Передача температуры через интернет: Контроль температуры через интернет | gsm контроль в помещении

Содержание

Контроль температуры через интернет | gsm контроль в помещении

В этой статье описывается опыт использования интернет-термометра для удаленного мониторинга температуры солнечных коллекторов при минимальных затратах бюджета.

Предыстория. Наша организация помимо всего прочего занимается проектированием, продажей и монтажом  солнечных коллекторов – гелиосистем. Весной 2017 года к нам обратился заказчик у которого уже была смонтирована такая система. Основное оборудование было фирмы Meibes: коллектора MVK 001, автоматика EnergyPro. Система имела два поля по 4 коллектора, смонтированы они были на крыше бани. Сама баня уже  была почти достроена и имела чистовую отделку снаружи и внутри. Внутри здания имелся доступ в Интернет. Система функционировала и довольно хорошо. Но хозяин хотел иметь возможность удаленно  видеть текущую температуру коллекторов или получать уведомления если она превышала допустимые нормы.

 Решение.  Фирма Meibes выпускает автоматику для солнечных коллекторов, прекрасно решающую поставленные перед ней задачи. С одним 

НО. В базовой комплектации она не имеет возможности удаленного контроля. А дополнительное решение той же фирмы стоит заоблачных денег – 1140 евро! Этот вариант однозначно не проходил…

После некоторого поиска во всемирной паутине было найдено чудесное устройство TE-MONITOR российского производства. Оно полностью и решило наши задачи.

Внешний вид устройства:

Само устройство два сокета для подключения датчиков. К каждому сокету можно подключить до четырёх датчиков ds18b20.

Внешний вид датчиков:

   Есть сетевой порт для подключения устройства к интернету. Питание осуществляется через кабель USB - mini B от блока питания с USB разъёмом на 5В. В комплекте идет один датчик ds18b20 в прорезиненном покрытии. Если необходимо удлинить длину проводы датчика, а паять неохота, то можно приобрести устройство SP1 для монтажа без пайки.

Внешний вид SP1:

И как это выглядит в сборе:

   Так как нам был необходим датчик, который мог выдерживать температуры более 100 градусов по Цельсию, мы использовали датчики в металлической гильзе. См. рисунок выше.

Устройство в сборе на столе перед монтажем:

   Сам интернет-термометр был размещен в здании рядом с роутером, от него были протянуты два кабеля на верхнее и нижнее поля солнечных коллекторов. Датчики были закреплены на выходе теплоносителя из полей.

   Настройка устройства на удивление проста и быстра. Через браузер подключаемся к нему в нашей локальной сети. Видим  минималистическое окно в котором отображается два наших датчика:

Заходим на вкладку setup. После ввода пароля открываются вкладки с настройками. Первая – это настройки сети:

Вторая – это настройки датчиков:

 

 

В ней можно переименовать сокеты для удобства:

Третья – настройки удаленного мониторинга.

Самое вкусное в этом то, что данное устройство поддерживает сервис Народный мониторинг.

Ставим галочку и жмем кнопку с надписью Test:

Если загорелся зеленый цвет, то значит все работает.

   Заходим на сайт https://narodmon.ru/ Можно залогиниться через множество сервисов. В целях безопасности местонахождение датчика было изменено на произвольное. На момент написания статьи температурные показатели снимались в помещении.

 

При просмотре своего устройства можно видеть температуру обоих датчиков.

Имеется возможность просматривать графики температур датчиков за период:

Можно настроить общий доступ, уведомления при наступлении определенных уловий:

Сервис народного мониторинга имеет свои приложения для смартфонов.

Приведу пару скриншотов:

При свернутом состоянии есть два показания в треестатусбара:

А вот так выглядит уведомление о превышении температуры выше пороговой.

В любой момент уведомления можно скрыть:

Вид в программе:

Общий вид полей программы:

Ещё один скриншот:

   В итоге наш заказчик получил систему удаленного мониторинга своей гелиосистемыу себя на смартфоне. Бюджет решения со стоимостью устройств, материалов и работ не превысил и 100 долларов в эквиваленте.

Резюме.Данное устройство не предназначено запускать какие-либо исполнительные механизмы. Оно только позволяет при минимальных денежных затратах видеть температурное состояние системы.

Интернет-термометр позволил:

1.      Удаленно видеть температуру каждого поля коллекторов в режиме реального времени.

2.      Собирать статистику для последующего просмотра и анализа.

3.      Посылать уведомление на е-мейл и/или смартфон через приложение при превышении и/или понижении до пороговой температуры.

4.      Уведомлять пользователя если устройство перестало передавать данные: пропала электроэнергия, закончились средства на балансе интернета, помер роутер…

   Этот термометр можно использовать для наблюдения за любыми температурами в вашем хозяйстве. 

Ссылка на исходный ресурс: http://makroterm.ru/good_znaniya/stats/vysoko-sizhu-daleko-glyazhu-ili-kak-udalenno-sledit-za-temperaturojj-solnechnykh-kollektorov-pri-malenkom-byudzhete/

 

Мониторинг температуры на удалённом объекте «подручными» средствами / Хабр


В далёком 2019 году, когда на улицу можно было выйти без пропуска, меня попросили сделать удалённое отслеживание температуры в деревенском доме. Условия были следующими. Есть частный дом с интернетом, в доме газовый котёл для отопления. Котёл поддерживает определённую температуру в системе отопления, периодически включаясь и выключаясь. В выключенном состоянии горит дежурный фитиль. Вытяжка установлена с ошибками, поэтому сильный ветер снаружи периодически задувает фитиль и отопление перестаёт работать. Чтобы зимой вода в системе отопления не замёрзла нужно вручную зажечь фитиль.

В этом доме люди появляются один раз в месяц, поэтому без системы мониторинга не обойтись. Далее постановка задачи и её реализация самым «ленивым» способом, который нашёл за 2 месяца.

Постановка задачи
Если фитиль потух, то температура в доме начинает плавно опускаться. Когда она опустится ниже 15 градусов, отправить «клиенту» уведомление на электронную почту. «Клиент» сам принимает решение, или ехать самому, или позвонить соседям, которые зажгут фитиль. Главное условие: «Никакой настройки. Принёс, включил и всё работает».

Выбор элементной базы
На разработку у меня было 2 месяца (задача была поставлена осенью, до морозов было далеко). В данной ситуации сам собой напрашивался ESP8266. Wi-fi в доме есть, библиотеки для измерения температуры написаны для различных датчиков. И ESP и датчик температуры DS18b20 у меня были, поэтому отложил данный проект на некоторое время из-за дел на основной работе. Прошло почти 2 месяца и настала пора сдавать готовое решение, а я и не начинал. Посмотрел по сторонам и решил использовать готовое решение с некоторыми доработками. У меня был свободный контроллер умного дома на базе Z-Wave. Состоит из RaspberryPi и платы расширения к ней, которая и делает из неё контроллер умного дома. RaspberryPi купил на авито за 1500р. пол года назад, а плата расширения у меня была подержанная. Новая стоит 6000р.

Если покупать всё в сборе в магазине, то цена около 13000р. и называется «Контроллер RaZberry».
Готового датчика температуры совместимого с Z-wave у меня не было.

Сделал его на базе ZUNo (в магазине около 3000р., мне достался бесплатно один из прототипов) и герметичного датчика температуры DS18B20.

ZUNo – это ардуино совместимая плата со встроенным радио приёмо-передатчиком. Скетч для неё взял без изменений с сайта производителя (https://z-uno.z-wave.me/examples/1-wire-ds18b20-temperature-sensor/). Из этого скетча ZUNo каждые 30 секунд опрашивает датчик температуры и посылает уведомление контроллеру по радио. Во время ожидания ZUNo не спит. Это я к тому, что скетч примитивный, не экономит ресурсы ни самого микроконтроллера ни электроэнергию. Но делает ровно столько сколько мне и нужно!

ZUNo «аккуратно» залил термоклеем в пластиковом корпусе.

Из корпуса вывел 2 провода: питание от USB и датчик температуры. Получилось надёжно, так что и уронить не страшно и выглядит прилично.

Контроллер подключил через Ethernet кабель к роутеру. Кабель можно было не использовать. RaspberryPi умеет пользоваться Wi-fi. Но поскольку главным требованием было «включил и забыл», не стал рисковать с предварительной настройкой wi-fi сети на raspberryPi.
RaspberryPi была подключена к 2-х амперной «зарядке» от телефона. Датчик температуры потребляет до 50 мА поэтому его подключил в USB разъём RaspberryPi.

Настройка Raspberry
Образ взял отсюда storage.z-wave.me/z-way-server называется «razberry.img.zip».

Далее установил образ на SD карту для RaspberryPi.
Если RaspberryPi запустилась, то будет запущен и Z-way server (ПО умного дома). Но он старой версии, его нужно обновить. В настройках есть кнопка для обновления, но ей никто не пользуется и она не работает.

Гораздо «удобнее» воспользоваться инструкцией для обновления. Она находится по этому адресу. Чтобы ввести команды описанные в данной инструкции нужно открыть терминал на RaspberryPi. Это можно сделать по ssh или подключить монитор с клавиатурой. Второй монитор и клавиатура у меня всегда рядом, в отличие от роутера, так что я выбрал второй вариант. Поскольку разрабатываю не обслуживаемую встраиваемую систему, то нужно предусмотреть сторожевой таймер для повышения надёжности. Всё таки RaspberryPi не является промышленным контроллером и систему Z-wave, тоже не рекомендуется применять в ответственных решениях буду рассчитывать на периодические зависания, выйти из которых можно только перезапуском ПО или всей операционной системы на RaspberryPi.
Буду перезапускать операционную систему целиком каждый день в 12:00.
Для этого добавил строчку в файл, выполняемый после старта операционной системы.

#sudo vi /etc/rc.local
shutdown -r 12:00

Основные команды vi

если захочу повторить и забуду
«i»-начать печатать в vi
«:wq!» – сохранить и выйти из vi


Собранный термодатчик на базе ZUNo тоже не является идеальным, если подключить его к RaspberryPi он будет перезагружаться по питанию каждый день. Таким образом сильно повышается надёжность системы в целом. Слабым местом остаётся операционная система, если зависнет она и не перезагрузится в 12:00 уже ничего не поделаешь. Придётся вызывать «специалиста» передёрнуть питание. Однако, эта операционная система протестирована и отлажена лучше остальных составляющих этого проекта (надеюсь). На этот риск придётся пойти.

Настройка ПО Z-way server

Для входа в графическую часть ПО Z-way server подал питание на оборудование и через несколько минут воспользовался сервисом .

Этот сервис ищет RaspberryPi c запущенным Z-way server в локальной сети и выводит их ip адреса. Также тут можно подключиться к удалённой RaspberryPi. Чтобы это настроить выбрал локальную RaspberryPi. Задал логин и пароль и запомнил шестизначный ID. Этого достаточно для удалённого подключения.

ID для удалённого подключения.

1) Добавил термодатчик. Это стандартное действие.

2) Добавил Приложения-> Локальные приложения-> Email ME

3) Указал название элемента и адрес электронной почты с текстом письма
4) Добавил условие, при котором отправится письмо. Тоже ничего сложного.

Финальная проверка
Подключил RaspberryPi к роутеру через кабель, подал питание, подключил термодатчик.
Охладил датчик температуры и получил письмо, потом ещё одно, и ещё. Пока температура ниже 15 градусов, «клиент» будет получать письма. Это хорошо, пропустить не удастся. (Забегая вперёд скажу, что почты у клиента тоже не было, поэтому я получал по несколько сотен писем от своего «детища». Мой почтовый клиент удобно складывал их в цепочки и никакого дискомфорта они не вызывали).
Чтобы оперативно смотреть температуру в доме на телефоне, установил приложение Z-way.

Не скажу что оно быстрое, удобное, но удалённо подключаться к Z-way server на RaspberryPi и смотреть температуру позволяет.

Итоги
За 2 вечера, оглядевшись по сторонам, собрал систему мониторинга температуры удалённого объекта. Раньше считал ZUNo и контроллер Razberry дорогими игрушками. Но после торжественного снятия моего оборудования с «боевого» поста, где оно несколько раз вовремя определило неисправность системы отопления за зимний сезон проникся уважением к данным изделиям. А уважать есть за что. Интернет и свет периодически пропадали, но после возобновления подачи связь восстанавливалась. Сейчас разобрал этот «комплекс» на запчасти и понял главную его силу. Имея платку-контроллер Razberry, которую можно вставить в RaspberryPi, а можно через UART переходник к любому компьютеру, одну или две ZUNo, базовый набор датчиков и простейшие исполнительные механизмы можно оперативно организовать решение возникшей проблемы. Не люблю слово «легко» и не имею опыта использования «умного» оборудования других производителей, но за 2 дня я получил готовый набор оборудования, который достаточно подключить к питанию, а также приложение на смартфон, web приложение на компьютер и уведомления на почту.

Погодная станция с передачей данных в Интернет La Crosse Technology MA10006 - цена, отзывы, характеристики, фото

Погодная станция с передачей данных в Интернет La Crosse Technology MA10006 позволяет измерять температуру и влажность в доме и на улице.

Она имеет широкий функционал: измерение температуры воздуха, влажности воздуха в помещении и на улице, графическое изображение, часы, будильник.

Большой черно-белый дисплей с подсветкой гарантирует высокое качество изображения и передачи данных.

Основной монитор можно установить на горизонтальной поверхности или закрепить на стене.

  • Поверка нет
  • Элементы питания AAA/мизинчиковая(R03;LR03;FR03)
  • Внесен в госреестр нет
  • Измерение влажности воздуха в комнате и на улице
  • Измерение температуры в комнате и на улице
  • Max измеряемая температура, °С 60
  • Min измеряемая температура, °C, - -40
  • Отображение атмосферного давления нет
  • Функции измерение температуры воздуха, влажности воздуха в помещении и на улице, графическое изображение, часы, будильник
  • Количество датчиков в комплекте 1
  • Тип выносного датчика беспроводной
  • Цвет черный
  • Габариты, мм 170х30х130
  • Показать еще

Этот товар из подборок

Комплектация *

  • Погодная станция
  • Датчик
  • Мобильный шлюз
  • Крепление
  • Инструкция
  • Коробка

Параметры упакованного товара

Единица товара: Штука
Вес, кг: 0,70

Длина, мм: 65
Ширина, мм: 200
Высота, мм: 245

Преимущества

  • Большой дисплей с подсветкой La Crosse Technology MA10006 для точного отображения данных
  • Беспроводной датчик работает на расстоянии до 100 метров
  • Обновление данных каждые 120 секунд
  • Будильник с функцией повтора
  • Передача данных через интернет на смартфон или планшет с возможностью подключения до 50 датчиков
  • Измерение температуры в Цельсиях и Фарренгейтах

Произведено

  • Франция — родина бренда
  • Китай — страна производства*
* Производитель оставляет за собой право без уведомления дилера менять характеристики, внешний вид, комплектацию товара и место его производства.

Указанная информация не является публичной офертой

Отзывы о погодной станции La Crosse Technology

Оставить свой отзыв На данный момент для этого товара нет расходных материалов

Способы получения товара в Москве

Доставка

Вес брутто товара: 0.7 кг
Габариты в упаковке, мм: 65 x 200 x 245

В каком городе вы хотите получить товар? выберите городАбаканАксайАктауАлександровАлыкельАльметьевскАнадырьАнгарскАрзамасАрмавирАрсеньевАртемАрхангельскАстраханьАхтубинскАчинскБалаковоБалашовБалезиноБарнаулБатайскБелгородБелогорскБерезникиБийскБиробиджанБлаговещенскБодайбоБокситогорскБорБорисоглебскБратскБрянскБугульмаБугурусланБуденновскБузулукВеликие ЛукиВеликий НовгородВеликий УстюгВельскВитебскВладивостокВладикавказВладимирВолгоградВолгодонскВолжскВолжскийВологдаВолховВольскВоркутаВоронежВоскресенскВыборгВыксаВышний ВолочекВязьмаВятские ПоляныГеоргиевскГлазовГорно-АлтайскГрозныйГубкинскийГусь-ХрустальныйДальнегорскДедовскДербентДзержинскДимитровградДмитровДонецкДудинкаЕвпаторияЕгорьевскЕкатеринбургЕлецЕссентукиЗаводоуковскЗеленодольскЗлатоустЗубовоИвановоИгнатовоИжевскИзбербашИнтаИркутскИшимЙошкар-ОлаКазаньКалининградКалугаКаменск-УральскийКаменск-ШахтинскийКамень-на-ОбиКанашКанскКарагандаКарасукКаргопольКемеровоКерчьКинешмаКиришиКировКиселевскКисловодскКлинКлинцыКоломнаКолпашевоКомсомольск-на-АмуреКоролевКостромаКотласКраснодарКрасноярскКропоткинКудьмаКузнецкКуйбышевКумертауКунгурКурганКурскКызылЛабинскЛабытнангиЛаговскоеЛангепасЛенинск-КузнецкийЛесосибирскЛипецкЛискиЛуневоЛюдиновоМагаданМагнитогорскМайкопМалые КабаныМахачкалаМеждуреченскМиассМинскМихайловкаМичуринскМоскваМуравленкоМурманскМуромНабережные ЧелныНадеждаНадымНазраньНальчикНаро-ФоминскНарьян-МарНаходкаНевинномысскНерюнгриНефтекамскНефтеюганскНижневартовскНижнекамскНижний НовгородНижний ТагилНовая ЧараНовозыбковНовокузнецкНовороссийскНовосибирскНовочебоксарскНовочеркасскНовый УренгойНогинскНорильскНоябрьскНурлатНяганьОбнинскОдинцовоОзерскОктябрьскийОмскОнегаОрелОренбургОрехово-ЗуевоОрскПавлодарПангодыПензаПермьПетрозаводскПетропавловскПетропавловск-КамчатскийПикалевоПлесецкПолярныйПригородноеПрокопьевскПсковПятигорскРеутовРоссошьРостов-на-ДонуРубцовскРыбинскРязаньСалаватСалехардСамараСанкт-ПетербургСаранскСарапулСаратовСаянскСвободныйСевастопольСеверныйСеверобайкальскСеверодвинскСеверскСерпуховСимферопольСлавянск-на-КубаниСмоленскСоликамскСорочинскСочиСтавропольСтарый ОсколСтерлитамакСургутСызраньСыктывкарТаганрогТаксимоТамбовТаштаголТверьТихвинТихорецкТобольскТольяттиТомскТуапсеТулаТуркестанТюменьУдомляУлан-УдэУльяновскУрайУральскУрюпинскУсинскУсолье-СибирскоеУссурийскУсть-ИлимскУсть-КутУсть-ЛабинскУфаУхтаФеодосияХабаровскХанты-МансийскХасавюртЧайковскийЧебоксарыЧелябинскЧеремховоЧереповецЧеркесскЧитаЧусовойШарьяШахтыЭлектростальЭлистаЭнгельсЮгорскЮжно-СахалинскЯкутскЯлтаЯлуторовскЯрославль

