ปัญหา PM2.5 (Particulate Matter 2.5) เป็นหนึ่งในปัญหาสุขภาพที่สำคัญและถูกติดตาม มีการพิจารณาอย่างสม่ำเสมอทั้งในระดับท้องถิ่นและระดับโลก และนี่คือบางปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ PM2.5
สุขภาพของมนุษย์:
- PM2.5 เป็นอนุภาคขนาดเล็กมีความเข้มข้นสูง สามารถเข้าสู่ระบบทางเดินหายใจได้ง่าย. การสูบหายใจ PM2.5 สามารถทำให้เกิดโรคทางระบบทางเดินหายใจ, โรคหัวใจ, และปัญหาสุขภาพอื่น ๆ
มลพิษทางอากาศ:
- PM2.5 มีการรวมตัวของสารพิษที่มีผลกระทบต่อสุขภาพ, เช่น โลหะหนัก, สารเคมี, และสารพิษทางอากาศอื่น ๆ ที่มีขึ้นต่อมาจากการเผาไหม้, การจราจร, และจากกิจกรรมทางอุตสาหกรรม
สภาพอากาศและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ:
- การเผาไหม้ป่า การผลิตพลังงาน และกิจกรรมทางอุตสาหกรรมอื่น ๆ สามารถเป็นต้นเหตุที่ทำให้มีการปล่อย PM2.5 ได้มากขึ้น ก
การลดปัญหา PM2.5 ควรมีการทำงานร่วมกันระหว่างภาครัฐ, ภาคเอกชน, และประชาชน. นอกจากนี้, การใช้เทคโนโลยีเพื่อวัดและติดตามระดับ PM2.5 สามารถช่วยในการจัดการปัญหานี้ได้
บทความนี้ขอนำเสนอการนำเทคโนโลยีมาใช้ เพื่อการวัดค่า PM2.5 เพื่อการวิเคราะห์ และพัฒนาต่อไป
รายการอุปกรณ์ และเครื่องมือการพัฒนา
- - Raspberry Pi (ในตัวอย่างนี้ใช้ Raspberry Pi 3 Model B)
- - GP2Y1014AU0F PM2.5 Dust Sensor
- - MySQL Database
- -Flask (Python Web Framework)
- -Chart.js (JavaScript Library สำหรับกราฟ)
- -Bootstrap
- - HTM
- Flask เป็นเฟรมเวิร์ก (framework) สำหรับพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน (web applications) ด้วยภาษา Python Flask ถูกออกแบบมาเพื่อง่ายต่อการใช้งาน และมีความเป็นระเบียบ และมีความยืดหยุ่น
การใช้ Flask เพื่อสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่สามารถให้ข้อมูลแบบ Real-time หรือในเวลาจริงได้. การให้ข้อมูลแบบ Real-time ถือเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันที่ต้องการให้ผู้ใช้ดูข้อมูลทันทีหรือในขณะเกิดเหตุการณ์ ณ เวลานั้น.
Flask มีความยืดหยุ่นมาก, และนักพัฒนาสามารถใช้หลายวิธีในการทำให้เว็บแอปพลิเคชันมีการอัปเดตข้อมูลแบบ Real-time ได้, ซึ่งอาจเป็นผลมาจากการใช้เทคโนโลยี WebSocket, Server-Sent Events (SSE), หรือการให้ API Endpoint ที่ทำให้ผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลใหม่ๆ มาทุกๆ ระยะเวลา
นอกจากนี้, หากต้องการให้ข้อมูล Real-time มีหลายวิธีในการออกแบบและการปรับให้เข้ากับความต้องการของโปรเจกต์. การใช้ JavaScript และไลบรารีที่เชี่ยวชาญเกี่ยวกับการจัดการการอัปเดตแบบ Real-time เช่น Socket.IO สามารถช่วยในกรณีนี้
สร้างเว็บแอปพลิเคชัน Flask ที่สามารถให้ข้อมูล Real-time ไม่ใช่แค่การให้ข้อมูลตาม request ปกติเท่านั้น, แต่ยังการอัปเดตข้อมูลโดยอัตโนมัติทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลงค่าที่ต้องการแสดงผลไปยังผู้ใช้
GP2Y1014AU0F เป็นเซ็นเซอร์วัดค่า PM2.5 (Particulate Matter 2.5) ซึ่งเป็นอนุภาคละเอียดขนาดเล็กที่มีขนาดไม่เกิน 2.5 ไมโครเมตร (μm). PM2.5 เป็นอนุภาคที่เล็กมีความเสี่ยงต่อสุขภาพมนุษย์เนื่องจากสามารถเข้าสู่ระบบทางเดินหายใจได้ง่ายและมีผลกระทบต่อระบบทางเลือก
เซ็นเซอร์ GP2Y1014AU0F ถูกออกแบบมาเพื่อวัดค่า PM2.5 โดยใช้หลักการของการวัดการสะสมของอนุภาค. เมื่ออนุภาค PM2.5 สะสมในตัวเซ็นเซอร์, มันจะส่งสัญญาณไปยังอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เพื่อทำการวัดค่า
หลักการทำงานของ GP2Y1014AU0F มีดังนี้
การสะสมของอนุภาค
- เซ็นเซอร์จะใช้กรองในการทำให้อนุภาคขนาดเล็กสะสมไว้ในตัวของเซ็นเซอร์.
