Trong bài viết này, các tác giả trình bày thiết kế và phát triển hệ thống IoT giám sát tự động một số chỉ số ô nhiễm không khí như nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO2, nồng độ khí SO2, tổng lượng bụi TSP, PM10, PM2.5, để hỗ trợ các cơ quan quản lý địa phương giám sát mức độ ô nhiễm không khí tại các khu công nghiệp và làng nghề.
Trang 1XÂY DỰNG HỆ THỐNG IOT GIÁM SÁT TỰ ĐỘNG MỘT SỐ
CHỈ SỐ Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ
Đỗ Quang Hiệp 1* , Nguyễn Minh Đông 1 , Phạm Ngọc Minh 2 , Ngô Mạnh Tiến 3 Nguyễn Thành Công 3
1 Trường Đại học Kinh tế- Kỹ thuật Công nghiệp
2 Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
3 Viện Vật lý, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
E-mail*: dqhiep@uneti.edu.vn
Abstract - Hiện nay, trong quá trình hoạt động sản
xuất công nghiệp, các Khu công nghiệp và làng nghề
thường xuyên phát sinh khí thải như độ bụi và các loại
khí thải SO 2 , CO, NO2…vv Trong bài báo này, các tác
giả trình bày thiết kế và phát triển hệ thống IoT giám sát
tự động một số chỉ số ô nhiễm không khí như nhiệt độ, độ
ẩm, nồng độ khí CO2, nồng độ khí SO2, tổng lượng bụi
TSP, PM10, PM2.5, để hỗ trợ các cơ quan quản lý địa
phương giám sát mức độ ô nhiễm không khí tại các khu
công nghiệp và làng nghề
Keywords - Internet vạn vật, ô nhiễm không khí, hệ
thống giám sát tự động, IoT, AQM
I GIỚI THIỆU Theo Tổ chức Y tế Thế giới [1], ô nhiễm không
khí gây ra 7 triệu ca tử vong sớm mỗi năm Số liệu
thống kê của Liên hợp quốc cũng cho thấy, mỗi giờ có
khoảng 800 ca tử vong do ô nhiễm không khí, trung
bình 13 người tử vong mỗi phút, gấp ba lần số tử vong
vì sốt rét, bệnh lao và AIDS mỗi năm Cũng theo
WHO, Việt Nam có 34.232 người tử vong sớm có liên
quan đến ô nhiễm không khí Công bố từ các chuyên
gia khảo sát tình trạng ô nhiễm môi trường tại Hà Nội,
TP HCM cho thấy, bụi mịn có kích thước nhỏ hơn 2,5
micro mét tăng cao (PM2.5), và những tháng cuối năm
2019 đều ở ngưỡng rất xấu, cụ thể chỉ số chất lượng
không khí (AQI - ứng dụng Air Quality Index đo chỉ
số ô nhiễm không khí và mức độ ảnh hưởng đến sức
khỏe của con người) tại Hà Nội và Thành phố Hồ Chí
Minh thời gian cuối năm 2019 tăng khá cao, dao động
từ 100 đến 200, nhiều ngày vượt ngưỡng an toàn,
nguy hại tới sức khỏe người dân, nhất là bụi mịn
PM2.5
Hình 1 Bản đồ tương tác AQI toàn thế giới trên IQ Air
Hệ thống quan trắc chất lượng không khí lớn nhất
hiện nay là hệ thống IQAir Air Visual đang đặt tại hơn
90 quốc gia trên thế giới IQAir Air Visual được thành lập vào năm 2015, có trụ sở tại Mỹ, Trung Quốc, và Thụy Sĩ Đây là tổ chức sở hữu lượng dữ liệu tổng hợp rất lớn về chất lượng không khí, trong đó thông số quan trọng nhất là bụi mịn PM 2.5 Các chỉ số theo dõi chất lượng không khí được cập nhật liên tục tại website AirVisual.com và ứng dụng trên hai nền tảng
