Xây dựng hệ thống phun sương tự động giảm độ nóng bức và bụi trong không khí luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin

Các dữ liệu về nhiệt độ, độ ẩm thu thập được sẽ được dùng để tính ra độ nóng bức đồng thời kết quả dữ liệu độ nóng bức cùng dữ liệu nồng độ bụi mịn PM2.5 cảm biến thu thập được sẽ được s

Xin trân trọng cảm ơn Quý Thầy Cô trong Hội Đồng chấm luận văn đã có những góp ý về những thiếu sót của luận văn này giúp cho luận văn càng hoàn hiện hơn

Cuối cùng, để có được những kiến thức quý báu như ngày hôm nay, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến quý thầy trường đại học Lạc Hồng cùng quý thầy thỉnh giảng trong thời gian qua đã truyền thụ và chỉ bảo cho em những kiến thức quý báu Xin trân thành cảm ơn!

Xin trân trọng cảm ơn thầy PGS.TS thầy hướng dẫn khoa học của luận văn, thầy đã dành nhiều thời gian tận tình chỉ bảo, hướng dẫn em trong suốt quá trình tìm hiểu và đưa ra nhiều góp ý chỉnh sửa quý báu để em có thể hoàn thành luận văn này

Tôi xin cam đoan tất cả nội dung của luận văn này hoàn toàn được hình hành

và phát triển từ những quan điểm của cá nhân tôi, cùng sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Các số liệu và kết quả có được trong luận văn là hoàn toàn trung thực

Luận văn này trình bày về phương pháp thiết kế và thi công hệ thống thu thập

dữ liệu điều khiển hệ thống phun sương một cách tự động Hệ thống được thiết kế dựa trên sự kết hợp giữa thiết bị thu thập, xử lý dữ liệu và công nghệ truyền thông không dây (IoT) Các cảm biến nhiệt độ, độ ẩm và cảm biến nồng độ bụi mịn PM2.5 trong không khí cung cấp cho các giá trị về nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ bụi mịn PM2.5 thông qua nền tảng phần cứng trung tâm NodeMCU ESP8266 Các dữ liệu về nhiệt

độ, độ ẩm thu thập được sẽ được dùng để tính ra độ nóng bức đồng thời kết quả dữ liệu độ nóng bức cùng dữ liệu nồng độ bụi mịn PM2.5 cảm biến thu thập được sẽ được sử dụng như dữ liệu đầu vào cho thuật toán logic mờ của hệ thống để xuất ra tín hiệu điều khiển hệ thống phun sương nhằm làm giảm nhiệt độ môi trường và nồng

độ bụi mịn PM2.5 trong không khí giúp nâng cao chất lượng không khí cũng như sức khỏe cho con người

Các dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ bụi mịn PM2.5 và độ nóng bức sẽ được hiển thị, lưu trữ trên máy chủ thingspeak thông qua kết nối wifi của hệ thống

Từ khóa: IoT, PM2.5, NodeMCU ESP8266, chất lượng không khí, phun sương

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

TÓM TẮT

MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 6

1.1 Nghiên cứu quốc tế về ô nhiễm chất lượng không khí 6

1.2 Nghiên cứu trong nước về ô nhiễm chất lượng không khí 7

CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG 8

2.1 Đặt vấn đề 8

2.2 Thiết kế hệ thống 9

2.3 Thi công hệ thống 21

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 39

3.1 Thiết lập hệ thống thực nghiệm 39

3.2 Kết quả thực nghiệm 40

3.3 Kết quả hiển thị thingspeak 57

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN 60 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Từ viết tắt Từ tiếng anh Từ tiếng việt

3G Third-generation Công nghệ truyền thông không dây

thế hệ thứ ba 4G Fourth-generation Công nghệ truyền thông không dây

thế hệ thứ tư COVID-19 coronavirus disease 2019 Bệnh viêm đường hô hấp cấp do

chủng mới của vi-rút corona GDP Gross domestic product Tổng sản phẩm quốc nội

IDE Integrated Development

Environment

Môi trường phát triển tích hợp

IoT Internet of Things Kết nối vạn vật

LTE Long Term Evolution Tiến hóa dài hạn

M2M Machine-to-Machine Tương tác giữa máy với máy NOAA National Oceanic and

PM2.5 Particulate Matter 2.5 Vật chất dạng hạt trong không khí

đường kính nhỏ hơn 2.5 micromet

WHO World Health Organization Tổ chức y tế thế giới

Bảng 1.1: Các công nghệ và đối tượng nghiên cứu trong môi trường không khí 6

Bảng 2.1: Chuẩn kết nối cảm biến I2C 14

Bảng 2.2:Chuẩn kết nối cảm biến I2C 14

Bảng 2.3: Các thiết bị của hệ thông phun sương 20

Bảng 2.4: Kết nối giữa ESP8266 và DTH22 21

Bảng 2.5: Kết nối giữa ESP8266 và Sharp gp2y10 22

Bảng 2.6: Kết nối giữa ESP8266 và relay 23

Bảng 2.7: Các thang đo thông số nóng bức (heat index) 27

Bảng 2.8: Các thang đo thông số bụi mịn PM2.5 28

Bảng 2.9: Các tập mờ cho biến đầu vào và biến đầu ra 28

Bảng 2.10: Luật mờ 31

Bảng 3.1: Thông số các giá trị môi trường không khí hệ thống thu thập từ ngày 24 đến ngày 30-05-2022 56