วัดค่าและส่งสัญญาณ
- เมื่ออนุภาคสะสมถึงระดับที่เพียงพอ, เซ็นเซอร์จะทำการวัดค่าและส่งสัญญาณไปยังอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์
อ่านค่า
- อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์จะอ่านค่าที่ได้จากเซ็นเซอร์และนำมาประมวลผล
แสดงผลหรือการแจ้งเตือน:
- ค่าที่ได้จากเซ็นเซอร์สามารถนำไปแสดงผลที่หน้าจอหรือใช้ในการสร้างระบบแจ้งเตือนเมื่อค่า PM2.5 เกินค่าที่กำหนด
GP2Y1014AU0F มักถูกนำมาใช้ในโปรเจกต์ที่ต้องการวัดและตรวจวัดค่า PM2.5 เพื่อตรวจสอบคุณภาพอากาศและดูแลสุขภาพของผู้ใช้
การใช้ GP2Y1014AU0F กับ Raspberry Pi หรือ Arduino
วงจรต่อเซ็นเซอร์ GP2Y1014AU0F กับ Raspberry Pi
- VCC (ขา 1 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับ 5V (ขา 2) ของ Raspberry Pi
- GND (ขา 4 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับ GND (ขา 6) ของ Raspberry Pi
- Vo (ขา 3 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับขา Analog Input ของ Raspberry Pi (ตามต้องการ)
วงจรต่อเซ็นเซอร์ GP2Y1014AU0F กับ Arduino:
- VCC (ขา 1 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับ 5V ของ Arduino
- GND (ขา 4 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับ GND ของ Arduino
- Vo (ขา 3 ของ GP2Y1014AU0F) เชื่อมต่อกับขา Analog Input ของ Arduino (ตามต้องการ)
โปรแกรม Arduino:
ขั้นตอนการเชื่อมต่อระบบโดยใช้ Raspberry Pi
- เชื่อมต่อ GP2Y1014AU0F PM2.5 Dust Sensor
- ติดตั้ง GP2Y1014AU0F ตามคู่มือหรือแผนผังการต่อวงจรที่มากับเซ็นเซอร์.
- ต่อขา Vcc ของ GP2Y1014AU0F กับขา 5V ของ Raspberry Pi.
- ต่อขา GND ของ GP2Y1014AU0F กับขา GND ของ Raspberry Pi.
- ต่อขา Vo ของ GP2Y1014AU0F กับขา A0 (หรือตัวอื่น ๆ ที่คุณต้องการใช้) ของ Raspberry Pi
- ติดตั้ง MySQL บน Raspberry Pi
- sudo apt-get update sudo apt-get install mysql-server
- สร้างฐานข้อมูลและตารางสำหรับเก็บข้อมูล PM2.5
- CREATE DATABASE pm25_data; USE pm25_data; CREATE TABLE pm25_reading ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, value FLOAT, timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP );
-ติดตั้ง Chart.js
- สามารถดาวน์โหลด Chart.js จาก เว็บไซต์ Chart.js.
- หรือใช้ CDN ในหัวข้อ
<head>
ของ HTML เพื่อเรียกใช้ Chart.js:
การรัน:
- บันทึกไฟล์ Python ใน Raspberry Pi ด้วยชื่อ
pm25_monitor_flask.py
- บันทึกไฟล์ HTML ใน Raspberry Pi ในโฟลเดอร์
templates
ด้วยชื่อindex.html
- เปิด Terminal และรันคำสั่ง
- python pm25_monitor_flask.py
http://raspberry_pi_ip:5000/
(แทน raspberry_pi_ip
ด้วยที่อยู่ IP ของ Raspberry Pi)หมายเหตุ:
- ในโค้ดตัวอย่าง, ค่า PM2.5 ถูกกำหนดเป็นค่าคงที่ 25.5 เพื่อการทดสอบ. คุณต้องปรับแต่งการอ่านข้อมูลจาก GP2Y1014AU0F ตามคู่มือของเซ็นเซอร์และการต่อวงจรของคุณ