Tổng quan nghiên cứu

Ô nhiễm không khí, đặc biệt là bụi mịn PM2.5, đang trở thành vấn đề nghiêm trọng tại các đô thị lớn trên thế giới và Việt Nam. Theo báo cáo của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), mỗi năm có khoảng 7 triệu người tử vong liên quan đến ô nhiễm không khí, trong đó bụi mịn PM2.5 là tác nhân chính gây ra các bệnh về hô hấp và tim mạch. Tại Việt Nam, các thành phố lớn như Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh thường xuyên ghi nhận chỉ số chất lượng không khí (AQI) ở mức 150-200, thuộc nhóm nguy hiểm, ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe cộng đồng. Tình trạng này càng trở nên nghiêm trọng khi tốc độ đô thị hóa và phát triển kinh tế tăng nhanh, làm gia tăng lượng khí thải từ giao thông và các khu công nghiệp.

Luận văn tập trung nghiên cứu thiết kế và thi công hệ thống phun sương tự động nhằm giảm nhiệt độ và nồng độ bụi mịn PM2.5 trong không khí, qua đó cải thiện chất lượng không khí và sức khỏe con người. Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi hộ gia đình tại thành phố Biên Hòa, tỉnh Đồng Nai, với thời gian thu thập dữ liệu thực nghiệm kéo dài 7 ngày liên tiếp vào tháng 5 năm 2022. Mục tiêu cụ thể là xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu môi trường (nhiệt độ, độ ẩm, PM2.5), tính toán chỉ số nóng bức và áp dụng thuật toán điều khiển logic mờ để tự động điều khiển hệ thống phun sương. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ IoT và điều khiển tự động để nâng cao chất lượng không khí trong môi trường sống đô thị.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết Internet of Things (IoT) và thuật toán điều khiển logic mờ (Fuzzy Logic). IoT được ứng dụng để thu thập và truyền tải dữ liệu môi trường qua các cảm biến nhiệt độ, độ ẩm và bụi mịn PM2.5, sử dụng board điều khiển NodeMCU ESP8266 với khả năng kết nối WiFi ổn định. Thuật toán logic mờ được áp dụng để xử lý dữ liệu đầu vào gồm chỉ số nóng bức (Heat Index) và nồng độ bụi PM2.5, từ đó đưa ra quyết định điều khiển hệ thống phun sương nhằm giảm nhiệt độ và bụi trong không khí.

Ba khái niệm chính được sử dụng gồm:

  • Chỉ số nóng bức (Heat Index): đo cảm giác nhiệt dựa trên nhiệt độ và độ ẩm, được tính theo công thức của Cục Thời tiết Quốc gia Hoa Kỳ.
  • Nồng độ bụi mịn PM2.5: hạt bụi có đường kính nhỏ hơn 2.5 micromet, ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe con người.
  • Logic mờ (Fuzzy Logic): phương pháp điều khiển dựa trên các tập mờ và luật suy luận, phù hợp với các hệ thống có tính phi tuyến và không chắc chắn.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là các thông số môi trường được thu thập trực tiếp qua hệ thống cảm biến DHT22 (nhiệt độ, độ ẩm) và cảm biến Sharp GP2Y1010 (bụi mịn PM2.5) trong 7 ngày liên tiếp từ 6h00 đến 17h00 tại địa chỉ 126 Nguyễn Ái Quốc, Biên Hòa, Đồng Nai. Cỡ mẫu là toàn bộ dữ liệu thu thập trong khoảng thời gian này, đảm bảo tính đại diện cho điều kiện môi trường thực tế.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • Tính toán chỉ số nóng bức dựa trên nhiệt độ và độ ẩm theo công thức chuẩn.
  • Áp dụng thuật toán logic mờ xây dựng trên phần mềm MATLAB Simulink để xử lý dữ liệu đầu vào và điều khiển relay kích hoạt hệ thống phun sương.
  • Lưu trữ và hiển thị dữ liệu trên nền tảng web server ThingSpeak qua kết nối WiFi của NodeMCU ESP8266.
  • Thời gian nghiên cứu kéo dài từ tháng 5 năm 2022, với các bước thiết kế, thi công, thử nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả giảm nhiệt độ môi trường: Dữ liệu thực nghiệm cho thấy hệ thống phun sương tự động có khả năng giảm nhiệt độ môi trường trung bình từ 2 đến 4 độ C trong khoảng thời gian hoạt động từ 6h00 đến 17h00. Ví dụ, ngày 24-05-2022, nhiệt độ đo được giảm từ 35°C xuống còn khoảng 31°C khi hệ thống phun sương hoạt động.

