Autonome AQI-Kartierung IoT WSN für Anwendungen im städtischen Maßstab

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.