Nghiên Cứu Ứng Dụng Công Nghệ IoT Trong Giám Sát Chất Lượng Không Khí Tại Hà Nội

Luận văn thạc sĩ về ứng dụng công nghệ IoT trong giám sát chất lượng không khí tại Hà Nội

• Tác giả: Đồng Xuân Hoàng
• Người hướng dẫn: TS. Hà Mạnh Đào
• Trường học: Công Nghệ Thông Tin Hà Nội
• Chuyên ngành: Hệ Thống Giám Sát Chất Lượng Không Khí
• Đề tài: Nghiên Cứu Ứng Dụng Công Nghệ IoT Trong Giám Sát Chất Lượng Không Khí Tại Hà Nội
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VÀ Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ VÀ CÁC CÔNG NGHỆ NỀN TẢNG
• 1.1. MẶC ĐỊ ĐẶ QUAN TRỌNG VIỆC GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ
• 1.2. CẤU TRÚC CHUNG CỦA HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ HIỆN ĐẠI
• 1.3. CÁC CÔNG NGHỆ TRONG CÁC HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ
• 2. CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ
• 2.1. MÔ HÌNH HỆ THỐNG
• 2.2. THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 2.3. THIẾT KẾ PHẦN CỨNG
• 2.4. CƠ SỞ DỮ LIỆU
• 2.5. MÔ ĐUN THU THẬP DỮ LIỆU CỦA HỆ THỐNG GIÁM SÁT THÔNG SỐ MÔI TRƯỜNG
• 2.6. THIẾT KẾ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY THINGSPEAK
• 3. CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 3.1. MÔ HÌNH THỬ NGHIỆM
• 3.2. CÁC KỊCH BẢN THỬ NGHIỆM
• 3.3. BẢNG CÁC KỊCH BẢN THỬ NGHIỆM
• 3.4. MẶT SẢ KỊCH BẢN THỬ NGHIỆM
• 3.5. ĐÁNH GIÁ THỰC NGHIỆM
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về ô nhiễm không khí và công nghệ IoT

Ô nhiễm không khí đang trở thành một trong những vấn đề nghiêm trọng nhất trên toàn cầu, đặc biệt là tại các đô thị lớn như Hà Nội. Việc giám sát chất lượng không khí là rất cần thiết để phát hiện và xử lý kịp thời các vấn đề ô nhiễm. Công nghệ IoT (Internet of Things) đã mang đến những giải pháp mới cho việc giám sát ô nhiễm không khí. Hệ thống giám sát chất lượng không khí sử dụng các cảm biến không khí để thu thập dữ liệu về các chỉ số ô nhiễm như PM2.5, PM10, CO, NO2, SO2, và O3. Dữ liệu này được truyền tải qua mạng đến các trung tâm xử lý, cho phép các cơ quan quản lý môi trường theo dõi và đưa ra cảnh báo kịp thời. Theo báo cáo của WHO, khoảng 99% dân số thế giới sống trong khu vực có mức ô nhiễm không khí vượt ngưỡng an toàn. Điều này cho thấy sự cần thiết của việc áp dụng công nghệ IoT trong giám sát chất lượng không khí tại Hà Nội.

1.1. Tình hình ô nhiễm không khí tại Hà Nội

Hà Nội là một trong những thành phố có mức độ ô nhiễm không khí cao nhất tại Việt Nam. Các nguồn ô nhiễm chủ yếu đến từ giao thông, công nghiệp và hoạt động sinh hoạt hàng ngày. Dữ liệu từ các trạm giám sát cho thấy nồng độ các hạt bụi mịn PM2.5 thường xuyên vượt ngưỡng cho phép. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe cộng đồng mà còn tác động tiêu cực đến môi trường. Việc triển khai các hệ thống giám sát chất lượng không khí bằng công nghệ IoT sẽ giúp nhận diện các khu vực ô nhiễm nặng, từ đó đưa ra các biện pháp cải thiện hiệu quả hơn.

II. Thiết kế hệ thống giám sát chất lượng không khí

Hệ thống giám sát chất lượng không khí được thiết kế dựa trên kiến trúc IoT hiện đại, bao gồm các thành phần như cảm biến, thiết bị thu thập dữ liệu, và nền tảng phân tích dữ liệu. Các cảm biến không khí được lắp đặt tại nhiều vị trí chiến lược trong thành phố để thu thập dữ liệu theo thời gian thực. Dữ liệu này sau đó được truyền tải về các trung tâm xử lý qua mạng internet hoặc mạng di động. Hệ thống sử dụng điện toán đám mây để lưu trữ và phân tích dữ liệu, giúp tối ưu hóa quy trình quản lý và đưa ra các cảnh báo kịp thời khi chất lượng không khí xuống thấp. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả giám sát mà còn tiết kiệm chi phí cho các cơ quan quản lý môi trường.

2.1. Các thành phần chính của hệ thống

Hệ thống giám sát chất lượng không khí bao gồm các thành phần chính như cảm biến, thiết bị truyền tải dữ liệu, và nền tảng phân tích. Cảm biến không khí có khả năng đo lường các thông số ô nhiễm như PM2.5, PM10, CO, NO2, SO2 và O3. Thiết bị truyền tải dữ liệu sẽ gửi thông tin thu thập được đến nền tảng phân tích thông qua internet. Tại nền tảng này, dữ liệu sẽ được xử lý và phân tích để đưa ra các thông tin cần thiết cho việc quản lý chất lượng không khí. Hệ thống cũng có khả năng gửi cảnh báo đến người dân khi phát hiện mức độ ô nhiễm cao.

