مراقبة جودة الهواء باستخدام انترنيت الأشياء منخفضة التكلفة

يُعدّ تلوث الهواء من أبرز التحديات البيئية التي تهدد صحة الإنسان والنظم البيئية، مما يبرز الحاجة إلى حلول دقيقة ومنخفضة التكلفة لمراقبته. يقدّم هذا البحث نموذجاً عملياً لمحطة مراقبة جودة الهواء تعتمد على تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) باستخدام حساسات منخفضة التكلفة MQ-7 ، MQ-135، DHT22 لقياس أول أكسيد الكربون وثاني أكسيد الكربون ودرجة الحرارة والرطوبة. تم اختبار النظام في أربع مناطق مختلفة من مدينة حلب (حرم جامعي، منطقة سكنية، إشارات مرور، موقع بجانب مولدة ديزل) خلال موسمي الخريف والشتاء. أظهرت النتائج دقة مرتفعة وصلت إلى 96% عند مقارنتها بأجهزة قياس معيارية، كما بينت أن المناطق القريبة من إشارات المرور والمولدات سجلت أعلى مستويات التلوث. يثبت هذا النهج فعاليته كحل عملي واقتصادي لمراقبة جودة الهواء، ويمهّد الطريق أمام تطبيقات أوسع في مجالات النقل، الزراعة، والطاقة ضمن إطار التنمية المستدامة.

الكلمات المفتاحية:  تلوث الهواء، انترنيت الأشياء، محطة مراقبة هواء منخفضة التكلفة ، الاستشعار البيئي، واجهة Blynk.Console.

1. المقدمة

أدى التوسع الحضري السريع والتصنيع وحرق الوقود الأحفوري إلى ظهور قضية تلوث الهواء العالمية، فتلوث الهواء هو تجاوز الحدود الوطنية الموصى بها من الجزيئات السائلة والصلبة والمواد العضوية وغير العضوية العالقة في الهواء التي تمثل مشكلة شائعة تواجهها العديد من البلدان، حيث يؤدي تلوث الهواء الى عواقب خطيرة مثل تفاقم أمراض الجهاز التنفسي والقلب والأوعية الدموية وزيادة خطر الإصابة بالسكتة الدماغية والقلبية، أما بيئياً فيمكن لتلوث الهواء أن يؤدي إلى نقص التنوع البيولوجي وتلف النباتات وإلحاق الأمراض بها مما يؤثر سلباً على الغطاء النباتي والمحاصيل لذلك تحول التركيز العالمي نحو خطر التلوث البيئي وبالتالي أصبحت الحاجة إلى حلول موثوقة لمراقبة جودة الهواء أكثر أهميه من أي وقت مضى (Jiang et al.,2022).

إنترنت الأشياء IoT: هو مصطلح يُشير إلى شبكة من الأجهزة والأشياء التي تتصل ببعضها البعض عبر الإنترنت، مما يتيح لها تبادل البيانات والمعلومات والتفاعل مع بيئتها المحيطة. تكمن فكرة  (IoT) في توصيل الأشياء التقليدية بالإنترنت لتمكينها من جمع البيانات وتحليلها والتحكم فيها عن بُعد، حيث اليمكن استخدام البيانات عالية الدقة التي تم الحصول عليها من المحطات القائمة على إنترنت الأشياء لتحسين النقل والجداول الزمنية، ، مما يتماشى مع اهداف تنمية المستدامة ، من الأمثلة على تطبيقات  :(IoT) أجهزة التحكم في المنزل الذكية، وأجهزة قياس اللياقة البدنية، ونظم الإضاءة الذكية، وغيرها الكثير .

طرق مراقبة تلوث الهواء: هناك عدة طرق يمكن استخدامها لمراقبة تلوث الهواء، ومن أهم هذه الطرق:

