Nghiên Cứu Cảm Biến Đo Thông Số Môi Trường Và Giám Sát Qua Mạng Internet

Đồ án kỹ thuật nghiên cứu tốt nghiệp điện tự động công nghiệp nghiên cứu một số cảm biến đo thông số môi trường và giám sát, thiết kế chi tiết, tính toán kỹ thuật theo tiêu chuẩn,

• Trường học: Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Cảm Biến Đo Thông Số Môi Trường Qua Mạng Internet
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Khám Phá Hệ Thống Cảm Biến Đo Thông Số Môi Trường IoT

Nghiên cứu về cảm biến đo thông số môi trường qua mạng Internet đang mở ra một kỷ nguyên mới trong việc quản lý và bảo vệ môi trường sống. Công nghệ Internet of Things (IoT) là nền tảng cốt lõi, cho phép các thiết bị cảm biến kết nối và truyền dữ liệu liên tục. Một hệ thống quan trắc môi trường hiện đại không chỉ đơn thuần là thu thập dữ liệu; nó là một mạng lưới thông minh có khả năng phân tích dữ liệu thời gian thực. Điều này giúp các nhà quản lý, nhà khoa học và cộng đồng đưa ra quyết định kịp thời và chính xác. Các cảm biến IoT đóng vai trò như những giác quan điện tử, liên tục đo lường các chỉ số quan trọng như nhiệt độ, độ ẩm, chất lượng không khí, và chất lượng nước. Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được gửi đến một máy chủ trung tâm hoặc một nền tảng IoT (IoT Platform) qua các phương thức truyền dữ liệu không dây. Tại đây, dữ liệu được xử lý, lưu trữ và trực quan hóa, giúp người dùng có thể giám sát từ xa thông qua các thiết bị như điện thoại thông minh hoặc máy tính. Tầm quan trọng của việc giám sát môi trường online ngày càng được khẳng định, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu và ô nhiễm gia tăng. Các hệ thống này không chỉ phục vụ cho các cơ quan chính phủ mà còn có ứng dụng sâu rộng trong nông nghiệp thông minh và xây dựng thành phố thông minh (smart city), góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và phát triển bền vững.

1.1. Tầm quan trọng của việc giám sát môi trường online

Việc giám sát môi trường online mang lại những lợi ích vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Khả năng thu thập dữ liệu môi trường liên tục và tự động giúp loại bỏ độ trễ và sai sót do con người gây ra. Hệ thống cung cấp một cái nhìn toàn diện và cập nhật về tình trạng môi trường, từ đó cho phép phát hiện sớm các sự cố như ô nhiễm nguồn nước, không khí hay rò rỉ khí độc. Dữ liệu được thu thập có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự báo, cảnh báo sớm các thảm họa thiên nhiên hoặc các vấn đề môi trường nghiêm trọng. Điều này có ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong việc bảo vệ sức khỏe cộng đồng và giảm thiểu thiệt hại kinh tế. Hơn nữa, việc công khai dữ liệu quan trắc giúp nâng cao nhận thức của người dân và thúc đẩy các hành động bảo vệ môi trường từ cấp cơ sở.

1.2. Giới thiệu công nghệ mạng cảm biến không dây WSN

Nền tảng của các hệ thống giám sát hiện đại là mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network - WSN). Một WSN bao gồm nhiều nút cảm biến (sensor nodes) được triển khai trên một khu vực rộng lớn. Mỗi nút được trang bị một hoặc nhiều cảm biến, một bộ vi xử lý, một bộ thu phát không dây và một nguồn năng lượng. Các nút này giao tiếp với nhau và gửi dữ liệu về một trạm gốc (base station). WSN cho phép triển khai hệ thống một cách linh hoạt, chi phí thấp ở những khu vực khó tiếp cận như rừng sâu, sông hồ, hoặc các khu công nghiệp phức tạp. Công nghệ này là xương sống cho việc thu thập dữ liệu môi trường trên quy mô lớn, tạo tiền đề cho các ứng dụng IoT phức tạp hơn trong tương lai.

