Bài viết trình bày việc thiết kế và thực hiện hệ thống giám sát các khí độc hại nhằm cung cấp thông tin
cảnh báo kịp thời về tình trạng ô nhiễm không khí gây ra do các mương, rạch xả nước thải. Hệ thống xây dựng một
mạng cảm biến không dây chuyền dữ liệu theo chuẩn truyền thông LoRa cho phép truyền dữ liệu khoảng cách xa lên đến
vài kilômét trong các đô thị. Các cảm biến tại các nút cảm biến sử dụng để giám sát, phát hiện các khí độc như amoniac
(NH3), hydro sunfua (H2S), thoát lên từ mặt nước tại các mương, rạch xả nước thải vượt quá mức cho phép. Dữ liệu từ
các nút cảm biến sẽ gửi về trạm gốc. Trạm gốc làm nhiệm vụ tập hợp và cập nhật dữ liệu liên tục lên cơ sở dữ liệu điện
toán đám mây để lưu trữ. Một giao diện web được phát triển nhằm cung cấp các biểu đồ trực quan từ dữ liệu thu thập
được về nồng độ các khí độc. Sau thời gian thiết kế, hệ thống đã được triển khai thực nghiệm, đánh giá tại các vị trí
được chọn lựa phù hợp trong khuôn viên Khu 2 của Trường Đại học Cần Thơ với các kết quả ban đầu rất khả quan.
9 trang |
Chia sẻ: thanhuyen291 | Ngày: 10/06/2022 | Lượt xem: 330 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem nội dung tài liệu Thực hiện hệ thống giám sát, thu thập dữ liệu nồng độ các khí độc tại mương, rạch xả nước thải dựa trên công nghệ LoRa, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Hội thảo khoa học Quốc gia Quản lý tài nguyên, môi trường
và phát triển bền vững vùng Tây Bắc, Việt Nam
THỰC HIỆN HỆ THỐNG GIÁM SÁT, THU THẬP DỮ LIỆU NỒNG ĐỘ
CÁC KHÍ ĐỘC TẠI MƯƠNG, RẠCH XẢ NƯỚC THẢI
DỰA TRÊN CÔNG NGHỆ LORA
Trương Phong Tuyên*, Nguyễn Duy An, Tạ Hoài Bảo, Phan Thị Hồng Châu,
Huỳnh Kim Hoa
Khoa Công Nghệ, Trường Đại học Cần Thơ
*Email: tptuyen@ctu.edu.vn
Tóm tắt: Bài viết trình bày việc thiết kế và thực hiện hệ thống giám sát các khí độc hại nhằm cung cấp thông tin
cảnh báo kịp thời về tình trạng ô nhiễm không khí gây ra do các mương, rạch xả nước thải. Hệ thống xây dựng một
mạng cảm biến không dây chuyền dữ liệu theo chuẩn truyền thông LoRa cho phép truyền dữ liệu khoảng cách xa lên đến
vài kilômét trong các đô thị. Các cảm biến tại các nút cảm biến sử dụng để giám sát, phát hiện các khí độc như amoniac
(NH3), hydro sunfua (H2S), thoát lên từ mặt nước tại các mương, rạch xả nước thải vượt quá mức cho phép. Dữ liệu từ
các nút cảm biến sẽ gửi về trạm gốc. Trạm gốc làm nhiệm vụ tập hợp và cập nhật dữ liệu liên tục lên cơ sở dữ liệu điện
toán đám mây để lưu trữ. Một giao diện web được phát triển nhằm cung cấp các biểu đồ trực quan từ dữ liệu thu thập
được về nồng độ các khí độc. Sau thời gian thiết kế, hệ thống đã được triển khai thực nghiệm, đánh giá tại các vị trí
được chọn lựa phù hợp trong khuôn viên Khu 2 của Trường Đại học Cần Thơ với các kết quả ban đầu rất khả quan.
Từ khóa: Công nghệ LoRa, hệ thống giám sát khí độc, mạng cảm biến không dây, nước thải.
1. GIỚI THIỆU
Ô nhiễm nước thải là sự thay đổi thành phần và chất lượng nước không đáp ứng được cho các mục đích sử
dụng khác nhau, vượt quá tiêu chuẩn cho phép và có ảnh hưởng xấu đến đời sống con người và các sinh vật khác.