1. محطات المراقبة الثابتة: تستخدم هذه المحطات أجهزة حساسة لقياس مستويات الملوثات الجوية المختلفة مثل ثاني أكسيد الكربون والأوزون والجسيمات الصلبة.
2. المركبات المتنقلة: يمكن استخدام المركبات المجهزة بمعدات لقياس جودة الهواء لرصد تلوث الهواء على مدى واسع. يمكن لهذه المركبات توفير معلومات دقيقة حول جودة الهواء في المناطق المختلفة وخلال فترات زمنية محددة.
3. أجهزة الاستشعار الذكية:تقنيات (IoT) توفر أجهزة استشعار صغيرة وذكية يمكن استخدامها لرصد جودة الهواء بدقة عالية  .تعمل هذه الأجهزة على جمع البيانات وإرسالها عبر الإنترنت للتحليل والعرض الفوري للمعلومات.
4. تقنيات الطائرات بدون طيار: يمكن استخدام الطائرات بدون طيار لرصد جودة الهواء في مناطق صعبة الوصول أو خطيرة. تقنيات الطائرات بدون طيار تساعد في تحديد مصادر التلوث وتحليل تأثيراتها بشكل أفضل(Bachmann, Tripathi, Brunner, & Jodbauer, 2022).
5. أجهزة الاستشعار عن بعد:
6. MQ-135: هو عبارة عن كاشف غازي قادر على اكتشاف مجموعة كبيرة من الغازات بما في ذلك الأمونيا والبنزين وأكاسيد النتريك والدخان وثاني أكسيد الكربون، يمكن تشغيله في البيئات الداخلية والخارجية حيث يتمتع بحساسية جيدة لثاني أكسيد الكربون وهو فعّال من حيث التكلفة وعمرها التشغيلي طويل (Winsen Electronics, 2022).
7. MQ-7: مهمته الكشف عن أول أكسيد الكربون وهو السبب الرئيسي وراء تلوث الهواء وظهور العديد من الأمراض التي تهدد الحياة، جهاز MQ-7 عبارة عن مستشعر لأشباه الموصلات مصمم خصيصاً للتعرف على أول أكسيد الكربون وأنه قادر على استشعار وتركيزات ثاني أكسيد الكربون التي تتراوح بين 20-2000ppm كما أنه فعّال من حيث التكلفة(SparkFun Electronics, 2022a) .
8. DHT22: يستخدم لقياس درجة الحرارة والرطوبة، وهما معلومتان مهمتان لتقييم جودة الهواء ويعرف بالتكلفة المنخفضة والدقة العالية جداً بمثابة مستشعر رقمي للحرارة والرطوبة (SparkFun Electronics, 2022b).
9. Arduino Uno: عبارة عن لوحة تحكم دقيقة تتفاعل مع عدد كبير من أجهزة الاستشعار وهي بسيطة ومرنة للغاية تستخدم في العديد من البيئات إلى جانب الأجهزة الطرفية القابلة للتوسيع تتميز هذه اللوحة بكفاءة في استهلاك الطاقة وبتكلفة منخفضة نسبياً (Arduino, 2023).
10. Console: عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر قائم على الويب، مصمم لتطبيقات إنترنت الأشياء حيث يمكّن المستخدمين من جمع البيانات وتحليلها وتصويرها من أنواع مختلفة من أجهزة إنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار والتطبيقات في الوقت الفعلي، فهو يوفر منصة رائعة ومنظمة جيداً لإدارة الأجهزة وأدوات لتحليل البيانات الناتجة عن الأجهزة المتصلة وهي مجهزة بواجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام (GUI)(Lee, Ramasamy, & Khan , 2022).

شكل 1. بعض مكونات النظام المقترح لمراقبة الهواء عبر إنترنت الأشياء. (A) حساس  Gas sensor MQ-13 (Winsen Electronics,2022). (B) حساس  7 MQ- (SparkFun Electronics,2022a).. (C) حساس   DHT22 (SparkFun Electronics,2022b). (D)  دارة التحكم Arduino Uno (Arduino, 2023).

دراسات مرجعية لأنظمة مراقبة الهواء:  يبين الجدول (1) أهم الدراسات المرجعية:

من الدراسات السابقة تستنتج ان محطة قياس تلوث الهواء باستخدام انترنت الأشياء تفدم حلا مبتكرا لتقييم جودة الهواء يمكن استخدامها في سورية وخاصة انها غير مطبقة حاليا و منخفضة التكلفة

1. أهمية البحث: نتيجة تلوث الهواء الذي يشهده القطر العربي السوري بشكل عام و مدينة حلب بشكل خاص نتيجة الحروب التي مرت بها البلاد بالإضافة الى توقف محطات مراقبة جودة الهواء و الانتشار الواسع لمولدات الديزيل لتوليد الطاقة الكهربائية و التي تسبب التلوث الكبير للهواء لذلك كان من الضروري التفكير بطريقة اقتصادية و منخفضة التكلفة لتقييم جودة الهواء باستخدام انترنت الأشياء سهلة التثبيت في أي مكان.
2. منهجية: تم استخدام حساسات منخفضة التكلفة MQ-7 ، MQ-135، DHT22 لقياس أول أكسيد الكربون وثاني أكسيد الكربون ودرجة الحرارة والرطوبة حيث تم وارسال بياناتها مباشره إلى منصة Blynk.console السحابية ومن ثم تم اجراء محاكاه  لمنصة Blynk.console باستخدام برنامج Arduino IDE V 2.3.2