Самовывоз: бесплатно

  • м. Академическая, г. Санкт-Петербург, ул. Бутлерова, д. 42 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Василеостровская, г. Санкт-Петербург, Малый проспект В.О., д. 52 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Выборгская, г. Санкт-Петербург, Лесной проспект, д. 32 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Девяткино, г. Санкт-Петербург, п. Мурино, ул. Тихая, д. 14 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Дыбенко, г. Санкт-Петербург, проспект Большевиков, д. 27А По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Звездная, г. Санкт-Петербург, Дунайский проспект, д. 27к1Б По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м. Кировский завод, г. Санкт-Петербург, пр-т Стачек, д. 32 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Комендантский проспект, г. Санкт-Петербург, пр-т Испытателей, д. 33 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Купчино, г. Санкт-Петербург, ул. Будапештская, д. 102 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Ладожская, г. Санкт-Петербург, Заневский проспект, д. 38 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Ленинский проспект, г. Санкт-Петербург, Ленинский проспект, д. 114 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Лиговский проспект, г. Санкт-Петербург, ул. Боровая, д. 8 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м. Ломоносовская, г. Санкт-Петербург, пер. Матюшенко, д. 12 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Международная, г. Санкт-Петербург, ул. Бухарестская, д. 72к1 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Московская, г. Санкт-Петербург, ул. Типанова, д. 21 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Парнас, г. Санкт-Петербург, ул. Михаила Дудина, д. 6к1 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Площадь Мужества, г. Санкт-Петербург, 2-й Муринский проспект, д. 38 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Проспект Ветеранов, г. Санкт-Петербург, проспект Ветеранов, д. 109к4 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м. Рыбацкое, г. Санкт-Петербург, Шлиссельбургский проспект, д. 17Б По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Удельная, г. Санкт-Петербург, проспект Энгельса, д. 70/1 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Черная речка, г. Санкт-Петербург, ул. Савушкина, д. 11 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Электросила, г. Санкт-Петербург, ул. Благодатная, д. 12 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • г. Всеволожск, проспект Всеволожский, д. 61 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • г. Гатчина, пр-т 25 Октября, д. 42 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • г. Колпино, проспект Ленина, д. 79 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • г. Кронштадт, проспект Ленина, д. 13 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • п. Шушары, Московское шоссе, д. 70к4В По предзаказу на 23 мая, после 09:00 В корзину
  • п. Шушары, пр-т Новгородский, д. 10 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • г. Санкт-Петербург, пр-т Ударников, д. 28/32 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.проспект Просвещения, г. Санкт-Петербург, проспект Просвещения, д. 54 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • г. Санкт-Петербург, ул. Адмирала Трибуца, д. 7 По предзаказу на 23 мая, после 12:00 В корзину
  • м.Академическая,

    г. Санкт-Петербург, ул. Бутлерова, д. 42

    пн.  –  вс.: 10:00 – 21:00

    В корзину
  • м.Василеостровская,

    г. Санкт-Петербург, Малый проспект В.О., д. 52

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Выборгская,

    г. Санкт-Петербург, Лесной проспект, д. 32

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Девяткино,

    г. Санкт-Петербург, п. Мурино, ул. Тихая, д. 14

    пн.  –  вс.: 10:00 – 21:00

    В корзину
  • м.Дыбенко,

    г. Санкт-Петербург, проспект Большевиков, д. 27А

    пн.  –  вс.: 10:00 – 21:00

    В корзину
  • м.Звездная,

    г. Санкт-Петербург, Дунайский проспект, д. 27к1Б

    пн.  –  вс.: 9:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Кировский завод,

    г. Санкт-Петербург, пр-т Стачек, д. 32

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Комендантский проспект,

    г. Санкт-Петербург, пр-т Испытателей, д. 33

    пн.  –  вс.: 10:00 – 21:00

    В корзину
  • м.Купчино,

    г. Санкт-Петербург, ул. Будапештская, д. 102

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Ладожская,

    г. Санкт-Петербург, Заневский проспект, д. 38

    пн.  –  вс.: 10:00 – 21:00

    В корзину
  • м.Ленинский проспект,

    г. Санкт-Петербург, Ленинский проспект, д. 114

    пн.  –  вс.: 9:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Лиговский проспект,

    г. Санкт-Петербург, ул. Боровая, д. 8

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • м. Ломоносовская,

    г. Санкт-Петербург, пер. Матюшенко, д. 12

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Международная,

    г. Санкт-Петербург, ул. Бухарестская, д. 72к1

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Московская,

    г. Санкт-Петербург, ул. Типанова, д. 21

    пн.  –  вс.: 10:00 – 21:00

    В корзину
  • м.Парнас,

    г. Санкт-Петербург, ул. Михаила Дудина, д. 6к1

    пн.  –  вс.: 10:00 – 22:00

    В корзину
  • м.Площадь Мужества,

    г. Санкт-Петербург, 2-й Муринский проспект, д. 38

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Проспект Ветеранов,

    г. Санкт-Петербург, проспект Ветеранов, д. 109к4

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Рыбацкое,

    г. Санкт-Петербург, Шлиссельбургский проспект, д. 17Б

    пн.  –  вс.: 10:00 – 21:00

    В корзину
  • м.Удельная,

    г. Санкт-Петербург, проспект Энгельса, д. 70/1

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Черная речка,

    г. Санкт-Петербург, ул. Савушкина, д. 11

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • м.Электросила,

    г. Санкт-Петербург, ул. Благодатная, д. 12

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • г. Всеволожск, проспект Всеволожский, д. 61

    пн.  –  вс.: 9:00 – 20:00

    В корзину
  • г. Гатчина, пр-т 25 Октября, д. 42

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • г. Колпино, проспект Ленина, д. 79

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • г. Кронштадт, проспект Ленина, д. 13

    пн.  –  вс.: 10:00 – 21:00

    В корзину
  • п. Шушары, Московское шоссе, д. 70к4В

    пн.  –  пт.: 9:00 – 21:00

    сб.  –  вс.: 9:00 – 18:00

    В корзину
  • п. Шушары, пр-т Новгородский, д. 10

    пн.  –  вс.: 10:00 – 20:00

    В корзину
  • г. Санкт-Петербург, пр-т Ударников, д. 28/32

    пн.  –  вс.: 10:00 – 21:00

    В корзину
  • м.проспект Просвещения,

    г. Санкт-Петербург, проспект Просвещения, д. 54

    пн.  –  вс.: 9:00 – 20:00

    В корзину
  • г. Санкт-Петербург, ул. Адмирала Трибуца, д. 7

    пн.  –  вс.: 10:00 – 21:00

    В корзину

Сервис от ВсеИнструменты.ру

Мы предлагаем уникальный сервис по обмену, возврату и ремонту товара!

Вернем вам деньги, если:
  • С момента приобретения прошло не более 120 дней.
  • Сохранен товарный вид, товар не эксплуатировался.
  • Предоставлена заводская упаковка товара (исключение – вскрытый блистер).
  • Сохранены ярлыки, бирки, заводские пломбы на товаре (не на кейсе).
  • Сохранена полная комплектация инструмента (в момент приема товара сверяется с информацией на сайте).
Обратиться по обмену, возврату или сдать инструмент в ремонт вы можете в любом магазине или ПВЗ ВсеИнструменты.ру.

Гарантия производителя

Гарантия производителя 12 месяцев

Может понадобиться

Домашняя метеостанция Meteoscan 937 PRO  |  Официальный сайт RST

прогноз погоды

анимационный символьный барометр для прогноза погоды на  следующие сутки

(солнечно, переменно,  облачно,  дождь, снег, буря)

 

атмосферное давление

высокочувствительный цифровой барометр отображает значения атмосферного давления в mmHg (мм Рт. ст), hPa, mb, inHg

• барограф в графическом виде показывает историю    изменения  атмосферного давления за 12, 24, 48 или 72 часа

• отображение тенденции изменения атмосферного  давления  (растёт, падает)

• индикация относительного или абсолютного атмосферного давления

 

температура

• температура воздуха в помещении

• точная температура воздуха на улице, полученная с радиодатчика

• функция автоматического звукового и визуального предупреждения  о выходе за границы установленного

пользователем минимального и  максимального температурных диапазонов для помещения и улицы

• отображение тенденции изменения температуры  (растёт, падает)

• автоматическое запоминание максимальных  и минимальных

 зарегистрированных значений температуры воздуха в помещении  и полученной с радиодатчика

• выбор единицы отображения значений оС/оF

• индикатор состояния батарей для радиодатчика

• встроенный в корпус станции термосенсор

• радиодатчик имеет крепёж для установке на улице

 

влажность

• относительная влажность воздуха в помещении

• относительная влажность воздуха на улице, полученная от   радиодатчика

• функция автоматического звукового и визуального предупреждения  о выходе за границы установленного пользователем

минимального  и максимального диапазонов для помещения и улицы

• отображение тенденции изменения влажности (растёт, падает)

• автоматическое запоминание максимальных и минимальных  зарегистрированных значений влажности воздуха

в помещении  и полученной с радиодатчиков

• индикатор состояния батарей для радиодатчика

• встроенный в корпус станции сенсор влажности

• радиодатчик имеет крепёж для установке на улице

 

точка росы

• система автоматического расчёта точки росы “dew point”

 

измерение количества выпавших осадков

• хранение количества выпавших осадков за последний час, день,  неделю и месяц

• измерение в мм или дюймах

• предупреждение если за текущий день выпало осадков  больше установленного

• радиодатчик имеет крепёж для установке на улице

 

ветер

• температура в месте нахождения анемометра

• графическое отображение направления ветра в виде компаса

• средняя и мгновенная скорость ветра

• выбор единиц измерения: миль/час, м/с, узлы и км/ч

• предупреждение о превышении средней или мгновенной

скорости ветра определённых значений

• радиодатчик имеет крепёж для установке на улице

 

температура холодного ветра “wind chill”

• система автоматического расчета жёсткости погоды  (температура холодного ветра)

 

часы и календарь

• различные варианты отображения даты и времени (месяц/день или день/месяц)

• переключение режима индикации времени 12/24 ч

• отображение текущих года и дня недели

 

будильник

• ежедневный будильник

• система нежное пробуждение “gentle alarm”  (постепенное усиление сигнала)

 

память

• без соединения с компьютером метеостанция METEOSCAN PRO929 сохраняет

 измеренные данные используя внутреннюю память и память MICRO SD CARD

 

передача данных

• станция имеет возможность синхронизации данных

с сайтом wunderground. com посредством WI-FI соединения

• пользователь имеет удаленный доступ к данным погодной станции через интернет

 

 подсветка

• яркий контрастный полноцветный TFT дисплей

 

 

 

 

 

технические характеристики:

 

беспроводная передача данных:

 

радиочастота                                  868 МГц

радиус приёма                               100 м (300 футов) на открытом пространстве

 

атмосферное давление:

 

диапазон                                         225 мм.Рт.ст ~ 827 мм.Рт.ст

                                                        (300 гПа ~ 1100 гПа)

точность измерения                       ± 2,26 мм Рт.ст.

                                                        (в диапазоне 525 - 825 мм. Рт.ст )

разрешающая способность          0,1 мм Рт.ст.

 

диапазон измерения

уровня освещённости                    0~ 400 k Lux

точность измерения                       +/- 15%

 

температура:

 

диапазон измерения

внутри помещения                        -10˚°C ~ + 60˚°C

диапазон измерения

вне помещения                              -30˚°C ~ + 65˚°C

точность измерения                       ± 1 °C

разрешающая способность          0.1 °C

рабочая температура

внутри помещения                       - 5 °C ~ + 50 °C

температура хранения                 - 20 °C ~ + 70 °C

 

влажность (относительная):

 

диапазон измерения                    1% ~ 99 %rH

точность измерения                      ± 5 %rH

разрешающая способность         1  %rH

 

датчик ветра

(флюгер, анемометр):  

 

направление                                    16 позиций

диапазон измерений                       0 ~ 50 м/с

точность измерения                        ± 1 м/с

                                                            (при скорости ветра меньше 5 м/с)

                                                            ± 10 % (при скорости ветра больше 5 м/с)

 

датчик дождя (дождемер): 

 

количество осадков, период         1ч / 24ч / неделя, месяц, всего

количество осадков                          0. 0 ~ 9999 мм

точность измерения                        +/- 10 %

разрешение                                       0,3 мм (до 1000 мм)

                                                              1 мм (более 1000 мм)

 

периодичность обновления данных: 

 

для уличного датчика                     16 сек.

для датчика в помещении            64 сек.

 

питание:

базовая станция                               5V DC сетевой адаптер (220V, 50 Hz)

система радио сенсоров               2x1.5 V AA Alkaline батарейки

сенсор для помещения                 2xAA 1.5V Alkaline батарейки

 

 

 

ЛОГГЕР100 мобильный регистратор температуры и влажности

Измерители-регистраторы ОВЕН ЛОГГЕР100 применяются для контроля температуры и относительной влажности воздуха в различных отраслях промышленности, ЖКХ, логистических процессах (контроль холодовой цепи, грузоперевозки, хранение продукции на складах), сельском хозяйстве и быту.

Регистраторы ОВЕН ЛОГГЕР100 рекомендованы к использованию для контроля и регистрации температурно-влажностного режима при производстве, перевозке и хранении лекарственных препаратов в аптечных организациях, медицинских учреждениях, на складах фармацевтической продукции в соответствии Приказом Минздрава РФ от 31 августа 2016 г. N 646н "Об утверждении правил надлежащей практики хранения и перевозки лекарственных препаратов для медицинского применения".

Настройка параметров регистрации, анализ результатов измерений, сохранение данных в текстовом, графическом или табличном виде производится в бесплатном программном обеспечении «Конфигуратор ОВЕН ЛОГГЕР100». Даже неопытный пользователь легко настроит прибор и выгрузит результаты измерений благодаря интуитивно-понятному интерфейсу конфигуратора ЛОГГЕР100.

Преимущества даталоггеров ОВЕН:

  • Внесены в Госреестр средств измерений РФ, Белоруссии и Казахстана.
  • Бесплатная первичная поверка (интервал между поверками до 2 лет).
  • Широкий диапазон измерения: - 40… +70 °C, 10… 95% RH.
  • Точность измерения: ±1 °C, ±3% RH.
  • Объем памяти: 32 000 значений.
  • Период регистрации: от 2 с до 24 ч.
  • Результаты измерений защищены от фальсификации.
  • Компактный и прочный корпус.
  • Питание от емкой батареи со сроком службы до 12 мес.
  • Светодиодная индикация состояния прибора.
  • Прямое подключение к USB-порту ПК без дополнительных аксессуаров (кабелей, считывающих устройств и т.п.).
  • Бесплатное программное обеспечение для настройки прибора и анализа результатов измерения.
  • Сохранение результатов измерения в текстовом, графическом или табличном виде.

Датчики | iot.ru Новости Интернета вещей

1. Определение

Датчики – устройства, измеряющие физические характеристики объектов или окружающей среды (например, температуру, давление, наличие примесей в воздухе, положение в пространстве и т. д) и преобразующие ее в вид, удобный для дальнейшей обработки.

2. История создания и развития

Первые попытки создания датчиков были предприняты еще более трех веков назад, но первым датчиком, появившемся на рынке, считается термостат, изобретенный в 1883 году Уорреном Джонсоном. Впоследствии Уоррен Джонсон основал компанию Johnson Controls, основным направлением которой было разработка и производство автоэлектроники. 

С развитием технологий и элементной базы появились новые типы датчиков. С конца 1940-х годов началось производство инфракрасных датчиков, первый датчик движения появился в начале 1950-х годов и был изобретением Самюэля Баньо. Его устройство использовало ультразвуковые частоты, а также эффект Доплера. В конце 20-го века начали разрабатываться химические датчики (для определения химического состава среды) и биосенсоры.

В настоящее время датчики являются одной из основных компонент робототехники при создании интеллектуальных систем, способных видеть (фотонная технология), чувствовать (физические измерения), слышать, мыслить/общаться (интеллектуальная электроника и беспроводные технологии), перемещаться (датчики, объединенные с исполнительными механизмами), различать запахи (электронные носы).

3. Технические характеристики

Основные характеристики датчиков:

  • чувствительность (порог чувствительности) – наименьшее значение входной величины, приводящее к изменению измеряемой выходной;

  • погрешность выходного сигнала – определена для нормальных условий эксплуатации, при изменении условий окружающей среды, погрешность увеличивается;

  • диапазон измерения – минимально и максимально возможные значения величин, которые сможет детектировать датчик.

Датчики можно разделить на две большие группы: активные (сами воздействуют на окружающую среду) и пассивные (окружающая среда воздействует на них).

По измеряемому параметру бывают датчики: влажности, света, движения, положения в пространстве, газа, давления, температуры и многие другие.

По типу выходного сигнала различают аналоговые и цифровые датчики. По среде передачи – проводные и беспроводные. Датчики могут являться частью какого-либо прибора, тогда они называются интегральные, а могут представлять собой независимое устройство, так называемые элементные датчики.

По способу питания датчики бывают автономные (работают от батареи) и подключенные к сети электропитания.

4. Кейсы применения

Датчики используются в горнодобывающей, аэрокосмической, автомобильной промышленности (например, парктроник, датчик уровня топлива, датчик дождя и многие другие), в сельском хозяйстве (для мониторинга сельскохозяйственных угодий, создание «умных» теплиц), в медицине для наблюдения за пациентами и их лечения (например, датчик для определения уровня сахара в крови, фитнес браслеты).

Также датчики активно внедряют в системы домашней автоматизации (включение/выключение света в зависимости от показаний датчика освещенности, изменение интенсивности работы обогревающих элементов на основе показаний датчика температуры и влажности и другое). Современные гаджеты оснащены различными датчиками, практически в любом смартфоне сегодня есть гироскоп, датчик отпечатка пальцев, датчик освещенности.

5. Полезные ссылки

Источники:

Терморегуляторы terneo - умное управление теплом

Терморегуляторы для теплого пола

 

Цвета корпуса:

4421 руб

Wi-Fi терморегулятор terneo ax

Wi-fi терморегулятор поколения Internet of Things (интернета вещей). Он быстро и удобно управляется со смартфона и ПК с доступом в интернет. 

terneo ax подключается через домашнюю сеть wi-fi и интернет к облаку terneo. Облако обеспечивает хранение настроек и статистики, делает подключение через интернет безопасным.

Прозрачность процессов нагрева и энергопотребления через приложения terneo для  Android и IOS   или аккаунт на my.terneo.ru отвечает ожиданиям современного человека.

Более подробно...

5...45 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 39 мм

 

Цвета корпуса:

4531 руб

Wi-Fi терморегулятор terneo ax unic

Терморегулятор terneo ax unic комплеткуется рамкой из серии UNICA Schneider Electric. 

Wi-fi терморегулятор поколения Internet of Things (интернета вещей). Он быстро и удобно управляется со смартфона и ПК с доступом в интернет. 

terneo ax unic подключается через домашнюю сеть wi-fi и интернет к облаку terneo. Облако обеспечивает хранение настроек и статистики, делает подключение через интернет безопасным.

Прозрачность процессов нагрева и энергопотребления через приложения terneo для  Android и IOS   или аккаунт на my.terneo.ru отвечает ожиданиям современного человека.

