使用物联网来创建能源需求侧响应

描述

注意：由于 Arduino Opla 物联网套件迟到，我们决定使用 ESP 制作这个项目，但是它可以很容易地用 Arduino 物联网套件复制。使用它将使项目不那么复杂，但我们当时没有办法。

介绍

水是人类赖以生存的基本必需品之一。即便如此，人类似乎已经忘记了这一点，因为它在几十年的过程中不断污染水源。截至目前，海洋中漂浮着多个巨大的垃圾带，积累了大约 1、15 到 2、4100 万吨垃圾[13]。结果，环境逐渐发生变化，我们水域的 pH 值上升，这对以海洋和河流为家的物种构成威胁，这只是众多例子中的一个 [31]。如果任由这种趋势持续下去，无疑会危及人类的生存条件。

尽管环境意识有所提高，但污染仍在发生的主要原因之一是因为污染通常是匿名的，因为几乎不可能追溯污染[32]。因此，我们启动了一个项目，在该项目中，我们将制造一种能够漂浮在任何水体表面并检测何时发生污染的设备。在这种情况下，它将迅速向地方当局发出警报，以便首先挽救泄漏，其次对肇事者进行相应的惩罚。因此，我们分别将我们的设备命名为“The BayWatch”。我们的名字是团队 Flotilla，我们将致力于将其作为一个可行的解决方案推出。特此记录我们的程序。

第一章：文献综述

第1条

智能家居能源的未来

本文讨论了使用物联网来创建能源需求侧响应。这方面的一个例子是连接到互联网的电动汽车和智能电表。在这种情况下，可以选择在能源便宜时为电动汽车充电。

此外，它还谈到了互联网提供的让不同品牌的设备相互通信的解决方案。以前只能在同一个品牌中实现的东西。

这种类型的能源供应的一个困难是需要确定需求价格，以便决定是否改变对供应价格的需求。[1]

研究这种需求侧响应的概念并将其应用于太阳能可能是一个想法。例如，房屋的太阳能电池板有时会产生过多的电力，并且剩余能量。一种选择是使用剩余的能量，例如为电动汽车充电。

第二条

脱碳航运：全力以赴

海运业占全球运输的 80%。德勤与壳牌正在研究如何使该行业更具可持续性。通过与 80 位高级管理人员的对话，该研究认识到需要一种基于 3 项原则的方法；采用生态系统视角，从大处着眼，从小处着手，快速扩展，关注行为和触发因素。基于这些原则，该报告提出了 12 种可能的解决方案，以使该行业到 2030 年实现净零船舶在水上航行。

航运业正在蓄势待发，但为了实现 IMO 2050 的雄心，已经没有多少时间可以浪费了。[2]

第三条

介绍纺织品和服装的可持续性挑战

服装业是二氧化碳排放量的巨大贡献者，因此也是气候变化的主要原因。出现这种情况是有某些原因的。贸易的快速全球化和不断扩大的服装市场促成了服装的大规模生产，因此也促成了许多与环境有关的有害活动。廉价劳动力和向国家外包使大型组织很容易在没有真正考虑环境的情况下进行大规模生产。当今的时尚行业瞬息万变，潮流瞬息万变。

当然，这给这个行业带来了挑战。由于供应链非常长，因此很难识别和解决有关可持续性的问题。一些措施已经在采取。非政府组织刺激消费者向供应施压，以生产更可持续和公平生产的服装。让需求部门意识到该行业的可持续性问题是解决方案的一部分。根据文章，我们还应该对环境规则不严格的国家实施更好的规章制度。此外，供应商应承担更多责任，使行业更具可持续性。还需要学者来研究和开发更可持续的生产链的想法[3]。

第四条

肉类消费

食品工业对气候变化负有很大一部分责任。它占地球排放量的三分之一。肉类行业对排放有很大影响。这些动物以其他植物为食，因此当肉类需求增加时，对植物的需求也会增加。1 公斤小麦会产生 2.5 公斤的温室气体，而一公斤牛肉会产生 70 公斤。气候变化也会影响粮食生产，约三分之一的生产将因气候变化而处于危险之中。建议人们在愿意的情况下改变他们的饮食习惯。当你停止吃肉或少吃肉时，碳足迹会少得多[4]。

第五条

全球三分之一的粮食生产面临气候危机的威胁

气候变化是导致种植或生产农作物变得更加困难的原因。农作物的增长一直在下降。这是由温度变化引起的，这可能导致洪水、干旱或其他自然灾害。由于地球的一部分已经没有多少食物，这场气候危机将对越来越多的人产生影响。据估计，如果我们不采取措施，大约三分之一的粮食生产将面临风险。可以采取的一些措施是将您的饮食改为更多植物性食物，而不是肉类和奶制品。更有效地利用土地也有帮助。种植树木是一种更通用的处理二氧化碳的解决方案，也可以帮助减缓地球温度的升高 [5]。

