Autonome AQI-Kartierung IoT WSN für Anwendungen im städtischen Maßstab
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Bei der Kartierung der Luftqualität im städtischen Außenbereich sind die Aufwärmzeit elektrochemischer Sensoren, die Querempfindlichkeit, die Typografie des Geostandorts und die Energieeffizienz große Herausforderungen. In dieser Arbeit wird ein gradientenbewusster, multivariabler Luftqualitätsmessknoten mit ereignisgesteuerter Erfassung auf der Grundlage von Position, Gasmengen und Querempfindlichkeitsinterpolation vorgeschlagen. Bei diesem Ansatz sind Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Druck, Geoposition, photovoltaische Energie, flüchtige organische Verbindungen (VOCs), Feinstaub, Ozon, K...
Bei der Kartierung der Luftqualität im städtischen Außenbereich sind die Aufwärmzeit elektrochemischer Sensoren, die Querempfindlichkeit, die Typografie des Geostandorts und die Energieeffizienz große Herausforderungen. In dieser Arbeit wird ein gradientenbewusster, multivariabler Luftqualitätsmessknoten mit ereignisgesteuerter Erfassung auf der Grundlage von Position, Gasmengen und Querempfindlichkeitsinterpolation vorgeschlagen. Bei diesem Ansatz sind Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Druck, Geoposition, photovoltaische Energie, flüchtige organische Verbindungen (VOCs), Feinstaub, Ozon, Kohlenmonoxid, Stickstoffdioxid und Schwefeldioxid die wichtigsten Variablen. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass das vorgeschlagene System die Echtzeit-Luftqualitätskartierung für den gewählten geografischen Cluster, d. h. die Universität Katar, optimiert. Diese Arbeit konzentriert sich auf eine umfassende Studie, Konstruktion, Herstellung, Prüfung, Kalibrierung und den Einsatz von AQM-Sensorknoten in Industriequalität mit extrem hochauflösender Sensorik, um vertrauenswürdige Warnungen vor der Überschreitung zulässiger Standortgrenzen und Frühwarnungen zu gewährleisten. Die wichtigsten Anforderungen bei der Katastrophenüberwachung sind ein flexibler Einsatz, die Skalierbarkeit des Systems und ein schneller Abruf von Daten, um gefährliche Bereiche schnell zu lokalisieren.
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