Nước trong tự nhiên tồn tại dưới nhiều hình thức khác nhau: nước cống, nước ở các sông, hồ tồn tại ở thể hơi
trong không khí. Nước bị ô nhiễm nghĩa là thành phần của nó tồn tại các chất khác, mà các chất này có thể gây hại
cho con người và môi trường sống các sinh vật trong tự nhiên. Nước ô nhiễm thường khó khắc phục, do đó việc
quản lý tốt và cảnh báo sớm đóng vai trò quan trọng trong việc phòng, tránh giúp giảm thiểu các tác hại đến môi
trường, sức khỏe cộng đồng. Vào các thời điểm nắng nóng lâu ngày hay mưa bão là điều kiện thuận lợi cho các
chất khí độc thoát lên từ nguồn nước ô nhiễm như các chất khí metan, moniac, hydro sunfua,
Metan (CH4) là thành phần chính của khí tự nhiên, khí dầu mỏ, khí bùn ao, đầm lầy. Các vùng đất ngập nước
cung cấp môi trường sống thuận lợi cho các vi khuẩn sản xuất metan. Chúng tạo ra khí metan trong quá trình phân
hủy chất hữu cơ. Metan độc và nguy hiểm đối với sức khỏe, có thể gây bỏng nhiệt. Hiện nay, Cục An toàn và Sức
khỏe nghề nghiệp (Occupational Safety and Health Administration, OSHA) chưa có giới hạn phơi nhiễm cho phép
đối với metan, nhưng Viện Quốc gia về an toàn lao động và sức khỏe (National Institute of Occupational Safety
and Health, NIOSH) khuyến nghị giới hạn tối đảm bảo an toàn là 0,1 % (1.000 ppm) [1].
Amoniac (NH3) là một hợp chất vô cơ có công thức phân tử NH3. Trong tự nhiên, amoniac sinh ra trong quá
trình bài tiết và thối rữa xác sinh vật, nó là một chất khí độc, có mùi khai, tan nhiều trong nước. Khí amoniac
thường bị nén dưới dạng lỏng khi ra tiếp xúc với không khí sẽ chuyển thành dạng hơi. Ở dạng hơi, người hít phải
amoniac nồng độ cao gây ho, đau thắt ngực, khó thở, chảy nước mắt, đau họng nặng, đi lại khó khăn, bỏng nặng
khi tiếp xúc lâu, thậm chí tử vong chỉ sau vài phút nếu không được cấp cứu kịp thời. Hệ thống quản lý sức khỏe và
an toàn nghề nghiệp quy định, giới hạn thời gian phơi nhiễm NH3 trong không khí xung quanh [2].
Hydro sunfua (H2S) là hợp chất khí ở điều kiện nhiệt độ thường không màu, có mùi trứng thối, nặng hơn
không khí, tan trong nước. Trong tự nhiên H2S có trong khí núi lửa, khí thoát ra từ các chất protein bị thối rữa. Khí
H2S rất độc, không khí có chứa lượng nhỏ khí này có thể gây ngộ độc nặng cho người và động vật. Khí H2S
thường không tích lũy trong cơ thể, nó chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe con người khi nồng độ khí quá mức giới hạn
cho phép của cơ thể. Khi hàm lượng thấp, khí H2S gây ảnh hưởng đến đường hô hấp, niêm mạc và giác mạc. Đối
với hàm lượng cao, H2S làm tê liệt thần kinh khứu giác, bất tỉnh và có thể dẫn đến tử vong. Viện Quốc gia về An
toàn và Sức khỏe Nghề nghiệp Hoa Kỳ (National Institute for Occupational Safety and Health, NIOSH) đã quy
định giới hạn thời gian phơi nhiễm H2S trong không khí xung quanh [3].