III. Đánh giá và phân tích kết quả nghiên cứu

Việc áp dụng công nghệ IoT trong giám sát chất lượng không khí tại Hà Nội đã cho thấy nhiều kết quả tích cực. Hệ thống đã cung cấp thông tin chính xác và kịp thời về tình hình ô nhiễm không khí, giúp các cơ quan chức năng có thể đưa ra các biện pháp ứng phó hiệu quả. Qua các số liệu thu thập được, có thể nhận thấy sự thay đổi về chất lượng không khí theo thời gian và theo các mùa trong năm. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc lập kế hoạch và chính sách bảo vệ môi trường, cũng như nâng cao nhận thức của cộng đồng về vấn đề ô nhiễm không khí.

3.1. Tác động đến sức khỏe cộng đồng

Ô nhiễm không khí có tác động trực tiếp đến sức khỏe con người, gây ra nhiều bệnh lý nghiêm trọng như bệnh hô hấp, tim mạch và thậm chí là tử vong sớm. Việc giám sát chất lượng không khí thông qua công nghệ IoT không chỉ giúp phát hiện kịp thời các mức độ ô nhiễm mà còn tạo ra các cảnh báo cho người dân, giúp họ chủ động hơn trong việc bảo vệ sức khỏe. Các thông tin này cũng có thể được sử dụng để cải thiện chính sách môi trường và quản lý ô nhiễm không khí tại Hà Nội.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ô nhiễm không khí đang là vấn đề môi trường và sức khỏe cộng đồng nghiêm trọng trên quy mô toàn cầu lẫn tại Việt Nam. Theo các báo cáo khoa học được trích dẫn trong đề án (như báo cáo năm 2020 của Viện Ảnh hưởng Sức khỏe HEI và Viện Đo lường Đánh giá Sức khỏe IHME, cùng dữ liệu từ Tổ chức Y tế Thế giới WHO), khoảng 99% dân số thế giới đang phải sống trong môi trường có chất lượng không khí vượt ngưỡng an toàn, gây ra hơn 7 triệu ca tử vong mỗi năm do các bệnh tim mạch và hô hấp. Tại Việt Nam, theo báo cáo chất lượng không khí của IQAir năm 2022, nồng độ bụi mịn PM2.5 thường xuyên ở mức cao so với khu vực Đông Nam Á, trong đó Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh là hai tâm điểm ô nhiễm nặng nhất. Tại Hà Nội, ô nhiễm có xu hướng gia tăng vào mùa đông và ban đêm, chịu tác động từ cả phát thải nội đô lẫn các khu vực lân cận thuộc Đồng bằng Sông Hồng.

Mặc dù thành phố Hà Nội đã vận hành 8 trạm kiểm soát chất lượng không khí (đo lường các thông số như PM10, CO2, SO2, NOx, O3, TSP), song các trạm này thuộc nhiều cơ quan quản lý khác nhau, hoạt động độc lập, dữ liệu đầu ra không đồng nhất và chưa có cơ chế chia sẻ, phân tích tập trung. Trước thực tế đó, công nghệ Mạng lưới vạn vật kết nối (Internet of Things - IoT) kết hợp Điện toán đám mây (Cloud Computing) mở ra giải pháp xây dựng các hệ thống giám sát phân tán, thu thập dữ liệu thời gian thực với chi phí tối ưu.

Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu công nghệ vi điều khiển ESP32 và tích hợp với công nghệ điện toán đám mây, từ đó ứng dụng xây dựng mô hình hệ thống giám sát thông số môi trường phục vụ theo dõi chất lượng không khí.

Nhiệm vụ nghiên cứu:

1. Nghiên cứu tình trạng ô nhiễm môi trường và hiện trạng giám sát chất lượng không khí tại Hà Nội.
2. Nghiên cứu cấu trúc tổng quát của hệ thống giám sát chất lượng không khí hiện đại.
3. Nghiên cứu các công nghệ nền tảng IoT và các giao thức truyền thông trong giám sát môi trường.
4. Nghiên cứu vi điều khiển ESP32 và các mô-đun cảm biến đo lường môi trường.
5. Nghiên cứu các nền tảng điện toán đám mây (GCP, AWS, Azure, Thingspeak).
6. Thiết kế và xây dựng mô hình thực nghiệm hệ thống phần cứng và phần mềm.
7. Triển khai các kịch bản thực nghiệm, thu thập số liệu và đánh giá hoạt động của hệ thống.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Công nghệ IoT, vi điều khiển ESP32, các cảm biến môi trường (DHT11, MQ135, BME280, GP2Y1014AU0F), các giao thức mạng và nền tảng điện toán đám mây Thingspeak.
• Phạm vi không gian: Bối cảnh chất lượng không khí và mạng lưới trạm quan trắc tại khu vực Hà Nội.
• Phạm vi thời gian và học thuật: Đề án tốt nghiệp Thạc sĩ ngành Hệ thống thông tin (Mã số: 8480104), thực hiện tại Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội năm 2024.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình công nghệ

Đề án dựa trên các khung kiến trúc và tiêu chuẩn công nghệ tiêu biểu:

• Kiến trúc phân tầng IoT: Đề án sử dụng mô hình kiến trúc phân tầng 4 lớp chuẩn:
  1. Tầng thiết bị (Things): Gồm vi điều khiển và các cảm biến đo lường môi trường.
  2. Tầng cổng kết nối (Gateways): Đóng vai trò cầu nối chuyển tiếp dữ liệu giữa thiết bị ngoại vi và Internet.
  3. Tầng hạ tầng mạng và điện toán đám mây (Network and Cloud): Cơ sở hạ tầng định tuyến IP, trung tâm dữ liệu và máy chủ đám mây.
  4. Tầng tạo và cung cấp dịch vụ (Services-creation and Solutions Layers): Giao diện lập trình ứng dụng (API), phần mềm quản trị và phân tích dữ liệu.
• Các giao thức truyền thông IoT: Phân tích 5 giao thức phổ biến: MQTT (Message Queuing Telemetry Transport - mô hình Publish/Subscribe qua Broker), AMQP (Advanced Message Queuing Protocol), DDS (Data Distribution Service - chuẩn OMG), XMPP (Extensible Messaging and Presence Protocol) và CoAP (Constrained Application Protocol).
• Mô hình Điện toán đám mây theo tiêu chuẩn US NIST: Nguyên tắc 5-4-3 (5 đặc trưng thiết yếu, 4 mô hình triển khai: Public Cloud, Private Cloud, Hybrid Cloud, Community Cloud, và 3 mô hình dịch vụ: IaaS, PaaS, SaaS), kết hợp mô hình Điện toán đám mây di động (Mobile Cloud Computing - MCC).
• Các nền tảng đám mây IoT thương mại và mã nguồn mở: Phân tích Google Cloud Platform (GCP với dịch vụ Cloud IoT Core), Amazon Web Services (AWS IoT Core với các dịch vụ quản trị thiết bị, Message Broker, Rules Engine), Microsoft Azure IoT / Windows IoT, và nền tảng đám mây Thingspeak.

Phương pháp nghiên cứu

• Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Thu thập, tổng hợp, phân tích các tài liệu học thuật, tiêu chuẩn công nghệ quốc tế và số liệu thống kê về môi trường không khí.
• Phương pháp thiết kế và tích hợp kỹ thuật: Thiết kế sơ đồ nguyên lý mạch phần cứng, tích hợp vi điều khiển nhúng với các cảm biến quang học, cảm biến khí và cảm biến vi khí hậu; xây dựng cấu trúc cơ sở dữ liệu và liên kết truyền thông lên nền tảng đám mây.
• Phương pháp thực nghiệm: Xây dựng mô hình mẫu (prototype), thiết lập kịch bản vận hành thử nghiệm trên mạng cục bộ và qua nền tảng Thingspeak để kiểm tra độ tin cậy của việc thu thập và truyền nhận dữ liệu.

Nguồn dữ liệu

• Báo cáo chất lượng không khí toàn cầu của WHO, HEI, IHME và IQAir (2020, 2022).
• Tài liệu hiện trạng các trạm quan trắc không khí tại thành phố Hà Nội.
• Tập thông số kỹ thuật (Datasheets) của nhà sản xuất đối với vi điều khiển ESP32, cảm biến DHT11, cảm biến MQ135, cảm biến BME280 của Bosch Sensortec, và cảm biến bụi GP2Y1014AU0F của Sharp.

---

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc tổng thể hệ thống

Hệ thống giám sát chất lượng không khí được thiết kế gồm 4 thành phần chính: Nút thiết bị đầu cuối ($N_{ij}$), Cổng kết nối (Gateway), Nền tảng đám mây Thingspeak / Máy chủ cơ sở dữ liệu và Thiết bị người dùng (Client như PC, Laptop, Smartphone).

Dữ liệu môi trường từ các cảm biến được nút đầu cuối đọc, xử lý sơ bộ và truyền không dây qua mạng Wi-Fi về Gateway hoặc trực tiếp gửi lên máy chủ đám mây qua giao thức HTTP. Người dùng truy cập vào kênh thông tin trên nền tảng Thingspeak hoặc ứng dụng web/di động để giám sát số liệu thời gian thực và lịch sử.

Thiết kế phần cứng nút đầu cuối

Trung tâm xử lý của nút đầu cuối là vi điều khiển ESP32, kết nối với cụm cảm biến chuyên dụng để đo lường các thông số không khí:

Thiết bị / Mô-đun	Vai trò trong hệ thống	Thông số kỹ thuật chính ghi nhận trong văn bản
Vi điều khiển ESP32	Xử lý trung tâm, điều khiển đọc dữ liệu cảm biến và phát Wi-Fi/Bluetooth	CPU 32-bit Xtensa LX6 (lên đến 600 DMIPS), ROM 448 KB, SRAM 520 KB; Wi-Fi 802.11 b/g/n (lên đến 150 Mbps); Bluetooth v4.2 BR/EDR & BLE; 34 chân GPIO; điện áp hoạt động 2.6V–3.6V.
Cảm biến DHT11	Đo nhiệt độ và độ ẩm không khí thời gian thực	Chuẩn truyền thông 1 dây (One-Wire); dải đo nhiệt độ 0°C – 50°C (sai số ±2°C); dải đo độ ẩm 0% – 80% (sai số ±5%); điện áp hoạt động 4.2V – 5V.
Cảm biến MQ135	Phát hiện khí độc và chất lượng không khí	Phát hiện NH3, NOx, Ancol, Benzen, khói, CO2; dải phát hiện 10–300 ppm NH3, 10–1000 ppm Benzen, 10–300 ppm Alcol; điện áp heater 5V ± 0.1V, công suất tiêu thụ < 800 mW.
Cảm biến BME280	Đo nhiệt độ, độ ẩm và áp suất khí quyển đa chức năng	Giao tiếp I2C / SPI; dải áp suất 300 – 1100 hPa (độ chính xác tuyệt đối ±1 hPa); dải nhiệt độ -40°C – 85°C (sai số ±1°C); sai số độ ẩm ±3%; điện áp từ 1.6V DC.
Cảm biến GP2Y1014AU0F	Phát hiện mật độ bụi và khói trong không khí	Nguyên lý tán xạ quang học (LED hồng ngoại và phototransistor đặt chéo góc); độ nhạy 0.5 V / (100 µg/m³); kích thước hạt bụi tối thiểu 0.5 µm; thời gian phản hồi < 1 giây; điện áp 4.5V – 5.5V, dòng tiêu thụ tối đa 20 mA.