hệ điều hành Android và iOS
Bên cạnh đó còn có một số hệ thống quan trắc môi trường không khí như của hãng OPSIS – AQM với các tính năng: Máy phân tích khí đa chỉ tiêu DOAS (SO2, NO2, O3, CO, Benzene, Toluene, Xylene, Formaldehyde…) lắp đặt tại trạm cố định và di động, thiết bị đo bụi PM10, PM2.5, thiết bị đo các yếu tố vi khí hậu (mưa, gió, nhiệt độ, độ ẩm, bức xạ), hệ thống thu thập dữ liệu và truyền dữ liệu qua ADSL hoặc GSM về trung tâm, và hệ thống máy chủ thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu bằng phần mềm chuyên dụng tại trung tâm
Hình 2 Mô hình hệ thống OPSIS – AQM
Quan trắc chất lượng không khí ở thủ đô London (Anh) bao gồm các loại hình quan trắc khác nhau Quan trắc ô nhiễm không khí tại London (Anh) được thực hiện trong một mạng lưới gồm hàng trăm trạm (điểm) cố định và được phân chia thành các loại trạm giám sát như: Trạm quan trắc ô nhiễm không khí trung tâm thành phố, trạm quan trắc ô nhiễm giao thông, trạm quan trắc ô nhiễm khu công nghiệp, trạm quan trắc ô nhiễm không khí khu vực ven đô
Trang 2Hình 3 Mô hình hệ thống quan trắc ô nhiễm môi trường
không khí tại London
Châu Á là khu vực có nhiều thành phố siêu lớn với
dân số lên tới hàng chục triệu người sinh sống có mật
độ rất cao Bởi vậy, quan trắc ô nhiễm không khí ở các
thành phố thuộc các nước Châu Á đã được quan tâm
Hiện trạng hệ thống trạm quan trắc chất lượng không
khí ở một số đô thị Châu Á được trình bày ở bảng 1
Bảng 1 Hệ thống quan trắc chất lượng không khí ở
một số đô thị Châu Á [1]
Tên TP
Loại trạm
kiểm soát
Tên TP
Loại trạm kiểm soát
PP
Thủ
công
Tự động, liên tục
PP
Thủ công
Tự động, liên tục
Hong
Các thông số được lựa chọn quan trắc tự động hoặc
phân tích của mỗi nước cũng khác nhau tùy theo đặc
thù của mỗi đô thị, có thể bao gồm: CO, NOx, SO2,
O3, bụi TSP, PM10 và PM2.5
Ở nước ta, nguyên nhân gây ra ô nhiễm trong
không khí chủ yếu đến từ các hoạt động sản xuất và
sinh hoạt thường ngày của con người Trong ngành
xây dựng, việc không che chắn kĩ lưỡng làm phát sinh
lượng bụi lớn từ các công trường xây dựng phát tán ra
khu vực lân cận Trong ngành nông nghiệp, các chất
thải chăn nuôi làm phát sinh các khí thải (CO2, CH4,
NOx, H2S, NH3); và các loại thuốc bảo vệ thực vật và
chất thải sau thu hoạch thiếu kiểm soát góp phần gây ô
nhiễm Bên cạnh đó, việc đun nấu và sản xuất sử dụng
nhiên liệu hóa thạch (than) và củi với các chất thải
chưa được kiểm soát (CO, CO2) ở các vùng nông
thôn, hay ở các làng nghề Các hoạt động giao thông
phát thải các khí thải từ xe máy (CO, VOC, TSP) và ô
tô (SO2 và NO2) Ngành khai thác, chế biến than
thường tập trung ở khu vực phía Bắc với đặc trưng
phát thải các loại bụi (TSP, PM10) và SO2, CO,
CH4
Trong thời gian vừa qua, hoạt động quan trắc môi
trường quốc gia và địa phương đã đáp ứng một phần
