0
                              У меня впечатление что Ростов сам по себе пыльный город из-за глинистых грунтов, которые при высыхании превращаются в мелкодисперсионную пыль.

                            Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                            Самое читаемое