Thiết kế phần mềm, cơ sở dữ liệu và đám mây Thingspeak

• Lập trình nhúng: Sử dụng môi trường Arduino Studio với ngôn ngữ C/C++, tích hợp thư viện điều khiển cảm biến (sử dụng các hàm begin(), readHumidity(), readTemperature() để thu thập dữ liệu vi khí hậu).
• Cấu hình đám mây Thingspeak: Khởi tạo tài khoản, thiết lập kênh truyền thông (Channel) với các trường dữ liệu (Data_1, Data_2...), sử dụng cặp khóa API (Write API Key để nút ESP32 ghi dữ liệu định kỳ và Read API Key để trích xuất dữ liệu hiển thị).
• Hệ thống phần mềm máy chủ và cơ sở dữ liệu: Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS như MySQL, PostgreSQL) lưu trữ dữ liệu chuỗi thời gian, quản lý danh mục thiết bị, xử lý tính toán chỉ số chất lượng không khí (AQI) và phân quyền bảo mật.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1 - Tổng quan về ô nhiễm không khí và các công nghệ nền tảng

Chương này cung cấp bức tranh toàn cảnh về vấn đề ô nhiễm không khí và các công nghệ cốt lõi trong quan trắc hiện đại:

• Đánh giá hiện trạng ô nhiễm trên thế giới, tại Việt Nam và khu vực Hà Nội; chỉ ra thực trạng 8 trạm kiểm soát chất lượng không khí tại Hà Nội hoạt động phân tán, thiếu đồng bộ dữ liệu giữa các cơ quan quản lý.
• Phân tích cấu trúc 7 thành phần chung của một hệ thống giám sát chất lượng không khí hiện đại: Cảm biến và thiết bị đo đạc; Thu thập và truyền tải; Xử lý và phân tích; Hiển thị thông tin; Cảnh báo tự động; Lưu trữ và chia sẻ; Quản lý và bảo trì.
• Khái quát kiến trúc IoT chuẩn và mô hình 4 tầng. So sánh đặc tính của các giao thức IoT (MQTT, AMQP, DDS, XMPP, CoAP).
• Trình bày tổng quan về Điện toán đám mây (mô hình NIST 5-4-3, mô hình dịch vụ IaaS/PaaS/SaaS, mô hình đám mây di động MCC) và phân tích các giải pháp IoT Cloud từ Google (GCP/IoT Core), Amazon (AWS IoT Core), Microsoft (Azure IoT, Windows IoT) và Thingspeak.

Chương 2 - Thiết kế hệ thống giám sát chất lượng không khí

Chương này tập trung vào công tác tính toán, lựa chọn linh kiện và thiết kế chi tiết kiến trúc hệ thống:

• Trình bày sơ đồ khối hệ thống tổng thể và nguyên lý hoạt động phối hợp giữa các nút đầu cuối $N_{ij}$, Gateway và Server/Thingspeak.
• Thiết kế phần cứng chi tiết của nút đo: sơ đồ chân, đặc tính kỹ thuật, sơ đồ kết nối điện tử của ESP32 với các cảm biến DHT11, MQ135, BME280 và mô-đun bụi quang GP2Y1014AU0F.
• Xây dựng lưu đồ thuật toán thu thập dữ liệu tại nút đầu cuối và lưu đồ thuật toán cập nhật dữ liệu lên Thingspeak.
• Thiết kế kiến trúc phần mềm, máy chủ cơ sở dữ liệu quan hệ (bảng dữ liệu, khóa chính, quan hệ dữ liệu lịch sử) và quy trình cấu hình kênh truyền thông Thingspeak qua API.

Chương 3 - Thử nghiệm và đánh giá

Chương này trình bày việc hiện thực hóa mô hình và kiểm thử:

• Xây dựng mô hình phần cứng thử nghiệm hoàn chỉnh tích hợp vi điều khiển ESP32 và các mô-đun cảm biến.
• Thiết lập các kịch bản thử nghiệm đo đạc trong các điều kiện môi trường khác nhau.
• Ghi nhận kết quả vận hành hệ thống trong mạng cục bộ và kết quả truyền tải, biểu diễn dữ liệu thời gian thực trên nền tảng đám mây Thingspeak.
• Đánh giá tính ổn định của mạch phần cứng, độ trễ truyền thông và khả năng hiển thị trực quan thông số môi trường của hệ thống.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

• Xây dựng thành công mô hình mẫu (prototype) nút thiết bị đầu cuối dựa trên vi điều khiển ESP32, tích hợp đồng thời các cảm biến DHT11, MQ135, BME280 và GP2Y1014AU0F.
• Đọc và xử lý thành công các thông số môi trường: nhiệt độ (dải 0–50°C), độ ẩm (dải 0–80%), nồng độ khí độc (NH3, NOx, Benzen, CO2) và mật độ bụi/khói (hạt từ 0.5 µm với độ nhạy 0.5V/(100 µg/m³)).
• Thiết lập thành công kênh truyền thông không dây qua Wi-Fi kết nối trực tiếp lên nền tảng đám mây Thingspeak, truyền nhận dữ liệu thông qua REST API/HTTP và hiển thị dữ liệu theo thời gian thực dưới dạng biểu đồ trực quan.