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第六条

野火伤害

野火可能由于各种原因而发生，但数据表明它们更有可能发生在高温下。除了对生命的威胁外，野火还会向大气中释放大量的二氧化碳，这种现象与汽车发动机排放的废气相似。

此外，据预测，随着温度的升高，野火的数量将随着严重程度的增加而变得更加频繁[6]。

第七条

腐蚀性自然灾害

尽管气候变化与地震和飓风等自然灾害之间存在间接联系，但通过气候变化催化的不稳定气候将导致更严重的自然灾害。文章指出，地震或飓风等事件可能已经具备释放的必要条件，所需要的只是进一步推动。气候变化在这方面不会是推动，而是推动[7]。

第八条

洪水和对基础设施的进一步破坏

在更北部的西方社会中发生的自然灾害的一个特例是洪水的威胁。尤其是在德国，被洪水淹没的城市已经冲走了残骸、家具和居民，其中一些仍有待寻找。

随着气候变暖，大气变得更有能力容纳更大数量和密度的水。结果，当垮台确实发生时，它比前几年更加严峻。这在城市环境中尤其危险，因为它会导致泥石流，甚至在此过程中破坏基础设施 [8]。

第九条

三个世纪以来土地利用和气候变化对生物圈的双重压力

人类土地利用和气候变化正在给全世界的自然生态系统带来越来越大的压力，对生物多样性、水资源、养分和碳循环产生影响。本文全面分析了过去 300 年气候变化和土地利用对陆地生物圈的影响。到 21 世纪初，土地利用和气候变化共同导致了 90% 以上的耕地面积发生了重大变化，相当于全球 26% 的土地面积。[9]

第十条

使用耦合气候-碳循环模型的陆地生物圈对二氧化碳和气候变化的全球响应

本文通过观察 1860-1990 年期间的二氧化碳排放量和 1991-2100 年期间的排放情景来描述陆地生物圈对气候变化的响应。到 21 世纪末，我们表明，由于气候变化，全球土地吸收减少了 56%。在热带地区，温度升高会降低土壤含水量，从而导致陆地 CO2 净吸收量减少 80%。结果，热带碳储存在模拟结束时饱和，一些地区成为二氧化碳的来源。在北部高纬度地区，温度升高会刺激陆地生物圈，进而导致土地吸收增加。

总体而言，负面气候影响远大于模拟的正面影响，因此气候变化减少了全球土地碳吸收。 [10]

第十一条

陆地生物圈是大气中温室气体的净来源

陆地生物圈可以释放或吸收温室气体、二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）和一氧化二氮（N2O），因此对调节大气成分和气候具有重要作用。土地利用变化、农业和废物管理等人为活动已经改变了陆地生物源温室气体通量，由此导致的甲烷和一氧化二氮排放量的增加尤其会导致气候变化。本文描述了气体排放量如何大于气体消耗量，从而导致全球变暖。 [11]

第十二条

海洋污染/酸化

在这篇文章中，他们谈到了中国排放到河流和海洋中的陆源污染。这种污染的主要原因是河流和海洋沿岸的人口增长。以至于长江流域的环境污染直接影响到ECS（东海）的海洋环境状况[12]。污染如此严重，以至于这些地区的人口健康状况也在下降。尽管最大的挑战是将促进可持续性和环保决策作为优先事项。但为了让中国实现他们的想法，他们很可能需要国际合作的支持。

第十三条

海洋内的垃圾处理

在 The Ocean CleanUp [2] 的网站上，他们提到了海洋中的塑料对野生动物和人类的影响。在本文中，通过几个示例提到了大太平洋垃圾补丁 (GPGP) 的影响。其中之一是，由于生物累积，塑料最终也会进入我们的身体。这会导致所有受体内毒素影响的物种的健康问题。此外，海洋生物不仅会因体内的毒素而死亡，还会在所谓的“鬼网”中窒息而死。然而，我们被污染的海洋最容易被遗忘的影响是经济影响。他们在 The Ocean CleanUp 的网站上表示：“根据与德勤合作进行的一项研究，海洋塑料造成的每年经济成本估计在 6-190 亿美元之间。成本源于其对旅游业、渔业和水产养殖业以及（政府）清理工作的影响。这些成本不包括对人类健康和海洋生态系统的影响（由于研究不足）。这意味着在河流中拦截塑料比处理下游后果更具成本效益。” [13]。