  2. Giảm nồng độ bụi mịn PM2.5: Nồng độ bụi mịn PM2.5 được ghi nhận giảm trung bình 15-25% so với mức trước khi phun sương. Trong ngày 26-05-2022, nồng độ PM2.5 giảm từ mức 120 µg/m³ xuống còn khoảng 90 µg/m³, tương đương giảm 25%.

  3. Độ chính xác của thuật toán logic mờ: Thuật toán logic mờ hoạt động hiệu quả trong việc điều khiển relay bật/tắt hệ thống phun sương dựa trên các ngưỡng chỉ số nóng bức và PM2.5. Tỷ lệ chính xác điều khiển đạt trên 90% trong các thử nghiệm thực tế.

  4. Hiển thị và lưu trữ dữ liệu trực tuyến: Hệ thống kết nối ổn định với máy chủ ThingSpeak, cho phép hiển thị trực tiếp các biểu đồ nhiệt độ, độ ẩm, chỉ số nóng bức và nồng độ bụi mịn PM2.5. Dữ liệu được cập nhật liên tục với tần suất 10 phút/lần, hỗ trợ giám sát và phân tích kịp thời.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả giảm nhiệt độ và bụi mịn là do hệ thống phun sương tạo ra màn sương mỏng làm tăng độ ẩm không khí và giữ lại các hạt bụi lơ lửng, từ đó cải thiện chất lượng không khí. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu quốc tế về ứng dụng phun sương trong kiểm soát bụi và làm mát môi trường.

So với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào giám sát chất lượng không khí, nghiên cứu này đã mở rộng bằng cách tích hợp điều khiển tự động dựa trên thuật toán logic mờ, giúp hệ thống hoạt động hiệu quả và tiết kiệm năng lượng hơn. Việc sử dụng nền tảng IoT và giao diện web ThingSpeak cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc giám sát từ xa và phân tích dữ liệu thời gian thực.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ so sánh nhiệt độ và nồng độ PM2.5 trước và sau khi phun sương trong từng ngày, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả của hệ thống. Bảng tổng hợp số liệu trung bình các ngày cũng hỗ trợ đánh giá tổng quan.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Mở rộng phạm vi ứng dụng hệ thống phun sương tự động: Khuyến nghị triển khai hệ thống tại các khu vực đô thị đông dân và các khu công nghiệp để giảm thiểu ô nhiễm không khí, với mục tiêu giảm nhiệt độ môi trường ít nhất 2°C và nồng độ PM2.5 giảm 20% trong vòng 12 tháng.

  2. Nâng cấp hệ thống cảm biến và thuật toán điều khiển: Cải tiến độ chính xác của cảm biến và phát triển thuật toán logic mờ đa biến để điều khiển linh hoạt hơn, nhằm tối ưu hóa hiệu quả làm mát và lọc bụi, dự kiến hoàn thành trong 6 tháng tiếp theo.

  3. Tăng cường giám sát và phân tích dữ liệu qua nền tảng IoT: Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm dựa trên dữ liệu thu thập được, giúp người dân và chính quyền địa phương có biện pháp ứng phó kịp thời khi chỉ số ô nhiễm vượt ngưỡng an toàn, triển khai trong vòng 3 tháng.

  4. Tuyên truyền và nâng cao nhận thức cộng đồng: Phối hợp với các cơ quan chức năng tổ chức các chương trình giáo dục về tác hại của bụi mịn và lợi ích của hệ thống phun sương tự động, nhằm khuyến khích người dân sử dụng và bảo trì thiết bị đúng cách, thực hiện liên tục trong năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Công nghệ Thông tin và Môi trường: Có thể áp dụng phương pháp thiết kế hệ thống IoT và thuật toán logic mờ trong các đề tài liên quan đến giám sát và điều khiển môi trường.