II. Thách Thức Khi Nghiên Cứu Cảm Biến Đo Môi Trường Hiện Nay

Mặc dù tiềm năng của các hệ thống cảm biến đo thông số môi trường là rất lớn, việc triển khai và nghiên cứu chúng vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Vấn đề đầu tiên là chi phí đầu tư ban đầu cho các trạm quan trắc tự động chuyên nghiệp có thể rất cao. Thứ hai là vấn đề năng lượng cho các nút cảm biến, đặc biệt khi chúng được triển khai ở những nơi không có nguồn điện lưới. Việc tối ưu hóa năng lượng để kéo dài tuổi thọ pin của mạng cảm biến không dây (WSN) là một bài toán phức tạp. Một thách thức khác là độ chính xác và độ bền của cảm biến trong điều kiện môi trường khắc nghiệt. Cảm biến có thể bị suy giảm hiệu suất hoặc hỏng hóc do nhiệt độ, độ ẩm cao, bụi bẩn hoặc các chất ăn mòn. Vấn đề bảo mật dữ liệu cũng là một mối quan tâm hàng đầu, khi dữ liệu môi trường có thể bị can thiệp hoặc đánh cắp trong quá trình truyền dữ liệu không dây. Cuối cùng, việc xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ (Big Data) được tạo ra từ hàng trăm, hàng nghìn cảm biến đòi hỏi hạ tầng máy chủ mạnh mẽ và các thuật toán phân tích thông minh, đây là một rào cản không nhỏ đối với nhiều tổ chức.

2.1. Hạn chế của các phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống

Các phương pháp thu thập dữ liệu môi trường truyền thống thường dựa vào việc lấy mẫu thủ công và phân tích trong phòng thí nghiệm. Quá trình này tốn nhiều thời gian, công sức và chi phí. Dữ liệu thu được chỉ mang tính thời điểm, không phản ánh được sự biến động liên tục của các thông số môi trường. Do đó, việc phát hiện các sự cố ô nhiễm đột ngột trở nên khó khăn. Hơn nữa, việc triển khai các trạm quan trắc tự động thế hệ cũ đòi hỏi hạ tầng phức tạp và chi phí vận hành, bảo dưỡng cao, làm hạn chế số lượng trạm và mật độ bao phủ, dẫn đến việc bỏ sót các điểm nóng ô nhiễm cục bộ.

2.2. Vấn đề về năng lượng và bảo trì hệ thống cảm biến IoT

Đối với một hệ thống quan trắc môi trường dựa trên cảm biến IoT, đặc biệt là WSN, năng lượng là yếu tố sống còn. Các nút cảm biến thường sử dụng pin, và việc thay pin định kỳ ở những vị trí khó tiếp cận là không khả thi. Các nhà nghiên cứu phải tìm cách tối ưu hóa thuật toán, sử dụng các giao thức truyền thông tiết kiệm năng lượng và nghiên cứu các giải pháp thu hoạch năng lượng (energy harvesting) từ môi trường như năng lượng mặt trời. Bên cạnh đó, việc bảo trì, hiệu chuẩn và thay thế các cảm biến bị lỗi trên một mạng lưới rộng lớn cũng là một thách thức lớn về logistics và chi phí, đòi hỏi các giải pháp quản lý và chẩn đoán lỗi từ xa.

III. Phương Pháp Xây Dựng Cảm Biến Đo Môi Trường Với Arduino

Để giải quyết các thách thức về chi phí, nhiều đồ án tốt nghiệp IoT và luận văn quan trắc môi trường đã tập trung vào việc xây dựng các hệ thống giá rẻ dựa trên nền tảng mã nguồn mở. Arduino và ESP8266/ESP32 là những lựa chọn hàng đầu cho mục đích này. Đồ án của Phạm Ngọc Hiếu (2021) tại Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng là một ví dụ điển hình, nghiên cứu việc sử dụng các linh kiện phổ thông để tạo ra một hệ thống quan trắc môi trường hiệu quả. Nền tảng Arduino (cụ thể là board Uno R3) đóng vai trò là bộ não trung tâm, xử lý tín hiệu từ các cảm biến. Các loại cảm biến được lựa chọn dựa trên tính sẵn có và chi phí hợp lý, chẳng hạn như cảm biến nhiệt độ độ ẩm DHT11, cảm biến đo độ ẩm đất, và cảm biến mưa. Dữ liệu sau khi được Arduino xử lý sẽ được hiển thị cục bộ trên màn hình LCD. Đây là bước cơ bản để xác minh hoạt động của hệ thống trước khi tích hợp khả năng kết nối Internet. Phương pháp này cho phép sinh viên và các nhà nghiên cứu tự học có thể nhanh chóng tạo ra các nguyên mẫu hoạt động, kiểm chứng ý tưởng và đóng góp vào lĩnh vực giám sát môi trường online.