Hình 2.1: Sơ đồ khối hệ thống 9

Hình 2.2: Sơ đồ thiết bị của hệ thống 10

Hình 2.3: Sơ đồ chân module thu phát wifi NodeMCU ESP8266[18] 11

Hình 2.4: Mặt trên và mặt dưới của NodeMCU ESP8266[18] 12

Hình 2.5: Cảm biến DTH22 13

Hình 2.6: DHT22 cảm biến nhiệt độ và độ ẩm dùng cho arduino IDE 13

Hình 2.7: Sơ đồ kết nối với vi xử lý 14

Hình 2.8: Gửi tín hiệu start 15

Hình 2.9: Đọc dữ liệu bit 0 16

Hình 2.10: Đọc dữ liệu bit 1 16

Hình 2.11: Cảm biến Sharp gp2y10 16

Hình 2.12: Cấu tạo của cảm biến Sharp gp2y10 17

Hình 2.13: Phương pháp lấy mẫu của cảm biến Sharp gp2y10 17

Hình 2.14: Module relay 19

Hình 2.15: Bơm đôi Sinleader 20

Hình 2.16: Nguồn tổ ong 10a 20

Hình 2.17: Bộ béc phun sương 1 hướng 21

Hình 2.18: Khối nguồn 5v 10a 21

Hình 2.19: ESP8266 kết nối DTH22 21

Hình 2.20: ESP8266 kết nối Sharp gp2y10 22

Hình 2.21: ESP8266 kết nối relay 23

Hình 2.22: Sơ đồ kết nối giữa ESP8266 với các cảm biến và relay 23

Hình 2.23: Bên ngoài thiết bị thực tế nhìn theo nhiều hướng 24

Hình 2.24: Bố trí và kết nối các thiết bị thực tế 24

Hình 2.25: Kiến trúc logic mờ 29

Hình 2.26: Mô tả tập mờ Heat Index (HI) 29

Hình 2.27: Mô tả tập mờ bụi mịn (PM2.5) 30

Hình 2.28: Mô tả tập mờ relay (output1) 30

Hình 2.29: Thiết lập luật mờ 31

Hình 2.30: Suy luận mờ 32

Hình 2.31: Sơ đồ 3D thể hiện mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra 33

Hình 2.32: Lưu đồ giải thuật của hệ thống 34

Hình 2.33: Vị trí lắp đặt hệ thống 34

Hình 2.34: Sơ đồ kết nối hệ thống phun sương 35

Hình 2.35: Sơ đồ lắp đặt toàn hệ thống 35

Hình 2.36: Giao diện đăng nhập trang thingspeak 36

Hình 2.37: Tạo kênh mới trong thingspeak 37

Hình 2.38: Giao diện của kênh 37

Hình 3.1: Lắp đặt hệ thống béc phun thực tế 39

Hình 3.2: Lắp đặt máy bơm phun sương thực tế 39

Hình 3.3: Khi hệ thống chạy phun sương thực tế nhìn thẳng 39

Hình 3.6: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, độ nóng bức ngày 24-05-2022 41

Hình 3.7: Dữ liệu độ nóng bức, PM2.5 ngày 24-05-2022 41

Hình 3.8: Dữ liệu hoạt động logic mờ ngày 24-05-2022 42

Hình 3.9: Dữ liệu hoạt động logic mờ, độ nóng bức, PM2.5 ngày 24-05-2022 42

Hình 3.10: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, PM2.5 ngày 25-05-2022 42

Hình 3.11: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, độ nóng bức ngày 25-05-2022 43

Hình 3.12: Dữ liệu độ nóng bức, PM2.5 ngày 25-05-2022 43

Hình 3.13: Dữ liệu hoạt động logic mờ ngày 25-05-2022 43

Hình 3.14: Dữ liệu hoạt động logic mờ, độ nóng bức, PM2.5 ngày 25-05-2022 44

Hình 3.15: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, PM2.5 ngày 26-05-2022 44

Hình 3.16: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, độ nóng bức ngày 26-05-2022 44

Hình 3.17: Dữ liệu độ nóng bức, PM2.5 ngày 26-05-2022 45

Hình 3.18: Dữ liệu hoạt động logic mờ ngày 26-05-2022 45

Hình 3.19: Dữ liệu hoạt động logic mờ, độ nóng bức, PM2.5 ngày 26-05-2022 45

Hình 3.20: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, PM2.5 ngày 27-05-2022 46

Hình 3.21: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, độ nóng bức ngày 27-05-2022 46

Hình 3.22: Dữ liệu độ nóng bức, PM2.5 ngày 27-05-2022 47

Hình 3.23: Dữ liệu hoạt động logic mờ ngày 27-05-2022 47

Hình 3.24: Dữ liệu hoạt động logic mờ, độ nóng bức, PM2.5 ngày 27-05-2022 47

Hình 3.25: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, PM2.5 ngày 28-05-2022 48

Hình 3.26: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, độ nóng bức ngày 28-05-2022 48

Hình 3.27: Dữ liệu độ nóng bức, PM2.5 ngày 28-05-2022 49

Hình 3.28: Dữ liệu hoạt động logic mờ ngày 28-05-2022 49

Hình 3.29: Dữ liệu hoạt động logic mờ, độ nóng bức, PM2.5 ngày 28-05-2022 49

Hình 3.30: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, PM2.5 ngày 29-05-2022 50

Hình 3.31: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, độ nóng bức ngày 29-05-2022 50

Hình 3.32: Dữ liệu độ nóng bức, PM2.5 ngày 29-05-2022 51

Hình 3.33: Dữ liệu hoạt động logic mờ ngày 29-05-2022 51

Hình 3.34: Dữ liệu hoạt động logic mờ, độ nóng bức, PM2.5 ngày 29-05-2022 51

Hình 3.35: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, PM2.5 ngày 30-05-2022 52

Hình 3.36: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, độ nóng bức ngày 30-05-2022 52

Hình 3.37: Dữ liệu độ nóng bức, PM2.5 ngày 30-05-2022 53

Hình 3.38: Dữ liệu hoạt động logic mờ ngày 30-05-2022 53

Hình 3.39: Dữ liệu hoạt động logic mờ, độ nóng bức, PM2.5 ngày 30-05-2022 53

Hình 3.40: So sánh nhiệt độ từ ngày 24 đến 30-05-2022 54

Hình 3.41: So sánh độ ẩm từ ngày 24 đến 30-05-2022 54

Hình 3.42: So sánh độ nóng bức từ ngày 24 đến 30-05-2022 55

Hình 3.43: So sánh nồng độ bụi mịn PM2.5 từ ngày 24 đến 30-05-2022 55

Hình 3.44: Giao diện trang Thingspeak.com dùng cho người thiết kế 57

Hình 3.45: Giao diện trang Thingspeak.com dùng cho người sử dụng 58

Hình 3.46: Đăng nhập kênh bằng app thingshow trên smartphone 58

Hình 3.47: Hiển thị kênh bằng app thingshow trên smartphone 59

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Trong thời gian qua do nhu cầu đô thị hóa và hiện đại hóa phát triển với tốc độ cao làm cho chất lượng môi trường không khí tại các thành phố lớn chịu tác động do phát sinh từ các hoạt động phát triển kinh tế - xã hội, giao thông vận tải và các khu công nghiệp Trong đó, khí thải từ các nhà máy và các phương tiện giao thông chiếm tỉ lệ lớn trong nguyên nhân gây ô nhiễm chất lượng không khí và môi trường đô thị