Более подробно...

5...45 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 39 мм

 

Цвета корпуса:

5137 руб

Wi-Fi терморегулятор terneo sx c сенсорным управлением

terneo sx — это безупречный дизайн, комфорт управления и значительная экономия электричества! Управляйте комфортом с экрана своего смартфона или компьютера с любой точки планеты.

terneo sx подключается через домашнюю сеть wi-fi и интернет к облаку terneo. Облако обеспечивает хранение настроек и статистики, делает подключение через интернет безопасным.

Прозрачность процессов нагрева и энергопотребления через приложения terneo для  Android и IOS   или аккаунт на my.terneo.ru отвечает ожиданиям современного человека.

Более подробно...

5...45 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 39 мм

 

Цвета корпуса:

5247 руб

Wi-Fi программируемый терморегулятор terneo sx unic с сенсорным управлением

Терморегулятор terneo sx unic комплеткуется рамкой из серии UNICA Schneider Electric. 

terneo sx — это безупречный дизайн, комфорт управления и значительная экономия электричества! Управляйте комфортом с экрана своего смартфона или компьютера с любой точки планеты.

terneo sx подключается через домашнюю сеть wi-fi и интернет к облаку terneo. Облако обеспечивает хранение настроек и статистики, делает подключение через интернет безопасным.

Прозрачность процессов нагрева и энергопотребления через приложения terneo для  Android и IOS   или аккаунт на my.terneo.ru отвечает ожиданиям современного человека.

Более подробно 

5...45 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 39 мм

 

Цвета корпуса:

3882 руб

Программируемый терморегулятор terneo pro

Программатор terneo pro позволяет создавать максимально комфортную температуру во время присутствия и существенно экономить электроэнергию, когда никого нет в помещении. 

Много полезных функций легко настроить с помошью удобного интерфейса на четырех языках. Статистика потребления обеспечит вам учет и контроль экономии электроэнергии. 

Более подробно...

5...60 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 38 мм

 

Цвета корпуса:

3992 руб

Программируемый терморегулятор terneo pro unic

Терморегулятор terneo pro unic в отличии от terneo pro комплектуется рамкой из серии UNICA Schneider Electric.

Много полезных функций легко настроить с помошью удобного интерфейса на четырех языках. Статистика потребления обеспечит вам учет и контроль экономии электроэнергии. 

Более подробно...

5...60 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 38 мм

 

Цвета корпуса:

2685 руб

terneo s с сенсорным управлением

Сенсорный терморегулятор с лаконичным и современным дизайном.

Цифровая индикация температуры делает настройку terneo s наглядной и точной. 

Дополнен функцией Задержки на включение (предварительный прогрев) и Счетчиком времени работы нагрузки. 

Более подробно...

5...40 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 35 мм

 

Цвета корпуса:

2795 руб

terneo s unic с сенсорным управлением

Терморегулятор terneo s unic комплеткуется рамкой из серии UNICA Schneider Electric. 

Более подробно...

5...40 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 35 мм

 

Топ продаж

Цвета корпуса:

2338 руб

Терморегулятор для теплого пола terneo st

Terneo st совместим с рамками серии выключателей и розеток Unica Schneider Electric.

Благодаря дизайну, функциональности и цене самая востребованная модель.

Более подробно...

5...40 °С

230 В

3000 ВА

16 А

75 × 75 × 39 мм

 

Цвета корпуса:

2448 руб

Терморегулятор для теплого пола terneo st unic

Терморегулятор terneo st unic в отличии от terneo st комплектуется рамкой из серии UNICA Schneider Electric.

Благодаря дизайну, функциональности и цене самая востребованная модель.

Более подробно...

5...40 °С

230 В

3000 ВА

16 А

75 × 75 × 39 мм

 

Цвета корпуса:

2092 руб

Регулятор температуры terneo mex

terneo mex — улучшенная модель регулятора температуры для теплого пола с более надежными клеммами и с возможностью совместного монтажа с другой фурнитурой.

Более подробно...

10...40 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 43 мм

 

Цвета корпуса:

2202 руб

Регулятор температуры terneo mex unic

Терморегулятор terneo mex unic в отличии от terneo mex комплектуется рамкой из серии UNICA Schneider Electric.

Более подробно...

10...40 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 43 мм

 

Цвета корпуса:

1969 руб

Термостат для теплого пола terneo rtp

Термостат для теплого пола terneo rtp  — самая не дорогая модель в монтажную коробку с выносным датчиком.

Выключение термостата поворотом ручки.

Более подробно...

10...40 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 43 мм

 

Цвета корпуса:

2079 руб

Термостат для теплого пола terneo rtp unic

Терморегулятор terneo rtp unic в отличии от terneo rtp комплектуется рамкой из серии UNICA Schneider Electric.

Более подробно...

10...40 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 43 мм

 

3759 руб

Двухканальный терморегулятор terneo k2

terneo k2 — двухканальный терморегулятор с настраиваемым режимом работы (нагрев / охлаждение). Можно отдельно управлять двумя зонами нагрева, или двумя зонами охлаждения, или одной зоной нагрева и одной зоной охлаждения.

Если датчики обеих каналов разместить в одном месте и на один канал подключить нагреватель, а на другой охладитель, то температуру можно поддерживать в нужных пределах круглый год.

Более подробно...

−9...+99 °С

230 В

2 x 3000 ВА

2 x 16 А

80 × 90 × 54 мм

 

5434 руб

Терморегулятор terneo bx

terneo bx удобно монтируется в шкаф управления со всей автоматикой, тем самым вы ограничиваете к нему доступ посторонних лиц. Непосредственно само управление нагревом осуществляете со смартфона или компьютера. 

Рекомендуем обратить внимание именно на эту модель для большой площади обогрева. terneo bx рассчитан на ток 32 А.

Более подробно...

5...45 °С

230 В

7 000 ВА

32 А

70 × 85 × 53 мм

 

2897 руб

Цифровой термостат повышенной мощности terneo b 32 А

Терморегулятор terneo b 32 А — термостат повышенной мощности для системы тёплый пол.

Модель устойчива к скачкам напряжения и авариям в сети 220 В.

Наиболее подходит для размещения в шкафу управления на DIN-рейку со всей автоматикой.

Более подробно...

5...40 °С

230 В

7 000 ВА

32 А

70 × 85 × 53 мм

Терморегуляторы для инфракрасных панелей и других систем отопления

 

3938 руб

Wi-Fi программируемый терморегулятор terneo rzx

Wi-Fi программируемый терморегулятор для инфракрасных панелей и конвекторов. Сочетает в себе простоту установки и удобство удаленного управления с любого смартфона, планшета, десктопа с доступом в Интернет.

Более подробно...

5...35 °С

230 В

датчик встроен

3 000 ВА

16 А

124 × 58 × 87 мм

 

3749 руб

Программируемый терморегулятор terneo pro-z

Ваш любимый терморегулятор terneo pro в новом "розеточном" облике – terneo pro-z! Теперь управлять инфракрасными панелями, конвекторами и другим обогревательным оборудованием стало еще удобнее. Вы можете настроить до трех периодов нагрева в будни и один – на выходные, а простая установка в розетку повышает мобильность нагрева.

0...30 °С

230 В

датчик встроен

3 000 ВА

16 А

124 × 57 × 83 мм

 

2528 руб

terneo srz с сенсорными кнопками

Термостат со встроенным датчиком температуры для инфракрасных обогревателей. terneo srz компактый и лаконичный, сенсорные кнопки удобны и долговечны. Белая цифровая индикация отлично впишется в любой современный интерьер.

Может работать в режиме нагрева или охлаждения. Дополнен функцией Работы по таймеру и Счетчиком времени работы нагрузки. 

Более подробно...

0...30 °С

230 В

датчик встроен

3 000 ВА

16 А

106 × 60 х 76 мм

 

2092 руб

terneo srz red с сенсорными кнопками

Термостат со встроенным датчиком температуры для инфракрасных обогревателей. terneo srz red компактый и лаконичный, сенсорные кнопки удобны и долговечны. Белая цифровая индикация отлично впишется в любой современный интерьер.

Может работать в режиме нагрева или охлаждения. Дополнен функцией Работы по таймеру и Счетчиком времени работы нагрузки. 

Более подробно...

0...30 °С

230 В

датчик встроен

3 000 ВА

16 А

106 × 60 х 76 мм

 

2092 руб

terneo rz

terneo rz — терморегулятор в розетку для инфракрасных панелей и электрических конвекторов. Прост и удобен в использовании. Возможность переключать в режим охлаждения для работы с охладителем.

Более подробно...

0...30 °С

230 В

датчик встроен

3 000 ВА

16 А

124 × 57 × 83 мм

 

2203 руб

terneo rz 2 м

terneo rz 2 м — терморегулятор в розетку для инфракрасных панелей и электрических конвекторов с длиной соединительного провода датчика 2 м. Прост и удобен в использовании. Возможность переключать в режим охлаждения для работы с охладителем.

Более подробно...

0...30 °С

230 В

датчик на проводе 2 м

3 000 ВА

16 А

124 × 57 × 83 мм

 

Цвета корпуса:

1667 руб

terneo rol

Термостат terneo rol — терморегулятор температуры воздуха обогреваемого помещения при помощи инфракрасных волн или конвекции. Внутренний датчик  измеряет температуру в месте установки термостата.

Базовая модель — бюджетное решение.

Более подробно...

0...30 °С

230 В

датчик встроен

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 43 мм

 

Цвета корпуса:

1777 руб

terneo rol unic

Базовая модель — бюджетное решение.

Терморегулятор terneo rol unic в отличии от terneo rol комплектуется рамкой из серии UNICA Schneider Electric.

Более подробно...

0...30 °С

230 В

датчик встроен

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 43 мм

 

2215 руб

Комнатный терморегулятор terneo vt

Комнатный терморегулятор terneo vt — термостат для инфракрасных обогревателей (панелей) и электрических конвекторов. Предназначен для использования в качестве регулятора по температуре воздуха.

Есть возможность коррекции показаний термометра. Монтаж в стандартную монтажную коробку.

Более подробно...

0...35 °С

230 В

датчик встроен

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 39 мм

 

2325 руб

Комнатный терморегулятор terneo vt unic

Терморегулятор terneo vt unic в отличии от terneo vt комплектуется рамкой из серии UNICA Schneider Electric.

Есть возможность коррекции показаний термометра. Монтаж в стандартную монтажную коробку.

Более подробно...

0...35 °С

230 В

датчик встроен

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 39 мм

 

Цвета корпуса:

3568 руб

Программируемый терморегулятор terneo pro*

Программатор terneo pro позволяет создавать максимально комфортную температуру во время присутствия и существенно экономить электроэнергию, когда никого нет в помещении. 

Много полезных функций легко настроить с помошью удобного интерфейса на четырех языках. Статистика потребления обеспечит вам учет и контроль экономии электроэнергии. 

5...35 °С

230 В

датчик встроен

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 38 мм

 

Цвета корпуса:

3678 руб

Программируемый терморегулятор terneo pro* unic

Терморегулятор terneo pro unic в отличии от terneo pro комплектуется рамкой из серии UNICA Schneider Electric.

Много полезных функций легко настроить с помошью удобного интерфейса на четырех языках. Статистика потребления обеспечит вам учет и контроль экономии электроэнергии. 

5...35 °С

230 В

датчик встроен

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 38 мм

Терморегуляторы для снеготаяния

 

6152 руб

terneo sneg для снеготаяния

Обеспечивает эффективное стаивание снега и льда на крыше и открытых площадках благодаря продуманной диагностике погоды по двум датчикам. Нагрев включается только, когда температура попала в установленные пределы и на улице есть снег или лед. 

Таким образом, terneo sneg работает только, когда это действительно нужно. Вы получаете экономичный расход электроэнергии, безопасность передвижения людей и транспортных средств, а также сводите к минимуму повреждение зданий в зимний период.

Терморегулятор terneo sneg гарантированно совместим с датчиком осадков OSA, который необходимо отдельно приобрести на нашем сайте. 

Более подробно...

–30...+75 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

80 × 94 × 54 мм

 

3445 руб

terneo kt

Терморегулятор terneo kt — для снеготаяния.
Нагрев включен, когда температура находится между верхним и нижним пределами температуры.

Эта модель терморегулятора наиболее подходит для управления снеготаянием ступеней крыльца, при монтаже в подрозетник в помещении рядом с входом.

Более подробно...

-20...-1 °С; 0...10 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 39 мм

 

3555 руб

terneo kt unic

Терморегулятор terneo kt unic в отличии от terneo kt комплектуется рамкой из серии UNICA Schneider Electric.

Эта модель терморегулятора наиболее подходит для управления снеготаянием ступеней крыльца, при монтаже в подрозетник в помещении рядом с входом.

Более подробно...

-20...-1 °С; 0...10 °С

230 В

3 000 ВА

16 А

75 × 75 × 39 мм

 

3636 руб

terneo sn

Терморегулятор terneo sn — для управления системой снеготаяния. Нагрев включен, когда температура находится между верхним и нижним пределами температуры.

Терморегулятор продолжит управление системой снеготаяния даже в случае выхода из строя выносного датчика (процентное регулирование).

Более подробно...

-20...-1 °С; 0...10 °С

230 В

https://ds-electronics.ru/termoregulyatory/r10-4/

7 000 ВА

32 А

70 × 85 x 53 мм

Терморегуляторы для систем охлаждения и вентиляции

 

2830 руб

terneo xd

Терморегулятор terneo xd — для  систем охлаждения и вентиляции

Для управления холодильниками, кондиционерами и вентиляцией.

Температура контролируется в месте установки датчика.

Более подробно...

-55...+125 °С

230 В

3000 ВА

16 А

70 × 85 x 53 мм

Терморегуляторы для инкубатора

 

2484 руб

terneo eg

Терморегулятор terneo eg для инкубатора.

Благодаря симисторному управлению, ПИД-алгоритму и функции самообучения достигается высокая точность поддержания температуры в инкубаторе.

Звуковая сигнализация позволяет вовремя заметить критическое отклонение от заданной температуры в инкубаторе.

Функция блокировки кнопок не позволит случайно нарушить режим инкубации.

Встроенный датчик, длина соединительного кабеля датчика - 2м.

Более подробно...

34,0...39,0 °С

230 В

500 ВА

2,3 А

124 × 57 x 83 мм

Терморегуляторы для электрических котлов

 

3021 руб

terneo rk

Термореле terneo rk — термостат для котла с цифровым датчиком.

Термореле для управления режимами отопления электрического котла.

Термостат рекомендуется применять при модернизации старого электрокотла для повышения экономичности и уровня комфорта.

Точность поддержания заданной температуры, управляемый гистерезис 1...30 °С. Простота настройки, надёжность.

Более подробно...

−55...+125 °С

230 В

7 000 ВА

32 А

70 × 85 × 53 мм

 

3692 руб

BeeRT

Терморегулятор для котла BeeRT — для ТЭНовых и электродных котлов.

Два цифровых датчика (обратка и подача).

Возможность управления насосом и подключения внешнего программатора.

Терморегулятор для котла BeeRT — точность измерения и широкие пределы регулирования температуры.

Более подробно...

5...85 °С

230 В

2 × 3 000 ВА

2 × 16 А

80 × 90 × 54 мм

Терморегуляторы для высоких температур

3837 руб

terneo tpa без датчика

Применяется для контроля высокотемпературных процессов на производстве, а также работы систем отопления и охлаждения.

Использует термопару типа TXA как датчик температуры (в комплект не входит), благодаря чему может поддерживать температурный режим в широком диапазоне от –35 до +999 °С

–35...+999 °С

230 В

термопара TXA

3 000 ВА

16 А

54 × 90 x 66 мм

Датчики температуры

7831 руб

Датчик осадков OSA

Определяет наличие осадков по сопротивлению влаги на чувствительных контактах. Датчик предназначен для работы с терморегулятором terneo sneg. Длина соединительного провода датчика —10 м.

Чтобы растопить снег и избежать образования ледяной корки на поверхности чувствительных контактов, в датчике предусмотрен внутренний подогрев. При обнаружении влаги внутренний подогрев будет работать постоянно и включится нагрузка (нагревательный кабель). 

Более подробно...

 

 

–50...+70 °С

терморезистор NTC 10 kΩ

10 м

419 руб

Термодатчик D18-3

Цифровой датчик температуры.

Создан на базе цифрового термодатчика DS18B20. Используется двухпроводное подключение, при котором питание и передача данных происходит по одному проводу.

Более подробно...

419 руб

Термодатчик D18-4

Цифровой датчик температуры с проводом. Питание и передача данных по одному проводу.

Более подробно...

419 руб

Термодатчик D18-4 в термоусадке

Датчик температуры с повышенной скоростью реакции на изменение температуры за счет отсутствия пластиковой оболочки.

Для защиты от влажности эти датчики проходят обработку в два слоя специальным лаком.
Входит в комплект поставки терморегулятора BeeRT и k2.

Более подробно...

419 руб

Термодатчик R10-3

Датчик температуры для терморегуляторов terneo st, s, ax, sx, mex, rtp, pro.
Сопротивление датчика находится в обратной зависимости от температуры.

Более подробно...

терморезистор NTC 10 kΩ

3 м

419 руб

Термодатчик R10-4

Аналоговый датчик температуры с длиной соединительного провода 4 м. Входит в комплект поставки терморегуляторов terneo b, sn, sneg. Может работать с терморегуляторами terneo st, mex, rtp, pro, s, ax, sx, kt.

Более подробно...

терморезистор NTC 10 kΩ

4 м

Монтажные элементы

Цвета корпуса:

166 руб

Адаптер terneo

Адаптер для накладного монтажа терморегуляторов terneo. С его помощью вы получите простой, доступный и эстетичный накладной монтаж терморегулятора без дополнительных хлопот!

 

 

Влияние колебаний температуры на пространственно-временную передачу болезней рук, стоп и рта

Район исследования

Район исследования расположен на севере Китая; включает провинции Пекин, Тяньцзинь и Хэбэй; и является типичным полувлажным континентальным муссонным климатом в северной умеренной зоне. Летом жарко и дождливо, а зимой холодно и сухо. Географическое положение исследуемой области показано на рис. 4.

Рис. 4

Географическое положение района Пекин-Тяньцзинь-Хэбэй в Китае со среднемесячной заболеваемостью HFMD у детей с 2009 по 2013 год.

Пекин - столица Китая, мегаполис, площадью 16 400 км. 2 и населением 20,7 млн. Человек. Тяньцзинь - это муниципалитет, которым напрямую управляет центральное правительство, его площадь составляет 11 900 км 2 2 , а население составляет 14,1 миллиона человек. Провинция Хэбэй расположена вокруг Пекина и Тяньцзиня, общей площадью 188 800 км 2 и населением 72,9 миллиона человек.