3.1. Lựa chọn vi điều khiển Arduino NodeMCU ESP8266 ESP32

Việc lựa chọn vi điều khiển là bước quan trọng nhất. Arduino Uno R3, với vi điều khiển ATmega328, rất phù hợp cho người mới bắt đầu do cộng đồng hỗ trợ lớn và thư viện phong phú. Nó đủ mạnh để xử lý tín hiệu từ nhiều cảm biến cơ bản. Tuy nhiên, để kết nối Internet, Arduino cần thêm các module phụ trợ (shield). Trong khi đó, các board như NodeMCU (sử dụng chip ESP8266) hoặc ESP32 tích hợp sẵn Wi-Fi, khiến chúng trở thành giải pháp 'tất cả trong một' lý tưởng cho các dự án cảm biến IoT. ESP32 còn mạnh mẽ hơn với bộ xử lý lõi kép và Bluetooth. Việc lựa chọn giữa chúng phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án về số lượng chân I/O, khả năng xử lý và yêu cầu kết nối.

3.2. Tích hợp các loại cảm biến môi trường thông dụng

Một hệ thống quan trắc toàn diện cần tích hợp nhiều loại cảm biến. Các cảm biến cơ bản bao gồm cảm biến nhiệt độ độ ẩm (như DHT11, DHT22), rất quan trọng cho việc theo dõi điều kiện khí hậu. Trong các ứng dụng nông nghiệp thông minh, cảm biến độ ẩm đất là không thể thiếu. Để giám sát chất lượng không khí, các cảm biến bụi PM2.5 (như PMS5003) và cảm biến CO2 (như MH-Z19) được sử dụng rộng rãi. Đối với chất lượng nước, các cảm biến pH, cảm biến độ đục (turbidity) và cảm biến oxy hòa tan (DO) cung cấp các thông số quan trọng. Việc kết nối các cảm biến này với Arduino hoặc ESP8266 thường được thực hiện qua các giao tiếp I2C, SPI hoặc đọc tín hiệu analog.

IV. Hướng Dẫn Kết Nối Cảm Biến Đo Môi Trường Qua Internet

Bước tiếp theo sau khi xây dựng phần cứng là đưa dữ liệu lên mạng để thực hiện giám sát từ xa. Đây là phần cốt lõi của một hệ thống cảm biến đo thông số môi trường qua mạng Internet. Nghiên cứu của Phạm Ngọc Hiếu (2021) đã sử dụng board NodeMCU ESP8266 kết hợp với Arduino để thực hiện chức năng này. ESP8266 đóng vai trò là module Wi-Fi, thu thập dữ liệu đã được xử lý từ Arduino và gửi lên một nền tảng IoT (IoT Platform). Blynk là một nền tảng được lựa chọn trong nghiên cứu này vì tính đơn giản, giao diện trực quan và khả năng tạo ứng dụng di động nhanh chóng mà không cần viết mã phức tạp. Dữ liệu từ cảm biến được gửi đến máy chủ Blynk thông qua mạng Internet. Sau đó, người dùng có thể sử dụng ứng dụng Blynk trên điện thoại để xem biểu đồ, nhận cảnh báo và thậm chí điều khiển các thiết bị khác được kết nối với hệ thống. Việc này biến một mô hình nghiên cứu nhỏ thành một công cụ giám sát môi trường online thực thụ, cho phép truy cập dữ liệu từ bất cứ đâu, bất cứ lúc nào.

4.1. Sử dụng nền tảng IoT Blynk và ThingSpeak để giám sát

Các nền tảng IoT như Blynk và ThingSpeak đơn giản hóa đáng kể việc xây dựng các ứng dụng IoT. Blynk mạnh về việc tạo giao diện điều khiển và giám sát trên di động một cách nhanh chóng bằng cách kéo-thả các widget. Nó phù hợp cho các dự án đòi hỏi sự tương tác hai chiều. ThingSpeak, được phát triển bởi MathWorks, lại tập trung vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian từ cảm biến. Nó tích hợp sâu với MATLAB, cho phép thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp. Cả hai nền tảng đều cung cấp API và thư viện cho Arduino/ESP8266, giúp việc gửi dữ liệu trở nên dễ dàng chỉ với vài dòng mã.