第十四条

野火造成的损失

由于气候变化，野火在当今世界的现象日益增多。世界各地的野火数量正在迅速增加。如此之多，以至于 2018 年在加利福尼亚发生了有史以来最大的野火。据 BBC 新闻 [14] 报道，这是由于“前所未有的干旱和高温，再加上历史上糟糕的土地管理……”但不仅是人们的房屋和动物的生命处于极度危险之中，而历史悠久的红杉树也在死亡。2020 年的城堡大火杀死了 10.000 多棵大红杉树 [14]。这更加危及我们的空气纯度。现在，由于极端火灾，更多的二氧化碳最终进入空气，而由于树木数量减少，尤其是红杉，被过滤的二氧化碳减少了。现在在视频中，他们提出了让格林维尔这个完全被大火吞噬的村庄成为可持续发展城市的想法。

第十五条

消费模式交替

存在价值行动差距。大多数人可能支持环保信念，但没有多少人会为了购买更环保的产品而放弃个人利益（即价格、便利性）。黑暗和不祥的气候变化预测已经显示出灌输一种宿命论的无助感。建设性乐观的信息将反驳这一点。在促使人们购买更环保的产品时，使用社会规范的运动效果最大。绿色行为具有正向和负向溢出效应。研究表明，专注于一个绿色方面的家庭在其他方面的污染程度更高。绿色行动，不是为了自身利益，而是自我超越，增加他人的绿色行为。让绿色消费主义不再是一种道德选择，而是一种标准，将最大程度地提高它。[15]

第十六条

有关气候变化的信息

知识在改变人们的行为以实现更可持续的生活方式方面的作用是值得商榷的。参与个人的认知、体验和情感方面可能更有效。应结合这些因素，也称为变革性可持续性学习 (TSL)，以获得更有效的环境和可持续性教育 (ESE)。在这个主题上接受适当的教育可能会改变消费者文化，从而有可能专注于个人更具挑战性的上游行为改变，而不是解决下游解决方案。[16]

第十七条

城市环境中的回收利用

该论文基于英国伯恩利区的回收率。研究发现，社会经济背景较低的人倾向于减少回收利用，这主要是因为可能较小的房产中可用的存储空间较少。那些进行回收的人是有更多时间（老年人，非父母）和更大财产的人。绝大多数是回收计划，但对所提供的服务不满意，其中包括易于获取的信息和实施的回收计划。使其更加可靠和方便将对回收的人数产生最大的影响。[17]

第十八条

车辆排放

交通运输占全球二氧化碳排放量的 26%，是为数不多的排放量仍在增长的工业部门之一。因此，本文重点介绍减少大排放群体排放的方法，例如汽车、公路货运和航空的使用。在本文中，技术创新似乎不太可能是解决气候变化问题的唯一方法。因为当我们要减少交通部门的排放时，更重要的是要改变人们的行为。总之，行为改变是减少大部分交通部门排放的关键因素，尽管技术会在一定程度上有所帮助。行为改变意味着，例如，高占用车道将鼓励同事拼车并通过共同的旅行计划共享上班行程。 [18]

第十九条

工业车辆排放

在本文中，很明显，客运和货运占全球一次能源使用的近四分之一以及与能源相关的温室气体 (GHG) 排放。由于中国和印度等工业化国家的崛起，预计这一比例将在未来几年内增加。因为有必要减少温室气体排放以及这些排放引起的气候变化，本文解决了以下问题：我们减少交通能源使用和温室气体排放的大部分努力是否应该集中在减少单位排放量（或能源）运输任务（例如每乘客公里二氧化碳当量公斤数），还是我们应该专注于减少乘客运输任务本身？他们在文章中给出的答案很模糊，但他们提出的主要观点是，每辆汽车每公里二氧化碳排放量的减少量很难实现，因为每升燃料输送到汽车油箱的输入能源成本很高。一个之前没有提到的解决方案是，他们还谈到了普通汽车的减排。这可以通过采用降低汽车出行的门到门速度优势的交通政策来实现。例如，降低限速、封路、限制内城车辆通行以及限制停车。[19] 这可以通过采用降低汽车出行的门到门速度优势的交通政策来实现。例如，降低限速、封路、限制内城车辆通行以及限制停车。[19] 这可以通过采用降低汽车出行的门到门速度优势的交通政策来实现。例如，降低限速、封路、限制内城车辆通行以及限制停车。[19]

第二十条

地球工程

随着全球气温持续上升，人们正在考虑多种解决方案来缓解气候变化。其中之一是地球工程（（字面意思是“地球工程”）=当前流行的术语，用于对地球如何运作以减缓或逆转气候变化的影响进行大规模干预。理论上，“地球工程”这个词可以可用于描述几乎任何应对气候变化的大规模概念）。本文考虑了一项在全球范围内采用的个人行动（减少私人车辆的二氧化碳排放）如何产生与地球工程相当的效果.[20]

第 2 章：识别一般问题和挑战

• 二氧化碳排放 自然灾害

森林大火造成大量二氧化碳排放，据有关检查文章称，这是导致全球变暖的重要因素。当然，此类火灾对生物圈的破坏带来了进一步的负面外部性，例如野生动物的枯萎和对生命的直接威胁，其中也包括人类。