  2. Chính quyền địa phương và cơ quan quản lý môi trường: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng các giải pháp kiểm soát ô nhiễm không khí hiệu quả, đặc biệt tại các đô thị lớn.

  3. Doanh nghiệp sản xuất thiết bị IoT và hệ thống phun sương: Tham khảo thiết kế phần cứng, phần mềm và thuật toán điều khiển để phát triển sản phẩm phù hợp với nhu cầu thị trường.

  4. Người dân và cộng đồng sống tại các khu vực ô nhiễm: Hiểu rõ tác động của bụi mịn và lợi ích của hệ thống phun sương tự động, từ đó chủ động áp dụng các biện pháp cải thiện chất lượng không khí trong nhà và khu vực sinh sống.

Câu hỏi thường gặp

  1. Hệ thống phun sương tự động hoạt động dựa trên nguyên lý nào?
    Hệ thống sử dụng cảm biến đo nhiệt độ, độ ẩm và nồng độ bụi mịn PM2.5 để tính chỉ số nóng bức và áp dụng thuật toán logic mờ điều khiển relay bật/tắt bơm phun sương, giúp làm mát và giảm bụi trong không khí.

  2. Chỉ số nóng bức (Heat Index) được tính như thế nào?
    Chỉ số nóng bức được tính theo công thức chuẩn của Cục Thời tiết Quốc gia Hoa Kỳ, kết hợp nhiệt độ bầu khô và độ ẩm tương đối để phản ánh cảm giác nhiệt thực tế của con người.

  3. Hệ thống có thể áp dụng cho những môi trường nào?
    Hệ thống phù hợp với các hộ gia đình, văn phòng, trường học và các khu vực đô thị có mức độ ô nhiễm bụi mịn cao, đặc biệt là nơi có khí hậu nóng và khô.

  4. Dữ liệu thu thập được lưu trữ và truy cập như thế nào?
    Dữ liệu được truyền qua WiFi lên máy chủ ThingSpeak, cho phép người dùng truy cập và giám sát trực tuyến qua giao diện web hoặc ứng dụng trên điện thoại thông minh.

  5. Hiệu quả giảm bụi mịn PM2.5 của hệ thống đạt được bao nhiêu phần trăm?
    Thực nghiệm cho thấy hệ thống có thể giảm nồng độ bụi mịn PM2.5 trung bình từ 15% đến 25% trong điều kiện thử nghiệm tại Biên Hòa, Đồng Nai.

Kết luận

  • Hệ thống phun sương tự động dựa trên nền tảng IoT và thuật toán logic mờ đã được thiết kế, thi công và thử nghiệm thành công tại Biên Hòa, Đồng Nai.
  • Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng giảm nhiệt độ môi trường từ 2-4°C và giảm nồng độ bụi mịn PM2.5 từ 15-25%.
  • Thuật toán logic mờ hoạt động hiệu quả trong việc điều khiển tự động hệ thống phun sương dựa trên các thông số môi trường.
  • Dữ liệu được lưu trữ và hiển thị trực tuyến qua nền tảng ThingSpeak, hỗ trợ giám sát và phân tích kịp thời.
  • Đề xuất mở rộng ứng dụng, nâng cấp công nghệ và tăng cường tuyên truyền nhằm nâng cao hiệu quả kiểm soát ô nhiễm không khí.

Tiếp theo, nghiên cứu sẽ tập trung vào mở rộng phạm vi thử nghiệm, cải tiến thuật toán điều khiển đa biến và phát triển hệ thống cảnh báo sớm dựa trên dữ liệu thu thập được. Độc giả và các nhà nghiên cứu được khuyến khích áp dụng và phát triển thêm các giải pháp công nghệ tương tự nhằm góp phần cải thiện chất lượng không khí và sức khỏe cộng đồng.