Tình trạng ô nhiễm môi trường không khí trong thời gian qua tại một số địa phương có xu hướng gia tăng, chủ yếu tập trung vào ô nhiễm bụi, đặc biệt là bụi mịn PM2.5 Từ đầu năm 2020, tại khu vực miền Nam, trong đó có thành phố Hồ Chí Minh, môi trường không khí đã bị tác động do bụi lơ lửng tổng số và tiếng ồn, gây ra bởi hoạt động sản xuất và giao thông trong vùng Tại khu vực miền bắc, trong đó có thủ đô Hà Nội, trong tháng 07 và tháng 11 năm 2020 có một số ngày chất lượng không khí có diễn biến xấu đi, do những biến động bất thường của yếu tố thời tiết, khí hậu Một số khu vực trong nội thành Hà Nội, chất lượng không khí đã ở mức kém và xấu, giá trị PM2.5

đã vượt quy chuẩn Việt Nam, có thể ảnh hưởng đáng kể tới sức khỏe của con người, đặc biệt là nhóm người nhạy cảm.[1]

Báo cáo hiện trạng môi trường quốc gia Việt Nam đã chỉ rõ, ô nhiễm môi trường không khí gây ra những tác động trực tiếp tới sức khỏe cộng đồng Tỷ lệ người dân ở các đô thị lớn mắc các bệnh liên quan đến ô nhiễm không khí chiếm tỷ lệ khá cao, trẻ

em là nhóm đối tượng chịu tác động lớn nhất Trong đó, bụi mịn (PM2.5) là những hạt bụi nhỏ li ti mà mắt thường không nhìn thấy, được coi là tác nhân gây ô nhiễm không khí có ảnh hưởng nghiêm trọng nhất đối với sức khỏe

Những hạt bụi siêu mịn trong không khí có kích thước rất nhỏ Khi cơ thể hít phải bụi mịn, bụi mịn sẽ xâm nhập vào cơ thể qua đường miệng hoặc mũi Bụi mịn đi theo không khí đi vào các túi phế nang – bộ phận nằm sâu nhất bên trong phổi Những hạt bụi mịn có thể xâm nhập sâu qua thành phế nang đi vào mạch máu, nơi chúng được vận chuyển khắp cơ thể và ảnh hưởng trực tiếp đến chức năng thông thường của các cơ quan trong cơ thể như phổi, hệ miễn dịch, tim và não, nhất là não của trẻ đang trong giai đoạn phát triển

Không chỉ ảnh hưởng đến não, bụi mịn còn làm tăng nguy cơ mắc nhiều bệnh nghiêm trọng khác như đột qụy, viêm phổi, bệnh tim thiếu máu cục bộ, bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính, ung thư phổi…Các ngành công nghiệp, giao thông vận tải và nhà máy nhiệt điện chạy than cùng với việc sử dụng nhiên liệu rắn là các nguồn chủ yếu gây ra ô nhiễm không khí Ô nhiễm không khí tiếp tục gia tăng với tốc độ đáng báo động và ảnh hưởng tới các nền kinh tế và chất lượng cuộc sống của con người

Với mục tiêu giảm thiểu tình trạng bụi trong thành phố, tại cuộc họp giao ban hồi tháng 3-2019, Chủ tịch ủy ban nhân dân thành phố Hà Nội Nguyễn Ðức Chung đã chỉ đạo, với thời tiết hanh khô, nhiệt độ cao gây ra bụi thì thành phố cho phép rửa đường bằng xe chuyên dụng "Với tốc độ xây dựng như ở Hà Nội, rửa đường là một trong những biện pháp quan trọng để giảm bụi".[2]

Theo kết quả nghiên cứu và báo cáo của tổ chức y tế thế giới (WHO), hàng năm

có khoảng 7 triệu người chết vì có liên quan đến ô nhiễm không khí Tổ chức y tế thế giới cũng ước tính ô nhiễm không khí xung quanh (ngoài trời) ở cả thành phố và nông thôn gây ra 4,2 triệu ca tử vong sớm trên toàn thế giới mỗi năm vào năm 2016; tỷ lệ tử vong này là do tiếp xúc với vật chất dạng hạt mịn có đường kính từ 2,5 micromet trở xuống (PM2.5) [3]

Vào ngày 20-12-2017, ủy ban kiểm soát ô nhiễm Ấn Độ đã tiến hành đo mức độ không khí tại thủ đô New Delhi Kết quả, nồng độ bụi mịn PM2.5 trong không khí là khoảng 408, cao gấp 8 lần ngưỡng an toàn tối đa và 12 lần so giới hạn mà các chuyên gia môi trường khuyến cáo Trước tình hình đó, bộ môi trường Ấn Độ đã quyết định thử nghiệm súng phun sương giúp làm sạch tạm thời không khí.[4]

Theo báo cáo chất lượng không khí thế giới của IQAir trong năm 2020 [5] Việt Nam xếp hạng thứ 21 về tình trạng ô nhiễm không khí bụi mịn PM2.5 trên thế giới Cũng theo như cảnh báo của IQAir quá trình đô thị hóa thần tốc và phát triển kinh tế cũng làm gia tăng PM2.5 Nếu không có các biện pháp chính sách bổ sung, nồng độ PM2.5 tại các thành phố của Việt Nam có thể tăng khoảng 20-30% đến năm 2030

Ô nhiễm không khí tiếp tục là một trong những hiểm họa sức khỏe lớn nhất thế giới đối với người dân toàn cầu Gây ra khoảng 7 triệu ca tử vong sớm hàng năm, trong

đó có 600.000 ca tử vong là trẻ em Cộng thêm thảm họa sức khỏe ngoài sức tưởng

tượng này, chỉ riêng phát thải từ việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch thì ước tính ô nhiễm không khí đã gây thiệt hại cho nền kinh tế toàn cầu lên tới 2,9 nghìn tỷ đô la mỗi năm (3,3% GDP toàn cầu) và gây ra một loạt các vấn đề môi trường nghiêm trọng