و ذلك في أربع مناطق مختلفة من مدينة حلب (الحرم الجامعي، منطقة سكنية، إشارات مرور، موقع بجانب مولدة ديزل) خلال فصلي الخريف والشتاء.

شكل 2. مخطط توضيحي لحل مراقبة الهواء عبر إنترنت الأشياء (Benedict et al, 2019)

1. هدف البحث: يقدم هذا البحث تصميم نهجاً مبتكراً لنشر محطة مراقبة الهواء تقوم بقياس جودة هواء في أي منطقة محددة باستخدام انترنت الأشياء .
2. مواد البحث وطرائقه

1. إعداد الأجهزة: يحتوي Arduino Uno على منافذ إدخال/إخراج (GPIO) للأغراض العامة، حيث يمكن توصيل العديد من الأجهزة الطرفية بها ويتميّز بانخفاض استهلاكه للطاقة وتكلفته المنخفضة، مما يجعله لوحة تحكّم مناسبة لهذا المشروع إلى جانب الاتصال عبر Wi-Fi مباشرة الى منصة الحلول السحابية Console.
2. بيئة جمع البيانات: تم الحصول على البيانات (الحرارة والرطوبة وغازات أول وثاني أوكسيد الكربون) في أوقات شروق الشمس وبعد الظهر وعند الغروب حيث تشمل المناطق التالية: المنطقة الأولى الحرم الجامعي (كلية الهندسة التقنية) المنطقة الثانية إشارات المرور (دوار الصخرة) المنطقة الثالثة مولدة ديزل والمنطقة الرابعة منطقة سكنية (السكك الحديدية)، تم اختيار هذه الأماكن في مدينة حلب لتحديد تراكيز الملوثات ومعرفة جودة الهواء فيها باستخدام محطة مراقبة جودة الهواء عبر إنترنت الأشياء.
3. اعداد واجهة CONSOLE المبتكرة:

• نفتح موقع Blynk.Console المقام على الويب > من قائمة المطورين Developer Zone My Templates < NewTemplate
• تظهر نافذة Create New Template: ندخل كل من اسم المشروع ونوع الجهاز (الشريحة) ونوع الاتصال ثم الوصف الخاص بالمشروع. كما هو مبين بالشكل (3) التالي:

شكل 3: نافذة Create New Template

1. • عند الضغط على IOT air quality <   Home يظهر لدينا اسم ورقم القالب نقوم بنسخه من أجل استخدامه في البرمجة C++، تظهر لدينا رسالة بإتمام عملية النسخ. “code copied to clipboard”

    

   • نقوم بنسخ رمز التفويض Auto Token من قائمة Devices
   • نقوم بإضافة البارومترات المراد التعامل معها وضبط الوحدات والألوان ونوع البيانات والقيم الأدنى والعظمى لكل من درجة الحرارة والرطوبة والغازات، ليتم ذلك من الضغط على تدفقات البيانات Data Streams
   • نقوم بإضافة كل من الرسم البياني والمقاييس للتعبير عن قيم كل من الحرارة والرطوبة والغازات، يتم ذلك عن طريق IOT air quality <      Web Dashboard  <     Edit      <   Widget Box كما هو مبين بالشكل (4) التالي:

شكل4: إضافة الرسم البياني والمقاييس للتعبير عن قيم الحرارة والرطوبة والغازات

1. 1. برمجة Arduino Uno:
   2. تنزيل المعرف الخاص للدارة وتفعيله من أجل إمكانية التخاطب بين الحاسوب والأردوينو.
   3. تنزيل برنامج Arduino IDE من أجل إضافة الأكواد والمكتبات البرمجية الخاصة بالحساسات والدارة:
   • نفتح البرنامج من شريط الأدوات نختار Tool ونختار نوع الدارة الموصولة ESP8266
   • التعريف بالمخدم والربط معه: نقوم بإدخال كل من اسم المشروع وID ورمز التفويض الذي قمنا بنسخه من CONSOLE بالإضافة إلى ملفات التعريف الخاصة بالحساسات.
   • تعريف الأجهزة المتصلة:

   #define DHTpin 2

   #define DHTTYPE DHT22

   DHT dht(DHTpin, DHTTYPE);

   MQ135 m135s =MQ135(A0);

   MQ7 mq7(A0,5.0);

   • إضافة اسم الشبكة وكلمة المرور:

   char ssid[] = “MON”;  // type your wifi name

   char pass[] = “M0945700044m”;  // type your wifi password

   • تحويل ومعالجة القيم:

   float h = dht.readHumidity();

   float t = dht.readTemperature();

   float ppm_135=5*(m135s.getPPM());

   float ppm_7=0.35*(mq7.readPpm());

   • طباعة ورفع النتائج:

   Blynk.virtualWrite(V0, t); Blynk.virtualWrite(V1, h);

   Blynk.virtualWrite(V2, ppm_7);

   Blynk.virtualWrite(V3, ppm_135);

   Serial.print(“MQ-135 sensor Value: “);Serial.print(ppm_135, DEC);

   Serial.print(“MQ-7 sensor Value: “);Serial.print(ppm_7,DEC);

   Serial.print(“DHT-Temperature: “);Serial.print(t);Serial.println(” c”);

   Serial.print(“DHT-Humidity: “);Serial.print(h);Serial.println(” %”);

   • رفع الكود للدارة وتحميل: نضغط على رمز السهم
   • وصل الدارة: لدينا دارة ESP8266 التي تحتوي على منافذ تغذية ومداخل بيانات التناظرية والرقمية حيث تم تغذية حساس الرطوبة والحرارة DHT22 بجهد 3.3 فولت ووصله مع منفذ البيانات الرقمي D2، أما بالنسبة لحساسات الغازات حيث تم تغذية الحساس MQ7 بجهد 5 فولت وحساس MQ135 بجهد 3.3 فولت ووصل كل منهما إلى منفذ البيانات التشابهي A0 ووصل الأرضي الى منفذ GND، وصل الحساسات مع دارة  ESP8266 كما هو مبين بالشكل (5) التالي:

شكل5: توصيلات دارة ESP8266

القياسات: تمت القياسات المباشرة Live على النظام السحابي BLYNK.CONSOLE التي تم جمعها من مستشعرات محطة عبر إنترنيت الأشياء لحساس MQ_135 والحساس DHT22، مما يوفر رؤى مهمة حول الأنماط والتغيرات في نوعية الهواء والتي تساعد في تفسير التباين في جودة الهواء.

يبين الشكل (6) التالي القياسات المباشرة لحساس الغازات MQ_135:

شكل 8 : مخططات تمثل القيم المتوسطة للمؤشرات البيئية المقاسة خلال فصل الخريف

شكل 9 : مخططات تمثل القيم المتوسطة للمؤشرات البيئية المقاسة خلال فصل الشتاء

شكل6: القياسات المباشرة لحساس الغازات MQ_135

شكل 7: القياسات المباشرة لحساس الحرارة والرطوبة DHT22:

1. 1. المناقشة والتوصيات

   نتائج الدراسة: أظهرت نتائج الدراسة أن مستويات الملوثات كانت متفاوتة باختلاف المواقع والفصول.

   • فقد سُجلت أعلى تراكيز لأول أكسيد الكربون وثاني أكسيد الكربون عند إشارات المرور وبجانب المولدات، نتيجة الانبعاثات المباشرة من عوادم المركبات والمولدات العاملة بالوقود الأحفوري.
   • في المقابل، أظهرت المناطق السكنية والحرم الجامعي مستويات أقل نسبياً، ما يعكس تأثير النشاط البشري والكثافة المرورية في زيادة التلوث.

   موثوقية النظام المقترح: أكدت مقارنة نتائج النظام المقترح مع أجهزة قياس معيارية (GA-40T) وUT363) ):

   • موثوقية الحساسات منخفضة التكلفة MQ-7، MQ-135، DHT22
   • دقتها في القياسات، حيث كانت الفروقات بين القيم ضئيلة جداً. هذا يعزز إمكانية استخدام هذه الأجهزة في محطات مراقبة عملية وبتكلفة اقتصادية، خصوصاً في البيئات التي تفتقر إلى أجهزة القياس الاحترافية مرتفعة الكلفة.