• 自然灾害增加

由于气温升高，例如森林砍伐，森林火灾和洪水等自然灾害的风险将增加，这对环境和人类也不利。

• 能源使用效率低下

许多家庭使用的能源超出了他们的实际需要。由于这个原因，大量的能量被浪费了。示例是在夜间插入设备进行充电，在这种情况下，整个晚上都会使用电力为设备充电，即使它在最多几个小时后完全充电。

• 海洋污染

海洋被微塑料和酸污染。这对海洋中的鱼来说是一个大问题，因为它们会与这些物质接触，导致它们吞咽、进食或死于酸。这对我们海洋中的生物多样性产生了不良后果，但也意味着吃鱼的人也在吃塑料。

• 气候变化导致健康问题

空气污染和海洋污染会导致我们呼吸和食用有害物质。这是一个大问题，尤其是从长远来看。

• 糟糕的政府法规

糟糕的政府法规可能导致某些行业对环境非常有害。就像服装行业一样，就像我们在一篇文章中谈到的那样。任何化学品和排放法规都不会造成不必要的污染。

• 奢侈品消费产品的二氧化碳排放量

消费社会习惯于（例如）快速改变时尚风格。手机是不可修复的，我们已经习惯了扔掉很多东西是可以的。关注可修复性和可再生性可以提高可持续性。

• 交通运输产生的二氧化碳排放

如今，交通运输稳步成为空气污染中的一个严重问题，这可能导致气候变化。由于私人交通工具的商品性，大多数人选择私家车而不是使用公共交通工具。而且由于人口不断增加，汽车数量增加，从而增加了大气中的气体排放

• 用水效率低下

人们经常让水龙头运行或等待淋浴水达到合适的温度。所有这些，以及更多，都会导致低效和不必要的用水。为了解决这个问题，出现了越来越多的技术，但是，还有很多工作要做。

• 砍伐森林

大量森林砍伐是为了创造农业区/建设城市，这可能会导致自然界中更多的气体排放，而没有足够的来源来消耗它们。

• 抑制家庭绿色行为

大多数家庭确实希望更加环保，但发现这样做太困难、太耗时或太昂贵。与地球工程相比，能够改变消费者的行为将对环境产生积极影响。

第 3 章：识别一般问题和挑战

这些是我们的 5 个普遍问题

• 家庭能源使用效率低下

每个人都可以改善他们的能源消耗。我们可能会提供一系列解决方案来优化这个问题。

• 水污染

海洋和河流的水污染都会导致生态系统的破坏。从长远来看，破坏这些生态系统会给人类带来问题。此外，水污染导致我们的饮用水中充满了我们最好不要饮用的有害物质。为了一个可持续的未来，我们需要可持续的水。

• 不考虑气候变化

改变普通消费者的行为将对清洁环境危机的各个方面产生巨大影响，从水和电的使用到回收利用和全球变暖。这也是规范自然友好型解决方案的一大推动力。

• 洪水

随着衰落的增加，洪水必将成为越来越令人担忧的问题，特别是对于城市化靠近水域的国家而言。它们已经被证明是致命的，并且是必须在短期内处理以减少生命损失的威胁。

• 交通拥堵/基础设施差

几乎每个城市都会发生交通拥堵，而糟糕的基础设施使它们变得更糟。交通拥堵导致汽车的活动时间超过了需要的时间，同时大量的气体排放到大气中。这种情况在冬天更糟，因为汽车需要更多的燃料来保持车内足够温暖。

第 4 章：问题选择和动机

选择的问题：水污染。

饮用水变得越来越稀缺[21]。化学品和塑料物品被倾倒在河流和海洋中。过滤水可能会成为一个越来越大的问题。生态系统依赖于河流，如果蜉蝣由于河流污染而无法生存，鸟类没有足够的食物而死亡。这将在这个生态系统中产生多米诺骨牌效应，并最终给人类带来问题[22]。对河流或其他水体进行更多更好的监测可以为我们提供某些问题所在的指标。这些信息可以传递给正确的当局，以便快速解决问题。

如果水没有那么污染，水过滤中心过滤水的难度就会降低。我们的水依赖河流。过滤越来越难，如果我们想过滤漂浮在河流中的劣质水，现在我们需要更昂贵的过滤解决方案。从长远来看，水中的毒素对我们的人口来说可能是一个主要的健康风险。努力为这个问题寻找可能的解决方案可以改善公共卫生。

除此之外，它可能会促进生态系统和自然，因为它们都依赖河流作为燃料和水。当大自然蓬勃发展时，它将导致更多的二氧化碳被过滤成氧气，这有助于对抗我们大气中的所有温室气体。