Thực hiện hệ thống giám sát, thu thập dữ liệu nồng độ các khí độc tại mương, rạch xả nước thải 179
dựa trên công nghệ LoRa
Hiện nay rất nhiều ứng dụng giám sát môi trường dựa trên mạng vạn vật kết nối (Internet of Things, IoT) đã
được áp dụng thành công ở nhiều quốc gia. Sự phát triển nhanh chóng của các thiết bị điện tử và công nghệ truyền
thông không dây truyền nhận dữ liệu ở khoảng cách xa, tiêu hao ít điện năng. Điều này cho phép triển khai các
mạng cảm biến phân tán trên diện rộng và giảm chi phí bảo trì. Một trong số đó là công nghệ LoRa của Semtech
đã được sử dụng trong các ứng dụng giám sát môi trường, thành phố thông minh,... Công nghệ này cho phép việc
truyền nhận dữ liệu với các kết nối không dây ở khoảng cách có thể đạt tới vài kilômét ở khu vực thành thị và
hàng chục kilômét ở khu vực nông thôn [4-8].
Mục tiêu của nghiên cứu này là thiết kế và thực hiện một hệ thống giám sát các khí độc hại nhằm cung cấp
thông tin cảnh báo kịp thời về tình trạng ô nhiễm không khí gây ra do các mương, rạch xả nước thải với giá thành
hợp lý. Ngoài ra, việc áp dụng kỹ thuật truyền thông không dây khoảng cách xa, tiêu hao ít điện năng cho phép hệ
thống có thể triển khai mạng cảm biến trong phạm vi vài kilômét vuông và hoạt động ổn định trong thời gian dài.
Tiếp theo, Phần 2 trình bày các bước thiết kế hệ thống. Các kết quả thực hiện và thực nghiệm kiểm chứng hoạt
động của hệ thống được trình bày chi tiết ở Phần 3. Phần 4 các tác giả sẽ tóm tắt các kết quả đạt được và trình bày
các phương hướng nhằm tiếp tục hoàn thiện, cải tiến hệ thống.
2. THIẾT KẾ HỆ THỐNG
Hình 1. Sơ đồ tổng quát của hệ thống
Hình 1 trình bày sơ đồ tổng quát của hệ thống bao gồm những thành phần chính là mạng cảm biến không dây
(Wireless Sensor Network, WSN) và cơ sở dữ liệu (CSDL) trên điện toán đám mây (Cloud storage) cùng với giao
diện web cho ứng dụng người dùng. Mạng cảm biến không dây gồm 02 nút cảm biến (sensor node). Mỗi nút có
chức năng đọc dữ liệu cảm biến, nhận yêu cầu và gửi dữ liệu đọc được đến nút trung tâm (gateway) thông qua
đường truyền vô tuyến theo chuẩn truyền thông LoRa. Nút trung tâm làm nhiệm vụ nhận dữ liệu gửi về từ hai nút
cảm biến, sau đó tiến hành kiểm tra đóng gói dữ liệu nhận được và gửi đến Cloud server qua kết nối mạng Internet
(Wi-Fi). Dữ liệu thu thập được sẽ được lưu trữ vào cơ sở dữ liệu phục vụ việc phân tích, đánh giá, ra quyết
định, Bên cạnh đó, một giao diện web được phát triển với biểu đồ trực quan biểu diễn các giá trị thu thập được
từ các nút cảm biến theo thời gian thực. Thông qua trình duyệt web trên máy tính, máy tính bảng, điện thoại thông
minh mọi người đều có thể truy cập, xem thông tin.
2.1. Thiết kế phần cứng của hệ thống
Hình 2. Sơ đồ tổng quát của phần cứng hệ thống
WSN
180 Trương Phong Tuyên*, Nguyễn Duy An, Tạ Hoài Bảo, Phan Thị Hồng Châu, Huỳnh Kim Hoa
Hình 2 mô tả phần cứng của hệ thống, phần cứng của hệ thống được thiết kế bao gồm phần cứng của nút cảm
biến và phần cứng của nút trung tâm. Dữ liệu về nồng độ của các khí độc thu thập được từ 2 nút cảm biến được
gửi về nút trung tâm sử dụng chuẩn truyền thông LoRa.