   توافق النتائج مع الدراسات السابقة: تتوافق هذه النتائج مع دراسات سابقة (Winsen Electronics, 2022),

   ,(SparkFun Electronics, 2022a), (Zheng et al., 2016), (Benedict et al., 2019)حيث أكدت:

   • فعالية دمج تقنيات إنترنت الأشياء في رصد جودة الهواء
   • أهمية تطوير نظم مراقبة مستمرة وشبكات موزعة تغطي مساحات أوسع وذلك بما يسهم في تقديم بيانات آنية تدعم صناع القرار والهيئات البيئية.

   التوصيات:

   1. استخدام انترنت الاشياء في قياس مؤشرات أخرى لتقييم جودة الهواء مثل H2S , NH3.
   2. دمج محطة انترنت الأشياء مع ذكاء الاصطناعي للتنبؤ بجودة الهواء
   3. استخدام هذه المحطة ضمن بيئة المعامل لتقييم جودة الهواء داخل بيئة العمل.

    

    

    

   1. المراجع

   Arduino. (2023, August). UNO R3 – Arduino documentation. https://docs.arduino.cc/hardware/uno-rev3

   Bachmann, N., Tripathi, S., Brunner, M., & Jodlbauer, H. (2022). The contribution of data-driven technologies in achieving the sustainable development goals. Sustainability, 14(5), 2497. https://www.mdpi.com/2071-1050/14/5/2497

   Benedict, S., Rumaise, P., & Kaur, J. (2019, December 16–19). IoT blockchain solution for air quality monitoring in smart cities. In Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Advanced Networks and Telecommunications Systems (ANTS), Goa, India. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1109/ANTS47819.2019.9118148

   IOIT, AISSMS. (2017). Air and sound pollution monitoring system using IoT. International Journal of Recent Innovation in Trends in Computing and Communication, 5, 175–178. https://ijritcc.org/index.php/ijritcc/article/view/741

   Jiang, J., Zhou, K., Liu, Q., Su, J., Yangjia, D., & Shu, H. (2022). Environmental pollution is the hidden cause of health problems (pp. 31–45). Retrieved from https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38078200/

   Kullig, N., Lammel, P., & Tcholtchev, N. (2020). Prototype implementation and evaluation of a blockchain component on IoT devices. Procedia Computer Science, 175, 379–386. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S187705092031735X

   Kumar, S., & Jasuja, A. (2017, May 5–6). Air quality monitoring system based on IoT using Raspberry Pi. In Proceedings of the 2017 International Conference on Computing, Communication and Automation (ICCCA), Greater Noida, India. https://www.researchgate.net/publication/322001313_Air_quality_monitoring_system_ba

   Lee, C. H., Ramasamy, M., & Khan, A. (2022, December). Blynk control panel. https://www.researchgate.net/figure/Blynk-Console-Dashboard_fig3_366160415

   Shah, J., & Mishra, B. (2016). Customized IoT enabled wireless sensing and monitoring platform for smart buildings. Procedia Technology, 23, 256–263. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212017316300263

   SparkFun Electronics. (2022a). Carbon monoxide gas sensor MQ-7. https://www.sparkfun.com/products/9403

   SparkFun Electronics. (2022b). DHT22 (RHT03) humidity and temperature sensor hookup guide. https://learn.sparkfun.com/tutorials/rht03-dht22-humidity-and-temperature-sensor-hookup-guide/all

   System. (2021). ICT systems and sustainability: Proceedings of ICT4SD 2020 (Vol. 1). Springer. https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-15-8289-9

   Thirunavukkarasu, T., Ahalya, R., Amulpriya, J., & Karthikeyan, S. K. (2022). Intelligent retrieval of ambient air quality. International Journal of Research Trends and Innovation, 7, 1830–1834. https://ijrti.org/papers/IJRTI2206273.pdf

   Winsen Electronics. (2022). MQ-135 semiconductor sensor for air quality. Zhengzhou, China. https://www.winsensensor.com/d/files/PDF/Semiconductor%20Gas%20Sensor/MQ135%20%28Ver1.4%29%20-%20Manual.pdf

   Zheng, K., Zhao, S., Yang, Z., Xiong, X., & Xiang, W. (2016). Design and implementation of LPWA-based air quality monitoring system. IEEE Access, 4, 3238–3324. https://www.researchgate.net/publication/304365494_Design_and_Implementation_of_LPWA-Based_Air_Quality_Monitoring_System