4.2. Tìm hiểu giao thức MQTT cho truyền dữ liệu không dây

Trong các hệ thống IoT quy mô lớn, giao thức MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) là một lựa chọn phổ biến cho việc truyền dữ liệu không dây. MQTT là một giao thức xuất bản/đăng ký (publish/subscribe) cực kỳ nhẹ, được thiết kế cho các thiết bị có băng thông thấp và kết nối không ổn định. Các cảm biến (publishers) sẽ gửi dữ liệu đến một chủ đề (topic) trên một máy chủ trung gian (MQTT Broker). Các ứng dụng hoặc thiết bị khác (subscribers) sẽ đăng ký nhận dữ liệu từ chủ đề đó. Giao thức này rất tiết kiệm năng lượng và băng thông, lý tưởng cho các mạng cảm biến không dây (WSN) chạy bằng pin, giúp hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả hơn.

V. Top Ứng Dụng Của Cảm Biến Đo Môi Trường Trong Thực Tế

Các nghiên cứu về cảm biến đo thông số môi trường không chỉ dừng lại ở quy mô phòng thí nghiệm hay các đồ án tốt nghiệp IoT. Chúng có những ứng dụng vô cùng giá trị trong thực tiễn. Trong lĩnh vực thành phố thông minh (smart city), các mạng lưới cảm biến được triển khai để giám sát chất lượng không khí tại các nút giao thông, khu công nghiệp, và khu dân cư. Dữ liệu này giúp chính quyền đưa ra các cảnh báo về ô nhiễm và hoạch định chính sách giao thông, quy hoạch đô thị tốt hơn. Tương tự, hệ thống giám sát chất lượng nước trên sông, hồ, và hệ thống cấp nước giúp phát hiện sớm các nguồn ô nhiễm và đảm bảo an toàn nguồn nước cho người dân. Trong lĩnh vực nông nghiệp thông minh, cảm biến IoT được sử dụng để theo dõi độ ẩm đất, nhiệt độ, độ ẩm không khí và cường độ ánh sáng. Dựa vào dữ liệu này, hệ thống có thể tự động tưới tiêu, bón phân một cách chính xác, giúp tiết kiệm tài nguyên, tăng năng suất và chất lượng nông sản. Đây là những minh chứng rõ ràng cho thấy công nghệ này đang góp phần giải quyết các vấn đề cấp thiết của xã hội.

5.1. Tối ưu hóa nông nghiệp thông minh với cảm biến IoT

IoT trong nông nghiệp đang tạo ra một cuộc cách mạng. Các cảm biến độ ẩm đất, cảm biến pH, và cảm biến nhiệt độ được cắm trực tiếp vào ruộng đồng. Dữ liệu thu thập được sẽ truyền về trung tâm. Hệ thống sẽ phân tích dữ liệu thời gian thực để quyết định khi nào cần tưới nước, lượng nước bao nhiêu là đủ, và khi nào cần bổ sung dinh dưỡng. Điều này không chỉ giúp giảm lượng nước và phân bón lãng phí mà còn tạo ra điều kiện sinh trưởng tối ưu cho cây trồng, phòng ngừa sâu bệnh và nâng cao hiệu quả kinh tế cho người nông dân.

5.2. Giám sát chất lượng không khí và nước cho đô thị

Tại các đô thị lớn, vấn đề ô nhiễm không khí và nguồn nước ngày càng trở nên nghiêm trọng. Việc lắp đặt các trạm quan trắc tự động sử dụng cảm biến bụi PM2.5, cảm biến CO2 và các cảm biến khí độc khác giúp tạo ra bản đồ ô nhiễm theo thời gian thực. Người dân có thể truy cập thông tin này qua ứng dụng di động để có biện pháp bảo vệ sức khỏe. Tương tự, hệ thống giám sát chất lượng nước online giúp cơ quan quản lý nhanh chóng xác định và xử lý các sự cố rò rỉ hóa chất hoặc xả thải trái phép, bảo vệ hệ sinh thái thủy sinh và sức khỏe cộng đồng.

