Датчик voc что это
VOC-технология — управление качеством воздуха в помещениях
VOC-технология позволяет вывести на принципиально новый уровень управление качеством воздуха в помещениях и открывает возможности дополнительного контроля источников техногенного загрязнения.
В последние годы KNX-инсталляции для интеллектуального управления жилым пространством все чаще включают в себя управление всеми климатическими системами объекта. При управлении отоплением и кондиционированием в системах
KNX редко возникают сложности, за исключением ситуаций, когда выбор технологического оборудования осуществлялся без их участия и без оценки совместимости с открытыми протоколами, интегрируемыми в KNX. Что нельзя сказать про управление системами вентиляции.
Здесь основные сложности лежат в области выбора системы вентиляции для объекта. Основная масса проектов вентиляции, которые предлагаются сегодня частному Заказчику – это системы с постоянным расходом воздуха (CAV или Constant Air Volume). Интеграция систем данного типа в KNX-инсталляции сводится к мониторингу состояния системы вентиляции и изменению режимов работы установки и температурной уставки. Однако последнее время наблюдается явный тренд к повышению требований Заказчиков к системам вентиляции. И это неудивительно. Мы, проживая и работая в мегаполисах, большую часть времени проводим в замкнутом пространстве: квартире, офисе, автомобиле.
Поэтому требования Заказчиков к внутреннему климату помещений растет, вместе с пониманием того факта, что климатические характеристики жилого пространства являются ключевыми для здоровья, работоспособности и самочувствия нас и наших близких. Все чаще в технических заданиях на вентиляцию попадаются термины «VAV» («Variable Air Volume», или «Система с переменным расходом воздуха») и «DCV» («Demand Controlled Ventilation», или «Управление расходом воздуха по потребности»).
Специалист, отвечающий за интеграцию всех инженерных и мультимедийных систем, а также за удобство интерфейса общения Заказчика с тем, что часто называют «Умным домом», дольше всех продолжает общаться с Клиентом, и часто вынужден средствами автоматики исправлять последствия того недопонимания, которое было между ним и проектировщиками технологий поддержания комфортного климата в помещениях. Что подразумевается под понятием «комфортного климата» в жилых помещениях?
Вот три основных фактора
1. термический комфорт,
2. акустический комфорт,
3. качество воздуха.
Начнем с самого простого — термического комфорта. С поддержанием необходимой температуры все обстоит достаточно просто, и приходится решать только вопросы, которые возникают на стыке проектов разных систем при их интеграции. Бывают вопросы с помещениями с большой площадью остекления, т.к солнце приводит к значительному искажению показаний температуры из-за прямых солнечных лучей, попадающих на датчики температуры. При завышении показаний температуры будут искажаться показания влажности, если прибор одновременно измеряет и влажность. Выходом из такой ситуации является установка датчиков температуры в места, куда не попадают солнечные лучи, либо, если это невозможно, установка нескольких датчиков температуры и усреднение их показаний.
Часто приходится встречать усреднение методом нахождения среднего арифметического значения, что приводит к неверной работе всего алгоритма поддержания температуры в помещении. Рассмотрим пример — помещение с тремя остекленными стенами. В нем пять датчиков температуры: один на стене (совмещенный с датчиком влажности) и четыре беспроводных температурных датчика EnOcean на мебели. Один или два из датчиков находятся под воздействием солнечных лучей, если светит солнце и не задернуты шторы.
По итогу математической обработки логов пишутся скрипты с вычислением значения медианы и коэффициэетов вариации для показаний каждого из датчиков и на их основе выдается значение температуры для записи в систему.
У многих по прочтении последних нескольких абзацев возникнет вопрос: «Разве KNX предназначен для решения такого рода задач?»
Но современные тренды таковы, что в арсенале технических решений в KNX-инсталляции должны присутствовать устройства, в которых можно писать логические сценарии с математической обработкой данных и средой свободного программирования. Иначе реализовать качественное управления климатом достаточно проблематично.
И именно поэтому еще 5-7 лет назад в KNX-инсталляциях полноценного управления климатом практически не было. Но сегодня на рынке существует достаточно большой выбор контроллеров с KNX TP1 «на борту», в которых есть возможность писать сложную логику. Многие из доступных контроллеров с KNX имеют еще поддержку широкого списка протоколов: Modbus, EnOcean, Bacnet, 1-Wire, M-Bus и др.
инструмент и решить возникшую задачу.