nhu cầu về số liệu, thông tin phục vụ công tác bảo vệ
môi trường, xây dựng các báo cáo môi trường trình
Chính phủ, Quốc hội và đề xuất các biện pháp quản lý,
bảo vệ môi trường Hoạt động quan trắc môi trường đã được các ngành, các cấp, các địa phương quan tâm và triển khai thực hiện ở những mức độ khác nhau phục
vụ việc quản lý môi trường của mình Một số trạm quan trắc đã có cơ sở vật chất cơ bản, tối thiểu (bao gồm thiết bị quan trắc và phòng thí nghiệm) đáp ứng yêu cầu công tác quan trắc môi trường
Tuy nhiên, hiện tại chúng ta mới chỉ đang có các trạm quan trắc tại các điểm đơn lẻ, và chủ yếu phục vụ quan trắc đánh giá tại các đô thị, địa bàn dân cư Để giải quyết dứt điểm vấn đề ô nhiễm môi trường không khí, cần phải chú trọng đến giám sát các nguồn phát sinh, mà trong đó tại các khu công nghiệp, nhà máy sản xuất đặc thù, và các làng nghề truyền thống là rất quan trọng và cần thiết Ngoài vấn đề các chủ thể này gây chất thải nguy hại thì phát thải khí độc CO, CO2, bụi mịn, … ra môi trường sống và chưa có sự kiểm soát hiệu quả của cơ quan chức năng nhà nước
Do đó, vấn đề cấp bách hiện này cần thiết phải có
hệ thống quan trắc một số chỉ số ô nhiễm không khí như nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO2, nồng độ khí SO2, tổng lượng bụi TSP, và bụi mịn PM10, PM2.5 trên nền tảng IoT tại các khu công nghiệp và làng nghề nhằm giúp các cơ quan quản lý nhà nước đánh giá một cách chính xác các tiêu chí kiểm soát vấn đề môi trường, nâng cao sức khỏe của người dân
II THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG
A Hệ thống phần cứng
Từ thực tiễn nhu cầu trên [2], và căn cứ vào các thông tư quy định về chỉ tiêu kỹ thuật của các trạm quan trắc của Bộ Tài nguyên môi trường [3,4,5] chúng tôi đề xuất một mô hình hệ thống IoT giám sát tự động một số chỉ số ô nhiễm không khí gồm: nhiệt độ, độ
ẩm, nồng độ khí CO2, nồng độ khí SO2, tổng lượng bụi TSP, bụi mịn PM10, PM2.5 trên nền tảng IoT một cách trực quan, liên tục Đồng thời các thiết kế cũng dựa vào các sản phẩm đã được sử dụng rộng trên thế giới [6,7,8], cấu trúc tổng thể của hệ thống được trình bày trên Hình 4
Hình 4 Hệ thống IoT giám sát tự động một số chỉ số ô
nhiễm không khí
Phân hệ trạm giám sát tự động (điểm đo) bao gồm:
Các thiết bị cảm biến và phân tích dữ liệu các chỉ
số nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO2, nồng độ khí SO2, Tổng lượng bụi TSP, bụi mịn PM10, PM2.5
Các thiết bị xử lý và truyền dữ liệu không dây
Trang 3Lora
Phân hệ trung tâm thu thập dữ liệu bao gồm:
Thiết bị trung tâm (dataLogger) thu thập, phân
tích, xử lý dữ liệu và truyền nhận dữ liệu không dây
Thiết bị theo dõi và tương tác người dùng (HMI)
- Phân hệ phần mềm cung cấp dịch vụ và ứng dụng
người dùng bao gồm:
Máy chủ đám mây cung cấp dịch vụ và lưu trữ cơ
sở dữ liệu
Ứng dụng người dùng trên các thiết bị di động