Данные

Данные о случаях HFMD у детей до пяти лет с января 2009 года по декабрь 2013 года были получены из Китайского центра по контролю и профилактике заболеваний (http: // www.phsciencedata.cn). Ежемесячные метеорологические данные были получены за тот же период из Китайской системы обмена метеорологическими данными (http://data.cma.gov.cn/). Колебания температуры измерялись по месячному стандартному отклонению (SD) средней температуры, рассчитанному с использованием среднесуточных, максимальных и минимальных значений. В дополнение к этим факторам, указывающим на колебания температуры, со ссылкой на предыдущие исследования, в качестве контрольных переменных в модели использовались другие метеорологические факторы, включая среднемесячную температуру, относительную влажность, осадки, количество солнечных часов и скорость ветра (рис.5 и 6).

Рисунок 5

Потенциальные движущие факторы и прокси HFMD.

Рисунок 6

Среднемесячное значение метеорологических факторов с 2009 по 2013 гг. ( a ) SD средней температуры (° C). ( b ) SD максимальной температуры (° C). ( c ) SD минимальной температуры (° C). ( d ) Средняя температура (° C). ( e ) Относительная влажность (%). ( f ) Солнечный час ( h ). ( g ) Скорость ветра (м / с).( h ) Осадки (мм).

GeoDetector

GeoDetector - это новый метод анализа пространственных вариаций, который можно использовать для исследования стратифицированной неоднородности реагирующей переменной, когда явления внутри слоев более схожи, чем между ними. 32,33,34 . В этом исследовании GeoDetector использовался для количественной оценки неоднородности временных и пространственных вариаций риска HFMD.

Значение q можно выразить как:

$$ q = 1- \ frac {1} {N {\ sigma} ^ {2}} {\ sum} _ {h = 1} ^ {L} {N} _ {h} {\ sigma} _ {h} ^ {2} $$

(1)

, где q обозначает степень стратифицированной неоднородности зависимой переменной.Его значение варьируется от 0 до 1 - чем больше значение q , тем значительнее пространственная неоднородность целевой переменной. N - это количество округов, а σ 2 выражает дисперсию по всем статистическим единицам в исследуемой области. Область исследования разбита на слои L , представленные h = 1, 2,…, L , реализованные посредством процесса дискретизации. σ h 2 - дисперсия в пласте h в районе исследования.

Байесовская модель пространственно-временной иерархии

BSTHM широко используется при картировании болезней с разреженными данными. Эта модель может до некоторой степени преодолеть недостатки небольшой выборки и автокорреляции пространственно-временных данных. И он также может в полной мере использовать общую информацию, информацию об образцах и априорную информацию для оценки апостериорного распределения пространственно-временных параметров.

В этом исследовании мы использовали BSTHM для анализа пространственно-временного распределения заболеваемости HFMD на уровне округа с 2009 по 2013 год и количественной оценки его взаимосвязи с колебаниями температуры после учета других метеорологических факторов. {N} {\ beta} _ {n} {x} _ {nit} + {\ varepsilon} _ {it} \ end {array} $$

(2)

, где u it указывает на потенциальный риск HFMD в регионе i и месяце t .Среди них α - это общий логарифм риска заболевания в течение выбранного периода в исследуемой области. Пространственный индекс s i на протяжении всего периода исследования обозначает остаточное пространственное распределение рисков заболевания по территории исследования; на это повлияли некоторые временные относительно стабильные факторы в период исследования, такие как местная географическая среда, экономические условия и медицинские ресурсы. Промежуток времени относительно средней точки t середина за исследуемый период представлен как t * = t - t mid .Рассчитанная пространственно-временная изменчивость риска заболевания в этой модели раскладывается следующим образом:

Временной член, ( b 0 t * + v t ) , указывает общий временной тренд для всех округов, определенный как линейный тренд, b 0 t * , и дополнительный гауссов шум, v t . В частности, термин b 1i t * представляет отклонение от b 0 для каждого округа, что позволяет каждому округу иметь свою собственную тенденцию, тогда как b 0 измеряет общее временное изменение риска заболевания.Например, положительная оценка для b 1i предполагает, что интенсивность локальной вариации выше, чем общий тренд вариации; наоборот, отрицательная оценка для b 1i показывает, что интенсивность локальной вариации ниже, чем общий тренд вариации.

Термин x vit представляет переменную изменения температуры для области i и месяца t , а β v - соответствующий коэффициент регрессии.Термин x nit представляет собой n -й из других возможных искажений; коэффициент регрессии этих независимых переменных равен β n .

Гауссова переменная случайного шума представлена ​​как ε 1i , включая все факторы, которые не учитываются в модели, но влияют на объясняющую переменную, которая, как предполагается, подчиняется нормальному распределению. То есть гауссов шум ε it моделируется как ε it ~ N (0, σ ε 2 ), а временной шум как v t ~ N (0, σ v 2 ).Как предложил Гельман, в этой модели априорное распределение SD (например, σ v , σ ε ) всех случайных величин определяется как строго положительное половинное распределение Гаусса. N + ∞ (0, 0,1).

В этом исследовании была представлена ​​пространственная модель Безага, Йорка и Молли (BYM) для определения априорного распределения параметров s i и b 1i 35,36 .Это свертка пространственно неструктурированного случайного эффекта и пространственно структурированного случайного эффекта, и его можно выразить следующим образом:

$$ \ log ({\ mu} _ {i}) = {\ rm {\ alpha}} + {u} _ {i} + {v} _ {i} + f ({c} _ {i}) $$

(3)

, где u i представляет неструктурированные случайные эффекты, а v i представляет пространственно структурированную неоднородность, f ( c i ) является нелинейным эффект аковариата c i .

И предварительная условная авторегрессия (CAR) используется для усиления случайного эффекта пространственной структуры в BYM с помощью матрицы пространственной смежности W. Предварительная оценка CAR для пространственного случайного эффекта указывает на то, что соседние округа имеют тенденцию иметь аналогичные риски заболеваний.

Все параметры были реализованы в WinBUGS 37 , статистическом программном пакете, который был разработан специально для байесовских вычислений. Апостериорные распределения всех параметров в модели были получены с помощью моделирования цепи Маркова методом Монте-Карло (MCMC).

Влияние температуры на стойкость SARS-CoV-2 на общих поверхностях | Журнал вирусологии

  • 1.

    Пандемия коронавирусной болезни (COVID-19). https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019.

  • 2.

    Стадницкий В., Bax CE, Bax A, Анфинруд П. Время жизни маленьких речевых капель в воздухе и их потенциальное значение в передаче SARS-CoV-2. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2020; 117 (22): 11875–7.

    CAS Статья Google Scholar

  • 3.

    Morawska L, Милтон, ДК. Пора заняться воздушной передачей COVID-19. Clin Infect Dis. 2020. https://doi.org/10.1093/cid/ciaa939/5867798.

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 4.

    Zhang R, Li Y, Zhang AL, Wang Y, Molina MJ. Определение передачи воздушно-капельным путем в качестве основного пути распространения COVID-19. Proc Natl Acad Sci. 2020; 117 (26): 202009637.

    Google Scholar

  • 5.

    ван Дормален Н., Бушмейкер Т., Моррис Д.Х., Холбрук М.Г., Гэмбл А., Уильямсон Б.Н. и др. Аэрозольная и поверхностная стабильность SARS-CoV-2 по сравнению с SARS-CoV-1. N Engl J Med. 2020; 382 (16): 1564–7. https://doi.org/10.1056/NEJMc2004973.

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 6.

    Смитер С.Дж., Истог Л.С., Финдли Дж.С., Левер МС. Экспериментальная аэрозольная выживаемость SARS-CoV-2 в искусственной слюне и средах для культивирования тканей при средней и высокой влажности.Emerg Microbes Infect. 2020; 9 (1): 1415–7. https://doi.org/10.1080/22221751.2020.1777906.

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 7.

    Цай Дж., Сун В., Хуанг Дж., Гамбер М., Ву Дж., Хе Г. Непрямая передача вируса в кластере случаев COVID-19, Вэньчжоу, Китай, 2020 г. Emerg Infect Dis. 2020; 26 (6): 1343–5.

    CAS Статья Google Scholar

  • 8.

    Julian TR, Leckie JO, Boehm AB. Передача вируса между подушечками пальцев и фомитами. J Appl Microbiol. 2010. 109 (6): 1868–74.

    CAS Статья Google Scholar

  • 9.

    Рольфе Т., Нитти М. Сенсорные экраны: комары цифровой эпохи. 2016 г. https://emist.com/infection-prevention-touchscreens-are-contaminated/.

  • 10.

    Русин П., Максвелл С., Герба С. Сравнительная эффективность передачи грамположительных бактерий, грамотрицательных бактерий и фагов с поверхности на руку и из кончика пальца в рот.J Appl Microbiol. 2002. 93 (4): 585–92.

    CAS Статья Google Scholar

  • 11.

    Kasloff SB, Strong JE, Funk D, Cutts TA. Устойчивость SARS-CoV-2 на критических средствах индивидуальной защиты. medRxiv. 2020; 2020.06.11.20128884.

  • 12.

    Кербер Г. Beitrag zur kollektiven Behandlung Pharmakologischer. Beitrag zur Kollekt Behandlung Pharmakologischer Reihenversuche. 1931; 7: 1–4.

    Google Scholar

  • 13.

    Спирмен К. Метод «правильных и неправильных случаев» («постоянных стимулов») без формул Гаусса. Br J Psychol 1908–1920. 1908; 2 (3): 227–42.

    Google Scholar

  • 14.

    Саттар С.А., Спрингторп В.С., Адегбунрин О., Зафер А.А., Буса М. Дисковый количественный метод тестирования носителя для оценки вирулицидной активности химических гермицидов. J Virol Methods. 2003. 112 (1–2): 3–12.

    CAS Статья Google Scholar

  • 15.

    ASTM E2197. Стандартный метод количественного определения носителя диска для определения бактерицидной, вирулицидной, фунгицидной, микобактерицидной и спороцидной активности химических веществ. ASTM Int. 2015 г. https://www.astm.org/Standards/E2197.htm.

  • 16.

    Ким И., Ян М., Гоял С.М., Чиран М.С., Торреморелл М. Оценка мер биобезопасности для предотвращения косвенной передачи вируса эпидемической диареи свиней. BMC Vet Res. 2017; 13 (1): 1–9.

    Google Scholar

  • 17.

    Ли СС, Вонг Н.С. Вероятные цепи передачи коронавируса ближневосточного респираторного синдрома и множественные поколения вторичной инфекции в Южной Корее. Int J Infect Dis. 2015; 38: 65–7. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2015.07.014.

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 18.

    Sizun J, Yu MWN, Talbot PJ. Выживаемость человеческих коронавирусов 229E и OC43 в суспензии и после высыхания на поверхности: возможный источник внутрибольничных инфекций.J Hosp Infect. 2000. 46 (1): 55–60.

    CAS Статья Google Scholar

  • 19.

    Ла Скола Б., Ле Бидо М., Андреани Дж., Хоанг В.Т., Гримальдье С., Колсон П. и др. Нагрузка вирусной РНК, определенная с помощью клеточной культуры, как инструмент управления выпиской пациентов с SARS-CoV-2 из инфекционных отделений. Eur J Clin Microbiol Infect Dis. 2020; 39 (6): 1059–61.

    Артикул Google Scholar

  • 20.

    Кам К., Юнг К.Ф., Цуй Л., Цер Пин Лин Р., Мак Т.М., Майвальд М. и др. Здоровый младенец с коронавирусной болезнью 2019 года с высокой вирусной нагрузкой. Clin Infect Dis. 2020; 71 (15): 847–9.

    CAS Статья Google Scholar

  • 21.

    Хуан Ю., Чен С., Ян З., Гуань В., Лю Д., Линь З. и др. Вирусная нагрузка SARS-CoV-2 в клинических образцах от пациентов в критическом состоянии. Am J Respir Crit Care Med. 2020; 201 (11): 1435–8.

    CAS Статья Google Scholar

  • 22.

    Zou L, Ruan F, Huang M, Liang L, Huang H, Hong Z, et al. Вирусная нагрузка SARS-CoV-2 в образцах верхних дыхательных путей инфицированных пациентов. N Engl J Med. 2020; 382 (12): 1177–9. https://doi.org/10.1056/NEJMc2001737.

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 23.

    Чан К. Х., Пейрис Дж.С.М., Лам С.Ю., Пун LLM, Юэнь К.Й., Сето У. Влияние температуры и относительной влажности на жизнеспособность коронавируса SARS.Adv Virol. 2011. https://doi.org/10.1155/2011/734690.

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 24.

    Чин AWH, Chu JTS, Perera MRA, Hui KPY, Yen H-L, Chan MCW и др. Устойчивость SARS-CoV-2 в различных условиях окружающей среды. Ланцетный микроб. 2020; 1 (1): e10.

    Артикул Google Scholar

  • 25.

    Lai MYY, Cheng PKC, Lim WWL. Выживаемость тяжелого острого респираторного синдрома коронавирусом.Clin Infect Dis. 2005; 41 (7): e67-71.

    CAS Статья Google Scholar

  • 26.

    Абубакр Х.А., Шарафельдин Т.А., Гоял С.М. Стабильность SARS-CoV-2 и других коронавирусов в окружающей среде и на обычных сенсорных поверхностях и влияние климатических условий: обзор. Transbound Emerg Dis. 2020. https://doi.org/10.1111/tbed.13707.

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 27.

    Бирюков Дж., Бойдстон Дж. А., Даннинг Р. А., Йегер Дж. Дж., Вуд С., Риз А. Л. и др. Повышение температуры и относительной влажности ускоряет инактивацию SARS-CoV-2 на поверхностях. мСфера. 2020; 5 (4): 1–9.

    Артикул Google Scholar

  • 28.

    Казанова LM, Jeon S, Rutala WA, Weber DJ, Sobsey MD. Влияние температуры и относительной влажности воздуха на выживаемость коронавируса на поверхностях. Appl Environ Microbiol. 2010. 76 (9): 2712–7.

    CAS Статья Google Scholar

  • 29.

    ван Дормален Н., Бушмейкер Т., Мюнстер В. Стабильность коронавируса ближневосточного респираторного синдрома (БВРС-КоВ) в различных условиях окружающей среды. Евронаблюдение. 2013; 18 (38): 20590.

    Артикул Google Scholar

  • 30.

    Ratnesar-Shumate S, Williams G, Green B, Krause M, Holland B, Wood S, et al. Искусственный солнечный свет быстро инактивирует SARS-CoV-2 на поверхностях. J Infect Dis. 2020; 222 (2): 214–22.

    CAS Статья Google Scholar

  • 31.

    Schuit M, Ratnesar-Shumate S, Yolitz J, Williams G, Weaver W, Green B и др. SARS-CoV-2, переносимый по воздуху, быстро инактивируется имитируемым солнечным светом. J Infect Dis. 2020; 222 (4): 564–71.

    CAS Статья Google Scholar

  • 32.

    Guillier L, Martin-Latil S, Chaix E, Thébault A, Pavio N, Le Poder S, et al. Моделирование инактивации вирусов семейства Coronaviridae в ответ на температуру и относительную влажность в суспензиях или поверхностях.Appl Environ Microbiol. 2020; 80 (21): 6807–18. https://doi.org/10.1128/AEM.01244-20.

    Артикул Google Scholar

  • 33.

    Фишер Д., Рейли А., Канг А., Чжэн Е., Кук А.Р., Андерсон Д.Е. Посев вспышек COVID-19 зараженными свежими и замороженными продуктами. bioRxiv. 2020. https://doi.org/10.1101/2020.08.17.255166v1.

    Артикул Google Scholar

  • 34.

    Фишер Р., Джадсон С., Мязгович К., Бушмейкер Т., Прескотт Дж., Мюнстер В.Дж.Стабильность вируса Эбола на поверхности и в жидкостях в условиях моделирования вспышки. Emerg Infect Dis. 2015; 21 (7): 1243–6.

    CAS Статья Google Scholar

  • 35.

    Mbithi JN, Springthorpe VS, Sattar SA. Влияние относительной влажности и температуры воздуха на выживаемость вируса гепатита А на поверхностях окружающей среды. Appl Environ Microbiol. 1991. 57 (5): 1394–9.

    CAS Статья Google Scholar

  • 36.

    Warnes SL, Литтл ZR, Кивил CW. Человеческий коронавирус 229E остается заразным на обычных материалах сенсорной поверхности. MBio. 2015; 6 (6): 1–10.

    Артикул Google Scholar

  • 37.

    Dublineau A, Batéjat C, Pinon A, Burguière AM, Leclercq I, Manuguerra JC. Сохранение вируса пандемического гриппа a (h2N1) 2009 г. в воде и на непористой поверхности. PLoS ONE. 2011; 6 (11): e28043.

    CAS Статья Google Scholar

  • 38.

    Vriesekoop F, Russell C, Alvarez-Mayorga B, Aidoo K, Yuan Q, Scannell A, et al. Грязные деньги: исследование гигиенического статуса некоторых мировых валют по данным продуктовых магазинов. Foodborne Pathog Dis. 2010. 7 (12): 1497–502.

    Артикул Google Scholar

  • 39.

    Thomas Y, Vogel G, Wunderli W, Suter P, Witschi M, Koch D, et al. Выживание от вируса гриппа на банкнотах. Appl Environ Microbiol. 2008. 74 (10): 3002–7.

    CAS Статья Google Scholar

  • 40.

    Йунг Дж. Китай дезинфицирует и уничтожает наличные деньги, чтобы сдержать коронавирус. 2020. https://edition.cnn.com/2020/02/17/asia/china-is-disinfecting-cash-coronavirus-intl-hnk-scli/index.html.

  • 41.

    Вибава Т. Китай очищает банкноты, чтобы ограничить распространение коронавируса COVID-19. Новости ABC (Австралия). 2020. https://www.abc.net.au/news/2020-02-21/china-cleaning-money-limit-coronavirus-covid-19/11983364.

  • 42.

    Шредер П., Иррера А. ФРС помещает в карантин доллары США, репатриированные из Азии, в связи с опасностью коронавируса. 2020. https://www.reuters.com/article/us-health-coronavirus-fed-dollars/fed-quarantines-us-dollars-repatriated-from-asia-on-coronavirus-caution-idUSKBN20T1YT.

  • 43.

    Чой Х. Центральный банк Южной Кореи сжигает и помещает наличные в карантин из соображений безопасности в связи с коронавирусом. 2020. https://uk.reuters.com/article/health-coronavirus-southkorea-money/s-koreas-central-bank-burns-quarantines-cash-in-coronavirus-precaution-idUKL4N2AZ1TL.

  • 44.

    Brady RRW, Wasson A, Stirling I, McAllister C, Damani NN. Ваш телефон прослушивается? Распространенность бактерий, вызывающих внутрибольничную инфекцию, на мобильных телефонах медицинских работников. J Hosp Infect. 2006. 62 (1): 123–5.

    CAS Статья Google Scholar

  • 45.

    Olsen M, Campos M, Lohning A, Jones P, Legget J, Bannach-Brown A, et al. Мобильные телефоны представляют собой путь передачи микробов: обзорный обзор.Travel Med Infect Dis. 2020; 35 (апрель): 101704. https://doi.org/10.1016/j.tmaid.2020.101704.

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Влияние температуры и относительной влажности на передачу COVID-19: модельное исследование в Китае и США

    Сильные стороны и ограничения этого исследования

    • Поперечные наблюдения в 100 китайских городах и 1005 округах США охватывают широкий спектр метеорологических условий.