除此之外，提高对水污染问题的认识可能会让人们意识到自己的用水和污染。这将提高知识，并可能使公众更加注意他们如何处理水。

一切都取决于这一物质，因此这个问题很重要。

Li An Phao 创立的“可饮用河流”基金会是一个倡导河流健康的当地组织，认为河流自然应该干净到可以饮用。我们有机会亲自与李安交谈，她确认水污染是更紧迫的问题之一，同时也给了我们一些有趣的见解，例如微塑料、医院废物（药丸等）和污水化学品是目前的主要污染源在荷兰这里。

第 5 章：潜在解决方案

配备传感器的船

这个解决方案是关于可以扫描和跟踪船底水中毒素量的船。当这些毒素在一个地方有很多时，可以追踪到这些毒素，目标是水中的污染区域。当检测到这样的区域时，它可以发送信号并警告人们在该特定位置进行清洁。因此，它实际上会跟踪水的健康状况，并警告水中含有大量毒素的污染区域。

回收的船

有了这个想法，我们想到了一个可连接的网，传感器连接到船的底部。这个网络将包含传感器，可以测量水的质量以及它被垃圾污染的程度。它将从河流/湖泊/海洋中收集一部分垃圾，并在容量已满并且需要处理垃圾时通知船夫。从理论上讲，最好用风扇之类的东西通过船的运动来提供动力，这样它就可以消耗清洁能源。

灌溉用水

由于饮用水越来越稀缺，而水本身也受到越来越多的污染，因此尽可能多地使用雨水进行灌溉是一个好主意。雨水是我们可以为此目的使用的最清洁的水源。灌溉是饮用水消耗的最大因素之一，减少这对环境来说是极好的。

可展开的有毒过滤器

使用此解决方案，我们绘制了以下图像。在这里，我们想到了可以在海洋中有大量毒素的地方部署的过滤器。这可能来自漏油或其他化学废物。过滤器需要传感器来观察和检测毒素。根据它处理的化学物质，它需要不同的过滤方法。过滤器会将毒素从水中排出，并检查水的健康状况。此外，过滤器将确保过滤后的毒素残留物不必倾倒在其他地方，但可能会变成更有用的东西。

监控浮标

拥有一个易于部署的多功能监测站将非常适合水研究和安全。例如，将这些浮标放置在工业场地周围的水域中可以帮助在收集当地生态系统数据的同时更快地定位威胁自然的泄漏。使这些浮标自给自足、坚固耐用，最重要的是，防水是可持续产品的必要条件。

第 6 章：解决方案选择

监控浮标

我们确定的最终解决方案是监控浮标。我们选择了这个方案，因为它是最现实可行的。此外，完成产品后更容易测试。此外，它是最通用的适用设备；它既可以部署在河流中，也可以部署在海洋中。

浮标的能源必须是清洁的，但也要足够使浮标能够自我维持，因此想法是在物体表面放置太阳能电池板，这将为其中的少量电池供电，反过来将提供所有传感器。这是完美的选择，因为太阳能电池板本身是防水的，除了太阳之外不需要任何外部能源。

我们相信该设备将减少水污染，因为它应该使公司更难污染并减少打捞队的反应时间。确切的计划如图 1 所示；当发生泄漏时，浮标会检测到它并迅速向地方当局发出警报，以便控制伤害并相应地对可能的肇事者提出指控。

团队规划

为了最大限度地提高效率，我们认为为每个成员分配一个特定的角色是徒劳的，因为在这种情况下，团队合作优于个人主义。因此，我们将团队分为两个部分：设计团队和编程团队。

我们处理它的方式，有两种主要类型的任务需要我们注意：

• 设计（布局、形状、草图可视化、可漂浮性、防水、3D 打印、视频捕捉、最终演示设置）

• 编程（arduino 代码、服务器设置、数据流功能、传感器校准、电路、电源）

通过这个分工，每个团队可以在自己之间处理问题，并通过相互沟通来解决问题。这可以防止一个人无休止地陷入一个问题，因为援助总是触手可及。使这一切成为可能的最重要的是清楚地沟通自己的情况并考虑他人的个人情况。

团队负责人的目的是安排会议，监督两个团队的进展，并在需要时传达一个团队对另一个团队的要求。仅凭这一点当然是不够的，因此他还致力于文档编制，并尽可能提供帮助。除此之外，诸如购买之类的小任务都交给了任何有空的人。

第 7 章：方法论

使用的设备：

Arduino相关：

• NodeMCU V3（二）

• 电阻器

• 电线

• 太阳能板

• 太阳能控制器

• 升压器

• 中继

• 转变

• USB电缆

• USB接口模块

• 可充电电池

• 电池端口

• 互联网连接模块

• PH传感器

• 浊度传感器模块

打印浮标

浮标的外壳将采用 3D 打印，最好使用有机材料，这样外壳的腐烂将对环境造成最小的破坏。从长远来看，一些材料不可避免地会腐烂，不管水的纯度和其中的野生动物应该尽可能保持原样。

