В этой статье я расскажу о том, как собрать датчик загрязнённости воздуха в домашних условиях и зачем это нужно.

В последнее время всё больше людей озадачивается проблемой загрязнённости воздуха. Одним из видов загрязнения воздуха является взвешенные частицы размером до 10 мкм, которые не отфильтровываются носоглоткой и проникают глубоко в лёгкие. Такие частицы, обозначаемые PM₁₀, PM_2.5 и PM_0.1 (по их размеру в микрометрах), представляют большую опасность для здоровья человека, вызывая астму, рак лёгких, всевозможные респираторные и сердечно-сосудистые заболевания, врождённые дефекты у новорождённых и даже преждевременную смерть.

По информации ВОЗ, в 2016 году около 4,2 миллиона смертей было вызвано влиянием частиц PM_2.5. Кроме промышленности, значительным источником мелко- и крупнодисперсных частиц является автотранспорт (в частности, автопокрышки).

Стандарты Европейского союза определяют индекс качества воздуха в зависимости от концентрации взвешенных частиц:

Общественный мониторинг

Во многих европейских странах помимо мониторинга качества воздуха, осуществляемого государственными организациями, осуществляется и общественный мониторинг, производимый независимыми организациями и просто жителями городов и деревень. Один из таких проектов, LuftDaten, основан группой сотрудников Штутгартской высшей технической школы. В рамках этого проекта был разработан вебсайт для сбора данных, а также простые в сборе датчики, которые может разместить у себя дома каждый желающий. Как сайт, так и прошивка устройства являются свободным ПО.

Как видно из карты на их сайте, датчики установлены уже во всех странах Европы, хотя больше всего их, конечно же, в Германии.

Кроме LuftDaten, существуют и другие похожие проекты: OpenSenseMap (тоже немецкий), а также AirCMS (из Челябинска). Прошивка для датчиков от Luftdaten позволяет отправлять данные сразу в несколько проектов, а также на произвольные web API.

Конечно же, точность данных, полученных таким способом, ниже, чем у дорогих станций мониторинга, используемых государственными организациями, но у общественной сети есть потенциал лучше покрыть территорию более дешёвыми станциями, получая хоть какое-то представление о ситуации в местах, где нет официальных станций мониторинга. Кроме того, существует возможность математически «привязать» и откалибровать менее точные данные с помощью данных, полученных от более точных станций.

Подробнее о датчике

Вариантов датчика существует несколько как в плане конкретных комплектующих, так и сборки как таковой. «Классический» вариант, предлагаемый LuftDaten — платка с ESP8266 (NodeMCU) с сенсором Nova SDS011 в пластиковой трубе:

Готовый установленный датчик выглядит примерно так, как на фотографии в начале статьи.

Конечно же, использовать трубу не обязательно, корпус может быть любым, но способным выдержать погодные условия на улице 365 дней в году:

Альтернативой предлагаемой конструкции является набор AirRohr-Kit от Эрика Несстрёма, который разработал модели для 3D-принтера и печатную плату, предназначенную для установки в электромонтажную коробку:

Необходимые компоненты

• Плата с микроконтроллером ESP8266, например Wemos D1, NodeMCU

• Датчик пыли SDS011 (мне обошёлся в € 14 на AliExpress)

• Датчик температуры, влажности, атмосферного давления: BME280, BMP280, DHT22

• Куча проводов

• Подходящий корпус

• Пластиковая трубка с внутренним диаметром 6 мм

• Плоский кабель USB A—Micro-B (рекомендуемая длина около 2 м)

• Источник питания 5 В (мин. 500 мА) с разъёмом USB (например, зарядное устройство от телефона)

• Может пригодиться паяльник

Пару слов о датчиках температуры и прочего. Первоначально проектом поддерживались датчики DHT22, измеряющие температуру и влажность, параметры, которые полезно знать при анализе собранных данных. DHT22 (а также его более ограниченный собрат DHT11) предоставляют разрешение 1°C (кроме этого, DHT11 не может измерять температуры ниже 0°C). Чтобы улучшить качество данных, можно использовать альтернативу, BME280 от фирмы Bosch. BME280 даёт более точные измерения температуры с разрешением 0.01°C, а также измеряет атмосферное давление, поэтому LuftDaten рекомендуют использовать именно его. Разница в качестве измерений хорошо видна на этом графике из статьи от Random Nerd Tutorials:

К сожалению, в моём местном магазине радиодеталей BME280 не оказалось, потому мне пришлось купить BMP280, вариант без измерения влажности, и DHT22, чтобы влажность всё же измерить. Надо сказать, что DHT22 в таких магазинах продаётся в двух вариантах: датчик сам по себе либо на плате с pull-up-резистором:

В моём магазине цена была одинаковая, но я по ошибке заказал именно эту версию. Как оказалось, их не было на складе, ждать пришлось бы долго, но на складе был и датчик без платы за ту же цену. Проверка исходного кода прошивки показала, что в ней используется встроенный pull-up микропроцессора, так что внешний резистор, на платке или нет, не нужен (но с десяток резисторов я с перепугу всё же купил, т. к. проверить их необходимость в магазине не было возможности).