2.1.1. Thiết kế phần cứng của các nút cảm biến
(a) (b)
Hình 3. (a) Sơ đồ khối và (b) sơ đồ kết nối các thành phần tại nút cảm biến
Nút cảm biến có chức năng đọc giá trị của các cảm biến và gửi dữ liệu cảm biến đọc được về nút trung tâm qua
đường truyền LoRa ở tần số 433 MHz [9]. Phần cứng tại nút cảm biến bao gồm những thành phần sau: vi điều khiển
Arduino Nano, môđun LoRa Ra-02 và các cảm biến khí MQ-2, MQ-135, MQ-136, DHT11 dùng để đo lần lượt nồng
độ các khí metan (CH4), amoniac (NH3), hydro sunfua (H2S), nhiệt độ và độ ẩm (Hình 3) [10-14].
2.1.2. Thiết kế phần cứng của nút trung tâm
Bảng 1. Các chân (pin) tích hợp chức năng LoRa trong Board ESP32 LoRa Wi-Fi V2
Chức năng Chân số
LoRa_CS 18
LoRa_SCK 5
LoRa_MISO 19
LoRa_MOSI 27
LoRa_IRQ 26
LoRa_RST 14
DIO0 34
DIO1 35
Phần cứng tại nút trung tâm chỉ sử dụng một board ESP32 LoRa Wi-Fi V2 được kết nối với nguồn 5 VDC có
thể được lấy từ pin hoặc mạch cấp nguồn 5 VDC. Board ESP32 LoRa Wi-Fi V2 hoàn toàn có thể đáp ứng chức
năng gửi yêu cầu và nhận dữ liệu từ các nút cảm biến qua đường truyền LoRa, tổng hợp và gửi dữ liệu đến Cloud
server thông qua Wi-Fi. Bảng 1 mô tả số chân tích hợp chức năng LoRa trên board [15].
2.2. Lập trình phần mềm điều khiển hoạt động hệ thống
2.2.1. Chương trình điều khiển hoạt động của nút cảm biến
Lưu đồ mô tả chương trình nút cảm biến được trình bày bởi Hình 4. Khi khởi động chương trình, hệ thống sẽ
thực hiện các nhiệm vụ như sau: khởi tạo hệ thống, khởi tạo LoRa, đợi yêu cầu từ nút trung tâm, khi nhận được
yêu cầu từ nút trung tâm sẽ tiến hành đọc giá trị các cảm biến, xử lý số liệu đọc được và gửi phản hồi số liệu đến
nút trung tâm. Hai nút cảm biến luôn kiểm tra yêu cầu từ nút trung tâm.
Thực hiện hệ thống giám sát, thu thập dữ liệu nồng độ các khí độc tại mương, rạch xả nước thải 181
dựa trên công nghệ LoRa
Hình 4. Lưu đồ tại nút cảm biến
2.2.2. Chương trình tại nút trung tâm
Hình 5 là lưu đồ mô tả chương trình tại nút trung tâm. Nút trung tâm đóng vai trò quan trọng trong cả hệ
thống. Nút trung tâm phải thực hiện bao gồm: khởi tạo và thiết lập các thông số cần thiết cho các kết nối truyền
thông LoRa trong mạng cảm biến, kết nối Wi-Fi để đưa dữ liệu lên Cloud server. Tiếp theo, chương trình điều
khiển mọi hoạt động của mạng truyền thông không dây LoRa để thu thập các dữ liệu gửi về từ các nút cảm biến,
tiến hành xử lý số liệu nhận được và đóng gói gửi dữ liệu đến Cloud server qua kết nối Wi-Fi.
Hình 5. Lưu đồ chương trình điều khiển tại nút trung tâm
182 Trương Phong Tuyên*, Nguyễn Duy An, Tạ Hoài Bảo, Phan Thị Hồng Châu, Huỳnh Kim Hoa
2.3. Phần mềm quản lý và giao diện web
Hình 6 trình bày sơ đồ tổng quát của phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu và giao diện ứng dụng người sử dụng
được xây dựng dựa trên nền tảng điện toán đám mây. Cloud server làm nhiệm vụ quản trị cơ sở dữ liệu (CSDL).
Các dữ liệu bên cạnh được cập nhật, lưu trữ vào CDSL còn được biểu diễn dưới dạng các đồ thị trực quan thông
qua một giao diện web thân thiện đối với người sử dụng.