    • Демографические, социально-экономические, географические, медицинские и человеческие факторы мобильности включены в регрессионный анализ.

    • Структура регрессии Fama-MacBeth позволяет идентифицировать связи между температурой / относительной влажностью и переносимостью COVID-19 для нестационарных краткосрочных данных.

    • Точный механизм отрицательной связи между R и температурой / относительной влажностью в этом исследовании не исследовался.

    • Данные о температуре и относительной влажности не содержат экстремальных условий.

    Введение

    Пандемия COVID-19, вызванная SARS-CoV-2, заразила более 70 миллионов человек с 1 595 187 смертельными исходами в 220 странах и территориях по состоянию на 13 декабря 2020 года, 1 с момента первого зарегистрированного случая в Ухане, Китай, в декабре 2019 года.2 3 COVID-19 оказал катастрофическое воздействие на глобальное здравоохранение, окружающую среду и социально-экономику. 4–7 Понимание факторов, влияющих на передачу SARS-CoV-2, имеет решающее значение для прогнозирования динамики передачи вируса. вирус и разработка соответствующей политики вмешательства.В многочисленных недавних исследованиях анализировалось влияние антропогенных факторов на передачу COVID-19, таких как ограничения на поездки, 8–10 немедикаментозных вмешательств, 11 потоки населения, 12 политики по борьбе с инфекцией13 и характер контактов14.

    Метеорологические факторы, такие как температура и влажность, как ранее предполагалось, связаны с возможностью передачи определенных инфекционных заболеваний. Например, предыдущие исследования показали, что передача гриппа носит сезонный характер и зависит от влажности, 15 16 и что зимний климат и поведение хозяина могут способствовать передаче гриппа.17–19 Исследования также показали, что передача других коронавирусов человека, вызывающих легкие респираторные симптомы, таких как OC43 (HCoV-OC43) и HCoV-HKU1, носит сезонный характер.20 21 Сезонность этих родственных вирусов использовалась косвенным образом. долгосрочное моделирование передачи SARS-CoV-2,22 23 и другие исследования продемонстрировали корреляцию между метеорологическими факторами и распространением пандемии.24 Кроме того, было показано, что температура и влажность являются важными естественными факторами, влияющими на болезни легких, 25 которые распространены у пациентов с COVID-19.

    Однако нет единого мнения о влиянии метеорологических факторов на переносимость COVID-19. Например, исследование Меров и Урбан показывает, что ультрафиолетовое излучение связано с тенденцией к снижению темпов роста случаев COVID-19.26 Напротив, другие исследования не утверждают никакой связи между трансмиссивностью COVID-19 и температурой и ультрафиолетовым светом27 или положительной связи. между температурой и ежедневными подтвержденными случаями.28 29 Поскольку вспышка COVID-19 длилась менее года, у нас нет данных многолетних временных рядов для оценки стабильной серийной коинтеграции между метеорологическими факторами и некоторыми показателями передачи COVID-19.Поскольку широкомасштабное социальное вмешательство развернулось вскоре после вспышки в обеих странах, периоды без немедикаментозного вмешательства были довольно короткими. Таким образом, оценка влияния метеорологических факторов на переносимость COVID-19 является сложной задачей.

    Целью данной статьи является точная количественная оценка таких влияний, когда метеорологические факторы включают температуру и влажность, а трансмиссионная способность COVID-19 измеряется эффективным репродуктивным числом (значения R ).Наш анализ основан на данных о COVID-19 из Китая и США. После нескольких месяцев наблюдений значения R обычно будут иметь тенденцию, как и температура и влажность. В этой статье мы рассматриваем стратегию «торговля пространство-время» с использованием регрессии Фама-Макбета с поправкой Ньюи-Уэста для SE, которая широко используется в финансах.30–32 В частности, мы сначала оцениваем перекрестную секционная связь между температурой / относительной влажностью и значениями R в 100 городах Китая с 19 января по 15 февраля (общенациональная блокировка началась с 24 января) и в 1005 округах США с 15 марта по 25 апреля (общенациональная блокировка началась с 7 апреля. ), а затем внесите поправку на автокорреляцию временных рядов этих оценок.Демографические, социально-экономические, географические, медицинские факторы и факторы статуса мобильности также включены в наш процесс моделирования в качестве управляющих переменных. Наша система позволяет проводить анализ на ранней стадии вспышки инфекционного заболевания и, таким образом, имеет значительный потенциал для информирования лиц, определяющих политику, для своевременного рассмотрения социальных вмешательств.

    Материалы и методы

    Данные

    Записи 69 498 пациентов с COVID-19 с днями появления симптомов до 10 февраля 2020 года из 325 городов взяты из Китайской национальной системы регистрации заболеваний.Записи каждого пациента включают код города его / ее текущего места жительства, код города учреждения, представившего отчет, дату появления симптомов и дату подтверждения. Имея такие данные о появлении симптомов, мы можем оценить точные значения R для разных городов Китая. По данным США, ежедневные подтвержденные случаи для 1005 округов с численностью населения более 20000 человек собираются из базы данных COVID-19 Центра системных наук и инженерии Университета Джона Хопкинса (которая общедоступна по адресу https: // github.com / CSSEGISandData / COVID-19 /). Мы извлекаем данные с 15 марта по 25 апреля для 1005 округов, в результате чего в общей сложности было подтверждено 740 843 случая. Из-за недоступности информации о дате начала заболевания в данных США, мы оцениваем значения R из ежедневных подтвержденных случаев для округов США, что может быть менее точным, чем оценка для китайских городов.

    Мы также собираем 4711 случаев из китайских эпидемиологических исследований, опубликованных в Интернете Центрами по контролю и профилактике заболеваний в 11 провинциях и муниципалитетах, включая Пекин, Шанхай, Цзилинь, Сычуань, Хэбэй, Хэнань, Хунань, Гуйчжоу, Чунцин, Хайнань и Тяньцзинь.Анализируя записи истории контактов каждого пациента, мы сопоставляем тесные контакты и выбираем 105 пар явных вирусоносителей и инфекций, которые используются для оценки серийных интервалов COVID-19.

    Данные о температуре и относительной влажности получены с 699 метеорологических станций в Китае (с http://data.cma.cn/). Другие факторы, включая плотность населения, ВВП на душу населения, долю населения в возрасте 65 лет и старше и количество врачей для каждого города в 2018 году, можно получить онлайн (https: // data.cnki.net). Индексы, указывающие количество мигрантов из Ухани в другие города за период с 7 января по 10 февраля, и индекс мобильности Baidu также доступны в Интернете (https://qianxi.baidu.com/). Панель A дополнительной онлайн-таблицы 1 в онлайн-дополнительном материале 1 предоставляет сводную статистику переменных для анализа данных из Китая с их попарными корреляциями, показанными в дополнительной онлайн-таблице 2.

    Для США данные о температуре и относительной влажности собираются из Национальное управление океанических и атмосферных исследований (https: // www.ncdc.noaa.gov/). Данные о населении и доле жителей старше 65 лет для каждого округа получены из исследования американского сообщества (https://www.census.gov/). Данные о ВВП и личном доходе в 2018 году для каждого округа получены онлайн (https://www.bea.gov/). Данные, описывающие изменения мобильности, включая долю максимального расстояния перемещения по сравнению с обычным временем и минут пребывания в семье для каждого округа, можно получить в Интернете (https://github.com/descarteslabs/DL-COVID-19 и https: // www. safegraph.com/).Индекс Джини, доля населения ниже уровня бедности, доля жителей, которые не входят в состав рабочей силы (моложе 16 лет), доля домохозяйств с общим доходом более 200000 долларов США и доля населения данные о населении, получающем талоны на питание / льготы по программе SNAP, получены в результате исследования американского сообщества. Количество коек интенсивной терапии для каждого округа можно узнать онлайн (https://www.kaggle.com/jaimeblasco/icu-beds-by-county-in-the-us/data). Панель B дополнительной онлайн-таблицы 1 в онлайн-дополнительном материале 1 предоставляет сводную статистику переменных для анализа данных по США с их парными корреляциями, показанными в дополнительной онлайн-таблице 3.

    Участие пациентов и общественности

    В этом исследовании, чтобы защитить конфиденциальность пациентов, никакая идентифицируемая защищенная медицинская информация не извлекается из Китайской национальной системы регистрации болезней, подлежащих регистрации. Персональные данные китайских эпидемиологических исследований удаляются перед публикацией. Пациенты и / или общественность не участвуют в разработке, проведении, составлении отчетов или планах распространения этого исследования.

    Построение эффективных репродуктивных чисел

    Мы используем эффективное репродуктивное число или значение R для количественной оценки передачи COVID-19 в разных городах и округах.Расчет стоимости R состоит из двух шагов. Во-первых, мы оцениваем последовательный интервал, то есть время между последовательными случаями в цепи передачи COVID-19 с использованием 105 пар вирусоносителей и инфекций. Мы подогнали эти 105 образцов последовательных интервалов с распределением Вейбулла с использованием оценки максимального правдоподобия (MLE) (реализованной с помощью пакета Python Scipy и пакета R MASS (Python V.3.7.4, Scipy V.1.3.1). и R V.3.6.2, 'MASS' V.7.3_51.4)), как показано на дополнительном онлайн-рисунке 1.Результаты двух реализаций согласуются друг с другом. Среднее и стандартное отклонение серийных интервалов составляет 7,4 и 5,2 дня соответственно.

    Обратите внимание, что города с небольшим количеством подтвержденных случаев обычно имеют сильно изгибающуюся кривую значений R из-за неточной оценки значения R . Поэтому мы выбираем города с более чем 40 случаями в Китае, всего 100. Затем мы вычисляем значение R для каждого из 100 китайских городов с даты первого случая до 10 февраля с помощью метода, зависящего от времени, на основе MLE (онлайн-дополнительные материалы 1 стр.4–5) .33 Для оценки значений R в округах США настройки последовательных интервалов устанавливаются такими же, как в Китае, то есть со средним значением 7,4 дня и стандартным отклонением 5,2 дня. Мы используем те же методы оценки значений R для всех 1005 округов США с даты, когда в округе произошел первый подтвержденный случай заболевания, до 25 апреля 2020 года.

    Период исследования

    Мы стремимся изучить влияние различных факторов на значение R в условиях окружающей среды, потому что, если люди остаются дома большую часть времени в соответствии с ограничениями политики изоляции, погодные условия вряд ли повлияют на передачу вируса.Таким образом, мы проводим отдельные анализы до и после широкомасштабной политики карантина для лиц, не выходящих из дома, как для Китая (24 января), так и для США (7 апреля). 24 января было объявлено о реагировании первого уровня на серьезные чрезвычайные ситуации в области общественного здравоохранения во многих крупных городах и провинциях Китая, включая Пекин и Шанхай. Более того, количество заболевших в большинстве городов до 18 января слишком мало, чтобы точно оценить стоимость рандов. Поэтому мы берем ежедневные значения рэндов с 19 января по 23 января для каждого города в качестве периода до блокировки.Хотя город Ухань ввел ограничение на поездки в 10:00 23 января, большое количество людей все же покинуло Ухань до 10:00 в этот день, поэтому наша выборка по-прежнему включает 23 января в Ухань. Мы рассматриваем период с 24 января по 10 февраля как период после изоляции для Китая. Как сообщает The New York Times , большинство штатов объявили о запрете на пребывание дома с 7 апреля для США.34 Более того, количество случаев заболевания в большинстве округов до 15 марта слишком мало, чтобы точно оценить Значение рэндов, поэтому мы берем период с 15 марта по 6 апреля для каждого округа в качестве периода до блокировки и с 7 по 25 апреля в качестве периода после блокировки.

    Статистический анализ

    Мы используем средние значения температуры и относительной влажности за 6 дней до дня измерения R включительно. Наша стратегия основана на 5-дневном инкубационном периоде, оцененном по данным Университета Джона Хопкинса35, плюс однодневное начало. В данных данной работы ряды 6-дневной средней температуры и относительной влажности и суточных значений R в основном нестационарны. Мы обнаруживаем тенденцию к снижению значений R почти для всех китайских городов и округов США в период наших исследований, что может быть связано с природой болезни и повышением осведомленности людей и усилением мер самозащиты еще до блокировки дополнительная таблица 4).На панели A и панели B в онлайн-дополнительных материалах показаны результаты теста модульного корня Handri LM36 для данных по Китаю и США. В этом случае прямая регрессия временных рядов не может применяться из-за так называемой проблемы ложной регрессии37, в которой утверждается тот факт, что регрессия может предоставить вводящие в заблуждение статистические доказательства линейной связи между нестационарными переменными временного ряда. Таким образом, мы применяем методологию Фамы-Макбета38 с поправкой Ньюи-Уэста, которая состоит из серии перекрестных регрессий и доказала свою эффективность в различных дисциплинах, включая финансы и экономику.Подробности описаны ниже.

    Регрессия Фамы-Макбета с поправкой Ньюи-Уэста

    Регрессия Фамы-Макбета - это двухэтапная процедура (онлайн-дополнительные материалы 1 стр. 2–3). На первом этапе он запускает поперечную регрессию в каждый момент времени; на втором этапе коэффициент оценивается как среднее из оценок поперечной регрессии. Поскольку эти оценки могут иметь автокорреляцию, мы корректируем ошибку среднего значения с помощью подхода Ньюи-Уэста.Математически наш метод работает следующим образом.

    Шаг 1: Пусть T будет продолжительностью периода времени, а M будет количеством управляющих переменных. Для каждой временной метки t мы запускаем перекрестную регрессию:

    Шаг 2: Оцените среднее значение оценок коэффициента регрессии, полученных на первом шаге:

    Мы используем подход Ньюи-Уэста49 для корректировки автокорреляция и гетероскедастичность временных рядов при вычислении SE на втором этапе.В частности, оценки Ньюи-Уэста могут быть выражены как

    , где e представляет остатки, а L - запаздывание (интерактивный дополнительный материал 1 стр. 2–3).

    Регрессия Фамы-Макбета с поправкой Ньюи-Уэста имеет два преимущества: (1) Она позволяет избежать проблемы ложной регрессии для нестационарных рядов, поскольку оценки первого шага имеют гораздо более мягкие автокорреляции, чем автокорреляции (временные тренды) в рамках наблюдений. Такие автокорреляции можно скорректировать с помощью процедуры Ньюи-Уэста.(2) Для оценки коэффициентов используются только оценки поперечных коэффициентов на первом этапе, но не их SE; следовательно, любые проблемы гетероскедастичности и остаточной зависимости на первом этапе не повлияют на окончательные результаты, поскольку гетероскедастичность и остаточная зависимость (в том числе вызванная пространственной корреляцией) не изменяют несмещенность коэффициента в обычной оценке методом наименьших квадратов. В интерактивной дополнительной таблице 5 показаны подробные коэффициенты температуры и относительной влажности на первом этапе регрессии Фамы-Макбета.

    Обратите внимание, что регрессия Фамы-Макбета с поправкой Ньюи-Уэста обычно используется при оценке параметров финансовых и экономических моделей, которые действительны при наличии перекрестной корреляции и автокорреляции временных рядов.30–32 В меру наших качеств. По нашим сведениям, наше исследование представляет собой новое применение этого метода в решении возникающих проблем общественного здравоохранения и эпидемиологии.

    В нашей реализации в каждый день периода исследования мы выполняем перекрестную регрессию ежедневных значений R для различных городов или округов на основе их 6-дневных средних значений температуры и относительной влажности, а также нескольких категории управляющих переменных, включая следующие:

    1. Демография. Плотность населения и доля людей в возрасте 65 лет и старше как для Китая, так и для США.

    2. Социально-экономические статусы. ВВП на душу населения для китайских городов. Для округов США индекс Джини и фактор анализа первого главного компонента, полученный из нескольких факторов, включая ВВП на душу населения, личный доход, долю населения ниже уровня бедности, долю населения, не входящего в состав рабочей силы (16 лет или более), доля населения с общим семейным доходом более 200 000 долларов США и доля населения, имеющего талоны на питание / льготы по программе SNAP.

    3. Географические переменные. Широта и долгота.

    4. Здравоохранение. Количество врачей в китайских городах и количество коек на душу населения в округах США.

    5. Статус мобильности человека. Для китайских городов - количество людей, которые мигрировали из Ухани за 14 дней до измерения R , а также коэффициент выпадения индекса мобильности Baidu по сравнению с тем же днем ​​в первую неделю января 2020 года.22 Для округов США в качестве показателей мобильности используются доля максимального расстояния перемещения по сравнению с медианным значением обычного времени (будние дни с 17 февраля по 7 марта) и минуты пребывания в семье. Все средства контроля мобильности человека усредняются за 6-дневный период регрессии.

    Все анализы проводятся в Stata V.16.0.

    Результаты

    COVID-19 широко распространился как в Китае, так и в США. Переносимость и метеорологические условия в городах / округах этих двух стран сильно различаются (см. Рисунки 1 и 2).Мы анализируем взаимосвязь между переносимостью COVID-19 и температурой / относительной влажностью, учитывая различные демографические данные, социально-экономический статус, географические факторы, факторы состояния здоровья и мобильности человека и корректируя перекрестные корреляции. В целом, мы обнаруживаем устойчивую отрицательную корреляцию между передаваемостью COVID-19 до широкомасштабных вмешательств в области общественного здравоохранения (изоляция) в Китае и США и температурой и относительной влажностью. Более того, температура оказывает постоянное влияние на эффективное репродуктивное число, значение R , как для городов Китая, так и для округов США; относительная влажность также оказывает постоянное влияние в двух странах.Оба они продолжают оказывать негативное влияние даже после вмешательства общественного здравоохранения, но в меньших масштабах, поскольку все больше людей остаются дома и, следовательно, меньше подвергаются воздействию погодных условий на открытом воздухе. Более подробная информация представлена ​​в следующем разделе.

    Рисунок 1

    Визуализация передачи COVID-19 на уровне города (A), температуры (B) и относительной влажности (C). Средние значения R с 19 по 23 января 2020 года для 100 китайских городов используются на подграфике (A). Средняя температура и относительная влажность за тот же период показаны на графиках (B) и (C).

    Рисунок 2

    Визуализация передачи COVID-19 на уровне округа (A), температуры (B) и относительной влажности (C) в США. На подграфике (A) используются средние значения R с 15 марта по 16 апреля 2020 года для 1005 округов США. Средняя температура и относительная влажность за тот же период показаны на графиках (B) и (C).

    Температура, относительная влажность и эффективное репродуктивное число

    И для Китая, и для США мы проводим серию перекрестных регрессий (подход Фама-Макбета48) ежедневных эффективных репродуктивных чисел ( R значений), которые измерить переносимость COVID-19 при средней температуре и относительной влажности за 6 дней до дня, когда измеряется значение R включительно, с учетом передачи в течение бессимптомных периодов35 и других факторов управления для периода до блокировки, после -период блокировки и общий период.На рисунке 1 показаны средние значения R с 19 по 23 января (до блокировки) для разных китайских городов в географическом отношении, а на рисунке 2 показаны средние значения R с 15 марта по 6 апреля (до того, как большинство штатов объявили о своем пребывании заказ на дом) для разных округов США.

