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智能控制室内空气质素 (IAQ)

人们花费的大部分时间(90%)室内和室内空气污染比室外空气污染 3-5 倍,如果没有妥善保养,室内空气质素会引起严重的健康问题。 想象一下,一个室内办公环境,成千上万的专业人员在同一屋檐下工作。 影响室内空气质素的主要因素包括温度、化学品、土壤气体、微生物、湿度、通风和宠物。

物联网是一个新兴领域,它可以适应各种领域和应用。 包含传感器网络并具有实时工作能力的系统可以兼容解决此问题。 有需要一个智能和自主的系统,控制和管理空气质量自动在这样的环境。 该解决方案可在各个领域找到应用,例如封闭式办公楼、学校和应急响应人员,他们知道建筑物中哪个地方是安全的。

系统体系结构:

系统的主要组件包括传感器节点、基站和基本云服务器。 安装在室内场所不同位置的分布式物联网传感器定期收集数据,然后将这些数据存储在云中。 来自多个互联系统的这些数据形成大数据,进一步用于实时分析和处理。 如下所示 ( https://www.iotworlds.com/en/what-is-the-role-of-machine-learning-in-iot/ ) 机器学习也可以成为借助这些大数据增强系统的一部分。 云在整个系统中扮演着心脏的角色,因为它是数据和 AI 算法集中管理的地方。

图 1:系统体系结构

传感器节点或传感器阵列用于收集空气污染读数,然后将其推送到云端进行进一步的数据处理和分析。 这里的数据处理涉及从捕获的数据中提取有用和及时的信息以支持决策的过程。 使用集中管理的体系结构以多种方式提供帮助,例如数据可用于生命周期使用,并将多场景情况集成到每个系统中。

室内空气质素维修方案

虽然该系统在许多室内空气质量监测中得到了应用,但其独特之处在于其在以下情况下的特殊应用需要进行量身定制。

  • 考虑室内环境中的危险气体泄漏,紧急响应人员希望知道在室内环境中可以安全地去哪里。
  • 工人与所有的专注于自己的职责,他们的一般意识变得模糊。 在这种情况下,环境内的空气质量已降至平均水平以下,将造成严重威胁。 这种情况应该自主解决,使人类在这种环境中感到安全和舒适。
  • 地铁、隧道等危险场所难以到达,绝对会比较少维护和节能的中央空气质量监测系统更具优势。
  • 学校:为了提高学生的成绩,他们的健康发挥了主要作用,这可能会受到恶劣的空气质量的干扰。

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