Hình 6. Sơ đồ phần mềm quản lý và giao diện web cho người dùng
Trong nghiên cứu này, các tác giả đã chọn sử dụng Thingspeak cho chức năng Cloud server để lưu trữ và truy
vấn dữ liệu, do các dịch vụ của Thinkspeak cung cấp có nhiều ưu điểm như: miễn phí, cấu hình thiết lập ứng dụng
nhanh chóng và hỗ trợ giao diện trực quan, dễ thao tác. Bên cạnh đó, dịch dụ lưu trữ dữ liệu trên đám mây của
Google (Google storage) được sử dụng để lưu trữ dữ liệu phục vụ việc phân tích, xử lý, ra quyết định,... Để
chuyển dữ liệu Thingspeak nhận được từ mạng cảm biến sang cập nhật, lưu trữ bởi dịch vụ lưu trữ đám mây do
Google cung cấp, trong nghiên cứu này dịch vụ IFTTT (If This Then That) đã được sử dụng. IFTTT là một dịch
vụ web trung gian đứng giữa hai dịch vụ để thực hiện tác vụ khi có điều kiện xảy ra. Nguyên lý hoạt động của câu
lệnh trong IFTTT là If This (nếu việc này xảy ra) sẽ dẫn đến Then That (thì làm việc kia). Cụ thể trong ứng dụng
này, sự kiện dữ liệu từ mạng cảm biến nhận được ở Thingspeak sẽ kích hoạt hành động chuyển dữ liệu vừa cập
nhật đó đến dịch vụ lưu trữ của Google.
3. KẾT QUẢ VÀ THỰC NGHIỆM KIỂM CHỨNG
3.1. Hệ thống giám sát, thu thập dữ liệu về nồng độ các khí độc
(a) (b)
Hình 7. Phần cứng của nút cảm biến
Hình 7 là hình ảnh thực tế phần cứng của một nút cảm biến. Do yêu cầu đặt nút cảm biến cần được đặt ở
ngoài trời và gần mặt nước nên phần mạch điện của nút cảm biến được thiết kế nhỏ gọn và đặt trong hộp để hạn
chế trường hợp hư hỏng do ẩm, ướt gây ra. Được thiết kế để đo các khí thoát lên trên mặt nước nên các cảm biến
được nối dây ra xa phần mạch điện khoảng 30 cm để có thể đặt gần mặt nước hơn và được bố trí nằm ngang,
cách xa nhau cho việc đọc giá trị được chính xác hơn. Phần ăng ten dài 1,5 m có thể đặt ăng ten lên cao thuận lợi
Mạch điện
điều khiển
Mô-đun
LoRa và
ăng-ten
Các cảm biến
khí CH4, NH3
và H2S
Thực hiện hệ thống giám sát, thu thập dữ liệu nồng độ các khí độc tại mương, rạch xả nước thải 183
dựa trên công nghệ LoRa
cho việc truyền/nhận dữ liệu. Đặc tính của nút cảm biến là được đặt ngoài trời và có thể thay đổi địa điểm khác
nhau nên nguồn sử dụng của nút cảm biến là pin. Nút cảm biến sử dụng 2 viên pin Li-on có dung lượng 3.000
mAh nối tiếp và một môđun giảm áp 5V-3A để cấp nguồn cho mạch. Vì thế nút cảm biến có thể hoạt động liên
tục trong khoảng 1 đến 2 giờ tùy theo số lần đọc dữ liệu và truyền dữ liệu của nút cảm biến. Hình 8 là hình ảnh
thực tế phần cứng của nút trung tâm trong mạng cảm biến không dây.
Phần cứng nút trung tâm được thiết kế nhỏ gọn chỉ gồm một board ESP32 LoRa Wi-Fi V2 được kết nối với
ăng ten. Board được trang bị cổng Micro USB tiện lợi dùng để nạp chương trình điều khiển hệ thống cũng như
cấp nguồn hoạt động cho board.