iOS, Android
Trong phạm vi nghiên cứu, chúng tôi đã lựa chọn 5
thông số cơ bản ảnh hưởng tới môi trường không khí
là nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO2, nồng độ khí
SO2, Tổng lượng bụi TSP, bụi mịn PM10, PM2.5 dựa
trên yêu cầu thực tế thử nghiệm quan trắc tại một số
khu công nghiệp, làng nghề ở miền Bắc
Bảng 2 Giá trị giới hạn các thông số cơ bản
TT Thông số
Trung bình
1 giờ
Trung bình
8 giờ
Trung bình
24 giờ
Trung bình năm
5
Tổng bụi
(TSP),
PM10,
PM2.5,
Ghi chú: dấu ( - ) là không quy định
Đơn vị: Microgam trên mét khối (μg/m3 )
B Phân hệ trạm giám sát tự động
Các trạm giám sát tự động có chức năng thu thập
dữ liệu đo từ các cảm biến, xử lý và truyền dữ liệu về
trạm trung tâm qua mạng không dây LoRa (hình 5)
Hình 5 Sơ đồ kết nối của trạm giám sát tự động một số
chỉ số ô nhiễm không khí
Trong đó, trạm giám sát một số chỉ số ô nhiễm
không khí như nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO2,
nồng độ khí SO2, Tổng lượng bụi TSP, bụi mịn PM;
hoạt động như các nút cảm biến, được tích hợp các
module cảm biến, bo mạch xử lý trung tâm, bo mạch
truyền thông không dây Lora Mỗi trạm có khả năng
tự cấu hình và hoạt động độc lập hoặc có thể hoạt
động theo cấu hình được thiết lập từ xa qua giao thức
TCP/IP qua mạng không dây
Bảng 3 Các loại sensor được sử dụng trong sản phẩm
TT Thông số đo Loại sensor Hãng sản xuất
1
TSP, PM10,
SGX Sensortech/Amphenol
SGX Sensortech/Amphenol
SGX Sensortech/Amphenol
6 CO2
SCD30 (bao gồm nhiệt độ,
độ ẩm)
Sensirion AG
Đồng thời, trạm giám sát được cung điện năng lượng mặt trời để đáp ứng với mục đích linh hoạt khi
di chuyển đến các vị trí đo khác nhau trong khu công nghiệp, tiết kiệm và an toàn khi trạm hoạt động liên tục Trong đó, thông số hoạt động nguồn năng lượng mặt trời: công suất tối đa Pmax: 100W Sử dụng 12 Cell Pin Lithium với thông số trên mỗi Cell 3.2V - 5000mAh Tổng năng lượng pin dự trữ tối đa1500Wh
Hệ cảm biến đo được đưa về bo mạch phân tích (khuếch đại và xử lý) chuyển đổi thành tín hiệu Analog tiêu chuẩn 4 – 20mA Sau đó tín hiệu được chuyển tiếp tới bo mạch sử dụng vi xử lý STM32 dòng ARM, và có module truyền phát không dây Tại đây
dữ liệu được xử lý, lưu trữ và được gửi về trạm giám sát trung tâm qua sóng mang LoRa
Hình 6 Sơ đồ cấu trúc hệ cảm biến đo
Trong quá trình đo, khâu lấy mẫu đo cho từng thông số là điều quan trọng, và quyết định đến độ chính xác, thời gian hoạt động ổn định và độ tin cậy của thông số đo Chúng tôi sử dụng tách mẫu đo để ổn định kết quả đo tránh ảnh hưởng bởi môi trường như mưa, gió, độ ẩm cao, hàm lượng bụi lớn Tích hợp cùng cảm biến nhiệt độ và độ ẩm để phân tích kết quả Không bị nhầm lẫn kết quả/ kết quả giả do không khí
bị đọng sương, trời mưa Cảm biến có khả năng tự làm sạch bụi bám trong buồng đo để làm giảm sai số đo, sai số trôi theo thời gian và giảm chi phí bảo dưỡng theo thời gian