VI. Tương Lai Của Cảm Biến Đo Môi Trường Trong Kỷ Nguyên Số

Tương lai của lĩnh vực cảm biến đo thông số môi trường qua mạng Internet gắn liền với sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Big Data. Các hệ thống trong tương lai sẽ không chỉ hiển thị dữ liệu mà còn có khả năng tự học và dự báo. Dữ liệu từ hàng triệu cảm biến IoT sẽ được AI phân tích để tìm ra các quy luật ẩn, dự báo xu hướng ô nhiễm, mô phỏng tác động của các chính sách môi trường và thậm chí đề xuất các giải pháp tối ưu. Công nghệ cảm biến cũng sẽ có những bước tiến vượt bậc: cảm biến sẽ nhỏ hơn, rẻ hơn, tiêu thụ ít năng lượng hơn và có độ chính xác cao hơn. Sự hội tụ của IoT, AI và công nghệ 5G sẽ tạo ra các hệ thống quan trắc môi trường thông minh, có khả năng phản ứng tức thời, góp phần xây dựng các thành phố thông minh (smart city) bền vững và an toàn. Những luận văn quan trắc môi trường và các dự án nghiên cứu hiện tại chính là những viên gạch nền móng cho tương lai đầy hứa hẹn này.

6.1. Tích hợp Trí tuệ nhân tạo AI vào phân tích dữ liệu

Việc tích hợp AI và Machine Learning vào các nền tảng IoT sẽ nâng cao đáng kể giá trị của dữ liệu thu thập được. Các thuật toán AI có thể tự động phát hiện các điểm bất thường (anomaly detection) trong chuỗi dữ liệu, chẳng hạn như một chỉ số ô nhiễm tăng đột biến, giúp cảnh báo sớm các sự cố. AI cũng có thể phân tích mối tương quan phức tạp giữa nhiều yếu tố môi trường khác nhau để xây dựng các mô hình dự báo chính xác hơn về chất lượng không khí hoặc nguy cơ lũ lụt, giúp các nhà hoạch định chính sách có cơ sở khoa học vững chắc để ra quyết định.

6.2. Xu hướng phát triển công nghệ cảm biến và kết nối mới

Công nghệ chế tạo cảm biến đang hướng tới các vật liệu mới, công nghệ nano và MEMS (Hệ thống vi cơ điện tử) để tạo ra các cảm biến siêu nhỏ, độ nhạy cao và giá thành rẻ. Về kết nối, bên cạnh Wi-Fi, các công nghệ mạng diện rộng công suất thấp (LPWAN) như LoRaWAN và NB-IoT đang trở nên phổ biến. Các công nghệ này cho phép truyền dữ liệu không dây ở khoảng cách xa hàng kilomet với mức tiêu thụ năng lượng cực thấp, lý tưởng cho việc triển khai mạng cảm biến không dây (WSN) trên quy mô toàn thành phố hoặc các vùng nông nghiệp rộng lớn, mở ra một kỷ nguyên mới cho việc giám sát môi trường online.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Nghiên cứu một số cảm biến đo các thông số của môi trường 1.1 Cảm biến đo nhiệt độ 1.1 Khái niệm Trong tất cả các đại lượng vật lý, nhiệt độ là đại lượng được quan tâm nhiều nhất. Đó là vì nhiệt độ có vai trò quyết định trong nhiều tính chất của vật chất. Một trong những đặc điểm tác động của nhiệt độ là làm thay đổi một cách liên tục các đại lượng chịu sự ảnh hưởng của nó.

Tuy nhiên, để đo được trị số chính xác của một nhiệt độ là vấn đề không đơn giản, phần lớn các đại lượng vật lý đều có thể xác định một cách định lượng nhờ so sánh chúng với một đại lượng cùng bản chất. Nhiệt độ là đại lượng chỉ có thể đo gián tiếp trên cơ sở tính chất của vật phụ thuộc vào nhiệt độ. Để đo được trị số chính của nhiệt phải dùng cảm biến nhiệt độ. Để chế tạo các bộ cảm biến nhiệt độ người ta sử dụng nhiều nguyên lý khác nhau như các nhiệt điện trở, nhiệt ngẫu, phương pháp quang dựa trên phân bố phổ bức xạ nhiệt do dao động nhiệt, phương pháp dựa trên sự giãn nở của vật rắn, chất lỏng hoặc chất khí hoặc dựa trên tốc độ âm.2 Đo nhiệt độ bằng điện trở 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 7 Trong các nhiệt điện trở Rt = f (to), có thể đo điện trở Rt để suy ra nhiệt độ 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 0 to.