Hình 8. Phần cứng của nút trung tâm
3.2. Thực nghiệm kiểm chứng hoạt động của hệ thống
Sau khi thực hiện hoàn chỉnh hệ thống, kiểm tra vận hành thử hệ thống một cách cẩn thận, các tác giả đã tiến
hành chọn 03 địa điểm phù hợp trong khuôn viên Khu 2 Trường Đại học Cần Thơ để tiến hành đo kiểm thử hệ
thống. Nút cảm biến thứ nhất (node 1) được đặt tại mương nước trước Câu lạc bộ Ngoại ngữ. Tại đây nguồn nước
bị tù đọng và dòng chảy không được lưu thông thường xuyên. Nút cảm biến thứ hai (node 2) được đặt tại mương
xả nước đối diện dãy nhà học của Khoa Khoa học Tự nhiên. Ở điểm này nước ô nhiễm rất nặng, có nhiều cây cối,
lá cây rụng xuống mương rất nhiều. Bên cạnh đó, đây là nơi sinh viên thường xuyên tập trung tổ chức sinh hoạt
Đoàn, Câu lạc bộ học thuật, mà sự phát tán các khí độc hại có thể ảnh hưởng xấu đến sức khỏe. Nút trung tâm
(gateway) được đặt tại lầu 4 của nhà học D2 với độ cao từ mặt đất đến nút trung tâm khoảng 20 m để tránh các vật
cản như cây cối, các tòa nhà, cho phép việc truyền/nhận dữ liệu được tốt hơn. Hình 9 là bản đồ bố trí 2 nút cảm
biến và nút trung tâm trong các thực nghiệm nhằm kiểm tra, đánh giá hoạt động của hệ thống.
Hình 9. Vị trí đặt các nút trong khuôn viên Khu 2 Trường Đại học Cần Thơ
Trong khuôn viên Khu 2 Trường Đại học Cần Thơ có nhiều cây xanh và các toà nhà làm hạn chế việc truyền
dữ liệu nên nhóm đã chọn những địa điểm nêu trên với khoảng cách gần để việc truyền/nhận dữ liệu được tốt hơn.
Nút cảm biến số 1 và nút cảm biến số 2 đến nút trung tâm lần lượt có khoảng cách là 200 m và 120 m trong điều
kiện có nhiều cây xanh gây ra giảm chất lượng đường truyền tín hiệu.
Board ESP32 LoRa Wi-Fi V2
184 Trương Phong Tuyên*, Nguyễn Duy An, Tạ Hoài Bảo, Phan Thị Hồng Châu, Huỳnh Kim Hoa
(a) (b)
Hình 10. Lắp đặt hệ thống thực nghiệm (a) nút cảm biến và (b) nút trung tâm
Để đáp ứng yêu cầu đo khí thoát lên trên mặt nước nên nút cảm biến được nhóm gắn vào cọc dài và cắm xuống
nước sao cho khoảng cách từ các cảm biến đến mặt nước gần nhất (khoảng 15 cm) giúp cho việc đọc dữ liệu được
chính xác hơn và tránh làm ướt các cảm biến. Phần ăng ten được đặt trên cao để cho việc truyền nhận giữa nút cảm
biến và nút trung tâm hiệu quả hơn. Hình 10 mô tả cách lắp đặt (a) nút cảm biến số 1 và (b) nút trung tâm.
Đối với nút trung tâm, ăng ten được đưa lên cao nhằm cho phép ăng ten của các nút cảm biến và ăng ten nút
trung tâm thỏa điều kiện LoS (Line-of-Sight) của chuẩn truyền thông LoRa, hạn chế ít nhất ảnh hưởng của vật cản
đến sự ổn định của việc truyền dữ liệu. Biểu đồ và bảng dữ liệu thu thập được lưu vào Cloud server của nút cảm
biến số 1 được mô tả trong Hình 11.
(a)
Thực hiện hệ thống giám sát, thu thập dữ liệu nồng độ các khí độc tại mương, rạch xả nước thải 185
dựa trên công nghệ LoRa
(b)
Hình 11. (a) Biểu đồ, (b) Bảng số liệu thu thập được từ nút cảm biến 1
Tương tự, biểu đồ và bảng dữ liệu ghi nhận được từ nút cảm biến số 2 khi thực nghiệm được trình bày ở Hình
12. Sau quá trình thực nghiệm và triển khai hệ thống trong thực tế để giám sát nồng độ các khí độc hại, các kết
quả thu thập được cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, các giá trị đo đạc từ các cảm biến tương đối chính xác. Hệ
thống được thực hiện với chi phí thấp, các giá trị ghi nhận được cập nhật vào cơ sở dữ liệu theo thời gian thực và
hiển thị dưới dạng biểu đồ trên ứng dụng web một cách trực quan.
