Tehnologia IoT în monitorizarea continuă a calității aerului

Abstract

În contextul unei lumi tot mai poluate, monitorizarea calității aerului a devenit o preocupare globală, având un impact direct asupra sănătății umane și mediului.Lucrarea de față abordează provocarea monitorizării continue a calității aerului prin utilizarea tehnologiilor IoT (Internet of Things), având ca scop dezvoltarea unei infrastructuri eficiente pentru colectarea în timp real a datelor și analiza tendințelor de poluare. Proiectul propune dezvoltarea unui sistem IoT dedicat monitorizării continue a calității aerului, utilizând o combinație de senzori pentru detectarea particulelor fine, gazelor poluante și altor parametri atmosferici. Scopul principal al cercetării este de a crea un sistem autonom care să colecteze datele dintr-o zonă specifică, să le analizeze și să le vizualizeze într-un panou interactiv, accesibil autorităților și cetățenilor. Acest sistem include senzori de tip GP2Y1010AU0F pentru particule de praf, MQ -7 pentru gaze periculoase și DHT11 pentru umiditate și temperatură, iar datele sunt procesate printr -o unitate de control bazată pe tehnologia Arduino și NodeMCU ESP8266. De asemenea, un modul GSM este integrat pentru a trimite alerte în cazul în care limitele de poluare sunt depășite. În continuare, lucrarea trece la analiza și modelarea sistemului, unde este prezentată arhitectura detaliată a sistemului de monitorizare propus pe bază de IoT. Designul sistemului este realizat cu scopul de a echilibra funcționalitatea, costurile

și scalabilitatea. În această secțiune sunt abordate selecția senzorilor, modulelor de comunicație și soluțiilor de management al energiei, astfel încât sistemul să poată funcționa autonom în diverse condiții. De asemenea, sunt incluse simulări și modele pentru a prezice performanța sistemului și a optimiza integrarea componentelor hardware. Faza următoare a cercetării se concentrează pe implementarea și testarea

sistemului. Un punct important este dezvoltarea unui tablou de bord pentru vizualizarea datelor în timp real, esențial pentru furnizarea de informații accesibile și utile. Lucrarea analizează fiecare componentă a sistemului, de la selecția senzorilor și integrarea acestora, până la dezvoltarea software-ului necesar pentru procesarea și vizualizarea datelor. Testele efectuate în condiții reale de operare au validat eficiența sistemului, iar rezultatele au fost prezentate sub forma unor studii de caz care demonstrează impactul monitorizării asupra reducerii poluării într-o zonă urbană. Prin această cercetare, teza subliniază rolul esențial al tehnologiilor IoT în protecția mediului și gestionarea resurselor naturale. Implementarea unui astfel de sistem poate contribui semnificativ la îmbunătățirea calității vieții în orașele moderne, oferind o soluție sustenabilă și eficientă pentru monitorizarea poluării atmosferice. În final, concluziile evidențiază implicațiile practice ale cercetării, arătând modul în care sistemul propus ar putea fi aplicat în zonele urbane pentru monitorizarea pe termen lung a calității aerului. Rezultatele demonstrează că sistemul bazat pe IoT poate detecta și raporta eficient evenimentele de poluare, ajutând autoritățile să ia decizii informate. Sunt oferite recomandări pentru cercetări viitoare, inclusiv integrarea algoritmilor de învățare automată pentru modelele predictive și îmbunătățirea preciziei senzorilor și fiabilității rețelelor.

In the context of an increasingly polluted world, air quality monitoring has become a global concern, having a direct impact on human health and the environment. The present work addresses the challenge of continuous air quality monitoring using IoT (Internet of Things) technologies, aiming to develop an efficient infrastructure for real-time data collection and analysis of pollution trends. The project proposes the development of an IoT system dedicated to continuous air quality monitoring, using a combination of sensors for the detection of fine particles, polluting gases and other atmospheric parameters. The main goal of the research is to create an autonomous system that collects data from a specific area, analyzes it and visualizes it in an interactive panel, accessible to authorities and citizens. This system includes GP2Y1010AU0F sensors for dust particles, MQ-7 for hazardous gases and DHT11 for humidity and temperature, and the data is processed by a control unit based on Arduino technology and NodeMCU ESP8266. Also, a GSM module is integrated to send alerts in case pollution limits are exceeded. Next, the paper moves on to the analysis and modeling of the system, where the detailed architecture of the proposed IoT-based monitoring system is presented. The system design is carried out with the aim of balancing functionality, costs and scalability. In this section, the selection of sensors, communication modules and energy management solutions are addressed, so that the system can operate autonomously under various conditions. Simulations and models are also included to predict the system performance and optimize the integration of hardware components. The next phase of the research focuses on the implementation and testing of the system. An important point is the development of a dashboard for real-time data visualization, essential for providing accessible and useful information. The paper analyzes each component of the system, from the selection of sensors and their integration, to the development of the software necessary for data processing and visualization. Tests conducted under real operating conditions validated the system's efficiency, and the results were presented in the form of case studies demonstrating the impact of monitoring on pollution reduction in an urban area. Through this research, the thesis highlights the essential role of IoT technologies in environmental protection and natural resource management. The implementation of such a system can significantly contribute to improving the quality of life in modern cities, providing a sustainable and efficient solution for air pollution monitoring. Finally, the conclusions highlight the practical implications of the research, showing how the proposed system could be applied in urban areas for long-term air quality monitoring. The results demonstrate that the IoT-based system can effectively detect and report pollution events, helping authorities make informed decisions. Recommendations for future research are provided, including the integration of machine learning algorithms for predictive models and improving sensor accuracy and network reliability.