6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc Nhiệt điện trở kim loại: c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6 Nhiệt điện trở kim loại có đặc điểm là quan hệ giữa điện trở của nó và fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b nhiệt độ hầu như tuyến tính, tính lặp lại của quan hệ ấy rất cao nên thiết bị đơn fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 giản. Đối với nhiệt điện trở Pt, tính lặp lại rất cao sai số ngẫu nhiên rất thấp 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 (0.01%) cho nên có thể dùng đo nhiệt độ thấp, sai khác 0. Nhiệt điện trở 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 0 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b đồng và Niken tính lặp lại không cao bằng nhiệt điện trở Pt nhưng giá thành rẻ. 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 Quan hệ giữa nhiệt độ và nhiệt điện trở: 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 2 3 𝑅𝑡 = 𝑅0 (1 + αt + β𝑡 + 𝛾𝑡 ) 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 Trong đó: β và 𝛾 trong phạm vi sử dụng với độ chính xác không cao thì coi như không đáng kể và quan hệ giữa Rt và to là tuyến tính.1 Nhiệt điện trở công nghiệp dùng Platin 1.

Gốm cách điện 3. Sứ cách điện 6. Cách điện chịu nhiệt 8. Vỏ bọc kim loại 9.

Xi măng 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 7 -Ưu điểm: 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 0 + Độ chính xác cao, phạm vi đo rộng 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc + Độ ổn định theo thời gian cao, độ trôi hơn c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6 0,1oC / năm fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b + Tín hiệu điện áp ra lớn hơn loại cặp nhiệt điện fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 + Độ tuyến tính điện trở rất tốt 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 -Nhược điểm: 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 0 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b + Giá thành cao, kích thước lớn 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 + Không bền như cặp nhiệt trong môi trường rung động cao và va đập mạnh. 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 1.3 Đo nhiệt độ bằng bán dẫn 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a Nhiệt điện trở bán dẫn được chế tạo như những linh kiện điện tử. Vì vậy, 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 giá trị của nó tại một nhiệt độ xác định không chính xác. Quan hệ giữa nhiệt độ 4 và điện trở không tuyến tính và không đồng đều giữa các điện trở với nhau.

B 𝑅𝑡 = Aα 2 𝑇 Trong đó: A, B đều không ổn định, thường nằm trong khoảng : α = (-2.5% ÷ -4%) Hệ số nhiệt độ nhiệt điện trở bán dẫn có giá trị âm, có độ lớn gấp 6 – 10 lần nhiệt điện trở kim loại vì thế được dùng trong các mạch khống chế nhiệt độ, hoặc đo nhiệt độ trong phạm vi rất nhỏ. Do kích thước nhỏ, có độ nhạy cao theo nhiệt độ , nên nhiệt điện trở bán dẫn cũng được dùng rộng rãi. Tuy nhiên, cũng do tính phi tuyến của nhiệt điện trở bán dẫn nên việc sử dụng có nhiều hạn chế, cần phải hiệu chỉnh phi tuyến Hình 1.2 một số loại nhiệt điện trở bán dẫn 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 7 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b Nhiệt điện trở bán dẫn - Thermistor, được làm từ hỗn hợp các oxit bán dẫn f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 0 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b đa tinh thể như: MgO, MgAl2O4, Mn2O3, Fe3O4, Co2O3, NiO. dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca Để chế tạo nhiệt điện trở bán dẫn các bột oxit được trộn với nhau theo tỉ lệ e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 thích hợp, sau đó chúng được nén định dạng và thiêu kết ở nhiệt độ 1000oC.

7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 Các dây nối kim loại được hàn 2 điểm trên bề mặt bán dẫn đã được phủ bằng 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 một lớp kim loại, các nhiệt điện trở bán dẫn được chế tạo với nhiều hình dạng df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 khác nhau (hình đĩa, hình trụ, hình vòng.) và phần tử nhay cảm có thể bọc một 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 0 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e lớp bảo vệ hoặc để trần. 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 Đặc điểm chung của nhiệt điện trở bán dẫn là hầu hết có độ nhạy rất cao, 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 cao hơn rất nhiều so với độ nhạy của điện trở kim loại.