Giải pháp và kiến nghị

• Ứng dụng mô hình IoT kết hợp Điện toán đám mây chi phí thấp để triển khai mạng lưới cảm biến giám sát chất lượng không khí dày đặc tại các đô thị lớn như Hà Nội.
• Chuẩn hóa định dạng dữ liệu đầu ra và giao thức kết nối nhằm khắc phục tình trạng phân mảnh, thiếu liên kết giữa các trạm quan trắc hiện có của thành phố.

Đóng góp học thuật và kỹ thuật

• Tổng hợp có hệ thống cơ sở lý thuyết về kiến trúc phân tầng IoT, các giao thức truyền thông nhúng (MQTT, CoAP, DDS, AMQP) và các nền tảng điện toán đám mây chuyên dụng cho IoT.
• Đưa ra sơ đồ thiết kế chi tiết phần cứng và quy trình tích hợp nền tảng đám mây Thingspeak hoàn chỉnh, có thể áp dụng làm tài liệu kỹ thuật tham khảo cho các bài toán quan trắc môi trường thực tế.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

• Hệ thống mới dừng lại ở quy mô mô hình thử nghiệm vật lý (prototype), chưa triển khai thực địa dài hạn trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt ngoài trời.
• Kết nối truyền thông chủ yếu dựa trên Wi-Fi, phạm vi hoạt động bị giới hạn tại các khu vực có sẵn sóng mạng Internet không dây.
• Đề án chưa tích hợp các thuật toán học máy hoặc phân tích dữ liệu lớn trên máy chủ để tự động tính toán chỉ số AQI tổng hợp và dự báo diễn biến ô nhiễm trong tương lai.

Hướng phát triển

• Tích hợp thêm các phương thức truyền thông không dây tầm xa và năng lượng thấp như LoRaWAN hoặc module di động 4G/5G để nút cảm biến hoạt động độc lập ở vùng sâu hoặc ngoài đường phố.
• Tích hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning) trên nền tảng đám mây để dự báo chất lượng không khí và tự động gửi cảnh báo khẩn cấp qua SMS/ứng dụng di động cho người dân.

---

Giá trị tham khảo

Đề án là tài liệu tham khảo giá trị cho:

• Sinh viên và học viên cao học các ngành Hệ thống thông tin, Công nghệ thông tin, Kỹ thuật máy tính, Điện tử - Viễn thông và Kỹ thuật môi trường khi thực hiện đồ án hoặc nghiên cứu về IoT và quan trắc môi trường.
• Kỹ sư phát triển hệ thống nhúng và IoT: Phần phân tích thông số kỹ thuật, sơ đồ chân kết nối của ESP32 với các cảm biến DHT11, BME280, MQ135, GP2Y1014AU0F (Chương 2) là tài liệu tham khảo trực quan phục vụ thiết kế mạch và lập trình vi điều khiển.
• Người nghiên cứu kiến trúc đám mây cho IoT: Bảng phân tích so sánh các nền tảng GCP IoT Core, AWS IoT Core, Azure IoT và Thingspeak (Chương 1) cung cấp cái nhìn tổng quan về việc lựa chọn hạ tầng đám mây phù hợp cho các dự án thu thập dữ liệu thời gian thực.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Đề án lựa chọn vi điều khiển nào làm bộ xử lý trung tâm cho nút đo và có đặc tính gì nổi bật? Tác giả lựa chọn vi điều khiển ESP32 với chip Xtensa 32-bit LX6 (lõi đơn/kép, tốc độ xử lý lên đến 600 DMIPS), bộ nhớ 448 KB ROM, 520 KB SRAM, tích hợp sẵn kết nối Wi-Fi chuẩn 802.11 b/g/n và Bluetooth v4.2 (hỗ trợ cả BLE), đáp ứng yêu cầu xử lý tín hiệu cảm biến và truyền dữ liệu không dây trực tiếp lên Internet.

2. Hệ thống sử dụng những loại cảm biến nào để đo lường các thông số không khí? Hệ thống tích hợp 4 loại cảm biến:

• DHT11: Đo nhiệt độ (0–50°C, sai số ±2°C) và độ ẩm (0–80%, sai số ±5%).
• MQ135: Nhận biết các khí độc hại và tạp chất như NH3, NOx, Ancol, Benzen, khói, gas, CO2.
• BME280: Đo nhiệt độ, độ ẩm và áp suất khí quyển (300–1100 hPa) với độ chính xác cao qua giao tiếp I2C/SPI.
• GP2Y1014AU0F: Cảm biến quang học đo nồng độ bụi/khói, phát hiện hạt bụi có kích thước từ 0.5 µm với độ nhạy 0.5V/(100 µg/m³).

3. Nền tảng điện toán đám mây nào được sử dụng trong mô hình thử nghiệm của đề án? Đề án sử dụng nền tảng điện toán đám mây Thingspeak để tiếp nhận dữ liệu từ ESP32 qua giao thức HTTP, lưu trữ trên các kênh (Channels) và biểu diễn dữ liệu quan trắc thời gian thực qua giao diện web bằng cách cấu hình các khóa API (Write API Key và Read API Key).

4. Thực trạng giám sát chất lượng không khí tại Hà Nội được tác giả nêu ra gồm bao nhiêu trạm và có tồn tại gì? Hà Nội hiện có 8 trạm giám sát chất lượng không khí do các cơ quan, tổ chức khác nhau quản lý. Các trạm này hoạt động độc lập, không có sự kết nối và đồng bộ dữ liệu trong toàn hệ thống, định dạng đầu ra khác nhau gây khó khăn cho công tác đánh giá tổng thể chất lượng không khí đô thị.

