PMS5003
PMS7003 Senzor Plantower PMS 5003 și PMS 7003
Senzorii PMS 7003 și PMS 5003 sunt a 7-a sau a 5-a generație a seriei PMS x 003 dezvoltate de Plantower (nume chinezesc 攀藤).
Configurarea experimentului
Pentru acest experiment, 3 PMS 7003 și 3 PMS 5003 sunt amplasate împreună. Obiectivul este de a înțelege acuratețea citirilor senzorilor individuali și nivelul potențial de eroare indus de lipsa calibrării eficiente a senzorilor cu costuri reduse.
Pentru fiecare senzor (PMS5003 și PMS7003), există 3 senzori (identificați ca PMSx003 #1, #2 și #3) care funcționează alternativ pe o perioadă de 3 minute. Pentru fiecare minut, sunt colectate numai datele din ultimele 30 de secunde, deoarece primele 30 de secunde sunt păstrate pentru a permite senzorului să-și stabilizeze puterea.
Există un senzor PMS5003 suplimentar (numărul #4): Este un senzor (vechi) uzat care a funcționat în mod continuu de câteva luni în aer liber. Obiectivul acestui senzor este de a înțelege dacă precizia scade odată cu vârsta (în timpul uzării laserului sau ventilatorului).
Fișe de specificații: PMS5003.pdf and PMS7003.pdf.Rețineți că datele PMS x de la senzor sunt disponibile în două variante: „标准颗粒物” (particule standard sau CF-1, octeți 4-9) și „大气环境下” (mediu atmosferic, octeți 10-15). Este al doilea pe care îl folosim pentru aceste experimente (mulțumesc lui Bart pentru clarificare).
Demontare senzor
Următoarele imagini sunt luate de la un PMS5003 care funcționează timp de câteva luni în aer liber în modul continuu.
Vestea bună este că Plantower a reușit să realizeze un design mecanic destul de bun care previne acumularea de praf pe partea frontală a PCB-ului (vezi imaginea A din dreapta), unde sunt montate laserul și dioda. În comparație cu acumularea de praf de pe Dylos , aceasta garantează o durată de viață mult mai bună și o acuratețe a datelor în timp.
În ceea ce privește componentele electrice și electronice, PMS5003 nu este foarte diferit de proiectarea inițială PMS1003. CPU este încă un Cypress CY8C4245 , pe care un ARM Cortex-M0 combinat care rulează la 48Mhz cu ADC dedicat, l-a folosit pentru a eșantiona ieșirea de la diodă.
Date în timp real
db înseamnă gunoi de praf și se măsoară în numărătoare pe minut. De exemplu, db2.5-um reprezintă numărul de particule cu un diametru aerodinamic sub 2,5 µm;
Serii temporale pentru condiții meteorologice
Condițiile meteorologice și în special umiditatea relativă (RH) sunt necesare, deoarece RH ridicată ar putea avea un impact direct asupra dimensiunii particulelor detectate de laser. Pentru senzorii BAM, există de fapt o cerință de umiditate constantă.
Graficul de mai sus se bazează pe stația CWOP EW2754 . Tabelul de mai jos se bazează pe citirile în timp real de la stația noastră GAIA A12
Serii temporale pentru particulele de materie
Rețineți că primele 3 grafice ale serii de timp arată valorile folosind AQI (și nu mg/m3 brut). AQI se bazează pe punctele de întrerupere ale US EPA. Pentru PM 1 , sunt utilizate punctele de întrerupere PM 2,5 .
Pentru graficele de particule sunt prezentate măsurătorile BAM de referință de la stațiile învecinate, dar nu sunt luate în considerare pentru graficul deviației. Scopul acestor experimente este de a înțelege deviația dintre senzori de același tip (de exemplu PMS) și nu. între senzori care utilizează tehnologii diferite (de exemplu, contor laser vs atenuare beta).
Graficele de deviație de mai jos fiecare serie de timp sunt calculate ca diferență între minimul (în albastru) resp. valoarea maximă (în roșu) și citirea medie pentru fiecare bloc de 5 minute. Axa X arată valoarea medie, iar axa Y diferența dintre min/max și medie. Pentru primele 3 grafice ale serii de timp, diferența este exprimată în AQI: În acest fel, este ușor de evaluat potențiala eroare în valoarea AQI a acelor senzori cu costuri reduse.
Comparație între particule standard (particule standard) și atmosferă standard (mediu atmosferic)
The graphs below shows the correlation for the CF1 (X, absyss) and the ratio CF1/SAT (Y, ordinate), for the PM2.5 and PM10 data.
The almost too perfect correlation between approx. 30 mg to 100 mg for PM2.5 / PMS5003, (40mg to 150 for PM10) does not sound too scientific...
cf1<30 ⇒ sat=cf1
cf1>100 ⇒ sat = cf1 * 2/3
cf1 in ∈ [30;100] ⇒ sat = 30 + cf1 * (cf1-30)/70 * 2/3
The formula has been updated with correct ratio (2/3)
O întrebare interesantă este dacă raportul CF-1/SAT face parte din procesul de calibrare realizat de Plantower; Cel puțin, pentru PM2.5, pragul superior pentru PMS7003 și PMS5003 este diferit (85 pentru primul și 100 pentru al doilea). Când sunt disponibile date suficiente, această pagină va fi actualizată cu răspunsul...
Corelația dintre PM10 și PM2.5
Deocamdată, corelația pare perfect liniară, dar de îndată ce apare următorul eveniment de poluare cu PM 10 , graficul va putea confirma eficiența detectării dimensiunii recipientului.
Mai mult, un model interesant de verificat este curba neliniară, care poate fi văzută pe senzorul Dylos. Acest model curbat se datorează faptului că senzorul nu este capabil să detecteze în mod corespunzător diferitele recipiente de particule, cauzate de un număr prea mare de particule care „obstrucționează” dioda. Deocamdată, Poluarea Aerului este prea scăzută pentru a detecta acest fenomen, dar de îndată ce va veni iarna, datele vor confirma sau nu existența acestui tipar.
Serii cronologice pentru particule în suspensie (Configurare pentru interior)
--
