Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu và các hiện tượng thời tiết cực đoan diễn biến ngày càng phức tạp, nguồn tài nguyên nước phục vụ nông nghiệp và đời sống tại Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức nghiêm trọng. Cụ thể, hệ thống các đập thủy điện xây dựng trên thượng nguồn lưu vực sông Mekong đã giữ lại phần lớn lượng phù sa, làm suy giảm quá trình bồi đắp tự nhiên cho vùng đồng bằng và gia tăng hiện tượng sụt lún. Đồng thời, nhu cầu khai thác nước ngầm quá mức làm suy giảm mực nước ngầm, dẫn đến nguy cơ ngập lụt nghiêm trọng hơn khi có triều cường hoặc mưa lớn. Bên cạnh đó, hiện tượng El Nino khiến lượng mưa trên toàn lưu vực sụt giảm, kết hợp với hiện tượng nước biển dâng làm cho tình trạng hạn hán và xâm nhập mặn tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long trở nên đặc biệt gay gắt, gây thiệt hại lớn cho sản xuất nông nghiệp và sinh hoạt của người dân.

Trước thực trạng đó, đề tài "Thiết kế và thi công hệ thống giám sát độ mặn, độ đục và mực nước" được thực hiện nhằm ứng dụng công nghệ máy tính nhúng và mạng Internet vạn vật (IoT) vào việc theo dõi, cảnh báo sớm các thông số môi trường nước.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu được xác định cụ thể như sau:

  • Mục tiêu nghiên cứu: Ứng dụng công nghệ IoT và vi điều khiển/máy tính nhúng để xây dựng một hệ thống đo đạc các thông số độ mặn, độ đục và mực nước; cung cấp khả năng giám sát từ xa và cảnh báo kịp thời cho người sử dụng khi các thông số vượt ngưỡng cho phép, phục vụ công tác ứng phó trong nông nghiệp.
  • Nhiệm vụ nghiên cứu:
    1. Thu thập dữ liệu từ các cảm biến đo độ mặn, độ đục, mực nước, cảm biến mưa và đưa về bộ xử lý trung tâm.
    2. Sử dụng board máy tính nhúng Raspberry Pi 3 làm khối xử lý trung tâm để xử lý số liệu và truyền dữ liệu lên Web Server.
    3. Giám sát các số liệu môi trường thông qua nền tảng đám mây ThingSpeak, đồng thời hiển thị trực tiếp và cho phép cài đặt ngưỡng cảnh báo qua màn hình LCD và nút nhấn phần cứng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu:
    • Phần cứng: Board máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B; cảm biến siêu âm HC-SR05/SRF05; module cảm biến độ mặn UART-TDS-V1; module cảm biến độ đục (Turbidity Sensor) kết hợp mạch chuyển đổi tương tự - số (ADC); module cảm biến mưa (Rain Water Sensor); module đồng hồ thời gian thực RTC DS3231; màn hình LCD 20x4; hệ thống nút nhấn điều khiển và module Dcom 3G.
    • Phần mềm: Hệ điều hành Raspbian (Linux); ngôn ngữ lập trình Python; các giao thức truyền thông I2C, UART; nền tảng Web Server ThingSpeak.
  • Phạm vi nghiên cứu: Đề tài tập trung xây dựng mô hình thực nghiệm quy mô nhỏ trong phòng thí nghiệm; kiểm thử khả năng đo đạc với các mẫu nước thử nghiệm có độ mặn, độ đục và mực nước thay đổi ở mức độ giới hạn; khảo sát các giải pháp cấp nguồn và truyền thông di động cho thiết bị hoạt động ngoài môi trường ao, hồ, đồng ruộng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng dựa trên các nền tảng lý thuyết về đo lường thông số môi trường chất lỏng, giao tiếp truyền thông nhúng và kiến trúc mạng IoT:

  1. Nguyên lý đo đạc các thông số môi trường nước:

    • Tổng chất rắn hòa tan (TDS) và độ mặn: Chỉ số TDS (Total Dissolved Solids) biểu thị tổng lượng ion tích điện (khoáng chất, kim loại) hòa tan trong một đơn vị thể tích nước ($1\text{ mg/L} = 1\text{ ppm}$). Nước mặn chứa nhiều ion dẫn điện, do đó độ mặn được xác định gián tiếp qua độ dẫn điện (EC) theo tỷ lệ tiêu chuẩn: $1\text{ ppm} = 640\text{ dS/m}$, độ dẫn điện $d = a / 640$ (với $a$ là giá trị TDS đo được). Mối quan hệ giữa các đơn vị đo lường: $1% = 10\text{ ppt} = 10000\text{ ppm}$. Giới hạn nước bắt đầu mặn hóa được xác định từ $0.75\text{ ppt}$ (tương đương $0.075%$).
    • Độ đục của nước (Turbidity): Đo lường lượng chất rắn lơ lửng (TSS - Total Suspended Solids) dựa trên nguyên lý quang học, xác định độ tán xạ ánh sáng khi truyền qua dung dịch. Dải đo đạt $0 - 1000\text{ NTU}$, xuất tín hiệu điện áp tương tự từ $0 - 4.5\text{V}$ (điện áp tỷ lệ nghịch với độ đục).
    • Đo khoảng cách mực nước bằng sóng siêu âm: Cảm biến phát chùm sóng âm tần số cao $40\text{ kHz}$ và đo thời gian phản xạ từ bề mặt nước để tính khoảng cách theo công thức: $$L = \frac{v \times t}{2}$$ Trong đó $L$ là khoảng cách từ cảm biến đến mặt nước, $v$ là vận tốc truyền sóng âm trong không khí ($242\text{ m/s}$ theo tính toán thực nghiệm của tác giả), $t$ là tổng thời gian phát và thu xung sóng.

  2. Các chuẩn truyền thông nối tiếp:

    • Chuẩn I2C (Inter-Integrated Circuit): Giao thức truyền thông đồng bộ 2 dây gồm đường dữ liệu nối tiếp (SDA) và đường xung nhịp (SCL), hoạt động theo kiến trúc Master - Slave với định địa chỉ 7-bit, tốc độ bus lên tới $400\text{ kHz}$.
    • Chuẩn UART (Universal Asynchronous Receiver - Transmitter): Giao thức truyền nhận nối tiếp bất đồng bộ điểm - điểm, cấu hình tốc độ baud cố định ($9600\text{ bps}$), khung truyền gồm Start bit, Data bits (truyền LSB trước), Parity bit và Stop bit.

  3. Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm và thiết kế hệ thống:

    • Phương pháp phân tích, tính toán và tích hợp phần cứng: Lựa chọn linh kiện, ghép nối chân tín hiệu và tính toán cân bằng công suất nguồn điện.
    • Phương pháp lập trình nhúng: Sử dụng ngôn ngữ Python trên nền hệ điều hành Linux Raspbian để thu thập tín hiệu ngoại vi, xử lý số liệu qua ADC 15-bit, giao tiếp module thời gian thực và quản lý hiển thị.
    • Phương pháp truyền thông dữ liệu: Đóng gói và gửi dữ liệu lên nền tảng ThingSpeak thông qua giao thức mạng sử dụng kết nối 3G (phần mềm Sakis 3G trên USB 3G).
    • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thực nghiệm thu thập trực tiếp từ các cảm biến đo lường trên các mẫu nước chuẩn và mẫu môi trường mô phỏng.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc khối hoàn chỉnh, kết hợp đồng bộ giữa phần cứng đo đạc, bộ xử lý trung tâm và giao diện phần mềm giám sát.

Thiết kế phần cứng

Kiến trúc phần cứng bao gồm các khối chức năng chính kết nối trực tiếp với máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B (vi xử lý Broadcom BCM2837 Quad-core 1.2 GHz, RAM 1 GB, 40 chân GPIO):