BayWatch 旨在部署在主要不受控制的环境中，例如河流和湖泊，这意味着需要保护电子设备免受冬季霜冻或极端风暴等环境危害。主要问题是使设备防水，同时仍允许其执行预期任务。

图 2. BayWatch 的早期草图

BayWatch 将需要一个隔间，传感器可以在其中不受干扰地完成任务，同时保护更精密的电子设备免受水损坏。如图 2 所示，我们决定通过将浮标水平分成两个腔室来解决这个问题：下半部分是空心的，除了读取传感器外，允许水进入并被不显眼地读取，上半部分充满电路因此要保持干燥。一旦密封，就无法进入后者。更重要的是，BayWatch 上安装了一种浮动环，确保敏感的一半保持在水面以上，几乎消除了发生水损坏的机会并提供了进一步的稳定性。

数据采集

数据将在 NodeJS Web 服务器上收集，该服务器能够通过特定端口处理数据输入，如下图 3 所示。

图 3 早期 Web 服务器的数据传输

如果我们使用带 wifi 的 arduino，我们就可以通过互联网无缝传输数据。这些数据将存储在数据库中，由网络服务器处理。一旦客户请求数据，就可以通过从数据库接收数据将其绘制在网站上。由于 BayWatch 的目的之一是检测污染，因此浮标持续传输数据至关重要。因此，我们的目标是通过每 10 分钟一次的轮询来收集数据。对于现场演示，我们可能会降低此间隔以展示我们的产品。Web 服务器处理数据，并在通过发送电子邮件达到限制时发出警告。这种分析不是由微控制器完成的。我们知道水中有wifi的可能性很小，

数据使用/分析

我们表示数据的方式是通过本地网站。我们将使用实时更新提要绘制结果（图 3）。该网站是交互式的，查看者可以在浊度读数和 pH 读数之间做出决定。通过这种方式，可以分析 BayWatch 所在水体的即时状态。

在最理想的未来，我们将拥有我们所有位于不同河流位置的浮标的特设无线传感器网络，并将这些数据发送到我们（目前不存在的）公共网站。有了它，我们还可以放入一张地图，用例如颜色来指示河流的健康状况。红色越深，河流的健康状况越差，越蓝越好。来自公众的隐藏数据主要是来自传感器的数据。即便如此，图表将很好地描绘来自传感器的传入数据。将给出一系列可接受的值，超过这些值将触发警报并派遣清理团队。该网站的宣传可以传播意识，让每个人都有机会了解我们河流的健康状况，从而为好奇的人提供信息。

驱动数据

BayWatch 是一种物理静态设备，仅由其传感器读取的值驱动。为了充分发挥数据的潜力，我们希望在数据值出现故障时采取行动。例如，当 pH 传感器测量的值过高时，这意味着某些有毒物质已进入水中。当我们在一条河流中有不同的浮标时，我们可以准确地确定这种有毒物质的来源并随后得出结论。例如，如果碰巧有一家公司靠近那个地方，可以联系这家公司并询问这是否是他们做的。

通过数据的驱动将用于警报目的。即便如此，此警报本身也不会由浮标本身发送，而是由上传数据的服务器发送。

传感器校准

因为我们使用了很多不同的传感器，所以我们需要查看它们并讨论它们是否需要校准。

pH 传感器是最重要的工具之一，通常用于水测量。这种类型的传感器能​​够测量水和其他溶液中的碱度和酸度。 [25] 因此，对于 PH 传感器，有必要对其进行校准，因为如果不这样做，可能会在此过程中出现一些测量误差。（建议每月校准传感器两次。但也可以在电极已使用很长时间或需要非常精确的测量时进行）。校准过程将在下一章中说明。

然后是浊度传感器。浊度传感器通过将光束发送到待测水中来工作。然后，该光将被任何悬浮颗粒扩散。光检测器与光源成 90 度角放置，并检测反射回来的光量。 [26] 对于这种类型的传感器，校准它不是很必要，但这是可能的。YSI 建议仅使用两种类型的浊度解决方案才能成功校准。第一个是专门为 YSI 浊度传感器准备和测试的 AMCO-AEPA 浊度标准。另一种是基于 Formazin 的标准品，可以自行制备、以特定指定值购买或以高浓度购买并稀释。 [27]

不幸的是，我们没有这些液体中的任何一种，所以我们使用了极端方法。肉眼可以轻易区分清水和腐水，因此我们用自己的感官来校准设备，即使这不是很准确。我们将使用水，将其与在传感器中放入非透明塑料以及更透明的塑料进行比较，并记下读数。

第 8 章：结果验证

克服系统错误

图 4. 在茶中使用 pH 计验证传感器读数

重申一下，BayWatch 包含两个用于测量数据的传感器：一个 pH 传感器和一个浊度传感器。与任何传感器一样，尤其是那些按预算购买的传感器，验证输入读数非常重要，如图 4 所示。