    В целом, результаты для китайских городов (таблица 1) демонстрируют, что средняя температура и относительная влажность за 6 дней имеют значительную взаимосвязь со значениями R , причем значения p меньше или приблизительно 0.01 для всех трех указанных периодов времени. Анализ округов США (таблица 2) показывает, что средняя за 6 дней температура и относительная влажность имеют статистически значимые корреляции со значениями R , причем значения p ниже 0,05 до 7 апреля, времени, когда большинство штатов объявили о пребывании на территории всего штата. заказы на дом.34

    Таблица 1

    Регрессия Фама-Макбета для китайских городов

    Таблица 2

    Регрессия Фама-Макбета для округов США

    Влияние температуры и относительной влажности на значения R было довольно схожим до того, как изоляция в Китае и США: повышение температуры на 1 ° C соответствует примерно 0.023 (-0,026 (95% ДИ (от -0,0395 до -0,0125)) в Китае и -0,020 (95% ДИ (от -0,0311 до -0,0096)) в США) в значении R , и относительный Повышение влажности связано с уменьшением примерно на 0,0078 (-0,0076 (95% ДИ (от -0,0108 до -0,0045)) в Китае и -0,0080 (95% ДИ (от -0,0150 до -0,0010)) в США) в R . значение. После блокировки температура и относительная влажность также имеют отрицательную связь со значениями R для обеих стран. Для Китая это статистически значимо (со значениями p ниже 0.05), а повышение температуры на 1 ° C и увеличение относительной влажности на 1% связаны с уменьшением на 0,0209 (95% ДИ (от -0,0378 до -0,0041)) и уменьшением на 0,0054 (95% ДИ (от -0,0104 до - 0,0004)) в размере R соответственно. Для США предполагаемое влияние температуры и относительной влажности на значения R все еще отрицательное, но более не статистически значимое (со значениями p 0,141 и 0,073 соответственно). Меньшее влияние погодных условий, скорее всего, вызвано политикой сидения дома в периоды изоляции, когда люди меньше подвержены влиянию погодных условий на открытом воздухе.Таким образом, мы больше полагаемся на оценки взаимосвязи между погодными условиями и переносимостью воды до блокирования в обеих странах.

    Контрольные переменные

    Некоторые контрольные переменные также оказывают значительное влияние на переносимость COVID-19. В Китае до карантина в городах с более высокой плотностью населения вирус распространялся быстрее, чем в менее густонаселенных городах, из-за большего количества возможных контактов между людьми. Увеличение плотности населения на 1000 человек / км 2 связано с 0.Увеличение на 1188 (95% ДИ (от 0,0573 до 0,1803)) значения R до блокировки. Города в Китае с большим количеством врачей имеют меньшую интенсивность передачи, поскольку инфекции лечатся в больницах и, следовательно, не могут передаваться другим людям. В частности, еще 1000 врачей связаны со снижением на 0,0058 (95% ДИ (от -0,0090 до -0,0025)) значения R в течение всего периода времени; влияние номера врача больше до блокировки с коэффициентом 0,0109 (95% ДИ (-0.0163 до -0,0056)). Аналогичным образом, более развитые города (с более высоким ВВП на душу населения) обычно имеют лучшие медицинские условия; следовательно, пациенты с большей вероятностью получат уход и, следовательно, вряд ли передадут инфекцию другим. Увеличение ВВП на 10 000 китайских юаней на душу населения связано с уменьшением значения R на 0,0145 (95% ДИ (от -0,0249 до -0,0040)) до блокировки. В США существует тесная взаимосвязь между значением R и количеством коек на душу населения после блокировки, значение p равно 0.001; увеличение количества коек в отделении интенсивной терапии на 10 000 населения связано с уменьшением на 0,0110 (95% ДИ (от -0,0171 до -0,0049)) значения R . Более того, округа с большим количеством людей старше 65 лет имеют более низкие значения R , но величина мала, то есть увеличение на 1% доли лиц старше 65 лет связано с уменьшением на 0,0092 (95% ДИ (- От 0,0135 до –0,00498)) в значении R за весь период времени.

    Абсолютная влажность

    Абсолютная влажность, масса водяного пара на кубический метр воздуха, относится как к температуре, так и к относительной влажности.Предыдущая работа показывает, что абсолютная влажность является хорошей отдельной переменной, объясняющей сезонность гриппа40. Результаты, показанные в таблице 3, лишь частично согласуются с этим понятием40. В частности, для округов США относительная влажность и абсолютная влажность почти эквивалентны в объяснении изменения значения R (12,57% против 12,55%), в то время как абсолютная влажность достигает более высокого уровня значимости (значение p меньше 0,00001), чем относительная влажность (значение p 0,019) до блокировки.Однако коэффициент абсолютной влажности не является статистически значимым для китайских городов (значение p 0,316).

    Таблица 3

    Абсолютная влажность

    Изоляция и мобильность

    С момента вспышки COVID-19 как в США, так и в Китае, с момента вспышки COVID-19 проводились интенсивные меры в области здравоохранения и изоляции. В регрессионном анализе мы используем перекрестные централизованные (с извлеченным средним по выборке) объясняющие переменные, и, таким образом, пересечения в регрессионных моделях оценивают среднее значение R для различных периодов времени.В Китае 24 января 2020 года политика оказания чрезвычайной медицинской помощи снизила среднее значение R с 2,1174 (95% ДИ (от 1,5699 до 2,6649)) до 0,8084 (95% ДИ (от 0,5334 до 1,0833)), что соответствует более чем 60 % уронить. В США результаты регрессии данных по состоянию на 25 апреля показывают, что, хотя значение R не уменьшилось до менее 1, политика блокировки снизила среднее значение R почти наполовину с 2,1970 (95%). ДИ (от 1,6631 до 2,7309)) до 1,1837 (95% ДИ (1.1687 по 1.1985)).

    Мы используем падение индекса мобильности Baidu (ИМТ) как показатель изменения внутригородской мобильности (по сравнению с обычным временем) в Китае. Результаты регрессии показывают, что до блокировки снижение ИМТ на 1% было связано со снижением значения R на 0,004093 (95% ДИ (от -0,00683 до 0,001356)). После блокировки падение ИМТ существенно не повлияет на значение R . Возможная причина заключается в том, что вариации ИМТ в разных городах довольно малы (все на довольно низком уровне) после блокировки, поскольку темпы вмешательства в разных китайских городах довольно схожи.В целом, отрицательная связь до изоляции может также означать, что быстрое реагирование на риски инфекционных заболеваний имеет решающее значение. Для США мы используем индекс M50, долю дневной медианы максимального расстояния перемещения по сравнению с нормальным временем (рабочие дни с 17 февраля по 7 марта) в качестве показателя мобильности. Он имеет положительную связь со значением R как в целом, так и после периода блокировки, со значениями p ниже 0,01, что демонстрирует, что округа с большим количеством социальных движений будут иметь более высокие значения R , чем другие.

    Проверки устойчивости

    Мы проверяем устойчивость к влиянию температуры / влажности на значения R в четырех условиях:

    1. город Ухань . Среди этих 100 городов Китая Ухань является особым случаем самой ранней вспышки COVID-19. За один день (12 февраля 2020 г.) наблюдалось увеличение более чем на 13000 случаев из-за унификации стандартов тестирования с другими регионами Китая.41 Поэтому в качестве проверки устойчивости мы удаляем город Ухань из нашей выборки и переделываем регрессионный анализ.

    2. Различные измерения последовательных интервалов . Мы также использовали последовательные интервалы в предыдущей работе (среднее значение 7,5 дней, стандартное отклонение 3,4 дня на основе 10 случаев) 3 с распределением Вейбулла для оценки значений R для различных городов / округов для проверки устойчивости.

    3. Фиктивные переменные социального дистанцирования для округов США . Штаты в США в разное время объявляли о приказах о домоседе. Мы добавляем фиктивную переменную, которая устанавливается в единицу, если налагается приказ о домохозяйстве, и в ноль в противном случае.

    4. Пространственный случайный эффект . Мы также вводим пространственную модель на первом этапе регрессии Фамы-Макбета, чтобы учесть пространственную корреляцию и повторить анализ.

    Результаты вышеупомянутых четырех проверок устойчивости показаны в дополнительных онлайн-таблицах 6–11. Все они показывают, что температура и относительная влажность оказывают сильное влияние на значения R с сильной статистической значимостью, что согласуется с результатами, представленными в таблицах 1 и 2.

    Обсуждение

    Мы выявили устойчивые отрицательные корреляции между температурой / относительной влажностью и переносимостью COVID-19, используя образцы ежедневной передачи COVID-19, температуры и относительной влажности для 100 китайских городов и 1005 округов США. Хотя мы используем разные наборы данных (данные о появлении симптомов для городов Китая и данные о подтвержденных случаях для округов США) для разных стран, мы получаем согласованные оценки. Этот результат также согласуется с доказательствами того, что высокая температура и высокая влажность могут снизить передачу гриппа, 40 что можно объяснить несколькими потенциальными причинами.Вирус гриппа более стабилен в холодных условиях, а респираторные капли, как контейнеры с вирусами, дольше остаются в воздухе в сухом воздухе42. Холодная и сухая погода также может ослабить иммунитет хозяина и сделать его более восприимчивым к вирусу.43 Наш результат: также согласуется с доказательствами того, что высокая температура и высокая относительная влажность снижают жизнеспособность коронавируса SARS.44 Высокая передача при низких температурах также может быть объяснена различиями в поведении; например, люди могут проводить больше времени в помещении и иметь больше шансов на общение с другими.Необходимо провести дальнейшие исследования, чтобы распутать эти многочисленные объяснения и изменить взаимосвязь в нашем исследовании на причинный эффект.

    У нашего исследования есть несколько сильных сторон. Во-первых, мы используем данные из обширных географических областей как в Китае, так и в США, которые содержат различные метеорологические условия. Во-вторых, мы используем все виды контрольных переменных, таких как демографические данные, социально-экономический статус, географические факторы, факторы состояния здоровья и мобильности людей, в качестве контрольных переменных, чтобы учесть влияние региональных различий.В-третьих, мы используем структуру регрессии Фамы-Макбета для оценки связи между температурой / относительной влажностью и переносимостью COVID-19, когда наши данные нестационарны и имеют короткий промежуток времени. По сравнению с исследованием Меров и Урбан26, в котором изучается влияние метеорологических условий на заражение COVID-19 с учетом только плотности населения и доли лиц старше 65 лет, рассматриваемых в качестве контрольных переменных, наше исследование включает больше категорий переменных для объяснения неоднородности. между разными регионами.Хотя исследование Яо и соавторов 27 объявило об отсутствии связи между передачей COVID-19 и температурой, для анализа используется усредненная за 2 месяца температура, и температурные тренды не учитываются. Исследование Се и Чжу29 сообщает о положительной связи между температурой и случаями COVID-19. Однако демографические факторы для городов не включены в качестве элементов управления, и эффективность проблемы нестационарных временных рядов для методов панельной регрессии, которые они используют, явно не обсуждается.

    Мы признаем некоторые ограничения. Наши результаты не могут подтвердить подробные механизмы между температурой / относительной влажностью и переносимостью COVID-19. Наше исследование - это статистический анализ, а не эксперимент. Эти результаты следует рассматривать с осторожностью при использовании для прогнозов. R 2 нашей регрессии составляет примерно 30% в Китае и 12% в США, что означает, что примерно от 70% до 88% колебаний значений R между городами нельзя объяснить температурой и относительной влажностью ( и элементы управления).Причем температура и относительная влажность в наших китайских образцах колеблются от −21 ° C до 20 ° C и от 49% до 100% соответственно, а в США температура и влажность колеблются от −10 ° C до 29 ° C. и от 16% до 99% соответственно; таким образом, до сих пор неизвестно, сохраняются ли эти отрицательные отношения в чрезвычайно горячих и холодных регионах. Небольшие различия между оценками по городам Китая и округам США могут быть связаны с разными диапазонами температуры и относительной влажности.

    Внешне наше исследование предполагает, что лето и сезоны дождей могут потенциально снизить передачу COVID-19, но маловероятно, что пандемия COVID-19 «автоматически» уменьшится летом. Холодные и засушливые сезоны потенциально могут нарушить хрупкий баланс передачи и ослабить тенденции к снижению в некоторых районах Северного полушария.

    Таким образом, вмешательство общественного здравоохранения по-прежнему необходимо для блокирования передачи COVID-19 даже летом. В частности, как показано в этой статье, изоляция, ограничение мобильности людей, увеличение количества больничных коек потенциально могут снизить передачу COVID-19.Учитывая взаимосвязь между температурой / относительной влажностью и переносимостью COVID-19, политики могут корректировать свою политику вмешательства в соответствии с различными условиями температуры / относительной влажности. Когда появляются новые инфекционные заболевания, наша система может также оказать быструю поддержку лицам, определяющим политику, хотя этого и не ожидается.

    Автономный WiFi-датчик для систем отопления в Интернете вещей

    В умных городах и домашних приложениях использование беспроводных сенсорных сетей для извлечения данных об окружающей среде с течением времени становится все более распространенным.Эти датчики используются в широком спектре приложений, но в основном для управления потреблением энергии в жилых домах. Одним из основных потребителей энергии в домохозяйствах являются системы отопления. Для их мониторинга используются датчики с протоколами беспроводной связи, такие как ZigBee, для передачи данных в центральный процессор (ЦП). Связь по Wi-Fi в этих реализациях, напротив, встречается редко из-за высокого энергопотребления, хотя почти в каждом доме можно найти такие сети. Тем не менее, с появлением Интернета вещей (IoT) появились новые версии стандарта, которые позволяют использовать эту технологию для беспроводного зондирования.Это предложение представлено для подтверждения этой теории и удовлетворения технологической необходимости. В этой работе разработка и реализация автономного WiFi-датчика в сочетании с термоэлектрическим устройством сбора энергии представлены как IoT-решение для мониторинга нагревательных устройств. Для этого представлен тщательный анализ предлагаемой архитектуры. Выполняются тесты на потребление и выработку энергии, эффективность и испытания в реальных сценариях. В завершение показано сравнение полученных результатов с текущими реализациями.

    1. Введение

    В настоящее время существует большой интерес к контролю над потреблением энергии в домашних условиях. Это порождает большой рыночный спрос на устройства, контролирующие такие параметры в помещениях. В настоящее время это покрывается беспроводными сенсорными сетями (WSN), которые могут широко варьироваться по своей архитектуре, с использованием различных средств связи, управления и хранения энергии, сенсорных устройств и т. Д. В зависимости от контролируемой переменной или устройства они также могут сильно различаться.

    Одной из наиболее требовательных к мощности систем в этих сценариях внутри помещений являются системы отопления, которые обычно состоят из нескольких радиаторов, распределенных в разных помещениях дома.

    В Испании более миллиона домашних хозяйств имеют системы централизованного отопления (ЦО) [1]. Согласно исследованию, проведенному в Италии, где эти типы систем также широко распространены, они обладают низкой энергоэффективностью по сравнению с отдельными блоками [2]. Из-за природы систем отопления, количество энергии, потребляемой каждым жилым помещением, обычно делится поровну между всеми арендаторами.Такой тип управления энергопотреблением создает неравномерные ситуации, поскольку некоторые пользователи могут не использовать систему отопления на регулярной основе, в то время как другие превышают ее использование; тем не менее, все будут взиматься одинаково справедливо. Таким образом, стоимость использования этих систем делится без учета индивидуального потребления каждой среды обитания.

    Этот тип систем ЦО, в которых отсутствуют эффективные механизмы контроля и мониторинга, а также модели поведения менее сознательных жителей дома [3], создают среду, в которой мало интереса к энергоэффективности и мерам по энергосбережению.

    В соответствии с директивой 2012/27 / UE Европейского парламента и Совета по энергоэффективности в его 9-й статье [4] требуется, чтобы все конечные пользователи этого типа систем отопления установили индивидуальный счетчик энергии, который будет отражают его фактическое потребление энергии. Более того, он будет предоставлять пользователям данные о его использовании в режиме реального времени или почти в реальном времени. Эта директива гласит, что в Европе все домохозяйства должны иметь такого типа «энергоаудиторов» до 31 декабря 2016 года.Это относится ко всем домохозяйствам с индивидуальной или централизованной системой отопления.

    Из-за этого и аналогичных требований в домашней автоматизации и умных зданиях часто встречаются интеллектуальные устройства, которые постоянно обмениваются данными. По дальности связи их можно разделить на устройства связи ближнего и среднего действия. В сетях ближнего радиуса действия обычно используются такие протоколы, как Bluetooth, сверхширокополосный диапазон и ассоциация данных через инфракрасный порт, в то время как в сетях среднего радиуса действия наиболее распространены протоколы 802.Протоколы на основе 15.4 [5], такие как ZigBee, и протоколы 802.11 [6], такие как WiFi [7]. Часто можно найти приложения и предложения для сенсорных устройств, использующих связь ZigBee, поскольку это один из наиболее энергоэффективных доступных протоколов [8, 9]. Тем не менее, этот протокол имеет серьезный недостаток, заключающийся в том, что он требует развертывания выделенной сети, что редко встречается в домашних условиях. С другой стороны, WiFi, вероятно, является одним из самых известных и востребованных протоколов на рынке [10–12]. Его сетевые развертывания можно найти почти в каждом доме и даже в других городских сценариях.Однако первоначальная конструкция Wi-Fi не предназначалась для устройств с низким энергопотреблением или низкой скоростью передачи данных. В настоящее время, с появлением Интернета вещей (IoT), этот протокол претерпел новые изменения, которые позволяют использовать режимы с низким энергопотреблением и другие преимущества, что делает его более подходящим для интеллектуальных устройств с низким энергопотреблением.

    С недавними изменениями, которые представляет Wi-Fi, он открыл двери новым возможностям для питания интеллектуальных устройств WiFi с низким энергопотреблением. Один из самых интересных - сбор энергии. Этот тип технологии использует преимущества окружающих источников, таких как световое излучение, тепловые колебания и радиочастоты, и преобразует их в электрическую энергию [13, 14].Такие источники окружающей среды также можно найти и найти хорошее применение в городских зданиях и домашних хозяйствах [15]. В зависимости от выбранного источника энергии для сбора энергии должны использоваться различные методы, а также электронные устройства для эффективного извлечения максимально возможного количества энергии. Использование сбора энергии в интеллектуальных датчиках и устройствах дает возможность отказаться от стандартных батарей, срок службы которых ограничен. Как следствие, использование батарей ограничивает использование интеллектуальных устройств и вынуждает пользователя постоянно заменять их, если он желает продолжить использование устройства.Используя методы сбора энергии, а также маломощную электронику, можно увеличить продолжительность жизни интеллектуального устройства до почти неограниченного количества.