Khối chức năng Linh kiện sử dụng Giao thức / Chân kết nối với Raspberry Pi 3 Thông số hoạt động
Xử lý trung tâm Raspberry Pi 3 Model B Khối điều khiển trung tâm toàn hệ thống Điện áp: 5V; Dòng điện: 2500 mA
Đo mực nước Module HC-SR05 / SRF05 Chân Trigger $\rightarrow$ GPIO 23; Chân Echo $\rightarrow$ GPIO 24 Tần số 40 kHz; Dải đo: 2 - 450 cm; 5V, 2 mA
Đo độ mặn Module UART-TDS-V1 Chân TX $\rightarrow$ RX (Pi); Chân RX $\rightarrow$ TX (Pi) Dải đo: 0 - 1000 ppm (0 - 0.1%); Baudrate: 9600; 5V, 3 - 6 mA
Đo độ đục Turbidity Sensor + ADC 15-bit Tín hiệu Out $\rightarrow$ Kênh A3 của ADC; ADC kết nối qua I2C (SDA, SCL) Dải đo: 0 - 1000 NTU; Analog Out: 0 - 4.5V; 5V, 40 mA
Cảm biến mưa Rain Water Sensor Chân tín hiệu số D0 $\rightarrow$ GPIO 6 Tín hiệu TTL (0: có mưa, 1: không mưa); 5V, 100 mA
Thời gian thực Module RTC DS3231 Giao tiếp I2C: Chân SDA $\rightarrow$ SDA (Pi); Chân SCL $\rightarrow$ SCL (Pi) Độ chính xác cao, pin CR2032, IC nhớ AT24C32; 5V, 1.25 mA
Khối hiển thị Màn hình LCD 20x4 Giao tiếp 4-bit: D4-D7 $\rightarrow$ GPIO 12, 16, 20, 21; RS $\rightarrow$ GPIO 23; E $\rightarrow$ GPIO 7; RW $\rightarrow$ GND Màn hình 4 hàng, 20 ký tự; Biến trở 10kΩ chỉnh tương phản; 5V, 0.15 mA
Cài đặt & Nút nhấn 4 nút nhấn cơ khí Kết nối vào các chân GPIO 27, 22, 10, 9 Điều hướng menu và thiết lập ngưỡng cảnh báo
Khối nguồn Bộ chuyển đổi nguồn Cung cấp nguồn 5V-2.5A cho Raspberry Pi; Nguồn phụ 5V-1A và 12V-1A Tổng công suất đáp ứng ổn định cho toàn mạch

Công thức tính đổi tín hiệu độ đục qua ADC 15-bit: $$V = \text{value} \times \left(\frac{5.0}{32767}\right)$$ Trong đó $V$ là giá trị điện áp tương tự ($0 - 4.5\text{V}$), $\text{value}$ là giá trị số nguyên đọc về từ bộ chuyển đổi ADC ($2^{15} - 1 = 32767$).

Tập lệnh AT điều khiển cảm biến độ mặn UART-TDS-V1:

  • AT\r\n: Kiểm tra kết nối (Phản hồi: OK).
  • AT+BAUD=9600\r\n: Cấu hình tốc độ truyền $9600\text{ bps}$.
  • AT+MODE=1\r\n: Kích hoạt chế độ đo liên tục.
  • AT+VALUE=?\r\n: Đọc giá trị TDS đo được từ cảm biến.

Thiết kế phần mềm và kết nối mạng

Phần mềm hệ thống được xây dựng bằng Python chạy trên nền Linux Raspbian, thực thi theo các lưu đồ giải thuật tuần tự:

  • Chương trình chính: Khởi tạo hệ thống, cấu hình các chân GPIO và chuẩn truyền I2C/UART; đọc chu kỳ giá trị từ cảm biến siêu âm, TDS, độ đục, cảm biến mưa và RTC DS3231; xuất thông số lên LCD 20x4; kiểm tra ngưỡng cài đặt để kích hoạt chuông báo; đồng thời đóng gói dữ liệu đẩy lên ThingSpeak.
  • Xử lý cảm biến độ mặn: Gửi lệnh AT+VALUE=?, bóc tách giá trị TDS, tính toán phần trăm độ mặn. Nếu kết quả vượt dải đo ($> 0.1%$), hệ thống hiển thị chuỗi cảnh báo "OVER RANGE" lên màn hình LCD.
  • Xử lý cảm biến mưa: Đọc trạng thái chân D0; nếu mức logic bằng 0 hiển thị "CÓ MƯA", mức logic bằng 1 hiển thị "KHÔNG CÓ MƯA". Sự kết hợp này cho phép hệ thống phân biệt hiện tượng dâng mực nước do mưa tại chỗ hay do lũ/triều cường từ thượng nguồn đổ về.
  • Kết nối mạng di động: Tích hợp thiết bị Dcom 3G với Raspberry Pi thông qua việc cài đặt các gói phần mềm hệ thống ppp, usb-modeswitch và công cụ mã nguồn mở Sakis 3G. Quá trình nhận diện thiết bị qua cổng USB bằng lệnh lsusb, thiết lập cấu hình kết nối mạng 3G và kiểm tra địa chỉ IP bằng lệnh ifconfig -a.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