Trên toàn cầu, một nghiên cứu ban đầu đã ước tính tỷ lệ tử vong vì COVID-19

do tiếp xúc với ô nhiễm không khí từ phát thải do con người gây ra trong thời gian dài chiếm từ 7 đến 33% các ca tử vong Nếu con người giảm gây ô nhiễm không khí thì những ca tử vong này có thể đã không xảy ra.[5]

Một số yếu tố cho thấy mối liên hệ giữa ô nhiễm PM2.5 với sự gia tăng mức độ

dễ bị tổn thương COVID-19, bao gồm:

Gia tăng tỷ lệ mắc bệnh nền: việc phơi nhiễm ô nhiễm không khí mãn tính làm

tăng nguy cơ các biến chứng về hô hấp và tim mạch dẫn đến hậu quả COVID-19 nghiêm trọng hơn

Phổi và các phản ứng tự miễn dịch bị suy yếu: ô nhiễm bụi gây ra viêm tế bào

và thúc đẩy sản xuất các gốc tự do gây tổn thương tế bào

Tăng cường tính nhạy cảm của vi rút: bằng chứng cho thấy ô nhiễm bụi có thể

kích thích cơ quan cảm ứng (ACE-2) trên bề mặt tế bào và đẩy mạnh sự hấp thụ của vi rút

Tăng cường sự lây truyền vi rút: Các trường hợp nhiễm COVID-19 có liên

quan đến mức độ ô nhiễm không khí cao hơn, một xu hướng có thể là do ô nhiễm không khí kéo dài sự tồn tại của các hạt bụi chứa vi rút trong không khí

Xuất phát từ những thực trạng trên, tác giả thực hiện nghiên cứu này nhằm thu thập, phát hiện nồng độ bụi mịn PM2.5 và chất lượng không khí Thực hiện các phương hướng giải quyết để có thể giảm bớt sự ô nhiễm không khí nhằm cải thiện chất lượng không khí trong nhà và giảm bớt nguy cơ gây hại đến đời sống sức khỏe cộng đồng

2 Mục tiêu nghiên cứu

 Tập trung nghiên cứu thiết kế bộ thiết bị tích hợp để thu thập tín hệu môi trường (PM2.5, nhiệt độ, độ ẩm) và truyền dữ liệu lên web

 Nghiên cứu cách tính độ oi bức của không khí dựa trên nhiệt độ và độ ẩm

 Nghiên cứu thuật toán điều khiển logic mờ để điều khiển thiết bị làm mát và tăng cường độ ẩm trong không khí dựa vào thông số độ oi bức và nồng độ bụi trong không khí

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

 Đối tượng của nghiên cứu là các thông số môi trường bao gổm: Nhiệt độ, độ ẩm

và nồng độ bụi mịn (PM2.5) trong không khí

 Phạm vi nghiên cứu là:

Thiết bị sử dụng cho hộ gia đình

Thiết bị sẽ thu thập dữ liệu trong 7 ngày

4 Nội dung

 Thu thập, phân tích những tài liệu trong và ngoài nước về IoT, truyền tín hiệu không dây, thuật toán xử lý tín hiệu thu nhận được, thuật toán tính độ oi bức không khí

 Thiết kế bộ thiết bị thiết bị tích hợp đo đạc các thông số như độ ẩm, nhiệt độ, nồng độ bụi mịn đồng thời điều khiển thiết bị làm mát và tăng cường độ ẩm trong không khí và truyền tín hiệu

 Áp dụng thuật toán điều khiển logic mờ để điều khiển tín hiệu đầu ra

 Viết chương trình mô phỏng nhận và xử lý tín hiệu thu nhận được

 Trình bày các kết quả mô phỏng và kết quả thu thập được

5 Phương pháp thực hiện

 Sử dụng internet để thu thập tài liệu trong và ngoài nước về IoT, truyền tín hiệu không dây, thuật toán xử lý tín hiệu thu nhận được, thuật toán tính độ oi bức không khí

 Sử dụng các cảm biến, thiết bị điều khiển và thiết bị phun sương để thiết kế thiết

bị đo đạc các thông số độ ẩm, nhiệt độ, nồng độ bụi mịn, thiết bị làm mát và tăng cường độ ẩm trong không khí

 Dùng phần mềm MATLAB Simulink xây dựng thuật toán điều khiển logic mờ

từ các thông số thu thập được và bộ điều khiển Logic mờ

 Dùng phần mềm MATLAB Simulink viết chương trình mô phỏng thuật toán xử

lý các tín hiệu dữ liệu nhận được từ thiết bị

 Dùng biểu đồ thống kê số liệu để thể hiện kết quả mô phỏng và kết quả dữ liệu thu thập được

6 Kết cấu của luận văn

Mở đầu

Chương 1: Tổng quan

Chương 2: Thiết kế và thi công

Chương 3: Kết quả và thảo luận

Chương 4: Kết luận

CHƯƠNG 1:TỔNG QUAN

1.1 Nghiên cứu quốc tế về ô nhiễm chất lượng không khí

Sự phát triển của các công nghệ IoT trong nhiều lĩnh vực ngày càng phát triển mạnh mẽ, trong đó lĩnh vực về quan trắc chất lượng môi trường không khí ngày càng được quan tâm nhiều hơn do vấn đề ô nhiễm môi trường chất lượng không khí ngày càng nghiêm trọng, có thể nhận thấy bằng mắt thường (bụi bám) hay bằng các giác quan (mùi trong không khí) Theo các báo cáo của tổ chức y tế thế giới (WHO) thì số lượng người mắc bệnh về đường hô hấp do bị ô nhiễm chất lượng không khí ngày càng có xu hướng gia tăng theo từng năm

Nay có nhiều tác giả nghiên cứu về lĩnh vực này điển hình là tác giả: Mishra [6]

đã sử dụng các dữ liệu thu tập từ các trạm quan trắc về không khí để nghiên cứu các vấn

đề về chất lượng không khí và bụi mịn PM2.5, còn có các tác giả với công trình nghiên cứu khác có liên quan về vấn đề chất lượng không khí và giảm nồng độ bụi mịn trong không khí được trình bày như trong bảng 1.1