    В этой статье был проведен анализ жизнеспособности, конструкции и реальных испытаний датчика WiFi с функцией сбора энергии для домашних радиаторов. По сравнению с другими реализациями, ключевым отличием в этой работе является использование связи Wi-Fi. Использование Wi-Fi по сравнению с другими протоколами упрощает реализацию WSN, поскольку инфраструктура уже заложена в большинстве домов и зданий.Кроме того, он обеспечивает прямую связь с облаком, в то время как для других технологий потребуется мостовое устройство с Ethernet или Wi-Fi. Это обеспечит простое решение для адаптации систем отопления и кондиционирования и устаревших систем к недавно принятой директиве по разумной цене. Кроме того, это устройство может использоваться для сбора других данных об окружающей среде с использованием той же архитектуры, которая может обеспечить более глобальную и контролируемую перспективу его окружения. Для этого, во-первых, было проведено всестороннее исследование реализаций сенсорных устройств для систем отопления в домашних хозяйствах, наиболее актуальные из которых описаны в следующем разделе.После этого подробно описывается архитектура этого предложения с разбивкой на ключевые разделы. Затем показаны тесты и их результаты, а также обсуждение результатов. В завершение представлены возможные направления будущей работы и выводы в соответствии с заявленными целями.

    2. Сопутствующие работы

    В средах умного дома было проведено несколько исследований WSN, некоторые из которых были больше сосредоточены на протоколе связи, а другие на энергетической автономности.

    Wang et al.[16] представляют подход к управлению энергопотреблением, аналогичный предложенному в этой статье. Для своего предложения у них был изготовленный на заказ термоэлектрический генератор, а также трехступенчатый модуль преобразования сбора энергии для подачи энергии на их сенсорное устройство или соринку. С его помощью они доказали, что достигли глобальной энергоэффективности 25,2%. В этом конкретном моменте была представлена ​​беспроводная связь ZigBee.

    Han et al. [17] предлагают домашнюю систему мониторинга энергии, которая использует ZigBee в качестве протокола связи для передачи данных о потреблении на центральный сервер для анализа.Эти данные, вместе с другими данными, предоставляемыми PLC-коммуникациями, используются для предоставления информации пользователю и обеспечения возможности персонального управления энергией из пользовательского интерфейса.

    Kelly et al. [18] описывают домашнюю систему энергомониторинга, ориентированную на технологии Интернета вещей. Используя ZigBee для связи между узлами датчиков и шлюзом IPV6, который преобразует пакеты UDP и отправляет информацию в Интернет, они отслеживают такие параметры, как температура, влажность и свет, чтобы оценить потребление энергии в доме.

    Нгуен и Ле-трунг [19] предлагают решение Wi-Fi с низким энергопотреблением, заряжаемое от аккумулятора, для пылинок в умном здании. Их основное внимание уделяется оптимизации аппаратной и программной архитектуры мотовездехода, обеспечивая срок службы 46 дней с четырьмя батареями 3,7 В 4200 мАч.

    Это лишь некоторые примеры текущих приложений, но, как видно из ранее упомянутой работы, большинство реализаций используют связь ZigBee. Протокол ZigBee представлен как один из наиболее широко используемых в WSN из-за его характеристик низкой мощности.Для интеграции датчиков с облачными вычислениями и IoT другие авторы выбрали гибридную сеть ZigBee, подключенную к шлюзу WiFi или Ethernet [20], аналогично работе, представленной Kelly et al. [18]. Немногие предложения используют только связь Wi-Fi в среде умного дома, и большинство из них питают эти устройства от стандартных батарей или подключены к основной электросети. Эти причины представлены в качестве основной мотивации этой работы, а также изучения других жизнеспособных альтернатив, которые упрощают взаимодействие пользователей с IoT в домашних условиях.

    В следующем разделе будет проанализирована конструкция аппаратного и микропрограммного обеспечения данного предложения. Это позволит читателю лучше понять некоторые требования, необходимые для реализации аналогичной работы.

    3. Предлагаемая архитектура

    Как упоминалось ранее, предлагаемая архитектура будет отличаться от текущих реализаций тем, что будет использоваться только протокол связи WiFi, а также добавлен сборщик тепловой энергии в качестве источника питания (рис. 1).


    На рисунке 1 можно увидеть абстрактное представление функциональности и распределения энергии ИС управления энергопотреблением. Это устройство представлено как «мультиплексор энергии», при необходимости подающий энергию на свои различные выходы. Более подробно о его функциях будет рассказано в Разделе 3.4.

    В этом разделе будут рассмотрены следующие темы, чтобы четко обозначить различные области, которые были задействованы в проектировании архитектуры: (i) Выбранное оборудование и улучшения.(ii) Внедрение микропрограммного обеспечения с низким энергопотреблением. (iii) Преобразователь энергии окружающей среды. (iv) Преобразование и управление окружающей энергией.

    3.1. Аппаратное обеспечение

    Чтобы способствовать использованию аппаратного обеспечения с открытым исходным кодом, предложенный сенсорный узел был основан на открытой архитектуре, а именно на модуле Flyport WiFi [21]. Этот блок состоит в основном из микроконтроллера (MCU) PIC24FJ256GA106 [22] и WiFi-модуля MRF24WB0MA [23], которые служат в качестве центрального процессора и беспроводной связи, соответственно.Они представляют собой характеристики и режимы с низким энергопотреблением, которые, хотя и не являются передовыми, будут служить основой для будущей работы.

    Для улучшения характеристик Flyport была изменена оригинальная конструкция оборудования, чтобы снизить общее потребление платы. Лишние элементы, такие как светодиоды, внешний LDO и диоды были удалены. Основная линия питания была разделена на две части: одна для MCU на 2,2 В, а другая для трансивера на 3,3 В. Наконец, был добавлен преобразователь уровня напряжения для связи SPI между MCU и трансивером.

    Учитывая, что при низких уровнях напряжения и микроконтроллер, и трансивер начинают увеличивать потребление тока, что напрямую влияет на запуск нагрузки, для обоих этих устройств также были реализованы схемы переключательного типа. Для MCU была добавлена ​​схема SET / RESET, которая активируется выводом от ИС управления энергопотреблением, называемым PGD, и может быть отключена MCU. Вывод PGD - это цифровой выход, который устанавливается на высокий уровень (2 В), когда выход OUT достигает 92,5% от своего номинального значения. Трансивер, с другой стороны, имеет схему переключения MOSFET, которая активируется сигналом MCU по запросу.

    3.2. Прошивка

    Модификации прошивки были сделаны с учетом стратегии низкого энергопотребления в качестве основной ориентации (рисунок 2). Для первоначального запуска микроконтроллера использовался внутренний RC-генератор 31 кГц (LPRC), который снижает потребление энергии при загрузке. Кроме того, все неиспользуемые периферийные устройства, такие как таймеры, UARTS и дополнительные модули SPI, были отключены. Периферийное устройство АЦП активируется только тогда, когда необходимо активировать датчик; после этого он отключается, и его опорное напряжение устанавливается на GND.Кроме того, датчик температуры активируется цифровым вводом / выводом микроконтроллера, который также включается и отключается с помощью АЦП. Когда наступает время передачи, на первой итерации генератор переключается на высокоскоростной источник тактовой частоты 32 МГц, и инициализируется ОСРВ, которая в основном управляет действиями WiFi. Наконец, и MCU, и трансивер, после завершения соответствующих действий, устанавливаются в режим наименьшего доступного энергопотребления и активируются либо сигналом тревоги часов и календаря реального времени (RTCC), либо внутренними флагами.


    3.3. Источник энергии

    Модуль сбора энергии (EH) состоит из ячейки Пельтье размером мм с прикрепленным оребренным радиатором размером мм без дополнительных механизмов охлаждения.

    Хотя можно увеличить выходную мощность ячейки Пельтье с дополнительным охлаждением, целью этого исследования было проанализировать устройство в неоптимальной и реалистичной среде, что в дальнейшем подтвердит более благоприятные сценарии (рис. 3).


    3.4. Управление энергопотреблением

    Чтобы преобразовать захваченную энергию окружающей среды в более полезные величины, в качестве основного компонента был выбран LTC3108 [24]. Эта ИС будет действовать как повышающий преобразователь напряжения и система управления энергией для нагрузки и накопителя энергии (Рисунок 1). Это устройство имеет статический выход 2,2 В (LDO), настраиваемый выход (OUT), который был установлен на 3,3 В, и дополнительный выход (STORE) для подключения накопителей энергии, таких как литиевые батареи и суперконденсаторы. Внутри LTC3108 распределяет энергию аналогично мультиплексору.Вспомогательный конденсатор действует как основная распределительная линия, которая питает выходы LDO, OUT и STORE в определенном порядке. Как только один из выходов достигает своего номинального уровня напряжения, он продолжает заряжать следующий (Рисунок 4).


    Когда схема загружена, поведение ИС менее линейно. Если в какой-то момент выход LDO начинает потреблять больше энергии, чем накоплено в конденсаторе, он будет получать энергию из любого доступного источника (STORE, OUT или AUX).Кроме того, если выход OUT требует дополнительной энергии, он может потреблять только источники STORE или AUX. Основное различие между этими двумя параметрами заключается в том, что выход LDO имеет более высокий приоритет, чем выход OUT, и что LDO никогда не будет передавать энергию другому выходу. Важно отметить, что выход STORE будет работать только в случае наличия дополнительной энергии. Если вся генерируемая энергия потребляется нагрузкой на LDO и OUT, то выход STORE не может использоваться.

    После описания архитектуры этого предложения в следующем разделе дается описание теоретических и практических методов, используемых для анализа соринки.

    4. Тесты и результаты

    В этом разделе проводится серия анализов и вычислений для каждого блока, упомянутого в архитектуре. Основными задачами являются (i) понимание требуемой энергии для нагрузки в течение заданного периода времени, (ii) понимание поведения и возможностей термоэлектрического генератора (ТЭГ), (iii) проверка функциональности и эффективности блока EH, (iv) подтвердить функциональность трех блоков в целом в реальной тестовой среде.

    Чтобы иметь четкое представление о каждом блоке и конкретных испытаниях для каждого, этот раздел подразделяется на (а) измерительное оборудование, (б) характеристики энергии нагрузки, (в) термоэлектрический генератор, (г) сборщик энергии, (д) частичное подтверждение, и (е) устойчивость.

    4.1. Измерительное оборудование

    Для достижения ранее упомянутых целей потребовался ряд тестов и расчетов. Для сбора необходимых данных, таких как напряжение, ток и температура, использовалось различное лабораторное оборудование для измерения данных с высочайшей доступной точностью, включая (i) осциллограф Tektronix MSO 2014 [25], (ii) цифровой мультиметр Tektronix DMM4050 [ 26], (iii) регистратор данных термопары Pico Technology TC-08 [27], (iv) термопары типа K, (v) National Instruments LabView [28].

    4.2. Характеристика энергии нагрузки

    Нагрузка состоит в основном из микроконтроллера, приемопередатчика WiFi и датчика температуры. В предыдущих исследованиях [29] был проведен теоретический анализ этих устройств с целью понимания уровней их потребления. В результате этого анализа MCU и трансивер были определены как основные потребители нагрузки, а потребление энергии датчиком в большинстве случаев можно считать незначительным. Чтобы понять фактические потребности в энергии этих двух устройств, необходимо было провести измерения их активного и неактивного состояний по отдельности.Для этой задачи ранее упомянутое измерительное оборудование было подключено к ПК через последовательный порт с использованием интерфейса на основе LabView для сбора всех данных для последующего анализа. Важно отметить, что все передачи были выполнены с использованием интернет-протокола TCP, в основном из соображений безопасности и непрерывности данных.

    Для измерения активных каскадов область под кривой была извлечена с помощью осциллографа и шунтирующего резистора 1 Ом, установленного на стороне высокого напряжения каждого устройства (рисунки 5 и 6).



    Для активного состояния передачи микроконтроллера заряд, потребляемый устройством, не отображается, учитывая, что оно имеет линейное потребление с тем же периодом времени, что и на рисунке 6. Для каждого активного состояния было выполнено несколько измерений. из которого был извлечен средний заряд. Учитывая, что для извлечения этих значений использовался резистор 1 Ом, а площадь под кривой дана в напряжении в секунду, можно выполнить прямое извлечение значения заряда.Для каскадов неактивной мощности ток измерялся цифровым мультиметром, а также вычислялось среднее значение. Наконец, все извлеченные данные были преобразованы в энергию, что обеспечило единую сопоставимую единицу измерения для устройств (таблица 1).

    A 95593 мДж

    Состояние MCU Приемопередатчик

    Обнаружение 141058 240,2 мДж
    Неактивный 24,2 µ J 1,65 µ J

    три основных состояния отображаются в таблице. Для выполнения измерения датчика требуется только микроконтроллер; таким образом, трансивер не учитывается в этой деятельности. При передаче данных требуются оба устройства, которые потребляют наивысший уровень энергии.Наконец, в неактивном состоянии оба устройства показывают самое низкое энергопотребление.

    Для определения энергопотребления предлагаемой нагрузки датчика используется подход, аналогичный тому, который использовался в теоретическом анализе предыдущего исследования [29]: Формула (1) показывает расчет полной энергии за цикл для нагрузки. Эта формула не включает энергию запуска MCU или трансивера, поскольку они не повторяются в каждом цикле.

    В этой формуле представляет собой полную энергию цикла в джоулях, это энергия, потребляемая микроконтроллерами во время измерения, это потребление энергии микроконтроллерами при передаче, это потребление микроконтроллерами при малой мощности, это энергия, потребляемая трансиверами при передаче и - потребление трансивера в режиме низкого энергопотребления.

    Чтобы иметь возможность рассчитать энергию цикла, необходимо выбрать рабочий сценарий. Из предыдущего исследования [29] в качестве отправной точки были выбраны наиболее жизнеспособные сценарии, при которых передача осуществляется каждый час, а количество измерений датчиков варьируется. С выбранными рабочими циклами, предопределенной формулой энергетического цикла и извлеченными из нагрузки измерениями стало возможным извлечь энергию за цикл каждого состояния для MCU и приемопередатчика (таблица 2).

    58

    Одночасовой цикл
    Измерения Передачи MCU Активный преобразователь
    м (за цикл) мДж (за цикл) ) Неактивная энергия (мДж) Активная энергия (мДж) Неактивная энергия (мДж)

    360 1 122.5 87,1 240,2 5,9
    60 1 78,6 87,1 240,2 5,9
    6
    1 1 70 87,1 240,2 5,9

    Как видно из таблицы 2, энергия, потребляемая в сравнении с другими реализациями, является высокой. .Сам микроконтроллер не принадлежит к семейству устройств с низким энергопотреблением и составляет большую часть потребляемой энергии. Одним из основных недостатков является большой ток сна, так как в этом состоянии устройство будет находиться более 90% времени, и это заметно выше, чем у трансивера. Приемопередатчик WiFi демонстрирует высокое активное потребление тока по сравнению с другими протоколами, но его общее потребление заряда минимизировано за счет низкой активной периодичности, определяемой циклом соринки.

    Учитывая эти оценки, можно понять количество энергии, которое потребуется на этапе сбора энергии для такой реализации.Таким образом, в следующих разделах будут описаны поведение и энергетические ожидания ТЭГ, или ячейки Зеебека, а также модуля сбора энергии.

    4.3. Термоэлектрический генератор

    Для получения энергии от нагревательного устройства в качестве преобразователя использовалась ячейка Зеебека. Понимание поведения ячейки Зеебека имеет решающее значение для блока EH, поскольку это поможет определить лучшую конфигурацию для максимального извлечения энергии. Для этого были проведены измерения напряжения, тока и разницы температур в течение определенного периода времени (рисунок 7).


    Как видно на рисунке 7, при первоначальном запуске происходит повышенное производство энергии из-за инициализации теплового радиатора. Хотя этот пик полезен для более быстрого запуска модуля сбора энергии, он не может рассматриваться для оценки среднего преобразования, поскольку он представляет собой фазу, которая не будет происходить часто (например, каждый раз при включении радиатора). Для следующих измерений был выбран второй пик на графике, так как он представляет стабильную фазу преобразования энергии.Из этого пика были выбраны пять точек напряжения в диапазоне от самого низкого до самого высокого значения с соответствующими значениями тока, чтобы рассчитать уровни мощности в каждой точке тестирования (Таблица 3).

    910 1,46
    58

    Контрольная точка Напряжение (мВ) Ток (мА) Мощность (мВт)

    2 160.55 12,85 2,06
    3 185,94 14,03 2,60
    4 207,02 14,78 207,02 14,78 3,0106 3,0

    Несмотря на то, что с данными, показанными на Рисунке 8, можно извлечь полный диапазон мощности, произведенной в тестовом пике, просто выбор из них считался лучшим представлением, так как они изображают четкую рабочую вариацию ячейки Зеебека.


    4.4. Energy Harvester

    Как только ТЭГ начинает вырабатывать энергию, она передается в ИС управления энергопотреблением для преобразования и управления. Для правильного функционирования этому устройству требуется внешний трансформатор для повышающего преобразования. Выбор трансформатора имеет решающее значение для этой ИС, поскольку он сильно повлияет на общую эффективность сбора энергии, как упоминалось Wang et al. [16].

    С выбранными контрольными точками в таблице 3 и информацией, представленной в техническом описании ИС управления энергопотреблением, на первый взгляд, трансформатор с соотношением витков 1:50 кажется лучшим выбором, поскольку он поддерживает более стабильную эффективность в полученный диапазон напряжений.Тем не менее, на этих уровнях напряжения текущая доступность низкая по сравнению с максимально допустимой, отображаемой в таблице данных. Кроме того, кривые КПД построены для выходного напряжения 4,5 В вместо конфигурации 3,3 В, используемой в этом предложении.

    Чтобы проверить, какой трансформатор передаточного числа был более подходящим для предложенного сценария, было проведено практическое сравнение между ними путем подачи напряжения и тока от настраиваемого источника питания, имитирующего ТЭГ, для каждой контрольной точки, описанной в таблице 3.Измерения напряжения и тока были выполнены на главном ВЫХОДЕ, что привело к расчету мощности в этих точках, а затем был извлечен КПД (Рисунок 8).

    Как видно на рисунке 8, действительно, коэффициент поворота 1:50 представляет собой лучший вариант для текущей реализации. Основным недостатком использования этого трансформатора является то, что при запуске начальное напряжение, необходимое для харвестера, выше, чем передаточное число 1: 100. Хотя важно попытаться использовать каждый кусочек энергии, анализируя поведение источника тепла, ясно, что среднее количество энергии, вырабатываемой элементом Зеебека, будет играть более важную роль в долгосрочной перспективе.

    После выбора подходящего трансформатора для модуля сбора энергии с теми же контрольными точками, выбранными ранее (Таблица 3), выполняется анализ мощности и эффективности для выходов LDO и OUT. Эти данные помогут понять ограничения блока EH в рамках предлагаемого сценария. Важно понимать, что ИС управления энергопотреблением имеет два разных режима работы: один для начальной зарядки выходов LDO / OUT, а другой - для случая, когда выходы LDO / OUT достигли своих номинальных значений.В дальнейшем они будут называться зарядным и стабильным режимами соответственно. Для обоих этих анализов предполагается, что нет накопителя энергии, так как он лучше описывает наихудший сценарий, когда энергия не щадит.