Chương 1 trình bày tổng quan tình hình nghiên cứu các hệ thống quan trắc môi trường và giám sát từ xa tại Việt Nam và trên thế giới. Tác giả nêu rõ tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ các vấn đề suy giảm phù sa do thủy điện thượng nguồn Mekong, sụt lún do khai thác nước ngầm, và hiện tượng hạn mặn lịch sử tại Đồng bằng sông Cửu Long do ảnh hưởng của El Nino và nước biển dâng. Chương này cũng xác định rõ ràng mục tiêu nghiên cứu, 3 nhiệm vụ trọng tâm, đối tượng phần cứng/phần mềm, phạm vi thử nghiệm mô hình mẫu quy mô nhỏ và phương pháp luận triển khai đề tài.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 2 tập trung phân tích chi tiết cơ sở lý thuyết và cấu tạo của các linh kiện, giao thức được ứng dụng:

  • Giới thiệu phần cứng máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B, cấu trúc 40 chân GPIO và các hệ điều hành hỗ trợ trên nền tảng Linux (đặc biệt là Raspbian).
  • Trình bày nguyên lý đo khoảng cách bằng sóng siêu âm $40\text{ kHz}$ của module HC-SR05/SRF05, biểu đồ thời gian kích hoạt chân Trigger ($10\mu\text{s}$) và phản hồi chân Echo.
  • Giới thiệu IC đồng hồ thời gian thực RTC DS3231 giao tiếp I2C, tích hợp thạch anh bù nhiệt độ và pin phụ CR2032.
  • Trình bày cấu trúc hoạt động của màn hình tinh thể lỏng LCD 20x4 và tập lệnh điều khiển qua giao thức 4-bit.
  • Phân tích chỉ số tổng chất rắn hòa tan TDS, mối quan hệ giữa TDS và độ dẫn điện EC, thông số kỹ thuật của module UART-TDS-V1 cùng bảng phân loại nguồn nước mặn và các lệnh cấu hình AT.
  • Thuyết minh nguyên lý tán xạ quang học của cảm biến độ đục, dải đo $0 - 1000\text{ NTU}$ và công thức chuyển đổi tín hiệu qua bộ ADC 15-bit.
  • Trình bày cấu tạo module cảm biến mưa với hai ngõ ra D0 (TTL) và A0 (Analog).
  • Giới thiệu chi tiết hai chuẩn giao tiếp nối tiếp thông dụng: I2C (cấu trúc Master-Slave, 2 dây tín hiệu SDA/SCL) và UART (truyền nhận dữ liệu bất đồng bộ qua cặp chân TX/RX).

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG

Chương 3 là phần trọng tâm kỹ thuật của đồ án, mô tả toàn bộ quá trình tính toán, thiết kế và thi công hệ thống:

  • Xây dựng sơ đồ khối tổng thể và mô tả chức năng của từng khối: Khối xử lý trung tâm (Raspberry Pi 3), Khối thời gian thực (DS3231), Khối cảm biến mực nước (SRF05), Khối cảm biến độ đục (Turbidity Sensor + ADC), Khối cảm biến độ mặn (UART-TDS-V1), Khối cảm biến mưa, Khối hiển thị (LCD 20x4), Khối Web Server (ThingSpeak), Khối truyền thông Wifi/3G và Khối nguồn.
  • Thiết kế sơ đồ nguyên lý chi tiết từng phần cứng, tính toán phân bổ chân GPIO và lập bảng thống kê dòng - áp tiêu thụ của các linh kiện để chọn lựa bộ nguồn thích hợp (Adapter 5V-2.5A cho Raspberry Pi 3, Adapter phụ 5V-1A và 12V-1A).
  • Thiết kế thuật toán và phần mềm điều khiển bằng Python: Xây dựng lưu đồ giải thuật chương trình chính và các lưu đồ giải thuật chức năng riêng biệt (đọc cảm biến siêu âm, đọc cảm biến TDS qua UART, đọc cảm biến độ đục qua ADC, đọc trạng thái cảm biến mưa và truyền dữ liệu lên ThingSpeak).
  • Quy trình tích hợp phần cứng mạng di động với Raspberry Pi thông qua USB Dcom 3G sử dụng tiện ích Sakis 3G và cấu hình dịch vụ mạng.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC HIỆN

Chương 4 ghi nhận các kết quả thực nghiệm sau khi hoàn thiện mô hình:

  • Kết quả phần cứng: Thi công hoàn chỉnh mô hình mạch vật lý, bố trí các module cảm biến và bộ xử lý Raspberry Pi 3 hoạt động đồng bộ, kết nối dây dẫn chắc chắn, đảm bảo cấp nguồn ổn định.
  • Kết quả phần mềm và hiển thị:
    • Màn hình LCD 20x4 hiển thị chính xác các thông số đo đạc thời gian thực gồm thời gian (giờ:phút:giây, ngày/tháng/năm), mực nước (cm), độ đục (V/NTU), độ mặn (%) và trạng thái thời tiết ("CÓ MƯA" hoặc "KHÔNG CÓ MƯA").
    • Giao diện menu trên LCD cho phép người dùng sử dụng 4 nút nhấn để duyệt các tab lựa chọn và cài đặt ngưỡng cảnh báo theo yêu cầu.
    • Kênh ThingSpeak tiếp nhận liên tục dữ liệu từ Raspberry Pi qua kết nối mạng, hiển thị trực quan dưới dạng các đồ thị và biểu đồ biến thiên theo trục thời gian, phân biệt rõ ràng bằng màu sắc.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ PHẠM VI ỨNG DỤNG

Chương 5 tổng kết lại toàn bộ các mục tiêu đã đạt được của đồ án, đánh giá tính khả thi của mô hình giám sát chất lượng nước và chỉ ra các hạn chế kỹ thuật hiện tại cùng các giải pháp phát triển trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính đạt được

  • Chế tạo thành công mô hình hệ thống đo lường và giám sát đa thông số môi trường nước (mực nước, độ mặn, độ đục, trạng thái mưa) trên nền tảng máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B.
  • Thiết lập thành công kết nối truyền thông liên tục giữa bộ xử lý trung tâm và các module cảm biến ngoại vi thông qua đa dạng giao thức (UART tốc độ $9600\text{ bps}$, I2C bus $400\text{ kHz}$, GPIO và ADC 15-bit).
  • Xây dựng cơ chế giao tiếp trực tiếp tại chỗ qua màn hình LCD 20x4 và hệ thống nút nhấn điều khiển, hỗ trợ cài đặt các ngưỡng cảnh báo linh hoạt theo điều kiện thực tế của từng vùng.
  • Thiết lập kênh truyền thông không dây qua thiết bị USB 3G (sử dụng Sakis 3G) và đồng bộ dữ liệu thành công lên nền tảng đám mây ThingSpeak, cho phép vẽ biểu đồ giám sát từ xa theo thời gian thực.
  • Tích hợp tính năng cảnh báo tại chỗ bằng chuông báo khi các thông số chất lượng nước hoặc mực nước vượt ngưỡng thiết lập.

Giải pháp và kiến nghị của tác giả

  • Ứng dụng kết hợp cảm biến mưa cùng với cảm biến siêu âm đo mực nước để cung cấp thông tin phân tích chuẩn xác: giúp người quản lý xác định nguyên nhân ngập úng là do mưa lớn cục bộ hay do lũ/triều cường dâng từ phía thượng nguồn.
  • Sử dụng giải pháp kết nối mạng di động 3G thông qua Dcom chuyên dụng nhằm khắc phục nhược điểm mất kết nối Internet tại các khu vực canh tác nông nghiệp, đồng ruộng xa xôi không có sóng Wifi hoặc đường truyền mạng dây Ethernet.

