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關于空氣檢測站的性能分析和應用

英特爾物聯網 ? 來源:djl ? 2019-09-05 11:40 ? 次閱讀
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春暮夏初的北京,寒潮漸行漸遠,南風吹遍大地,吹醒一川煙草,也吹散了滿城飛絮。對北漂黨而言,生活的艱難遠不止早晚高峰時分的地鐵,還有躲不過的2月霧霾,抗不住的3月沙塵以及束手無策的4、5月漫天柳絮。“空氣質量”正逐漸超越“ 壓力大”、“房價高”,成為佛系一代不想北漂的第一大因素。

而選擇堅守北京的人,正詮釋著為夢想窒息的真諦。其實,空氣污染已經成為一個全球性的話題。世界衛生組織的數據顯示,每年大約有700萬人因空氣污染而過早死亡,占全球死亡人數的八分之一。出現這種情況,工業化(包括工廠、發電廠、汽車等)排放的大量廢氣自然難辭其咎,但是,落后的空氣檢測技術才是阻礙空氣清洗革命星火燎原的主要原因。

圖片來源:PEXELS

同事小張,已經北漂10年之久,在他過往的人生里,北京承載著他最重要的記憶。在這里他認識了愛人,生了一對活波可愛的雙胞胎,形同手足的兄弟在這,為之奮斗的理想也在這。

小張周末會帶孩子去奧體中心公園游玩,看著設置在綠草如茵的園里閑人勿進的空氣質量檢測站,心里的擔憂日漸沉重。在他看來 “北京空氣污染指數”這一概念,應當改名為“北京公園空氣污染指數”。

即使空氣監測站選址如此綠色,每天的空氣污染指數也不見有絲毫下降的趨勢。看著成長中的兩個孩子,他正猶豫要不要搬回江南老家,只為能讓雙胞胎多出門呼吸新鮮空氣,少吸入幾口固體顆粒。

圖片來源:PEXELS

小張的擔憂并不無道理,據空氣質量檢測站的工作人員介紹,現有的空氣檢測技術是主要是通過定點收集空氣,分析出空氣質量指數(AQI)。每個空氣質量檢測站需要單獨劈出場地建設,設備造價高昂,人員后期維護成本大。所以,在這些條件限制下,監測站分布數量少,檢測周期長,出來的數據大有“以偏概全”的意味,實際上的空氣質量,或許要比數據顯示的惡劣的多。

以北京為例,2016年整個北京只有35個空氣監測站點且分布不均,這35個站點收集到的數據幾個小時之后,形成了整個城市的空氣質量指數。也就是說,家不在監測點附近,那么空氣指數實際上并不具有判斷身邊空氣質量的參考價值。

空氣質量指數不能提供給人們正確的外出指導意見,所以就只能選擇時時刻刻帶著口罩或者直接暴露在被污染的空氣里嗎?對于正常人來說,短時間可能是沒問題,但對于呼吸系統正在發育中的小孩跟患有肺部疾病的人群來說,這是萬萬不可的。我們急需一種新型的空氣檢測技術,帶來及時、準確、因地制宜的空氣質量指數報告。

基于物聯網,用高敏感的電化學傳感器,構建城市空氣檢測網絡,是一種新型的空氣檢測技術。它的出現或許可以迅速的更替目前的空氣檢測技術,改善人們的生活質量。例如,英特爾博世共同推出了全新的空氣質量微氣候監測系統(MCMS)。

該系統基于英特爾技術,在設計中采用了精確的傳感器,相比較老技術百萬分之一濃度級別的測量精度,它還可以測量到十億分之一濃度級別的污染。并且這些系統小巧便攜可以實現對城市的每一條街區,進行懸浮顆粒物(PM)、花粉、化學污染和其他有毒物質的監測。

如果把空氣檢測的過程比喻是運算,那么老技術就是手動打算盤,而新技術則是操作計算機。原先從收集空氣數據到完成空氣質量檢測需要2-4個小時,現在通過連接“智能”傳感器,能在幾秒鐘的時間內從樣本直接得出檢測數據,所看到的就是所呼吸的。

這種細致到街區的數據叫做“超本土化”數據,跟原先的大而泛的城市數據相比,可參考性自然要確切的多。一個城市,不同街區的空氣情況不同,新系統得到街區實時準確的空氣質量信息之后,人們就可以更好的參照空氣信息選擇出行裝備、路線戶外活動區域。

除此之外,新型空氣檢測設備帶來的優勢還體現在城市規劃層面上。首先,新設備體積小意味著可以直接在城市的路燈燈柱上搭建,或者直接加裝在街景車上,實時移動,不需要重新選址,建設;其次,新設備可以通過遠程遙控監控傳感器,節約了人力和后期運營成本;

再者,不管是工廠排污還是需要在外作業的工作單位都可以根據實時準確的空氣信息,及時調整相關的清潔空氣指導方針和作業規劃;加之,傳統AQM站點高達20萬美元的造價,而博世的新MCMS站點成本只有傳統AQM站點的1/20,多部署這樣的站點,對市政而言何樂而不為呢?

科技革命的當下,依靠云數據、物聯網、傳感器的智慧城市概念,正逐漸滲透進我們的生活。在整個智慧城市的設想里,以傳感器做點,云數據劃線形成一道覆蓋人們衣食住行的數據網。不同用途的傳感器,相輔相成。

例如,我們通過空氣檢測系統得知某地的空氣污染嚴重,那么,我們可以協同智慧交通系統重點優化此地的擁堵交通,從而減少車輛空轉所帶來的廢氣排放,達到雙贏。這些例子還有很多,他們都是以一種細微且完整的方式改善城市基礎設施和服務我們的生活。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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