Bảng 1.1: Các công nghệ và đối tượng nghiên cứu trong môi trường không khí

Tài liệu

tham khảo

[6] Monitoring stations Monitoring

LabVIEW Nhiệt độ không khí, độ ẩm, gió,

Chất lượng không khí, bụi

[11] Water pump

Fitting for nozzle,

CAD, LabVIEW

đối, vận tốc và hướng gió, bức xạ năng lượng mặt trời

1.2 Nghiên cứu trong nước về ô nhiễm chất lượng không khí

Các nghiên cứu về thu thập dữ liệu bụi min PM2.5 và ô nhiễm không khí dựa trên nền tảng mạng lưới kết nối vạn vật (IoT) tại Việt Nam được công bố trên các tạp chí khoa học Việt Nam còn rất ít các số liệu thu thập về ô nhiễm không khí chỉ tập trung

ở các trạm quan trắc môi trường và ở thành phố lớn Báo cáo phân tích xu hương công nghệ [12] của sở khoa học và công nghệ thành phố Hồ Chí Minh trung tâm thông tin và thống kê khoa học và công nghệ cho biết tình hình nghiên cứu ứng dụng mạng lưới kết nối vạn vật (IoT) trong quan trắc chất lượng không khí tại Việt Nam rất hạn chế

CHƯƠNG 2:THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG

2.1 Đặt vấn đề

Vấn đề về ô nhiễm môi trường không khí đang ngày một trở nên nghêm trọng ở khắp nơi trên toàn thế giới đặc biệt là ở các đô thị công nghiệp, thành phố lớn riêng ở Việt Nam thì chỉ số ô nhiễm ông khí ở các thành phố lớn thường cao hơn từ 2-3 lần so với chỉ số chất lượng không khí theo chỉ số chất lương số khí (AQI), đặc biệt là ở 2 thành phố lớn là Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh.[5]

Thực trạng ô nhiễm môi trường không khí đang là vấn đề nhức nhối của thế giới

và Việt Nam cũng không là ngoại lệ Theo báo cáo thường niên về chỉ số môi trường (The Environmental Performance Index - EPI) do tổ chức môi trường Mỹ thực hiện, Việt Nam chúng ta là một trong 10 nước ô nhiễm môi trường không khí hàng đầu Châu

Á, tiêu biểu là ô nhiễm bụi (PM10, PM2.5)

Thành phố Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh là nơi bị ô nhiễm không khí nặng nhất của cả nước, có nhiều thời điểm bụi mịn (PM2.5) bao phủ cả bầu trời làm hạn chế tầm nhìn, ảnh hưởng rất lớn đến sức khỏe của người dân

Tính đến tháng 2/2020, Việt Nam có gần 3,6 triệu xe ô tô và hơn 45 triệu xe máy Các phương tiện này là nguyên nhân lớn nhất gây ra ô nhiễm không khí tại nước ta Từ năm 2010 - 2017, nồng độ bụi PM2.5 luôn có xu hướng tăng mạnh Từ năm 2019 đến nay, tình trạng cao điểm ô nhiễm khí xảy ra rất thường xuyên tại các thành phố lớn cả nước Điển hình là thành phố Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh Chỉ số báo cáo chất lượng không khí hàng ngày (Air Quality Index - AQI) tại các thành phố này dao động trong mức 150 - 200, đây là mức báo động rất nguy hiểm [5]

Như đã trình bày ở chương 1 của luận văn, IoT và các thiết bị cảm biến có thể theo dõi các thông số của môi trường không khí kết hợp với các biện pháp hỗ trợ từ các

hệ thống phun sương sẽ giúp cho vấn đề về chất lượng không khí được cải thiện Vì vậy, trong chương 2 của luận văn sẽ trình bày chi tiết về các loại thiết bị để có thể xây dựng thành một thiết bị thực nghiệm giám sát các thông số môi trường (nhiệt độ, độ ẩm, PM2.5) sau đó sẽ tiến hành cài đặt chương trình, thử nghiệm và đánh giá các kết quả thu được

Khối relay Khối thiết bị

Chức năng từng khối trong hình 2.1:

Khối nguồn: Cung cấp nguồn cho toàn bộ hoạt động của hệ thống bao gồm: khối

xử lý trung tâm, khối giao tiếp wifi, khối webserver, khối cảm biến, khối relay và khối

Khối chấp hành: Sẽ gồm các thiết bị của hệ thống phun sương làm mát giúp làm giảm nhiệt độ không khí và nộng độ bụi mịnh PM2.5

Hình 2.2: Sơ đồ thiết bị của hệ thống

Thiết bị cho từng khối được trình bày như trong hình 2.2 gồm:

Khối cảm biến: Cảm biến nồng độ bụi mịn PM2.5, cảm biến nhiệt độ và độ ẩm

Khối xử lý trung tâm và khối giao tiếp wifi: Board NodeMCU ESP8266

Khối webserver: Máy chủ thingspeak

Khối relay: Modul relay

Khối thiết bị chấp hành: Hệ thống thiết bị phun sương

Khối nguồn: Nguồn tổ ong 5vdc và 12vdc

2.2.2 Khối xử lý trung tâm

2.2.2.1 Giới thiệu board điều khiển NodeMCU ESP8266

NodeMCU ( Node Micro Controller Unit) là một môi trường phát triển phần cứng

và phần mềm mã nguồn mở được xây dựng dựa trên hệ thống trên chip (SoC) rẻ tiền được gọi là ESP8266 ESP8266 được thiết kế và sản xuất bởi Espressif Systems, chứa các yếu tố quan trọng của một máy tính: CPU, RAM, mạng (WiFi), thậm chí cả hệ điều hành và bộ phát triển phần mềm hiện đại Điều đó làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các dự án Internet of Things (IoT)

Phần cứng

Module thu phát Wifi ESP8266 NodeMCU là kit phát triển dựa trên nền chip wifi SoC ESP8266 với thiết kế dễ sử dụng và đặc biệt là có thể sử dụng trực tiếp trình biên dịch của arduino để lập trình và nạp code, điều này khiến việc sử dụng và lập trình các ứng dụng trên ESP8266 trở nên rất đơn giản

Module thu phát wifi ESP8266 NodeMCU được dùng cho các ứng dụng cần kết nối, thu thập dữ liệu và điều khiển qua sóng wifi, đặc biệt là các ứng dụng liên quan đến IoT