Что подразумевается под понятием «акустический комфорт»?
Это шум, который возникает в процессе работы климатических систем.
Если на объекте не было грубых ошибок в проектировании климатических систем и в их монтаже, то шума от работающих механизмов в комнатах не должно быть слышно.
И если у нас на объекте применяется система с постоянным расходом воздуха, и она спроектирована без ошибок, то шума от движения воздуха в воздуховодах и шума от
вентиляционных решеток также не должно быть слышно. И если характеристики всех элементов системы подачи и забора воздуха из комнаты правильно подобраны
к диапазону допустимых скоростей потока воздуха, то шума от движения воздуха быть не может.
Но когда мы говорим о системах вентиляции с переменным расходом воздуха, то даже идеальный проект вентиляции с абсолютно корректными расчетами можно испортить
алгоритмом управления, в котором не учитываются пороги шумового комфорта системы вентиляции или некорректно реализована балансировка приточной и вытяжной вентиляции.
С учетом того, что в реальной жизни увидеть качественный проект системы приточно-вытяжной вентиляции с переменным расходом воздуха получается очень редко, при
интеграции в KNX-инсталляцию систем «VAV» («Variable Air Volume») или «DCV» («Demand Controlled Ventilation») появляется очень много проблем, связанных с повышенным
шумом, которые можно решить средствами автоматики прибегая к компромису. Мы можем либо обеспечить необходимые параметры по термическому комфорту и качеству воздуха, либо шумовой комфорт в помещении.
И главное, кратность воздухообмена при всех режимах работы системы вентиляции не должна превышать максимальную скорость воздушного потока в воздуховодах.
Исключением может быть режим интенсивного проветривания, при котором уровень шума не имеет большого значения, так как его применяют обычно при переходе от сценария «Уехал надолго» к сценарию «Подготовка дома к возвращению».
Естественно, максимальные скорости движения воздуха в воздуховодах, при которых сохраняется допустимый уровень шумового комфорта, должны быть рассчитаны как для
приточных, так и для вытяжных воздуховодов.
Третья составляющая климатического комфорта – качество воздуха.
Нет смысла приводить сейчас нормы для воздуха в помещениях (эти данные в ТЗ или в нормативной документации) и подробно разбирать алгоритмы управления вентиляцией для обеспечения необходимого качества воздуха, так как здесь все просто и понятно – чем больше загрязнений выделяется внутри помещения, тем больше должна быть кратность воздухообмена в этом помещении. Задачу повысить воздухообмен только в тех помещениях, где выделяются загрязнения, а не во всем здании, и призваны решать технологии приточно-вытяжной вентиляции с переменным расходом воздуха. Получается, все просто?
Однако, чтобы чем-то управлять, для начала нужно это научиться измерять. Так какие параметры воздушной смеси в помещении мы должны измерять и как интерпретировать
результаты этих измерений, чтобы регулировать качество воздуха?
Основные параметры, которые влияют на комфорт, самочувствие и здоровье людей в жилых помещениях, и которые мы можем измерять и регулировать – это содержание СО 2
и влажность. Я думаю, что подробно останавливаться на возможностях контроля уровня CО2 и влажности в помещениях смысла нет, так как большинство инсталляторов KNX с
этой темой знакомо, и у большинства представленных на рынке производителей KNX-оборудования есть в ассортименте датчики контроля СО2 и влажности. Причем представлено
Интерпретация показаний для целей управления вентиляцией, также не представляет особых сложностей, так как существует много рекомендаций по пределам содержания СО2 и нормам по влажности для разных типов помещений.
Но в последние годы к измерению СО2 добавилась возможность измерения интегрального показателя качества воздуха по технологии VOC. Измерение VOC служит для определения качества воздуха и содержания вредных веществ.
Эта технология основана на использовании анализатора смешанного газа⁄VOC-датчика («volatile organic compounds», или «летучие органические смеси»). Датчики с сенсорами VOC можно применять:
• для анализа качества воздуха в офисных помещениях, отелях, помещениях для собраний и конференций, в театрах жилых, торговых помещениях, столовых и т.п.;
• для количественной оценки степени насыщенности воздуха в помещении загрязняющими газами (сигаретным дымом, выделениями человеческого организма, выдыхаемым воздухом, парами растворителей, выделениями частей зданий, мебели и чистящих средств);
• для проветривания помещений по мере необходимости, за счет чего достигается экономия электроэнергии, которая затрачивается только при достижении заданной степени загрязненности воздуха в помещении.