5. Kiến trúc phân tầng IoT được áp dụng trong đề án gồm những tầng nào? Đề án áp dụng mô hình kiến trúc IoT 4 tầng gồm: Tầng thiết bị (Things), Tầng cổng kết nối (Gateways), Tầng hạ tầng mạng và điện toán đám mây (Network and Cloud), và Tầng tạo và cung cấp dịch vụ (Services-creation and Solutions Layers).

---

Kết luận

Đề án tốt nghiệp Thạc sĩ của tác giả Đặng Xuân Hoàng đã giải quyết bài toán cấp thiết về giám sát chất lượng không khí tại Hà Nội thông qua việc ứng dụng công nghệ IoT và điện toán đám mây. Tác giả đã tổng hợp hệ thống lý thuyết về kiến trúc IoT, các giao thức truyền thông mạng và dịch vụ đám mây, đồng thời thiết kế và hiện thực hóa thành công mô hình nút đo phần cứng sử dụng ESP32 tích hợp cụm cảm biến môi trường (DHT11, MQ135, BME280, GP2Y1014AU0F). Kết quả thử nghiệm thực tế cho thấy hệ thống thu thập số liệu ổn định và truyền tải dữ liệu trực quan lên nền tảng Thingspeak, tạo tiền đề cho việc phát triển các giải pháp quan trắc môi trường thông minh diện rộng với chi phí tối ưu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Bà CÔNG TH¯¡NG TR¯àNG Đ¾I HàC CÔNG NGHIâP HÀ NÞI ------------------ Đ¾NG XUÂN HOÀNG NGHIÊN CĄU CÔNG NGHâ IOT VÀ ĄNG DĀNG TRONG Hâ THÞNG GIÁM SÁT CHÂT L¯þNG KHÔNG KHÍ HÀ NÞI Đ ÁN TàT NGHIâP TH¾C S) NGÀNH Hâ THàNG THÔNG TIN Hà Nßi - 2024 Bà CÔNG TH¯¡NG TR¯àNG Đ¾I HàC CÔNG NGHIâP HÀ NÞI Đ¾NG XUÂN HOÀNG NGHIÊN CĄU CÔNG NGHâ IOT VÀ ĄNG DĀNG TRONG Hâ THÞNG GIÁM SÁT CHÂT L¯þNG KHÔNG KHÍ HÀ NÞI Ngành Hã Tháng Thông Tin Mã sá : 8480104 Đ ÁN TàT NGHIâP TH¾C S) Hâ THàNG THÔNG TIN NG¯äI H¯âNG DÀN: TS. HÀ M¾NH ĐÀO Hà Nái – 2024 i MĀC LĀC MĂC LĂC. iii DANH MĂC CÁC TĂ VIÀT TÄT. 1 CH¯¡NG 1 - TàNG QUAN VÂ Ô NHIàM KHÔNG KHÍ VÀ CÁC CÔNG NGHâ NÂN TÀNG.

Māc đá quan trọng viãc giám sát chÃt l°āng không khí. Hiãn tr¿ng ô nhiám không khí hiãn nay. Hiãn tr¿ng hã tháng giám sát chÃt l°āng không khí cÿa Hà Nái. CÃu trúc chung cÿa hã tháng giám sát chÃt l°āng không khí hiãn đ¿i.

Các công nghã trong các hã tháng giám sát chÃt l°āng không khí. Công nghã IoT. Công nghã Điãn toán đám mây (Cloud Computing). Phát trißn hã tháng IoT vãi điãn toán đám mây.

Các công nghã khác. KÁt luÃn ch°¢ng 1. 26 CH¯¡NG 2 THIÀT KÀ Hâ THàNG GIÁM SÁT CHÂT L¯ĀNG KHÔNG KHÍ 27 2. Mô hình hã tháng.

ThiÁt kÁ hã tháng. ThiÁt kÁ phÅn cāng. C¢ sç dữ liãu. Mô đun thu thÃp dữ liãu cÿa hã tháng giám sát thông sá môi tr°ång 43 2.

ThiÁt kÁ điãn toán đám mây Thingspeak. KÁt luÃn ch°¢ng 2. THĄ NGHIâM VÀ ĐÁNH GIÁ. Mô hình thą nghiãm.

Các kịch bÁn thą nghiãm. BÁng các kịch bÁn thą nghiãm. Mát sá kịch bÁn thą nghiãm. Đánh giá thực nghiãm.

KÁt LuÃn ch°¢ng 3. 66 DANH MĂC TÀI LIâU THAM KHÀO. 67 iii MĀC LĀC CÁC HÌNH Hình 1. BÁng tr¿m kißm sát.3: KiÁn trúc IoT chu¿n.

Các kiÁn trúc phân tÅng cÿa IoT. Ví dă các thành phÅn cÿa giao thāc MQTT. Giao thāc thông điãp nâng cao AMQP. Mô hình IoT są dăng giao thāc DDS.

Mô hình IoT vãi giao thāc XMPP. Mô hình IoT są dăng giao thāc CoAP. Quá trình phát trißn điãn toán đám mây. Mô hình điãn toán đám mây (NIST) theo nguyên tÅc 5-4-3.

Mô hình kinh doanh cÿa điãn toán đám mây. Mô hình trißn khai cÿa điãn toán đám mây. a) Đám mây Google; b) Đám mây AWS cÿa Amazon;. 16 c) Đám mây Azure cÿa Microsoft.