Kit RF thu phát wifi ESP8266 NodeMCU sử dụng chip nạp và giao tiếp UART mới và ổn định nhất là CP2102 có khả năng tự nhận driver trên tất cả các hệ điều hành window và linux, đây là phiên bản nâng cấp từ các phiên bản sử dụng IC nạp giá rẻ CH340.[18] Sơ đồ chân của board điều khiển được thể hiên như trong hình 2.3

Hình 2.3: Sơ đồ chân module thu phát wifi NodeMCU ESP8266[18]

2.2.2.2 Đặc tính nổi bật Module thu phát Wifi ESP8266

 Tích hợp 2 nút nhấn

 Tích hợp chip chuyển usb – uart CH340

 Full IO : 10 GPIO, 1 analog, 1SPI , 2 UART, 1 I2C/I2S, PWM,v.v…

Hình 2.4: Mặt trên và mặt dưới của NodeMCU ESP8266[18]

 Tương thích các chuẩn wifi : 802.11 b/g/n

 Hỗ trợ: Kết nối wifi trực tiếp (P2P), phần mềm AP

 Tích hợp giao thức TCP/IP

 Tích hợp TR switch, balun, LNA, khuếch đại công suất và mạng kết hợp

 Tích hợp bộ nhân tần số, ổn áp, DCXO and đơn vị quản lý nguồn

 +25.dbm công suất đầu ra ở chế độ 802.11b

 Dòng điện rò khi ngừng cấp điện <10A

 Tích hợp CPU 32-bit công suất thấp để xử lý ứng dụng

 SDIO 1.1/2.0, SPI, UART

 STBC, 1×1 MIMO, 2×1 MIMO

 Kết hợp A-MPDU & A-MSDU

 Sẵn sàng và truyền gói tin < 2ms

 Dòng tiêu thụ ở chế độ chờ < 1.0mW (DTIM3)

Các chuẩn giao tiếp và các thông tin khác:

 SDIO 2.0, SPI, UART

 Tích hợp công tắc RF, balun, 24dbm PA, DCXO, and PMU

 Tích hợp bộ xử lý RISC, bộ nhớ trong và bộ nhớ ngoài

 Tích hợp MAC/bộ xử lý cơ sở

 Quản lý chất lượng dịch vụ

 I2S giao thức cho các ứng dụng âm thanh

 Bộ điều chỉnh tuyến tính có độ trễ thấp

 Kiến trúc bộ đếm độc quyền

 Tích hợp WEP, TKIP, AES và WAPI

2.2.3 Khối cảm biến

2.2.3.1 Cảm biến đo nhiệt độ và độ ẩm DTH22

Cảm biến độ ẩm và nhiệt độ DHT22 sử dụng giao tiếp 1 wire dễ dàng kết nối và giao tiếp với vi điều khiển để thực hiện các ứng dụng đo nhiệt độ, độ ẩm môi trường, cảm biến có chất lượng tốt, kích thước nhỏ gọn, độ bền và độ ổn định cao Hình ảnh của cảm biến như trong hình 2.5

Hình 2.5: Cảm biến DTH22

Sơ đồ chân của cảm biến

Cảm biến DHT có bốn chân như trong hình sau Tuy nhiên, nếu người dùng có cảm biến DHT nó chỉ có ba chân và với một điện trở kéo lên bên trong trên chân 2 Số thứ tự chân của cảm biến như hình 2.6

Hình 2.6: DHT22 cảm biến nhiệt độ và độ ẩm dùng cho arduino IDE

Ở đây ta có thể thấy có 2 phương pháp kết nối sơ đồ chân của cảm biến DHT22 dùng

để truyền dữ liệu và được thể hiện bằng bảng 2.1, 2.2

Bảng 2.1: Chuẩn kết nối cảm biến I2C

Chuẩn kết nối cảm biến I2C

Bảng 2.2:Chuẩn kết nối cảm biến I2C

Chuẩn kết nối cảm biến One - wire

Để có thể giao tiếp với DHT22 theo chuẩn 1 chân vi xử lý thực hiện theo 2 bước:

Gửi tín hiệu muốn đo (Start) tới DHT22, sau đó xác nhận lại

Khi đã giao tiếp được với DHT22, cảm biến sẽ gửi lại 5 byte dữ liệu và nhiệt độ

đo được như hình 2.8

Bước 1 : Gửi tín hiệu start

Hình 2.8: Gửi tín hiệu start

MCU thiết lập chân data là output kéo chân data xuống 0 trong khoảng thời gian

>=1 ms Khi đó DHT22 sẽ hiểu là MCU muốn đo nhiệt độ độ ẩm

MCU đưa chân data lên 1 sau đó thiết lập lại là chân đầu vào

Sau khoảng 20 - 40s DHT sẽ kéo chân data xuống thấp Nếu >40s mà chân DATA chưa được kéo xuống thấp nghĩa là chưa giáp tiếp được với DHT22

Chân data sẽ ở mức thấp 80s sau đó được DHT22 kéo lên mức cao trong 80s Bằng việc giám sát chân data , MCU có thể biết được có giao tiếp được với DHT22 hay không Nếu tín hiệu đo được lên cao khi đó hoàn thiện quá trình giao tiếp của MCU với DHT22

Bước 2: Đọc giá trị trên DHT22

DHT22 sẽ trả giá trị nhiệt độ và độ ẩm về dưới dạng 5 byte trong đó:

 Byte 1 giá trị phần nguyên của độ ẩm

 Byte 2 giá trị phần thập phân của độ ẩm

 Byte 3 giá trị phần nguyên của nhiệt độ

 Byte 4 giá trị phần thập phân của nhiệt độ

 Byte 5 kiểm trả tổng Nếu byte 5=byte1+byte2+byte3+byte4 thì giá trị nhiệt độ

và độ ẩm là chính xác còn nếu không thì kết quả đo bị sai

Cách tính nhiệt độ và độ ẩm (byte cao × 256 + byte thấp)