Đóng góp kỹ thuật

  • Cung cấp một mô hình mẫu thử nghiệm có chi phí thấp, tận dụng các module phần cứng sẵn có trên thị trường nhằm hiện thực hóa giải pháp IoT trong giám sát nông nghiệp.
  • Xây dựng tài liệu kỹ thuật hoàn chỉnh về sơ đồ ghép nối phần cứng, các công thức toán học chuyển đổi dữ liệu cảm biến và cấu trúc mã nguồn lập trình Python trên hệ điều hành Raspbian.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận trong văn bản

  • Cảm biến đo độ mặn UART-TDS-V1 có dải đo hẹp ($0 - 1000\text{ ppm}$, tương đương $0 - 0.1%$), do đó hệ thống chỉ mới phát hiện được giai đoạn bắt đầu mặn hóa ($0.075%$), chưa có khả năng đo đạc chính xác trong môi trường nước có nồng độ mặn cao hoặc nước biển.
  • Mô hình nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở quy mô thử nghiệm nhỏ trong điều kiện phòng thí nghiệm với các mẫu nước nhân tạo, chưa được triển khai thử nghiệm dài ngày tại môi trường thực địa ngoài trời.
  • Vấn đề cung cấp nguồn năng lượng tự chủ và đóng gói vỏ hộp bảo vệ chống chịu các tác động thời tiết khắc nghiệt (nắng, mưa, độ ẩm cao) tại ao hồ, đồng ruộng vẫn là thách thức chưa được giải quyết triệt để trong phạm vi đồ án.

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo

  • Nâng cấp và thay thế các đầu dò cảm biến chuyên dụng công nghiệp với dải đo độ mặn rộng hơn, độ chính xác cao hơn và khả năng hoạt động bền bỉ trong môi trường chất lỏng ăn mòn.
  • Nghiên cứu tích hợp hệ thống cấp nguồn tự động từ năng lượng tái tạo (pin năng lượng mặt trời kết hợp bộ lưu điện ắc quy/pin Lithium) và thiết kế vỏ bọc đạt chuẩn bảo vệ ngoài trời (kháng nước, kháng bụi).
  • Phát triển thêm tính năng điều khiển tự động các cơ cấu chấp hành (như đóng mở cổng ngăn mặn, bật tắt máy bơm nước, van xả tự động) dựa trên kết quả phân tích số liệu thời gian thực từ cảm biến.

Giá trị tham khảo

Tài liệu đồ án tốt nghiệp này mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho các đối tượng sau:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành: Là tài liệu tham khảo trực quan cho sinh viên các ngành Công nghệ Kỹ thuật Máy tính, Kỹ thuật Điện - Điện tử, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, cũng như Công nghệ Thông tin khi thực hiện đồ án môn học, đề tài nghiên cứu nhúng hoặc khóa luận tốt nghiệp về IoT.
  • Kỹ sư và nhà phát triển hệ thống: Cung cấp tài liệu tham khảo về phương pháp tích hợp máy tính nhúng Raspberry Pi với các chuẩn giao tiếp công nghiệp (I2C, UART, ADC mở rộng) và giải pháp truyền thông di động qua mạng 3G trên hệ điều hành Linux.
  • Các phần nội dung đáng tham khảo nhất:
    • Thiết kế sơ đồ nguyên lý kết nối chi tiết giữa Raspberry Pi 3 với màn hình LCD 20x4 ở chế độ 4-bit, module RTC DS3231, ADC 15-bit và cảm biến siêu âm.
    • Phương pháp xử lý dữ liệu và tập lệnh AT tương tác với module đo độ dẫn điện/TDS.
    • Quy trình cấu hình driver và phần mềm Sakis 3G để kết nối USB Dcom 3G trên môi trường Linux Raspbian.