Đối với 1 số sensor cảm biến tương tự, các sensor
có độ nhạy cao cần ổn định nhiệt độ & độ ẩm khi đo
Trang 4để tránh ảnh hưởng của trôi nhiệt & kết quả có tính lặp
lại cao Loại bỏ bụi, loại bỏ nấm bào tử, giảm độ ẩm
cao giúp bề mặt các sensor được sạch và duy trì thời
gian làm việc lâu dài, kết quả chính xác và ổn định
Hình 7 Sơ đồ khối xử lý mẫu đo
C Phân hệ trung tâm thu thập dữ liệu
Phân hệ trung tâm thu thập dữ liệu: Gồm các
module thu thập dữ liệu trung tâm và module truyền
thông không dây GPRS/3G có khả năng xử lý và tính
toán mạnh; cho phép chạy các thuật toán phức tạp như
đa truy nhập (multi-access), tập hợp dữ liệu (data
aggregation) trước khi truyền dữ liệu về máy chủ xử lý
dữ liệu
Trạm trung tâm có nhiệm vụ kết nối nhận dữ liệu
qua mạng Lora từ các trạm giám sát Đồng thời cũng
có khả năng truyền dữ liệu về máy chủ đám mây
(Cloud Server) thông qua mạng 3G/4G – LTE Thiết
bị xử lý dữ liệu trung tâm CPU tích hợp cổng vào/ra
số, truyền thông Ethernet, bộ nhớ 4-8MB
Hình 8 Sơ đồ cấu trúc trạm trung tâm thu thập dữ liệu
D Hệ thống phần mềm
Hệ phần mềm cung cấp dịch vụ và ứng dụng người
dùng có chức năng kết nối truyền thông với trạm thu
thập dữ liệu trung tâm qua mạng internet và cung cấp
các dịch vụ ứng dụng cho người dùng Đồng thời, máy
chủ cũng quản lý cơ sở dữ liệu tập trung (CSDL) để
lưu trữ dữ liệu quan trắc, cung cấp các dịch vụ truy
vấn CSDL cho các dịch vụ biểu diễn dữ liệu quan trắc
theo thời gian thực, dữ liệu cho các mô hình cảnh báo,
thống kê báo cáo Ngoài ra, máy chủ có nhiệm vụ
cung cấp các dịch vụ, chức năng quản trị hệ thống,
quản trị người dùng, bảo mật dữ liệu, phân tích xử lý
dữ liệu, chạy các mô hình cảnh báo sớm
Hình 9 Mô hình hệ phần mềm thu thập và xử lý dữ liệu
Phần mềm điều hành trên máy chủ đám mây với các chức năng chính sau:
Thu thập, lưu trữ, cảnh báo, báo cáo thống kê
và hỗ trợ đánh giá chất lượng môi trường không khí
Chế độ đăng nhập được tích hợp nhằm bảo vệ
dữ liệu người dùng
Cung cấp giao diện Web và giao diện di động trên trình duyệt
Cung cấp các tác vụ giám sát dưới dạng đồ thị, báo cáo, phân tích đánh giá dữ liệu
Cung cấp khả năng cảnh báo thông số đo theo ngưỡng
Chức năng mở rộng in ấn bảng số liệu, lọc thống kê
Phần mềm trên các thiết bị cầm tay tương tác với máy chủ xử lý dữ liệu, thu thập online, hiển thị, truy vấn thông tin trực tiếp trên thiết bị cầm tay chạy nền tảng Android với các chức năng chính sau:
Chạy trên nền tảng Android 4.0 trở lên
Cung cấp các tác vụ quan sát thống kê, đồ thị, bảng biểu trên ứng dụng di động
Chế độ đăng nhập, tích hợp khả năng xác thực người dùng 2 lớp Google Authenticator, tăng khả năng bảo mật thông tin
Theo dõi kết hợp bảng số liệu, đồ thị
Hình 10 Giao diện danh sách quản lý các trạm giám sát tự
động
III THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG
Hệ thống giám sát tự động một số chỉ số ô nhiễm không khí trên nền tảng IoT trong phòng thí nghiệm, sản phẩm được thiết kế chế tạo trên cơ sở công nghệ IoT có khả năng kết nối với các cảm biến đo thông số
Trang 5môi trường khí nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO2,
nồng độ khí SO2, Tổng lượng bụi lơ lửng TSP, bụi
mịn PM10, PM2.5 Trong đó, sản phẩm cho phép thu
thập dữ liệu đo môi trường khí linh hoạt giám sát môi
trường trên diện rộng và truyền dữ liệu đo về trung
tâm giám sát trên máy chủ qua mạng điện thoại di
động 3G/GPRS
Hình 11 Trạm IoT giám sát tự động một số chỉ số ô nhiễm
không khí
Bảng 4 Đánh giá tính năng của sản phẩm so với sản
phẩm đã có trên thị trường
Các
tính
năng
Hệ thống thiết kế, xây
dựng
Các hệ thống phổ thông khác
Lấy
mẫu đo Tách mẫu đo để ổn định kết quả đo tránh ảnh hưởng
bởi môi trường như mưa,
gió, độ ẩm cao, hàm lượng
bụi lớn
Hệ thống đơn giản, kích thước lớn
Xử lí
mẫu đo
thông
minh
Tích hợp cùng cảm biến
nhiệt độ và độ ẩm để phân
tích kết quả Không bị
nhầm lẫn kết quả/ kết quả
giả do không khí bị đọng
sương, trời mưa
Đơn giản không có
Tự làm
sạch Cảm biến có khả năng tự làm sạch bụi bám trong
buồng đo để làm giảm sai
số đo, sai số trôi theo thời
gian và giảm chi phí bảo
dưỡng theo thời gian Độ
trôi theo năm: ±1.25 μg/m3
/ năm
Đơn giản không có
Kháng
nhiễu
điện từ
Cảm biến có khả năng
kháng nhiễu điện từ cao,
được bọc vỏ kim loại
Theo IEC 61000-4-2/3/8
Không công
bố chỉ tiêu
Tự bảo
vệ
Hệ thống đạt IP67 cho cả
buồng đo Hệ thống sử
dụng cảm biến mưa &
ngập để dừng quá trình lấy
mẫu vào khoang đo
Chống bị nước xâm nhập
và không làm suy hao hoặc
Khả năng tách mẫu tốc độ thấp, làm suy hao kết quả đo
biến đổi mẫu đo
Tính mới công nghệ
- Hướng thiết kế module chia khối dễ dàng mở rộng, nâng cấp, thay thế, tích hợp hệ thống
- Sử dụng công nghệ truyền thông LoRaWAN phù hợp với các thiết bị IoT hoạt động trong điều kiện khắc nghiệt ngoài trời, giúp tăng mật độ trạm đo với chi phí vận hành và chi phí truyền thông thấp
- Sử dụng giao thức kết nối MQTT cho các thiết bị cảm biến gửi dữ liệu về máy chủ trung tâm và giao thức kết nối RESTFUL cho việc tích hợp trao đổi
dữ liệu với các phần mềm của bên thứ ba giúp hệ thống hoạt động linh hoạt phù hợp với đặc tính truyền dữ liệu của các thiết
bị IoT và khả năng mở rộng đa nền tảng với các ứng dụng khác trong quá trình phát triển của hệ thống
- Phần mềm máy chủ trung tâm sử dụng kiến trúc Microservice trên nền tảng
mở Spring Boot của Pivotal, socket xử lý dữ liệu RabbitMQ, quản lý log Kafka, cơ chế xác thực bảo mật OAuth2 giúp xử
lý hiệu năng cao với số lượng cảm biến lớn gửi dữ liệu đồng thời, khả năng tích hợp, mở rộng hệ thống đồng
Hệ thống này có khả năng cung cấp dịch vụ giám sát tự động các chỉ số ô nhiễm không khí như sau:
Giám sát tự động và liên tục một số chỉ số ô nhiễm không khí gồm: nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO2, nồng độ khí SO2, tổng lượng bụi TSP, bụi mịn PM10, PM2.5 và ứng dụng các công nghệ tiên tiến như kết nối trạm đo theo mô hình mạng không dây có khả năng mở rộng với nhiều điểm đo
Xây dựng một hệ thống thiết bị với tiêu chuẩn công nghiệp, có độ tin cậy, và khả năng sử dụng trong môi trường sản xuất công nghiệp
Hệ thống phần mềm lưu trữ, thống kê, phân tích
xử lý dữ liệu và cảnh báo sớm rủi ro về ô nhiễm môi trường không khí
Nguồn cung cấp dữ liệu để hỗ trợ cho cơ quan chức năng của địa phương quản lý, điều hành lĩnh vực
Trang 6giám sát chất lượng không khí
Nền tảng xây dựng cơ sở dữ liệu địa phương
cho các bài toán phân tích dữ liệu lớn phục vụ đánh
giá và dự báo ô nhiễm môi trường không khí trong
tương lai
IV KẾT LUẬN Việc ứng dụng công nghệ nhúng kết hợp với công
nghệ truyền thông không dây 3G/Lora để xây dựng hệ
thống IoT quan trắc một số chỉ số ô nhiễm không khí
có thiết kế mở, dễ dàng mở rộng thêm các chức năng
mới đáp ứng được nhu cầu đa dạng của nhiều ngành
thì hệ thống này sẽ rất hữu ích cho các cơ quan chức
năng ở nhiều Sở, Bộ, Ngành, các trường đại học trên
cả nước có nhu cầu quan trắc môi trường khí hoặc xây
dựng hệ thống giám sát từ xa trên diện rộng
Trong thời gian tới, chúng tôi sẽ thử nghiệm sản
phẩm tại một số khu công nghiệp trên địa bàn tỉnh
Nam Định nhằm đánh giá, kiểm soát chất lượng khí
thải giúp cơ quan quản lý nhà nước có cơ sở thực hiện
các nhiệm vụ giải pháp đồng bộ, nâng cao sức khoẻ,
chất lượng cuộc sống cho người dân trên địa bàn sinh
sống
LỜI CẢM ƠN Bài báo này được hoàn thành với sự tài trợ của Đề
tài cấp tỉnh Nam Định: “Nghiên cứu, thiết kế và chế
tạo thiết bị quan trắc tự động một số chỉ tiêu ô nhiễm
không khí trên nền tảng IoT”, 2021-2022
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] IQAir AirVisua, Báo cáo Chất lượng Không khí
Thế giới năm 2019, 2019
[2] Sổ tay hướng dẫn kiểm soát khí thải công nghiệp
[3] Thông tư 31/2016/TT-BTNMT về Bảo vệ môi
trường cụm công nghiệp, khu kinh doanh, dịch vụ
tập trung, làng nghề và cơ sở sản xuất, kinh doanh
dịch vụ
[4] Thông tư 24/2017/TT-BTNMT của Bộ Tài nguyên
và Môi trường ký ngày 01/9/2017 về Quy định kỹ
thuật quan trắc môi trường
[5] Thông tư 10/2021/TT-BTNMT của Bộ Tài nguyên
và Môi trường ký ngày 30/6/2021 về Quy định kỹ
thuật quan trắc môi trường và quản lý thông tin, dữ
liệu quan trắc chất lượng môi trường
[6] Mohamed Hefeeda and Majid Bagheri, ”Forest
Fire Modeling and Early Detection using Wireless
Sensor Networks” , Ad Hoc & Sensor Wireless
Networks Vol 7, pp 169–224
[7] Aeroqual HQ, “Aeroqual AQM 65 User Guide”,
6-2017
[8] Aakash C Rai and Prashant Kumar, ”Summary of
air quality sensors and recommendations for
application”, University of Surrey, 2017