Đọc dữ liệu: sau khi giao tiếp được với DHT22, DHT22 sẽ gửi liên tiếp 40 bit 0 hoặc 1

về MCU tương ứng với 5 byte giá trị nhiệt độ độ ẩm

 Bit 0

Hình 2.9: Đọc dữ liệu bit 0

 Bit 1

Hình 2.10: Đọc dữ liệu bit 1

Sau khi tín hiệu được đưa về 0 ta đợi chân data của MCU được DHT22 kéo lên

1 Nếu chân 1 data trong khoảng 26-28 s thì là 0 còn nếu tại trong khoảng 70s thì là

1 Do đó trong lập trình ta bắt sườn lên của data sau đó delay 50s Nếu giá trị đo được

là 0 thì đọc được bit 0 nếu giá trị đo được là 1 thì đọc được bit 1 cứ thế ta đọc các bit tiếp theo Như trong hình 2.9, hình 2.10

2.2.3.2 Cảm biến đo nồng độ bụi mịn trong không khí Sharp gp2y10

Cấu tạo:

Hình 2.11: Cảm biến Sharp gp2y10

Hình 2.12: Cấu tạo của cảm biến Sharp gp2y10

Có thể thấy cấu tạo của cảm biến gồm 03 phần chính như trong hinh 2.12 là:

Phương pháp lấy mẫu

Hình 2.13: Phương pháp lấy mẫu của cảm biến Sharp gp2y10

𝑣𝑝𝑑 = 𝑣𝑅𝑒𝑓

Trong đó :

vpd: Giá trị điện áp tương ứng với 1 giá trị digital

vRef: Giá trị điện áp cấp cho cảm biến (5.0 hoặc 3.3)

Sau khi đã có Vpd, ta chỉ cần nhân với giá trị ADC đọc từ chân Vo của cảm biến là có thể tính ra được điện áp

Vậy là sau khi có điện áp, ta có thể dễ dàng tính ra được nồng bộ bụi trong không khí:

Nồng độ bụi =(𝑣0×𝑣𝑝𝑑)

0.5 (3)

Tuy nhiên, bằng những phép kiểm thử thực tế nhận thấy rằng giá trị này không đúng như thực tế Giá trị đo được không trùng với bảng tham chiếu mà nhà sản xuất đưa ra

Vì vậy sẽ chuyển dùng phương pháp phương trình tuyến tính để tìm ra được phương trình cho phép tham chiếu kết quả gần đúng như nhà sản xuất đưa ra

Hình 2.14: Module relay Thông số kỹ thuật module relay hình 2.14 ở phần phụ lục 2

2.2.5 Khối thiết bị chấp hành

Giới thiệu

Để tạo hiệu quả làm mát giảm nhiệt độ và nồng độ bụi trong không khí, thiết bị chấp hành được sử dụng là hệ thống phun sương công suất lớn Các thiết bị của hệ thông phu sương được trình bày như trong bảng 2.3

Bảng 2.3: Các thiết bị của hệ thông phun sương

Bơm đôi Sinleader

Hình 2.15: Bơm đôi Sinleader Thông số kỹ thuật Bơm đôi Sinleader hình 2.15 phần phụ lục 3

Nguồn tổ ong 12v 10a

Hình 2.16: Nguồn tổ ong 10a Thông số kỹ thuật nguồn tổ ong 12v 10a hình 2.16 phần phụ lục 4

Bộ Béc phun sương 1 hướng

Bộ béc bao gồm: Đầu béc phun sương được kết nối với chân gắn và gắn với 1 đầu của đoạn ống nối, đầu còn lại của đoạn ống được gắn với 1 đầu của đầu nối chữ T

Hình 2.17: Bộ béc phun sương 1 hướng Thông số kỹ thuật bộ béc phun sương 1 hướng hình 2.17 phần phụ lục 5

No ESP8266 DTH22 Wire color

2.3.1.2 Sơ đồ kết nối ESP8266 + Sharp gp2y10

Hình 2.20: ESP8266 kết nối Sharp gp2y10 Dây kết nối giữa ESP8266 và Sharp gp2y10 hình 2.20 được trình bày như trong bảng 2.5

Bảng 2.5: Kết nối giữa ESP8266 và Sharp gp2y10

2.3.1.3 Sơ đồ kết nối ESP8266 + RELAY

Hình 2.21: ESP8266 kết nối relay Dây kết nối giữa ESP8266 và relay hình 2.21 được trình bày như trong bảng 3.6 Bảng 2.6: Kết nối giữa ESP8266 và relay

2.3.1.4 Sơ đồ kết nối toàn hệ thống

Hình 2.22: Sơ đồ kết nối giữa ESP8266 với các cảm biến và relay

Các cảm biến DTH22, Sharp gp2y10 và module relay kết nối với bộ xử lý trung tâm là board NodeMCU ESP8266 từ đó hình thành lên hệ thống thu thập và xử lý dữ

liệu môi trường không khí Cả hệ thống hoạt động nhờ nguồn điện cung cấp từ bộ nguồn

tổ ong 5v 10a như hinh 2.22

2.3.1.5 Hình ảnh thiết bị thực tế

Các thiết bị Nodemcu ESP8266, DTH22, Sharp gp2y10, module relay được bố trí và kết nối như hình 2.23, 2.24 tạo thành bộ thiết bị nhận và xử lý tín hiệu môi trường không khí

2.3.2 Phần mềm

2.3.2.1 Cách tính độ nóng bức không khí

Gần đây, một số quy tắc, chỉ mục và tiêu chuẩn đã được được phát hành trên toàn thế giới nhằm cung cấp các công cụ phù hợp để kiểm tra vi khí hậu trong nhà Trong số tất cả các tiêu chuẩn được phát hành

Humidex là một số chỉ mục được giới thiệu bởi các nhà khí tượng học Canada để

mô tả cảm giác nhiệt của một người, bằng cách kết hợp tác động của nhiệt và độ ẩm.[19]