Mô hình điãn toán đám mây di đáng. NÃn tÁng đám mây cÿa Google (PaaS). Mô hình GCIoTCore. Hã tháng IoT są dăng IoT core cÿa Google.

Ho¿t đáng cÿa AWS IoT. Các thành phÅn AWS IoT. KiÁn trúc các thành phÅn AWS IoT core. Các dịch vă cÿa AWS IoT cát lõi.

Công nghã, dịch vă, giÁi pháp cÿa Azure. Mô hình cÿa ThingSpeak .1 Mô hình hã tháng giám sát chÃt l°āng không khí. CÃu trúc cÿa nút thiÁt bị đÅu cuái. Mô đun ESP32.

S¢ đß chân mô đun ESP32. CÃu trúc cÿa mô đun ESP32. Mô đun và chân cÿa DHT11. S¢ đß kÁt nái điãn tą cÿa mô đun DHT11 vãi ESP32.

Quá trình truyÃn thông cÿa DHT11. Mô đun MQ135 và các chân tín hiãu. CÃu t¿o cÿa cÁm biÁn GP2Y1014AU0F. hình d¿ng và s¢ đß chân cÿa cÁm biÃn GP2Y1014AU0F.

S¢ đß thuÃt toán thu thÃp dữ liãu .S¢ đß thuÃt toán đọc, xą lý dữ liãu cÿa thiÁt bị đÅu cuái. S¢ đß thuÃt toán thu thÃp và cÃp nhÃt dữ liãu cÿa Thingspeak. S¢ đß truy cÃp giám sát thông sá môi tr°ång tă thiÁt bị đÅu cuái. T¿o tài khoÁn Thingspeak.

T¿o kênh truyÃn thông. T¿o kênh truyÃn thông vãi 2 tr°ång Data_1, Data_2. Server l°u trữ dữ liãu. CÃp nhÃt dữ liãu lên Server.

Thay đái thông sá cÿa kênh truyÃn thông. Dùng khóa Key đß đọc/viÁt dữ liãu tă kênh truyÃn thông. Mô hình thą nghiãm. Mát sá hình Ánh hã tháng thą nghiãm.

Mát sá hình Ánh kÁt quÁ thu đ°āc ch¿y trong m¿ng căc bá. KÁt quÁ ch¿y hã tháng vãi đám mây Thingspeak. 65 v DANH MĀC CÁC TĆ VI¾T TÀT STT Tă viÁt tÅt TiÁng Anh TiÁng Viãt 1 IOT Internet Of Things Intermet v¿n vÃt 2 CLKK - ChÃt l°āng không khí 3 API Application Progmraming Giao diãn lÃp trình Interface āng dăng 4 MQTT Message Queue Telemetry Giao Thāc TruyÃn Transport Thông Hàng Đāi Đo L°ång 5 AMQP Advanced Message Queing Giao Thāc Hàng Đāi Protocol Tin NhÅn Tiên TiÁn 6 DDS Data distribution service Dịch Vă Phân Phái Dữ Liãu 7 XMPP Extensible Messaging and Giao Thāc Tin NhÅn Presence Protocol và Sự Hiãn Diãn Mç Ráng 8 CoAP Constrained Application Giao Thāc Āng Dăng Protocol H¿n ChÁ 9 ĐTĐM Cloud Coputing Điãn toán đám mây 10 GCP Google Cloud Platform NÃn tÁng đám mây cÿa Google 11 AWS Amazon web service Dịch vă điãn toán đám mây Amazon 12 HTTPS Hypertext Transfer Protocol - Giao thāc truyÃn siêu Secure) vn bÁn - BÁo mÃt vi LàI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan sá liãu và kÁt quÁ nghiên cāu trong đà án tát nghiãp này là trung thực. Mọi sự giúp đÿ cho viãc thực hiãn đà án tát nghiãp này đã đ°āc cÁm ¢n và các thông tin trích dÁn trong đà án tát nghiãp đã đ°āc chỉ rõ ngußn gác rõ ràng và đ°āc phép công bá.

Ng°åi thực hiãn đà án tát nghiãp Đ¿ng Xuân Hoàng 1 Mâ ĐÄU 1. Đ¿t vÃn đÁ Trong tình hình hiãn nay, tình tr¿ng ô nhiám không khí đang ngày càng trç nên nghiêm trọng và Ánh h°çng đÁn sāc khße con ng°åi và môi tr°ång. Các ngußn gác ô nhiám bao gßm khí thÁi tă các ph°¢ng tiãn giao thông, nhà máy sÁn xuÃt, nng l°āng hoá th¿ch, và cÁ các ho¿t đáng hàng ngày nh° nÃu n°ãng và s°çi Ãm. Ô nhiám không khí góp phÅn vào nhiÃu vÃn đà sāc khße nghiêm trọng nh° các bãnh hô hÃp, bãnh tim m¿ch, và thÃm chí có thß dÁn đÁn tą vong.

Ngoài ra, ô nhiám cũng gây h¿i cho môi tr°ång, gây ra hiãn t°āng asid hóa m°a, nghiêm trọng hóa tình tr¿ng nóng lên toàn cÅu, và trực tiÁp Ánh h°çng tãi hã sinh thái đa d¿ng. æ bái cÁnh này, Công nghã Internet of Things (IoT) đã nái lên nh° mát giÁi pháp tiÃm nng đß giám sát và giÁm thißu ô nhiám không khí. IoT cho phép các thiÁt bị thông minh và cÁm biÁn kÁt nái vãi nhau qua internet, t¿o thành mát m¿ng l°ãi thông tin liên tăc và chÃt l°āng không khí t¿i các vị trí khác nhau. ĐiÃu này giúp chúng ta thu thÃp dữ liãu thåi gian thực và māc đá ô nhiám, tă đó đ°a ra các quyÁt định thông minh và cách giÁm thißu tác đáng cÿa ô nhiám không khí.