Обнаруживаемые газы при данной технологии измерения:
• пары алифатических спиртов,
• автомобильные выхлопные газы,
• дым от горения древесины, бумаги, пластмасс и т.п.
Также, используя технологию VOC, можно определить наличие в помещении смеси таких веществ, как, например: ароматические углеводороды, галогеноводороды, сложные эфиры, альдегиды и кетоны, а также вещества природного происхождения (например, терпены (испарения скипидара) и изопрен).
VOC также выделяются биохимическими продуктами: лакокрасочными материалами, клеящими и герметизирующими веществами, элементами обстановки, чистящими средствами и средствами для ухода за предметами интерьера, химическими продуктами для офиса и ковровыми покрытиями.
VOC-технология позволяет вывести на принципиально новый уровень управление качеством воздуха в помещениях и открывает возможности дополнительного контроля источников техногенного загрязнения. Например, VOC-датчики применяются (в числе прочего) и для контроля загрязненности фильтров кондиционеров и внутренних блоков VRV-систем. Если после включения блока в комнате резко повышается уровень VOC, то это говорит о выделении загрязняющих веществ из системы охлаждения воздуха, и можно формировать сервисный аларм.
Основной плюс в применении управления по параметрам VOC — вентиляция работает только там где это действительно нужно и с интенсивностью той, которая достаточна для поддержания заданного качества воздуха.
Но при всех плюсах и перспективах применения датчиков качества воздуха в KNX-инсталляциях существует большое количество «подводных камней».
При работе с VOC-датчиками нужно понимать, что мы с них получаем
интегральный показатель загрязненности и из значения загрязненности — невозможно вычленить отдельные газы. Например, мы со стопроцентной вероятностью увидим резкое
увеличение показаний ppm с датчика, если в помещении закурили сигарету, но мы никогда не сможем понять, это увеличение загрязненности произошло из-за дыма сигареты или из-за моющего средства, с которым уборщица вымыла пол. Но увеличить воздухообмен для поддержания нормального качества воздуха нужно будет в обоих случаях.
Дополнительные сложности при применении датчиков качества воздуха связаны с нормами по содержанию загрязняющих веществ в воздухе внутри жилых и офисных помещений.
Теоретически, имея в своем распоряжении полные характеристики VOC-сенсора (включая кривые чувствительности к разным газам), можно попробовать реализовать алгоритм корректного контроля СО2 с помощью датчиков качества воздуха с VOC-технологией. Есть предпосылки,что в не очень отдаленном будущем производители предоставят полные характеристики VOC-сенсоров, используемых ими в датчиках качества воздуха, и на практике можно будет опробовать алгоритмы контроля превышения СО2 в помещениях с помощью VOC-датчиков.
VOC датчик в каждый дом: отслеживаем вредную органику по цене двух чашек кофе
Поскольку я родом из крупного сибирского промышленного города, тема качества воздуха меня беспокоит довольно сильно. Я видел статистику онкобольных и корреляцию с показателями экологического надзора, и решил, что лучше обкладываться датчиками 80 лет, чем прожить 30.
Почему важно отслеживать VOC
И, если вы тоже живете в крупном городе с окнами видом на широкий проспект, то новости не самые приятные.
Каждый раз, когда вы проветриваете комнаты, вместе с кислородом к вам домой может попадать добрый десяток сложных соединений, которые не отслеживаются ни популярными нынче датчиками PM2.5, ни менее привычными CO2 сенсорами.
Изобретаем сенсор
Теперь нагреем датчик до некоторой температуры, чтобы разогретые соединения летучей органики из воздуха оседали на пленке и изменяли ее теплопроводность.
Все это я, конечно же, не изобретал. Все уже изобретено и запатентовано. Сенсоры, использующие в своей работе MOX принцип очень распространены, и, как раз такой вполне подойдет чтобы отслеживать VOC в доме.
Собираем прототип
Чтобы построить наш датчик, определимся с сенсором, который он будет использовать.
После поиска на алиэкспрессе и в магазинах электроники Питера, я остановился на CCS811:
Давайте соберем что-нибудь на ардуинке и, на самом ли деле сенсор так хорош.
Надо сказать, прототип получился в лучших традициях: с кучей соплей, навесного монтажа, быстрых правок прошивки уже после заливания всей схемы термоклеем и плохой 3D-печати. Но свою задачу он худо-бедно выполнил, и показал что датчик действительно хороший.
