Giám sát bụi mịn và bức xạ tia cực tím bằng IoT

Bài toán từ thực tiễn môi trường

Ô nhiễm không khí đang là một trong những thách thức lớn đối với quá trình phát triển đô thị. Bên cạnh các chỉ số về bụi mịn PM2.5 và PM10, bức xạ tia cực tím (UV) cũng là yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe con người, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu và cường độ bức xạ mặt trời có xu hướng gia tăng.

Việc theo dõi thường xuyên các thông số này không chỉ giúp cơ quan quản lý đánh giá diễn biến chất lượng môi trường mà còn hỗ trợ người dân chủ động điều chỉnh các hoạt động ngoài trời, góp phần hạn chế những tác động bất lợi đối với sức khỏe.

Hiện nay, nhiều hệ thống quan trắc môi trường tự động đã được đầu tư tại các đô thị lớn. Tuy nhiên, các trạm quan trắc chuyên dụng thường đòi hỏi hạ tầng kỹ thuật đồng bộ, kinh phí đầu tư và vận hành lớn, khiến việc mở rộng mạng lưới quan trắc đến nhiều vị trí còn gặp khó khăn. Đây cũng là thách thức đối với các khu công nghiệp, khu công nghệ cao cũng như các địa phương đang triển khai chương trình chuyển đổi số và xây dựng đô thị thông minh.

Xuất phát từ yêu cầu đó, Trung tâm Nghiên cứu triển khai Khu Công nghệ cao (SHTP Labs), đơn vị trực thuộc Ban Quản lý Khu Công nghệ cao TP.HCM, đã lựa chọn hướng tiếp cận dựa trên công nghệ Internet vạn vật (IoT), kết hợp các giải pháp truyền thông không dây tiên tiến để xây dựng hệ thống giám sát môi trường tiêu thụ ít năng lượng, có khả năng truyền dữ liệu ổn định trên khoảng cách xa và tận dụng hạ tầng truyền thông sẵn có.

Giải pháp hướng tới giảm yêu cầu đầu tư so với các hệ thống quan trắc môi trường chuyên dụng, đồng thời tạo thuận lợi cho việc mở rộng mạng lưới quan trắc trong thực tế.

Để đánh giá hiệu quả của mô hình, nhóm nghiên cứu đã triển khai thí điểm hệ thống tại ba vị trí trong SHTP. Các trạm quan trắc được bố trí trong phạm vi bán kính khoảng 3 km nhằm kiểm chứng khả năng truyền dữ liệu, độ ổn định kết nối cũng như hiệu quả vận hành trong điều kiện thực tế.

Kết hợp hai công nghệ truyền dẫn

Điểm nổi bật của nghiên cứu là việc xây dựng kiến trúc truyền thông kết hợp giữa công nghệ LoRa (Long Range) - công nghệ truyền dữ liệu không dây tầm xa, tiêu thụ điện điển rất thấp và NB-IoT (Narrowband Internet of Things) - công nghệ di động băng tần hẹp công suất thấp (LPWAN), thay vì chỉ sử dụng một chuẩn kết nối duy nhất.

Cách tiếp cận này giúp khai thác đồng thời ưu điểm của cả hai công nghệ, nâng cao hiệu quả hoạt động của toàn hệ thống.

Theo đó, tại mỗi trạm quan trắc, các cảm biến liên tục thu thập dữ liệu về chỉ số bức xạ UV, nồng độ bụi mịn PM2.5, PM10 và trạng thái nguồn điện. Vi điều khiển STM32 đảm nhiệm việc tiếp nhận và xử lý tín hiệu từ các cảm biến, tối ưu hóa quá trình thu thập dữ liệu theo hướng tiết kiệm năng lượng. Sau khi xử lý, dữ liệu được truyền bằng công nghệ LoRa đến gateway trung tâm.

Việc lựa chọn LoRa cho phép các trạm cảm biến hoạt động trên khoảng cách xa với mức tiêu thụ điện năng thấp, phù hợp với các thiết bị đặt ngoài hiện trường trong thời gian dài. Trong khi đó, gateway tích hợp NB-IoT đóng vai trò cầu nối, truyền dữ liệu từ mạng cảm biến lên máy chủ thông qua hạ tầng mạng di động hiện có.

Nhờ vậy, hệ thống vừa bảo đảm khả năng truyền dẫn ổn định, vừa tận dụng hạ tầng viễn thông sẵn có, hạn chế nhu cầu đầu tư hệ thống truyền dẫn riêng và tạo thuận lợi khi mở rộng mạng lưới quan trắc.

Bên cạnh phần cứng, nhóm nghiên cứu còn phát triển phần mềm điều khiển trên nền tảng Raspberry Pi bằng ngôn ngữ Python, sử dụng giao thức MQTT (Message Queueing Telemetry Transport) - một giao thức mạng kích thước nhỏ (lightweight), hoạt động theo cơ chế xuất bản - đăng ký (publish- subscribe) theo tiêu chuẩn ISO (ISO/IEC 20922) và tiêu chuẩn OASIS mở để truyền tin nhắn giữa các thiết bị, để đồng bộ dữ liệu lên hệ thống quản lý.

Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc đa luồng, cho phép xử lý đồng thời nhiều luồng dữ liệu từ các trạm quan trắc mà vẫn bảo đảm tính ổn định trong quá trình vận hành.

Để nâng cao độ tin cậy của hệ thống, nhóm nghiên cứu xây dựng cơ chế tự động giám sát trạng thái kết nối mạng. Khi phát hiện mất kết nối hoặc đường truyền không ổn định, hệ thống có thể tự động khởi động lại quá trình kết nối, reset module truyền thông (quá trình đưa một thành phần phần cứng, phần mềm hoặc khối chức năng (module) trở về trạng thái thiết lập mặc định ban đầu) khi cần thiết và ghi nhận nhật ký vận hành. Giải pháp này góp phần giảm nguy cơ mất dữ liệu, bảo đảm hệ thống hoạt động liên tục trong điều kiện thực tế.

Song song với đó, giao diện web và ứng dụng hiển thị dữ liệu theo thời gian thực cũng được xây dựng để phục vụ công tác quản lý. Sau khi truyền về trung tâm, dữ liệu được xử lý, chuẩn hóa và trực quan hóa dưới dạng biểu đồ, các chỉ số môi trường và trạng thái cảnh báo. Khi các thông số vượt ngưỡng an toàn, hệ thống sẽ tự động phát cảnh báo để người quản lý theo dõi và kịp thời đưa ra biện pháp xử lý.

Hướng tới ứng dụng rộng rãi

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống vận hành ổn định tại cả ba điểm đo, các thông số môi trường được cập nhật liên tục và đồng bộ giữa các trạm. Dữ liệu truyền về trung tâm đầy đủ theo từng chu kỳ, không ghi nhận hiện tượng xung đột hoặc thất thoát dữ liệu trong quá trình vận hành.

Theo nhóm nghiên cứu, việc kết hợp mạng cảm biến không dây LoRa với gateway NB-IoT trên nền tảng mạng 4G/5G là hướng đi phù hợp trong xây dựng các hệ thống IoT phục vụ giám sát môi trường. Mô hình này tận dụng ưu thế truyền xa, tiêu thụ điện năng thấp của LoRa và khả năng phủ sóng rộng, truyền dữ liệu ổn định của NB-IoT, hình thành kiến trúc truyền thông linh hoạt, dễ mở rộng và đáp ứng yêu cầu vận hành liên tục.

Bên cạnh giá trị về mặt công nghệ, nghiên cứu còn cho thấy khả năng mở rộng quy mô triển khai trong thực tiễn. Theo nhóm nghiên cứu, việc sử dụng các nền tảng phần cứng phổ biến như STM32, Raspberry Pi cùng hạ tầng mạng sẵn có giúp giảm yêu cầu đầu tư và thuận lợi hơn trong vận hành so với các hệ thống quan trắc môi trường chuyên dụng. Đồng thời, việc bổ sung thêm các trạm quan trắc mới không đòi hỏi thay đổi lớn về kiến trúc hệ thống, tạo điều kiện xây dựng mạng lưới quan trắc phân tán trên diện rộng, phục vụ nhiều mục tiêu quản lý khác nhau.

Không chỉ dừng lại ở việc thu thập dữ liệu, hệ thống còn hỗ trợ cơ quan quản lý theo dõi diễn biến chất lượng môi trường theo thời gian thực, phân tích xu hướng biến động, phát hiện sớm các khu vực có nguy cơ ô nhiễm và đưa ra cảnh báo kịp thời. Người dân cũng có thêm kênh tiếp cận thông tin minh bạch để chủ động lựa chọn thời điểm học tập, lao động hoặc tổ chức các hoạt động ngoài trời phù hợp với điều kiện môi trường.

Trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục mở rộng phạm vi thử nghiệm, đánh giá độ chính xác của các cảm biến theo tiêu chuẩn quốc tế, đồng thời phân tích hiệu quả kinh tế và kỹ thuật so với các hệ thống quan trắc môi trường chuyên dụng nhằm hoàn thiện giải pháp trước khi triển khai ở quy mô lớn.

Với khả năng vận hành ổn định, kiến trúc mở, tận dụng hạ tầng truyền thông hiện có và thuận lợi cho việc mở rộng mạng lưới quan trắc, hệ thống thiết bị đo cảm biến UV và bụi mịn ứng dụng công nghệ IoT, được kỳ vọng góp phần nâng cao hiệu quả quản lý chất lượng môi trường, thúc đẩy ứng dụng khoa học công nghệ vào thực tiễn. Đồng thời, tạo nền tảng cho quá trình xây dựng các đô thị thông minh và phát triển bền vững trong tương lai./.

Thạch Thảo