科学家部署物联网网络以对抗基拉韦厄的致命烟雾

麻省理工学院和Kohala中心利用物联网传感器建立夏威夷群岛Vog网络,以监测火山爆发产生的有害烟雾,如二氧化硫及颗粒物。该网络采用低功耗传感器收集实时数据并连接至互联网。此外,低成本的传感器还被应用于印度德里,以监测城市空气质量。

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从夏威夷到印度,科学家们正在使用物联网传感器来监测空气中的有害污染物。了解有关物联网和基拉韦厄的致命烟雾的更多信息。

麻省理工学院和Kohala中心的科学家创建了一个夏威夷海岛Vog网络,可以对夏威夷的二氧化硫和颗粒物等有害烟雾进行实时测量。网络使用低功率传感器收集数据,这些传感器驻留在喷发区附近并通过粒子电子连接到互联网。

 

“我们是真正使用物联网传感器进行科学研究并从工程方面改进它们以使其可用于其他科学追求的主要群体之一。” - 麻省理工学院科学家David Hagan

基拉韦厄正在进行的火山爆发

麻省理工学院的科学家(也称为  Kroll集团)和Kohala中心希望更多地了解夏威夷大气中污染物的运输,同时通过无障碍方式向公众提供他们所获得的信息。

 

 

由于夏威夷基拉韦厄火山最活跃的火山于5月初爆发,因此对这个网络的需求变得更加及时。在一个月的时间里,基拉韦厄摧毁了大约700个房屋,导致  至少21个裂缝出现,并使居民暴露在  高浓度的二氧化硫气体中。即使在今天,这些有害烟雾也会从火山中沸腾,地质学家警告说这些火山爆发可能持续  数月或数年。

 

发现问题

随着火山在过去三十年的频繁喷发,二氧化硫排放对夏威夷周边地区的某些地区造成了危害。

 

 

由于存在如此高的健康风险,公民一直在寻找追踪火山伏特(烟雾与火山气体)的数据,因此他们知道应避免哪些区域。但是,岛上的公民很难轻易获取空气质量信息。

 

通常,环境保护局(EPA)创建空气质量站以监测毒素和污染物。在美国,每个车站的起步和运行成本约为10万美元。但是,他们收集的数据并不总是容易为公众所知。

 

解决方案

 

塔塔中心空气质量传感器

Hawai'i Island Vog Network由低功率传感器提供动力。与EPA站不同,这些传感器的成本约为1,000美元,而且经常性成本很低(电池服务等)。使用粒子电子,这些传感器能够远程传输数据到网络,无需人工干预。传感器体积小,成本低,因此可以比典型的空气质量监测仪更广泛地部署,这意味着它们可以捕获高度本地化的空气质量数据。

 

测量印度德里的城市空气质量

麻省理工学院的一位科学家David Hagan已经在其他地方发现了这些传感器的巨大应用。根据世界卫生组织的数据,印度拥有世界上污染最严重的14个城市。大多数城市只部署了一些空气质量站点来监测这些污染物,但他们无法提供监测暴露所需的特定数据。

 

 

然而,低成本的物联网传感器正在提供更好地了解城市环境中出现的污染物所需的粒度。他们目前在现场拥有原型,在实验室继续开发生产模块时实时监控数据。通过这些传感器,大卫希望全面了解大气质量,并努力帮助政府减轻城市空气污染的影响。

 

对于科学和社区

借助物联网硬件,麻省理工学院和科哈拉中心的这些科学家   正在为夏威夷和大城市的空气污染物提供可靠,准确和实时的信息。这些设备不仅更便宜,易于使用,而且还可以为需要的设备提高数据的可访问性。他们已经与大岛上的当地学校合作,将环境科学和数据分析编入课程。他们还将很快推出一个网站,其中包含传感器的所有信息,让居民可以轻松登录并检查空气质量。

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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