Прошивка

Рекомендуется прошить процессор перед сборкой. Сделать можно это совсем вручную с помощью утилиты esptool, но лучше это сделать специальным скриптом. Можно скачать сборки под разные операционные системы на сайте проекта, либо же поставить из исходников с GitHub.

После прошивки и перезапуска процессора должна появиться новая Wi-Fi сеть, как правило, начинающаяся на airRohr (в зависимости от языка и версии прошивки). Подключившись к этой сети, надо зайти на http://192.168.4.1/ и настроить подключение к домашней Wi-Fi сети. Надо сказать, что на этом шагу я на какое-то время зациклился: датчик упорно не хотел подключаться к сети, создавая свою собственную. Я подключил отладку через USB-serial (если будете пробовать, скорость нужно задать 9600 бод, эта скорость отличается от скорости загрузчика прошивки), где было видно, что датчик к сети подключается, но ошибок нет. Я уже было отчаялся, как вдруг сеть airRohr пропала и датчик появился в домашней сети: оказывается, в настройках есть параметр Duration router mode, в течение которого датчик будет в некоторых случаях держать собственную сеть, чтобы дать возможность поменять настройки.

Сборка

Как я уже упоминал выше, можно использовать как NodeMCU, как и более компактную плату Wemos D1. Функционально они идентичны, но NodeMCU несколько крупнее и имеет больше выводов. В моём распоряжении было несколько плат Wemos D1, так что я использовал именно их, но именно это решение привело к некоторым усложнениям в процессе сборки.

Как видно из схемы, датчик SDS011 подключается через UART, в то время как BME280 — через I?C. В моём случае вместо BME280 был BMP280, подключаемый на те же контакты, а также ещё и DHT22, который подключается на D7 (см. схему подключения). Всё бы хорошо, но у Wemos D1, в отличие от NodeMCU, лишь один контакт 3V3 и всего один GND! Пришлось паять разветвитель GND и удлинитель 3V3.

В итоге мой Франкенштейнов монстр выглядел примерно так:

К процессорной платке я прикрепил изолентой кусок пористого пенопласта, чтобы в случае попадения влаги внутрь корпуса, хотя бы часть её задержать. Всё устройство было помещено в ведёрко от йогурта. Важно в корпусе сделать не только отверстие для гибкой трубки, ведущей к SDS011, но и дополнительные отверстия, обеспечивающие циркуляцию воздуха, в том числе и для того, чтобы показания датчиков температуры, влажности и давления имели какой-то смысл.

Плохо себя зарекомендовала упаковка от маргарина: после чуть менее, чем года на улице, коробочка начала рассыпаться, в конце концов во время ливня вода попала внутрь и каким-то образом повредила датчик пыли:

Как видно из фотографий выше, свои датчики я размещаю на подоконнике (например, приклеив двусторонним скотчем). С размещением я советую внимательно подумать, приняв к вниманию как метеоусловия (ветер, солнце), так и наличие источников загрязнения. Например, один из моих датчиков находится на солнечной стороне, потому показания температуры у него очень часто завышены. Расстояние до источников загрязнения может влиять на показания, занижая и завышая их, либо же вообще делая их бесполезными. Например, возле нашего дома находится крупная стройка, которая уже продолжается три года, и данные насчёт того, сколько пыли она производит, весьма интересны. С другой стороны, концентрация пыли прямо на стройке несколько другая, чем возле домов, где живут люди, поэтому если датчик размещён слишком близко, польза от данных будет сомнительная. Также необходимо учитывать расстояние от дороги (покрышки автомобилей также создают массы взвешенных частиц).

После установки и проверки датчика его можно подключить к API разных проектов. Данные со своих датчиков я посылкаю на sensor.community (LuftDaten), агрегатор Madavi, OpenSenseMap, AirCMS и ещё пару проектов:

Вот так выглядит карта PM_2.5 от LuftDaten (два датчика на ней мои):

На AirCMS датчиков в наших краях гораздо меньше:

Ссылки по теме

• Stuttgarter OK Lab und Hochschule testen Prototyp: Burger konnen selber Larm messen - Stuttgart - Stuttgarter Zeitung

• Sensor Community — Build your own particulate matter sensor

• AirRohr-kit: A complete kit for building a Air Quality meter for the Luftdaten.info project

• дыши:москва

• Покупка, сборка и настройка станции мониторинга воздуха

• How to assemble PM Station SDS011 BME280 of the Luftdaten Info Project - YouTube