(a)
(b)
Hình 12. (a) Biểu đồ, (b) Bảng số liệu thu thập được từ nút cảm biến 2
186 Trương Phong Tuyên*, Nguyễn Duy An, Tạ Hoài Bảo, Phan Thị Hồng Châu, Huỳnh Kim Hoa
4. KẾT LUẬN
Bài báo này trình bày việc thiết kế và thực hiện hệ thống giám sát, thu thập nồng độ các khí độc hại tại các
mương, rạch xả nước thải áp dụng mạng cảm biến không dây sử dụng công nghệ LoRa. Hệ thống đề xuất trong
nghiên cứu này có thiết kế phần cứng nhỏ gọn, thực hiện với chi phí thấp và phần mềm hoạt động ổn định cho
phép các nút trong mạng cảm biến có thể truyền nhận dữ liệu ổn định trong môi trường đô thị có nhiều vật cản. Hệ
thống cũng bao gồm trang web có giao diện hiển thị kết quả trực quan dưới dạng các đồ thị với dữ liệu được cập
nhật liên tục theo thời gian thực giúp người sử dụng dễ dàng quan sát, đánh giá các kết quả đo đạc. Bên cạnh
những ưu điểm đạt được, hệ thống vẫn còn tồn tại một số hạn chế do sử dụng các cảm biến có độ chính xác chưa
cao cũng như các kết quả đo đạc chưa được so sánh, hiệu chỉnh với các thiết bị đo tiêu chuẩn. Các tác giả dự kiến
sẽ bổ sung thêm các cảm biến, lựa chọn thay thế các cảm biến có chất lượng tốt hơn cho các kết quả đo đạc có độ
chính xác cao hơn và tiến hành hiệu chỉnh, kiểm chứng các giá trị đo được. Để hoàn chỉnh hệ thống, các tác giả sẽ
cần tiến hành thêm các thực nghiệm, thiết kế mở rộng thêm các nút cảm biến để có thể giám sát được nhiều địa
điểm trong khuôn viên Khu 2, Đại học Cần Thơ. Bên cạnh đó, các khu dân cư chưa có hệ thống xử lý nước thải
dẫn đến có nguy cơ cao về ngộ độc khí độc hại, gây ô nhiễm môi trường, ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe của cư
dân là những địa điểm phù hợp cho các thực nghiệm tiếp theo. Ngoài ra, các tác giả cũng sẽ tiếp tục cải tiến sử
dụng nguồn điện năng cung cấp cho hệ thống từ các tấm năng lượng mặt trời cho phép hệ thống hoạt động liên
tục, dài ngày và thân thiện hơn với môi trường.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Atta Atia (2004). Methane (CH4 ) Safety. URL: https://www1.agric.gov.ab.ca/$department/
deptdocs.nsf/all/agdex9038/$file/729-2.pdf?OpenElement (truy cập vào 29/6/2020).
[2]. Trần Ngoan (2016). Ảnh hưởng của khí NH3 đối với con người. URL: https://vnexpress.net/suc-khoe/khi-
Amoniac-anh-huong-suc-khoe-nhu-the-nao-3419362.html (truy cập vào 29/6/2020).
[3]. Rick Wanek (2011). Monitoring H2S to Meet New Exposure Standards. URL:
https://ohsonline.com/articles/2011/09/01/monitoring-h2s-to-meet-new-exposure-standards. aspx (truy cập
vào 29/6/2020).
[4]. Lê Thị Thảo (2017). Hệ thống giám sát tự động thông số môi trường nước thải ở một số khu công nghiệp
tại tỉnh Hải Dương. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Hải Dương.
[5]. Trịnh Lương Miên (2016). Ứng dụng IoT xây dựng hệ thống quan trắc tự động các thông số nước thải, khí
thải. Tạp chí Tự động hóa ngày nay - Số 185.
[6]. Onil Nazra Persada Goubier, Truong Phong Tuyen, Huynh Xuan Hiep, Mahamadou Traoré. (2017).
Wireless Sensor Network-Based Monitoring, Cellu