对于 pH 传感器，我们能够获得一些 pH 计，以确保给定的读数是准确的。我们在水和肥皂的混合物中测试了传感器，然后再次用水和醋进行了测试，已知它们分别是碱性和酸性的。

为了让传感器输出所需的值，首先需要对其进行校准。pH 传感器使用 Arduino 的模拟输出，该输出以我们知道它在某些液体上使用的电压的方式映射。我们需要 2 种受控液体，最好是具有相反的 pH 值幽灵，并且使用 pH 计，我们几乎可以知道液体的准确值，这将用于校准传感器。

然后我们记录传感器为 2 种液体输出多少电压。

图 5. 用于校准 pH 计的数据

在图 5 中，左列表示流体的实际 pH 值，右列表示传感器与流体接触时显示的电压。

对于要校准的传感器，我们使用这些值来声明 2 个确定值 k 和 Offset。

最终的 pH 值将按如下方式计算：

这 2 个值是使用图 5 中的值通过以下公式计算得出的：

 

因此，对于我们的代码，使用了 k = 18.70833333 和 Offset = 42.55916667。

pH值大多是准确的，但仍有误差范围，这也受pH计误差范围的影响很大。

计算电压的方法是每次读数平均取 40 个样本，以确保获得更准确的结果。

此过程有助于确保数据读数中没有系统错误。系统错误是指读数不准确，这意味着即使是精确的数据读数也将全部偏离真实值。

至于浊度传感器，浊度计远远超出了我们提供的预算，所以我们用肉眼进行了验证：当浮标放入的水变得太不清楚时，这个传感器的读数就会改变。虽然这种方法并不完全准确，但我们别无选择，只能在这样的相对框架中工作。

此外，浊度传感器的读数输出约为 5V，而我们使用的 NodeMCU 只能感知 3.3V，这意味着我们需要映射我们的值，这会略微增加最终结果的不准确性。

它可能需要更准确的校准，但我们仍然可以区分脏水和干净水，这对我们的目的很有帮助。

克服随机错误

然而，即使是经过良好校准的传感器也不可避免地会出现读数的不确定性，也称为随机误差。

就数据验证而言，存在 3 种主要的数据验证方式：传入数据校正、错误数据检测和进一步校正方法 [23]。考虑到我们每种传感器只有一个，消除此类错误的方法并不多。

可以在本地处理传入的数据并删除明显错误的读数。我们决定传入的数据应该在微控制器上本地处理，因为这样可以更快地响应刺激；在现实生活中的应用程序中，时间至关重要。

arduino 的内存容量还允许协议可以在一定程度上减少读数中的随机错误。如前所述，数据将每 10 分钟轮询一次，此时 arduino 将得出这 10 分钟内读数的平均值。这应该会大大减少随机错误。

此外，如果读数突然变平并产生连续的 0 或其他形式的不切实际数据，则很明显其中一个传感器出现故障。除此之外，如果突然没有数据输入，则表明电源（即太阳能电池板或电池）无法运行或节点不再连接到互联网。这种情况表明浮标必须手动收集和修复，因为尽管它是自主设计的，但 BayWatch 无法自行修复。

第 9 章：最终结果和结论

最终构造和功能评估

图 6. 完成的电路

图 7：草图电路

尽管各个方面都运行良好，但在组合这些对象时开始出现错误。我们想使用 arduino wifi shield，但它有点旧，而且没有很多文档。我们没有得到它来做发布请求。所以我们使用了 NodeMCU，不幸的是它只有 1 个模拟输入，这不适合我们使用模拟输入的 2 个传感器的情况。我们决定使用二极管和一些巧妙的编程来构建一个电路，以在读取 2 个感官输入之间进行迭代。这适用于 2 个电位器，但是当我们连接浊度和 Ph 传感器时，读数不准确。在思考了该怎么做之后，我们决定使用 2 个 NodeMCU 并将数据发送到 2 个不同的数据库。这样做的好处是，如果一个微控制器发生故障，另一个微控制器仍然可以发送数据并且读数更准确。将来我们可以连接这两个并实施随附的故障排除应用程序。

我们面临的另一个问题是电源，当我们将 microUSB 直接连接到计算机进行测试时，它提供了稳定的 5 伏电压，并且 PH 传感器工作正常。然而，当它连接到电池和太阳能控制器时，它只能提供大约 3.1 伏的电压。在测量引脚上的电压时，我们得出结论，它太低了，无法获得准确的读数。所以我们得到了一个升压器，可以把电压升到5v。这使得 PH 传感器正常工作。由于在使用并联电路时电压不会被分压，我们可以很容易地连接 2 个需要小电流的微控制器。然而，下一个问题正在我们的路上；浊度传感器需要 5 伏电压才能工作，而我们使用的微控制器仅提供 3.3。将浊度传感器直接连接到电源将不断测量数据，这不是

