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CH4 detection solutions for low-power IoT monitoring applications

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Detalhes bibliográficos
Resumo:Num mundo cada vez mais consciente da importância da sustentabilidade ambiental e da necessidade de mitigar as emissões de gases de efeito estufa, o metano (CH4) surge como uma peça-chave no quebra-cabeça da qualidade do ar e das mudanças climáticas. Este gás, o maior constituinte do gás natural, é um poderoso contribuinte para o aquecimento global e um precursor da formação de ozono a nível do solo, um poluente atmosférico prejudicial. A deteção eficaz e a mitigação de fugas de metano tornaramse imperativos na promoção de práticas mais sustentáveis. Neste contexto, a dissertação concentra-se na exploração do universo das tecnologias de deteção de metano disponíveis no mercado. O objetivo central deste estudo é determinar a viabilidade da implementação de sensores de baixo consumo energético, com foco no sensor BME688, num sistema de monitorização de gás natural baseado na Internet of Things (IoT), com o intuito de alcançar uma autonomia de bateria de 10 anos. Além disso, o estudo dedica-se a sensores recentemente introduzidos no mercado, contribuindo para avanços na comunidade científica relativamente à deteção de gás metano. Nesta dissertação, além do estudo do sensor BME688, também são investigados os sensores MPS Flammable Gas e Cubic SJH-5, sendo estes últimos utilizados principalmente como referência para o primeiro. O âmbito da pesquisa abrange desde a construção de um sistema de monitorização até à validação do desempenho dos sensores em diversos cenários, incluindo a avaliação da sua capacidade de deteção de metano em situações realistas e desafiantes. Para alcançar este objetivo, foi desenvolvido um plano de testes eficiente e garantido um setup de teste funcional. Deste modo foi possível explorar de uma forma detalhada cada um dos sensores, expondo as vantagens e desvantagens de cada solução com base nos requisitos da sua aplicação.
Autores principais:Alves, Sofia Helena Soares
Assunto:CH4 Sensores Baixo consumo IoT Sensors Low-power
Ano:2024
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade do Minho
Idioma:inglês
Origem:RepositóriUM - Universidade do Minho
Descrição
Resumo:Num mundo cada vez mais consciente da importância da sustentabilidade ambiental e da necessidade de mitigar as emissões de gases de efeito estufa, o metano (CH4) surge como uma peça-chave no quebra-cabeça da qualidade do ar e das mudanças climáticas. Este gás, o maior constituinte do gás natural, é um poderoso contribuinte para o aquecimento global e um precursor da formação de ozono a nível do solo, um poluente atmosférico prejudicial. A deteção eficaz e a mitigação de fugas de metano tornaramse imperativos na promoção de práticas mais sustentáveis. Neste contexto, a dissertação concentra-se na exploração do universo das tecnologias de deteção de metano disponíveis no mercado. O objetivo central deste estudo é determinar a viabilidade da implementação de sensores de baixo consumo energético, com foco no sensor BME688, num sistema de monitorização de gás natural baseado na Internet of Things (IoT), com o intuito de alcançar uma autonomia de bateria de 10 anos. Além disso, o estudo dedica-se a sensores recentemente introduzidos no mercado, contribuindo para avanços na comunidade científica relativamente à deteção de gás metano. Nesta dissertação, além do estudo do sensor BME688, também são investigados os sensores MPS Flammable Gas e Cubic SJH-5, sendo estes últimos utilizados principalmente como referência para o primeiro. O âmbito da pesquisa abrange desde a construção de um sistema de monitorização até à validação do desempenho dos sensores em diversos cenários, incluindo a avaliação da sua capacidade de deteção de metano em situações realistas e desafiantes. Para alcançar este objetivo, foi desenvolvido um plano de testes eficiente e garantido um setup de teste funcional. Deste modo foi possível explorar de uma forma detalhada cada um dos sensores, expondo as vantagens e desvantagens de cada solução com base nos requisitos da sua aplicação.