Не без нюансов
Термостабилизация
Самая главная проблема датчика содержится в принципе его работы. Чтобы разогревать летучую органику, он греется сам. А, поскольку термодатчика в нем нет, его температура перегрева всегда примерно одинакова и без какой-то термостабилизации сенсор начинает показывать скорее свой температурный дрейф, чем что-то полезное.
К счастью для нас, датчик поддерживает внешнюю стабилизацию по температуре и влажности. Он может принимать данные о температуре и влажности, причем в готовом виде, по той же I2C шине. Так что ситуация решается любым дешевым термометром.
DHT11. А почему бы и нет? Нам здесь не нужна какая-то большая точность или стабильность показаний, нам нужно только получать температуру до градуса и влажность до нескольких процентов, чтобы передавать их в газоанализатор. При этом датчик можно купить где угодно и стоит он от 50 до 200 рублей.
Энергопотребление
Поэтому в готовом датчике весь стабилизатор будет отдан датчику, а вместо экрана будем выводить данные в последовательный порт и почитывать их моим умным домом.
Плохо работает в корпусе
Пожалуй, стоило по-другому разместить сенсор в корпусе, потому что отверстий в задней стенке корпуса, которых было достаточно чтобы поддерживать примерно одинаковые температуру и влажность в корпусе и снаружи, для VOC сенсора уже не хватило.
Чтобы сенсор адекватно изменял свои показания и делал это достаточно быстро, корпус для него должен хорошо проветриваться, а сам сенсор не должен быть перекрыт монтажом или креплениями.
Собираем датчик
Итак, сам сенсор работает, если его правильно приготовить.
Пусть новое устройство будет максимально тонким бекендом и просто отдает сырые результаты измерений, которые будут обрабатываться отдельно.
Схема тоже простая и максимально дешевая. Ардуинку, если что, можно заменить на практически любой контроллер с одним-единственным IO портом и реализованной I2C шиной. Я ее выбрал здесь скорее потому, что на ней распаян неплохой понижающий стабилизатор на 3.3 вольта и ее можно прошивать через usb.
Прошивка железки получилась максимально простая и почти никак не использует периферии контроллера. В основном цикле с программной задержкой просто крутится последовательное чтение данных с датчиков и корректировка газоанализатора.
Ссылки на репозиторий с кодом я оставлю ниже, а пока можно собрать весь девайс и посмотреть, как он работает.
Корпус я тоже перемоделировал: вытравить печатную плату мне сейчас нечем, а ждать, пока это сделает JLPCB я не хочу. Поэтому я разместил ардуинку в воздухе на ножках корпуса, а датчики уложил в кроватки и прихватил термоклеем.
Простенький баш-скрипт позволит нам почитать данные и убедиться, что все работает.
Из температуры и влажности, кстати, становится понятно, насколько сильно греется газоанализатор: температура в комнате как минимум на пару градусов ниже, а влажность весной в Петербурге редко опускается ниже 40% даже в квартирах.
После нескольких падений стало понятно, что ничего никуда не отвалится, так что можно накрывать железки крышкой, не забыв сделать в ней хорошую вентиляцию.
Запитываем на ардуинке RESET через резистор подтяжки и склеиваем половинки корпуса.
Пишем клиент
Практически все датчики в доме у меня репортят свои данные в Home Assistant через MQTT шину. Этот не должен стать исключением.
Выходит, что здесь нужен простенький клиент, который будет читать данные из последовательного порта, парсить строчку от датчика и паблишить значения в топики MQTT.
Для начала подойдет. Теперь подождем какое-то время и посмотрим, что происходит с воздухом в квартире.
И есть сразу две плохие новости. Во-первых, не стоило проветривать квартиру под вечер, а во-вторых, клиент и график никуда не годятся.
Датчик, пусть и термостабилизированный, выдает мгновенные значения, превращая график в шум, из которого можно оценить, в лучшем, случае, порядок значений.
Кроме того, скрипт на Python не умеет переподключаться к датчику, если его отключить, а делать это поначалу хотелось часто.
Пишем нормальный клиент
Наш новый клиент должен делать две вещи: правильно усреднять значения датчика и быть максимально автономным. То есть, если я вдруг выдерну девайс из порта и отключу MQTT сервер, а потом верну как было, клиент должен продолжить читать данные
Раз уж так получилось, что в последнее время, я использую Scala-стек, поэтому и клиент для датчика будет на нем и классических акторах, которые я давно хотел попробовать
В качестве алгоритма усреднения данных, после пары экспериментов, я выбрал расчет скользящего среднего по последним N измерениям. Это дает возможность быстро видеть изменения показаний, сглаживать график и практически исключать влияние выбросов, хотя и не является робастной.