Nghiên cứu sức khỏe môi trường sử dụng nhiều thước đo khác nhau để đo mức

độ phơi nhiễm nhiệt, để nghiên cứu trực tiếp ảnh hưởng đến sức khỏe của nhiệt độ ngoài trời và để kiểm soát nhiệt độ trong các nghiên cứu về phơi nhiễm môi trường khác, bao gồm cả ô nhiễm không khí Để đo mức độ tiếp xúc với nhiệt, các nghiên cứu về sức khỏe môi trường thường sử dụng chỉ số nhiệt, kết hợp cả nhiệt độ và độ ẩm không khí Tuy nhiên, phương pháp tính toán chỉ số nhiệt khác nhau giữa các nghiên cứu môi trường, điều này có nghĩa là các nghiên cứu sử dụng các thuật toán khác nhau để tính toán chỉ số nhiệt có thể không so sánh được Vì vậy, một số thuật toán có thể có vấn đề, đặc biệt là trong một số điều kiện thời tiết nhất định (ví dụ: độ ẩm tương đối rất thấp, thời tiết lạnh) Để tính toán chỉ số nhiệt bằng cách sử dụng thuật toán của cục thời tiết quốc gia Hoa Kỳ.[20]

Công thức điển hình để tính chỉ số Heat index là:

HI = C1+ C2T + C3R + C4TR + C5T2+ C6R2+ C7T2R + C8TR2+ C9T2R2 (5) Trong đó:

HI = chỉ số nóng bức (bằng độ fahrenheit)

T = nhiệt độ bầu khô môi trường xung quanh (bằng độ fahrenheit)

R = độ ẩm tương đối (phần trăm, từ 0 đến 100)

 C1 = -42.379

 C2 = 2.04901523

 C3 = 10.14333427

 C4 = -0.22475541

T = nhiệt độ bầu khô môi trường xung quanh (bằng độ celsius)

R = độ ẩm tương đối (phần trăm, từ 0 đến 100)

2.3.2.2 Xây dựng thuật toán logic mờ

Suy luận gần đúng (dưới dạng logic mờ) được nhiều người biết đến là một chiến lược kiểm soát thành công bất cứ lúc nào các lĩnh vực khách quan và chủ quan giao thoa, như khi nói đến tiện nghi vi khí hậu

Cơ sở lý thuyết được Zadeh đặt ra vào những năm 1960 để mở rộng cách tiếp cận thiết lập rõ nét thành sự phân loại liên tục Mờ hóa nới lỏng cách luận lý chỉ định các phần tử cho tập hợp tương ứng (phi thành viên bằng 0 và thành viên đầy đủ bằng 1) bằng cách xem xét tất cả các cấp trung gian của thuộc về hình dạng của các chức năng thành viên, các phần tử do đó có thể có lợi hơn một phần so với một tập hợp duy nhất

Thông qua số liệu của các biến ngôn ngữ, thuật ngữ ngôn ngữ và hàm thành viên,

dữ liệu rõ nét được định hình lại thành trở nên có thể quản lý được thông qua một tập hợp hữu hạn các quy tắc logic Cách tiếp cận trực quan, không có mô hình toán học như vậy là một tài sản tiết kiệm thời gian hoạt động tốt hơn PID thông thường hoặc bộ điều khiển bật / tắt trong trường hợp điều kiện làm việc theo thời gian hỗn loạn / phi tuyến tính vì nó có thể bao gồm một số lượng gần như vô hạn các tham số trong quy trình ra quyết định Bên cạnh đó, kinh nghiệm khám phá và kinh nghiệm trong quá khứ có thể được tích hợp vào hệ thống điều khiển,bắt chước suy luận của con người.[11]

Trong bối cảnh này, một thách thức lớn là tạo ra bộ điều khiển với bộ thông số đầu vào phù hợp Ngoài thông số nóng bức, một biến số môi trường nữa là nồng độ bụi mịn PM2.5 đã được dự tính để xác định quá trình phun sương

Các thang đo thông số nóng bức được xác định theo tiêu chuẩn của Cục hải dương

và khí quyển quốc gia Hoa Kỳ (NOAA) [21] và thông số bụi mịn PM2.5 sẽ được thiết lập như trong bảng 2.7 và bảng 2.8 theo tiêu chuẩn IQAir.[5]

Bảng 2.7: Các thang đo thông số nóng bức (heat index)

Mức nhiệt Cảnh báo Ghi chú

27-32 Thận trọng Có thể gây mệt mỏi nếu duy trì tiếp xúc và hoạt

động thể chất kéo dài

32-41 Cực kỳ thận trọng Có khả năng say nắng, chuột rút hoặc kiệt sức vì

nóng khi tiếp xúc hoặc hoạt động thể chất kéo dài

41-54 Nguy hiểm Rất có khả năng bị say nắng, kiệt sức vì nóng

Sốc nhiệt có thể xảy ra nếu tiếp xúc hoặc hoạt động thể chất kéo dài

>54 Cực kỳ nguy hiểm Rất có khả năng bị say nắng, sốc nhiệt

Bảng 2.8: Các thang đo thông số bụi mịn PM2.5

Mức bụi mịn Cảnh báo Ghi chú

0-50 Tốt Chất lượng không khí tốt và gây ra ít hoặc không

rủi ro tới sức khỏe con người

51-100 Trung bình Những người nhạy cảm nên tránh hoạt động

ngoài trời vì họ có thể gặp các triệu chứng về hô hấp

101-150 Xấu Mọi người, đặc biệt là những người nhạy cảm, có

nguy cơ gặp phải các vấn đề về dị ứng và hô hấp 151-200 Kém Tăng khả năng tác động xấu và trầm trọng hơn

cho tim và phổi của con người

201-300 Rất kém Sức khỏe mọi người sẽ bị ảnh hưởng đáng kể

Những người nhạy cảm nên hạn chế các hoạt động ngoài trời

301-500 Nguy hại Mọi người có nguy cơ cao gặp phải các tác động

xấu về sức khỏe và dị ứng nghiêm trọng Mọi người nên tránh các hoạt động ngoài trời

Dựa vào các mức cảnh trong bảng 2.7, bảng 2.8 cho thấy mức độ ảnh hưởng của nhiệt

độ và bụi mịn đối với cơ thể, cho nên hệ thống sẽ được thiết lập ở mức nhiệt dưới 32oC (thận trọng) và bụi mịn nhỏ hơn 100 (tốt, trung bình) thì hệ thống phun sương sẽ không hoạt động, ngược lại thì hệ thống phun sương sẽ hoạt động Từ các thiết lập đã suy luận

ra các tập mờ cho biến đầu vào và biến đầu ra, trình bày trong bảng 2.9

Bảng 2.9: Các tập mờ cho biến đầu vào và biến đầu ra

Input variables Linguistic terms Fuzzy sets