Câu hỏi thường gặp

1. Module đo độ mặn UART-TDS-V1 sử dụng trong đồ án có dải đo bao nhiêu và giao tiếp với bộ xử lý trung tâm bằng phương thức nào?
Module UART-TDS-V1 có dải đo từ $0 - 1000\text{ ppm}$ (tương đương nồng độ $0 - 0.1%$). Module này giao tiếp với Raspberry Pi 3 qua chuẩn truyền thông nối tiếp UART với tốc độ baud mặc định là $9600\text{ bps}$, sử dụng tập lệnh AT (như lệnh AT+VALUE=? để truy vấn giá trị TDS).

2. Tín hiệu từ cảm biến độ đục được chuyển đổi và tính toán sang giá trị điện áp trên Raspberry Pi như thế nào?
Do cảm biến độ đục xuất tín hiệu điện áp tương tự ($0 - 4.5\text{V}$) trong khi Raspberry Pi không có sẵn chân ADC tích hợp, tín hiệu được đưa qua một module ADC 15-bit giao tiếp I2C. Giá trị điện áp $V$ được tính theo công thức: $V = \text{value} \times (5.0 / 32767)$, với $\text{value}$ là số nguyên nhận về từ ADC (độ phân giải $2^{15} - 1 = 32767$). Điện áp càng thấp biểu thị độ đục của nước càng cao.

3. Công thức và thông số nào được sử dụng để xác định khoảng cách mực nước bằng cảm biến siêu âm HC-SR05?
Khoảng cách được xác định theo công thức $L = (v \times t) / 2$, trong đó $v$ là vận tốc truyền sóng siêu âm trong không khí (được tác giả lấy giá trị thực nghiệm là $242\text{ m/s}$), $t$ là thời gian đo được từ lúc chân Trigger kích hoạt phát 8 xung sóng $40\text{ kHz}$ cho đến khi chân Echo nhận được tín hiệu phản hồi.

4. Tại sao hệ thống lại tích hợp thêm cảm biến mưa bên cạnh cảm biến đo khoảng cách mực nước?
Việc tích hợp cảm biến mưa (với ngõ ra số D0) cho phép hệ thống nhận biết chính xác nguyên nhân làm thay đổi mực nước: giúp phân biệt rõ trường hợp mực nước dâng cao là do lượng mưa lớn tại địa phương hay do hiện tượng xả lũ, triều cường từ thượng nguồn đổ về.

5. Giải pháp kết nối Internet để truyền dữ liệu lên Web Server ThingSpeak tại các khu vực không có Wifi được triển khai ra sao?
Hệ thống sử dụng một thiết bị USB 3G (Dcom 3G) cắm vào cổng USB của Raspberry Pi 3. Trên hệ điều hành Raspbian, tác giả cài đặt các gói hỗ trợ ppp, usb-modeswitch và công cụ Sakis 3G, cấu hình quay số kết nối mạng di động để cung cấp đường truyền Internet ổn định cho việc đẩy dữ liệu lên ThingSpeak.

Kết luận

Đồ án "Thiết kế và thi công hệ thống giám sát độ mặn, độ đục và mực nước" của nhóm tác giả Nguyễn Trung Triển và Quách Gia Hưng đã nghiên cứu và chế tạo thành công một mô hình giám sát môi trường nước ứng dụng nền tảng máy tính nhúng Raspberry Pi 3 và IoT. Hệ thống đáp ứng đầy đủ các yêu cầu kỹ thuật đề ra, bao gồm việc thu thập dữ liệu đa cảm biến (mực nước, độ mặn TDS, độ đục, mưa, thời gian thực), hiển thị trực quan tại chỗ qua màn hình LCD kèm nút nhấn cài đặt ngưỡng, và truyền dữ liệu giám sát từ xa qua mạng di động 3G lên nền tảng đám mây ThingSpeak. Mặc dù dải đo độ mặn còn hạn chế ở ngưỡng phát hiện ban đầu và mới chỉ thử nghiệm ở quy mô mô hình mẫu, đề tài đã mang lại một giải pháp kỹ thuật có tính ứng dụng thực tiễn cao, đóng góp tài liệu tham khảo hữu ích cho các nghiên cứu phát triển hệ thống quan trắc tài nguyên nước phục vụ nông nghiệp thông minh.