Время взглянуть на графики
Подождем еще пару дней чтобы набрать новых значений и посмотрим, во что превратился наш график после усреднения значений.
Реакция на клей для принтера, а если точнее, на растворитель в нем, более детально. При этом, производитель на голубом глазу гарантирует безопасность. Пожалуй, перейду на карандашный клей.
И, наверное, начну открывать окна перед тем как открывать банку с изопропиловым спиртом. Впрочем, датчик говорит, что выветривается он так же быстро, как и появляется.
А это коротко о безопасности домашней 3D печати. Если на PLA, PETS и SBS датчик не отреагировал практически никак, то от попытки попечатать ABS без принудительной вентиляции количество органики выросло до совсем уж нездоровых значений.
Проветривание здорового человека. Отлично видно, как упало значение VOC. Примерно так же отреагировал и отдельный датчик углекислоты, который стоит у меня уже давно.
А на этом графике можно наблюдать, как в городе изменился ветер и дунул с залива, да так, что чуть не унес меня, вместе со всей остальной органикой.
Проверяем правильность показаний
Для начала, убедимся, что наш датчик действительно термостабилизированный. Поскольку, я отслеживаю температуру во всех комнатах, несложно завести еще один виджет в Home Assistant, на котором поискать зависимости графиков температуры и VOC.
При примерно одной и той же температуре, значение VOC выросло почти вдвое. Впрочем, это как раз ничего не доказывает: температурного дрейфа тут и быть не могло. Давайте поищем что-нибудь более явное.
К слову сказать, такой график можно видеть практически каждый вечер: выхлопных газов больше, солнечного тепла меньше. Грустно, но температурного дрейфа здесь тоже нет. Поищем что-нибудь еще.
А здесь наоборот, типичная картина для середины дня: транспорта вокруг меньше, а солнце как раз входит в свой зенит.
Калибровка датчика
Поскольку датчик ничего не знает о референсных значениях, его автоматическая ежедневная калибровка состоит в обновлении бейзлайна по нижнему значению.
Это подходит для большинства сценариев домашнего использования, но, поскольку, калибровочное значение сбрасывается после перезагрузки, иногда можно видеть такую картину.
Здесь произошло сразу две вещи: сброс бейзлайна и остывание датчика, которому потребовалось какое-то время на то, чтобы снова разогреться до рабочей температуры.
Начинать верить показаниям сенсора, если ориентироваться на сравнении расчитанного им CO2 и точно известным значением от другого датчика, можно через несколько часов непрерывной работы, а на то, чтобы откалиброваться полностью, датчику требуется чуть больше суток.
Для меня, у которого этот датчик работает всегда, это совершенно нормально, но в прошивке несложно добавить ручную калибровку, подобно тому, как это сделано для термостабилизации.
После того, как датчик самостоятельно откалибровался, его показания не будут меняться без изменения окружающей среды.
Стоимость
Я обещал хороший датчик VOC по цене двух чашек кофе. В его качестве можно не сомневаться после всех графиков выше, так что теперь посчитаем стоимость компонентов:
Итого вышло 812 рублей, что чуть-чуть дешевле, чем два стакана Декаф Ванильный Латте Миндальное Венти из старбакса по цене 420 рублей за чашку. На оставшиеся деньги можно как раз купить МГТФ кабель и подтягивающий резистор для датчика влажности.
За эти деньги можно, чутка поработав паяльником, получить хороший рабочий датчик летучей органики, который будет привлекать внимание не только к новой мебели, но и к тому, из чего она сделана.
Исходный код
Прошивка для Arduino Nano, принципиальная схема и STL модели корпуса
Код клиента на Scala / Akka
Я действительно написал прошивку не в Arduino IDE, а в Platform.IO, которая позволяет получить все то же самое, но использует другой компилятор и может интегрироваться в Clion или VsCode. Но код, который получился в итоге, отлично может быть скомпилирован и из Arduino IDE, куда его придется перенести.
Ссылки
Здесь подробно описано, как работает DTR сигнал в Ардуинках и зачем подтягивать RESET к питанию
Здесь можно почитать про скользящее среднее
Описание патента на MOX датчик
Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.