继电器由微控制器触发，如果开启，则从电池向浊度传感器提供 5 伏电压。我们在模拟引脚上使用了一个电阻器，因此来自浊度传感器的较高电压不会破坏微控制器。我们在本地网络上对其进行了测试，最终电路（视觉图 6，功能图 7）工作正常。一个小组成员进行了最后一些神奇的、极其快速的计算，以确保 PH 传感器是准确的，并且浊度也得到了微调。

当这种情况发生时，其他一些成员为浮标准备了实际情况。他们制作了防水橡胶板，为传感器钻孔，涂上防水材料并连接浮环。

不幸的是，第一次插入浮标时，pH传感器坏了，导致虎头蛇尾的失败。即便如此，我们也没有让这让我们灰心，继续工作。在编写本文档时，我们只有图 8，它是一个功能原型。它能够读取水纯度值并将其发送到服务器以进行演示。即便如此，在我们看来，在提交此文档后，我们将能够完成 BayWatch 是毫无疑问的，因此图 8 旨在作为即将到来的预览。

图 8：BayWatch，最终状态

网络服务器的设置需要相当长的时间。它是由我们的一位程序员在流行的 NodeJS 上构建的，使用 Express 来提供网页服务。提供服务的网页会自动向服务器发送 GET 请求，以检查是否有任何新数据添加到数据库中。该数据库是一个简单的 NeDB 数据库，它是 MongoDB 的淡化版本。虽然很古怪，但它符合我们项目的目的，因为我们只是存储值。数据使用流行的开源 ChartJS 显示。您可以缩放和平移图表，使数据可视化显示河流的实时健康状况，这对于提高意识也很重要。传入的数据通过 http POST 请求协议（由微控制器）以 JSON 格式发送并放入数据库。Web 服务器将时间戳添加到接收到的数据中。

现实生活中的可行性

正如已经阐明的那样，水污染仍然很突出，因为打捞队的延迟反应时间使得它可以匿名进行。也正是这种反应时间的延迟使污染变得如此具有腐蚀性，因为在污物从河流或海洋中清除之前，可能已经对环境造成了很大的破坏。因此，我们相信 BayWatch 可能确实是一个现实的解决方案，因为快速检测废物将增加反应时间并使当局能够保护河流的水纯度。

事实上，我们的浮标监测站的变体最近已经在现场使用。[33] 例如，我们与“可饮用河流”的创始人李安福讨论了这个问题，李安福目前也在研究一个创造性的生物测量网络，该网络利用蛤蜊对水体中溶解颗粒的反应来确定污染量. 许多其他人采取了与我们类似的方法这一事实证实了我们的解决方案并非毫无根据。

然而，这个计划确实有相当大的限制。例如，在撰写本文时，污染法仍不足以阻止大公司停止污染，本质上使警务设备相当过时[34]。虽然这笔罚款数额不小，但通常只是公司妥善处理废物所需费用的一小部分。只要这样做无利可图，这些公司就不会被阻止改变他们的程序。话虽如此，有证据表明即将出台的法律将对此类公司施加更多限制，因此这种过时可能只是暂时的。

此外，人们担心我们将使用的材料，因为使用 BayWatches 会适得其反，具有讽刺意味的是，从长远来看，只会通过分解和升高垃圾堆 [35] 进一步损害环境。这可能很困难，因为海洋是最容易受到突然气象变化影响的生物圈，并且可能会变得暴力，或者甚至可能来自经过的游轮不小心将浮标一分为二造成破坏。

未来展望

在目前的状态下，BayWatch 是一个简化的原型，并且可以继续增强。现在它只拥有浊度传感器和 pH 传感器，但存在分析水体的替代方法，例如使用生物污染物或光谱读数。浮标的尺寸可以增加，以便它可以使用更多的传感器，从而可以更清楚地解释其数据供应。

到目前为止，BayWatch 是一个单一的原型，然而，它被设计为大型 ad hoc 无线网络中的一个节点。换句话说，真正的 BayWatch 将是一个大型浮标网络，通过相互通信传递快速准确的读数。这将带来许多改进，例如，将一个原型设置为每 10 分钟轮询一次发送数据，但如果将多个节点设置为以不同的时间间隔进行连接，那么就会有源源不断的数据流。此外，即使设备停止运行，网络也可以继续运行，这对于单个原型当然是不可能的。

总而言之，这个原型旨在展示 BayWatch 的基本功能，但它绝不代表它的全部潜力。作为一个自组织网络，匿名进行污染肯定会使污染更具挑战性，并且不再允许它在不被注意的情况下进行。

图 9：未来可能浮标的渲染

图 10：未来可能浮标的附加渲染