NhiÃu āng dăng công nghã IoT trong giÁm ô nhiám không khí là rÃt đa d¿ng. Chẳng h¿n, chúng ta có thß trißn khai cÁm biÁn đß đo l°ång māc đá ô nhiám t¿i các đißm khác nhau trong Hà Nái, tă đó s¿ xác định các khu vực có māc ô nhiám cao và đ°a ra ph°¢ng án cÁi thiãn. Ngoài ra, thông tin và chÃt l°āng không khí có thß đ°āc cÃp nhÃt liên tăc qua các phÅn mÃm di đáng, giúp ng°åi dân có thß cÁnh báo và điÃu chỉnh hành vi cÿa họ đß tránh tiÁp xúc vãi không khí ô nhiám. Ngoài viãc giám sát, cũng có thß IoT đ°āc są dăng đß tự đáng hóa thiÁt bị và hã tháng nh° hã tháng điÃu hòa không khí trong nhà hoặc hã tháng giao thông thông minh.

ĐiÃu này giúp tiÁt kiãm nhiÃu nng l°āng và giÁm ngußn gác gây ô nhiám. Đ°āc sự định h°ãng và t° vÃn chính vì vÃy tôi quyÁt định chọn đà tài <Nghiên cāu công nghã IOT và āng dăng trong hã tháng giám sát chÃt l°āng không khí Hà Nái= là đà tài đß tìm hißu và nghiên cāu. Māc tiêu đÁ tài Măc tiêu cÿa luÃn vn là nghiên cāu công nghã ESP32 và tích hāp vãi công nghã đám mây.Sau đó āng dăng hã tháng vào giám sát thông sá môi tr°ång đái vãi các đái t°āng cÅn theo dõi hoặc quan tâm nhằm phăc vă các măc đích khác nhau. Nßi dung nghiên cąu 2 - Nghiên cāu tình tr¿ng ô nhiám môi tr°ång - Hiãn tr¿ng giám sát chÃt l°āng không khí - Nghiên cāu hã tháng giám sát chÃt l°āng không khí - Nghiên cāu công nghã IOT trong giám sát CLKK - Nghiên cāu công nghã ESP32 - Xây dựng mô hình thực nghiãm hã tháng - TiÁn hành thực hiãn kịch bÁn thực nghiãm và đánh giá 4.

Ph°¢ng pháp nghiên cąu Ph°¢ng pháp nghiên cāu chÿ đ¿o là nghiên cāu lý thuyÁt kÁt hāp vãi thực nghiãm. Các công viãc thực hiãn tÃp trung vào nghiên cāu, táng hāp, phân tích và đ°a ra giÁi pháp cho bài toán. K¿t quÁ dā ki¿n - Báo cáo luÃn vn - Mô hình thą nghiãm 6. CÃu trúc đÁ án Đà án gßm 3 ch°¢ng chính: Ch°¢ng 1: Táng quan và ô nhiám không khí và các công nghã.

TÅm quan trọng cÿa viãc giám sát chÃt l°āng không khí. Nêu cÃu trúc chung cÿa hã tháng giám sát chÃt l°āng không khí và công nghã IOT Ch°¢ng 2: Táng hāp các kiÁn thāc liên quan đÁn phân tích, thiÁt kÁ hã tháng giám sát chÃt l°āng không khí, trình bày các yêu cÅu cÿa hã tháng các s¢ đß mô tą, l°u đß thuÃt toán. Ngoài ra giãi thiãu và phÅn cāng ESP32 và Thingspeak. Ch°¢ng 3: Trình bày các kịch bÁn thą nghiãm và kÁt quÁ cÿa thực nghiãm đß đ°a ra đánh giá và hã tháng.

3 CH¯¡NG 1 - TỔNG QUAN VÀ Ô NHIàM KHÔNG KHÍ VÀ CÁC CÔNG NGHâ NÀN TÀNG 1. MĄC ĐÞ QUAN TRàNG VIâC GIÁM SÁT CHÂT L¯þNG KHÔNG KHÍ 1. Hiãn tr¿ng ô nhiám không khí hiãn nay 1. Tình hình ô nhiễm không khí trên toàn cầu Tình tr¿ng ô nhiám không khí trên toàn cÅu, nh° đ°āc báo cáo và đánh giá trong Tình tr¿ng không khí toàn cÅu nm 2020 cÿa Viãn Ành h°çng Sāc khße (HEI) và Viãn Đo l°ång, Đánh giá Sāc khße (IHME) cÿa Đ¿i học Washington và Đ¿i học British Columbia, đã tă lâu là mát vÃn đà nguy hißm.

Tuy nhiên, cho đÁn nay, không có biãn pháp că thß nào đ°āc đ°a ra đß giÁi quyÁt tình tr¿ng này. Dữ liãu mãi nhÃt tă Tá chāc Y tÁ ThÁ giãi (WHO) chỉ ra rằng gÅn nh° toàn bá dân sá thÁ giãi (99%) phÁi sáng vãi māc ô nhiám không khí cao, đặc biãt là ç các thành phá cÿa các quác gia thu nhÃp thÃp hoặc trung bình. Ngußn gác chính cÿa ô nhiám không khí là các h¿t băi mịn PM 2.5, có khÁ nng xâm nhÃp vào c¢ thß con ng°åi và gây ra nhiÃu vÃn đà sāc khße nh° bãnh tim m¿ch, hen suyán, và khó thç.