    На рисунке 9 можно увидеть сравнение выходов LDO и OUT по отношению к входу, обеспечиваемому EH в режиме зарядки. При начальной зарядке выход LDO имеет низкий КПД. Это в основном из-за состояния низкого напряжения (2.3 В), который имеет конденсатор AUX в то время, и внутренний КПД LDO, встроенного в ИС. Но, напротив, выход OUT имеет более высокий КПД по сравнению с LDO, в диапазоне от 40% до 51%. Чтобы понять актуальность этой информации, было проведено сравнение с другими исследованиями (Таблица 4).


    Desai et al. [30] Lhermet et al. [31] Wang et al. [16] Эта работа

    100 мВ 1 V 250 мВ 185 мВ
    470

    56

    1.02 мДж 1,1 мДж
    КПД 68% 35% 25% 42%
    1,8–5,5 В 3,3 В 3,3 В


    По сравнению с другими предложениями текущая конфигурация EH обеспечивает более высокий выход энергии, чем остальные. Что касается эффективности, Desai et al. [30] предложение имеет наивысшую ценность, но за ним внимательно следит эта работа.

    С помощью этой информации можно оценить время, которое потребуется сборщику энергии для зарядки резервуаров энергии нагрузки, по крайней мере, на начальной фазе, когда они не представляют никакого заряда. Чтобы свести к минимуму время, необходимое для зарядки резервуаров, важно, чтобы нагрузка оставалась неактивной до тех пор, пока не будет достигнут стабильный режим.

    Заявив, что поведение LTC3108 меняется в зависимости от различных режимов работы, был проведен анализ стабильного режима, представленный на Рисунке 10.


    На рисунке 10 можно увидеть, что существует два сценария зарядки для выхода LDO в этом режиме. Первый сценарий - это когда выходной конденсатор OUT полностью заряжен до своего номинального значения (3,3 В), а конденсатор AUX имеет меньшее или такое же значение. В этом случае LDO заряжается с той же скоростью, что и конденсатор OUT, что обеспечивает более высокую эффективность. Второй сценарий - когда конденсатор AUX заряжается более высоким напряжением, чем выходной конденсатор OUT, до 5.2 В. В этом случае КПД ниже, чем в первом сценарии, из-за внутреннего состава ИС, который ограничивает количество тока, отводимого на конденсатор LDO [24]. В обоих режимах КПД OUT остается неизменным.

    В среднем количество энергии, которое может быть извлечено в стабильном режиме из выхода LDO, составляет 519 μ Дж, в худшем сценарии заряда () и из выхода OUT 1,1 мДж. Зная это, можно утверждать, что генерируется более чем достаточно энергии, чтобы поддерживать как MCU, так и трансивер в их неактивном состоянии, и экономно заряжать резервуары энергии для активных состояний, согласно таблице 1.

    Как упоминалось ранее, эти анализы проводились без использования запоминающего устройства, что помогло бы увеличить скорость заряда выходных конденсаторов. Тем не менее, этот сценарий также был протестирован, и с заряженным суперконденсатором 470 мФ он смог обеспечить в среднем ток 5 мА, заряжая выходные конденсаторы с очень высокой скоростью.

    Зная количество энергии, требуемой нагрузкой (таблица 2), и понимая, что энергии, обеспечиваемой блоком EH, недостаточно для питания нагрузки в активном состоянии самостоятельно, следующим шагом было оценить размер резервуары энергии, обеспечивающие потребление активного импульса.В качестве резервуаров энергии были выбраны суперконденсаторы из-за их высокой плотности и отличных характеристик в условиях импульсной нагрузки. Для расчета минимальной требуемой емкости использовалась следующая формула: Формула (2) показывает емкость резервуаров энергии для выходов LDO и OUT, где - емкость в фарадах, - энергия в джоулях, - это наименьшее поддерживаемое напряжение, и - номинальное напряжение. В зависимости от того, выполняются ли расчеты для MCU или приемопередатчика, напряжения будут варьироваться в зависимости от их индивидуального источника питания и ограничений (Таблица 5).

    58

    Одночасовой цикл
    Измерения Передачи MCU Активный преобразователь
    м (за цикл) мДж (за цикл) ) Емкость (мФ) Активная энергия (мДж) Емкость (мФ)

    360 1 122,6 291.9 240,2 133,4
    60 1 78,72 187,4 240,2 133,4
    6 1 063
    63
    1 1 70,08 166,9 240,2 133,4

    После расчета размера суперконденсаторов, который также будет важен пиковый ток нагрузкой, так как это определит минимальное ESR суперконденсаторов.Согласно их соответствующим таблицам данных, MCU потребляет максимум 24 мА, а трансивер не менее 154 мА во время передачи. Имея это в виду и используя ток трансивера в качестве эталона, суперконденсаторам потребуется ESR ниже 20 Ом.

    После этого был проведен временной анализ в сочетании с модулем сбора энергии. Это позволит проверить время запуска, необходимое для соринки. Для этого теста необходимо выбрать один из ранее упомянутых рабочих циклов; Таким образом, был выбран сценарий с 60 измерениями в час, поскольку он представляет собой среднюю точку между всеми циклами.Поскольку значения емкости в таблице 5 нестандартны, для каждого микроконтроллера и приемопередатчика были выбраны 2 суперконденсатора по 100 мФ. Затем ТЭГ был подключен к модулю EH, суперконденсаторы были размещены на каждом выходе, и напряжение на каждом выходе, а также на входе EH, измерялось каждые 10 секунд (рисунок 11).


    Как видно на рисунке 11, начальный запуск занимает около 100 минут для зарядки до момента, когда активируется сигнал PGD, таким образом подключая нагрузку к ее напряжению питания и инициализируя ее рабочий цикл.Этот сценарий может показаться неблагоприятным для датчика из-за потери данных в течение первых 100 минут, но на самом деле такое поведение заряда будет происходить только при его первом использовании или после того, как он не использовался в течение длительного периода времени и суперконденсаторы полностью разряжены. Кроме того, это время начальной зарядки может варьироваться в зависимости от количества энергии, генерируемой EH-блоком в данный момент; таким образом, чем больше энергии, тем меньше время заряда суперконденсаторов.

    Из предыдущих данных ясно, что увеличение количества измерений датчика может сильно повлиять на начальный запуск, так как для этого потребуются суперконденсаторы большего размера.Таким образом, выбранный ранее рабочий цикл из 60 измерений и 1 передачи будет взят за основу для следующих тестов.

    После проверки каждого блока соринки по отдельности, в следующем разделе будет описана проверка всех рабочих частей в целом.

    4.5. Проверка соринки

    Следующим шагом с использованием данных, извлеченных из предыдущих анализов, была проверка соринки (рис. 12) в целом путем тестирования ее в реальной домашней среде в течение 24 часов.

    В этом тесте необходимо различать два основных сценария: 8-часовой активный период и 16-часовой период бездействия. Активный период представляет собой промежуток времени с 14:00 до 22:00, а период бездействия характеризует промежуток времени, когда тепловой радиатор отключен. Анализ периода бездействия позволит понять разряд суперконденсатора и количество энергии, необходимое для перезагрузки системы на следующий день работы. Временной интервал 2–10 вечера был выбран потому, что это обычный рабочий цикл системы центрального отопления.

    Для этого теста использовался суперконденсатор 470 мФ для выхода STORE, а также мФ для выходов LDO и OUT каждого. Измерения напряжения проводились на входах EH, STORE, LDO и OUT каждые 10 секунд. Для проверки успешной передачи данных на сервер WiFi использовалось программное обеспечение Wireshark [32] (рисунок 13).


    Первое, что следует заметить на Рисунке 13, - это скачки потребления энергии на выходе OUT и LDO, которые уменьшаются с каждой передачей.Такое поведение происходит из-за энергии, которая накапливается в суперконденсаторе STORE, что обеспечивает более быструю перезарядку между передачами.

    Из-за начального времени запуска на сервер WiFi удалось отправить только 6 передач. Согласно данным, полученным с помощью Wireshark, вероятность успеха этих передач составила 100%.

    В качестве дополнительного теста те же измерения напряжения проводились в течение длительного периода времени, пока соринка не отправит дополнительную передачу.Этот тест имитирует поведение пылинки и суперконденсаторов в непрерывном рабочем цикле (рисунок 14).


    С помощью этого теста можно увидеть более быструю перезагрузку пылинки обратно в рабочий режим (примерно 40 минут) по сравнению с первоначальным запуском. Это увеличение времени зарядки позволяет накопить больше энергии в суперконденсаторе STORE, который можно использовать для более быстрой зарядки других выходов и резервирования большего количества энергии на следующий день работы. Возможно, этот дополнительный запас энергии позволит еще быстрее перезагрузиться на следующий день работы.Кроме того, более быстрая перезагрузка дает больше передач, чем при первоначальном запуске.

    4.6. Mote Sustainability

    Устойчивость может быть определена как способность системы, устройства или приложения работать в течение определенного периода времени, независимо от того, является ли он определенным или неопределенным. В таких приложениях, как текущее предложение, устойчивость можно разделить на две области: операционная и энергетическая. Это ограничит приложение определенным рабочим окном. При заданном временном интервале рабочего цикла устойчивость энергопотребления определяется двумя факторами: количеством энергии, генерируемой на выходах блоком EH, и энергией, потребляемой каждым действием нагрузки, а также их энергией, потребляемой в неактивном состоянии.С другой стороны, эксплуатационная устойчивость определяется минимальным количеством измерений температуры, которые предоставят достоверную информацию пользователю, и максимальным количеством измерений, которые могут быть выполнены с полезной энергией, хранящейся в суперконденсаторах микроконтроллера.

    Как указывалось ранее, начальным условием настройки соринки является временной интервал рабочего цикла, равный 1 часу, когда выполняется одна передача данных. Учитывая характеристики ИС управления энергопотреблением, были выбраны выходные конденсаторы для микроконтроллера и приемопередатчика по 200 мФ каждый.Это обеспечивает достаточно энергии для каждого действия и адекватное время запуска. Учитывая эти условия, был проведен анализ устойчивости, чтобы найти предлагаемое рабочее окно, которое определит лучшие сценарии применения для этого предложения. Важно отметить, что этот анализ рассматривает только стабильный режим, так как в режиме начисления не выполняется никаких действий (Рисунок 15).


    На рисунке 15, основанном на экспериментальных измерениях (таблица 1), были произведены расчеты для получения количества энергии, потребляемой большим количеством образцов за один цикл и за одну передачу.Кроме того, было извлечено среднее количество энергии, доступной на выходе LDO, при разнице температур 4,5 ° C за указанный временной цикл.

    На рисунке 15 могут быть изображены две основные области: одна серого цвета, а другая - зеленого цвета, причем все они относятся к среднему уровню энергии 4,5 ° C. Серая секция символизирует максимальное количество измерений, которое может быть выполнено при средней энергии, доступной за один час. Тем не менее, учитывая ограничение размера суперконденсатора, не вся энергия будет использоваться для этой цели, но вместо этого она будет сохраняться в качестве резервной копии в резервуаре энергии на выходе STORE.Сказав, что существует предел, установленный размером суперконденсатора, с учетом наших начальных условий, появляется зеленая зона, отображающая оптимальное рабочее окно сценариев для текущего предложения. Минимальный предел, установленный для зеленой зоны, был определен количеством образцов, необходимых для предоставления полезной информации пользователю. Имея как минимум тридцать образцов за цикл, можно дать хорошее представление, хотя и немного грубое, об измеренных колебаниях температуры, хотя рекомендуется больше образцов.

    5. Обсуждение

    Как описано ранее, одним из ключевых отличий этого предложения является интеграция связи Wi-Fi с накоплением энергии на датчике. Тем не менее, описанное устройство имеет сходство с другими предложениями.

    Блоки TEG и EH можно сравнить с блоком, использованным в Mote Tyndall ZigBee, представленном Wang et al. [16]. В своей работе было проанализировано несколько предложений и устройств, чтобы выбрать лучший подход для их реализации.В частности, проводится сравнение с микросхемой LTC3108, используемой в данной работе, но только с трансформатором с соотношением витков 1: 100, который, как также продемонстрировано здесь, имеет низкий КПД на основном выходе OUT. Однако при анализе этого выхода с витком 1:50 при 3,3 В, при том же напряжении, что и в их части, было продемонстрировано, что можно получить КПД до 51% по сравнению с 25,2%, достигнутыми их Блок EH. Как минимум, в этой работе достигается КПД 40%.Если бы этот блок EH использовался с модулем Tyndall ZigBee, то ТЭГ потребовал бы только 2,6 мВт, поскольку блок EH генерировал бы 1,1 мВт на выходе 3,3 В. Это означает почти 50% -ное сокращение энергии, извлекаемой из окружающей среды. Кроме того, использование такого устройства, как ИС управления энергией, дает дополнительное преимущество, заключающееся в наличии блока EH общего назначения, который может использоваться для сбора других типов окружающей энергии.

    Если бы использовалась связь ZigBee, вместо WiFi для этой реализации, можно было бы достичь меньшего времени запуска и уровней энергии, уменьшив размер требуемых суперконденсаторов.Тем не менее, как указывалось ранее, для этого по-прежнему потребуется размещение специальной инфраструктуры ZigBee и дополнительного устройства, которое будет загружать данные в облако, как, например, работы Келли и др. [18] или Нугрохо и Сахрони [20]. Это будет связано с дополнительными экономическими затратами и из-за нечастого использования широким населением, менее удобной для пользователя установки. Преимущество Wi-Fi по сравнению с другими протоколами, такими как ZigBee, заключается в том, что наличие сетевой инфраструктуры, уже существующей, как и в большинстве домашних хозяйств, может снизить экономические затраты на проект и упростить его реализацию, а также взаимодействие с пользователями.

    Другой подобный подход представлен Нгуеном и Ле-трунгом [19]. В своем предложении они также используют маломощные аппаратные и программные технологии с Wi-Fi-связью для считывания данных в умных зданиях, используя тот же приемопередатчик MRF24, что и предложенный здесь, и микроконтроллер PIC18. Тем не менее, они демонстрируют одинаковое потребление энергии, хотя в этом предложении используется микроконтроллер PIC24. Одна из основных причин этого заключается в том, что в этой работе напряжение питания микроконтроллера было снижено с 3.От 3 В до 2,2 В, что существенно снижает его потребление. Кроме того, использование холодного пуска с внутренним генератором LPRC помогло улучшить потребность в энергии. Более того, в этой работе измерения датчиков могут выполняться каждую минуту, хотя передачи по умолчанию настроены на запуск каждый час. Другое ключевое отличие состоит в том, что для их реализации они используют батареи (4 × 4200 мАч @ 3,7 В) для достижения максимальной работы 46 дней, в то время как в этом предложении используется EH, который потенциально может не иметь ограничений на работу.Чтобы сравнить обе архитектуры, если бы мы заполнили наш соринок этим комплектом батарей, у нас было бы 71 день жизни.

    Видя, что выработки энергии достаточно для хранения ее части (рис. 13), открываются несколько возможностей. Если ТЭГ вырабатывает достаточно энергии, можно увеличить либо количество измерений датчика, либо скорость передачи, создавая более адаптируемый к различным рабочим циклам. Кроме того, размер суперконденсатора STORE может быть увеличен, что дополнительно поможет сократить время перезагрузки в каждом последовательном рабочем цикле.

    В ходе более чем 24-часовых испытаний было доказано, что внедрение является жизнеспособным решением текущей проблемы. В идеале было бы желательно начинать считывание данных, как только выход LDO достигнет своего номинального значения 2,2 В, так как это включит MCU, который управляет датчиком температуры. В настоящее время эта проблема решается за счет более быстрого перезапуска с сохранением энергии после 8-часового активного периода; тем не менее, в первые несколько дней работы происходит некоторая потеря данных. Возможным улучшением было бы добавление дополнительной схемы запуска, которая непосредственно анализирует выходной сигнал LDO.Это оставит вывод PGD свободным для анализа микроконтроллером, давая ему информацию о доступности энергии для трансивера.

    Дальнейший анализ рисунка 15 показывает, что при более низкой доступности энергии, чем та, которая обеспечивается разницей температур 4,5 ° C, можно было бы работать в тех же рабочих окнах. Тем не менее, при такой выходной энергии начальное время запуска соринки будет увеличено. С другой стороны, более высокая доступность энергии обеспечит более быстрое время первоначального запуска и больше энергии для резервного копирования.Кроме того, можно было бы увеличить размер суперконденсаторов, разместив больше измерений за цикл или даже больше передач.

    Вероятным усовершенствованием представленного предложения будет замена MCU, который в целом имеет высокое энергопотребление. Если бы был выбран микроконтроллер PIC24FJ128GA306 [33] из семейства nanoWatt XLP, можно было бы добиться печально известного повышения производительности. Этот микроконтроллер имеет низкое потребление в режиме глубокого сна - 10 нА, что, следовательно, позволяет хранить больше энергии с большей скоростью.Кроме того, его потребление тока в активном состоянии составляет менее 6,5 мА, что снижает минимальный размер суперконденсатора LDO до 58 мФ. Это будет означать сокращение мощности почти на 70%. Если предположить, что используются те же суперконденсаторы, которые установлены в настоящее время, всего 100 мФ будет более чем достаточно для удовлетворения его потребности, что значительно сократит время запуска. Кроме того, интеграция энергосберегающего микропрограммного обеспечения, а также выбор микроконтроллера с более широким диапазоном напряжений питания позволят принимать решения по каждому действию, которое будет принимать соринка, и уменьшить размер выходных суперконденсаторов.

    На стороне приемопередатчика выходная мощность передачи может модулироваться в соответствии с необходимой мощностью сигнала, необходимой для связи с точкой доступа. В большинстве домашних сценариев возможно, что выходная мощность 10 дБм не требуется, и ее уменьшение значительно улучшит потребление. Более того, в зависимости от сценария, протокол UDP может использоваться для уменьшения времени передачи и потребления энергии, хотя доставка данных не будет гарантирована.

    6.Выводы

    В данной статье был представлен автономный WiFi-датчик для аудита домашних отопительных приборов. Был проведен полный анализ нагрузки, который дал четкое представление о необходимых потребностях в энергии. Кроме того, были проведены теоретические расчеты для необходимых резервуаров энергии или суперконденсаторов, и их экспериментальное подтверждение было подтверждено. После этого была проведена характеристика ТЭГ, которая позволила правильно выбрать компоненты для блока EH. С соответствующими компонентами были продемонстрированы возможности КПД и мощности блока EH, что позволило увеличить производительность на 50% по сравнению с другими реализациями.Наконец, все блоки были проверены на практике в течение более 24 часов в целом, что доказало надлежащую функциональность пылинок в среде умного дома.

    В заключение следует отметить, что использование автономных датчиков WiFi в качестве решения WSN в IoT не только жизнеспособно, но и упрощает его реализацию благодаря уже широко распространенной сети и повсеместному распространению в устройствах IoT. Существует множество сценариев, в которых датчики WiFi могут быть реализованы для передачи данных об окружающей среде в облако без необходимости в дополнительных сетевых коммуникациях.Кроме того, его можно легко соединить с технологиями EH, чтобы покрыть потребление энергии или помочь перезарядить систему первичных батарей для увеличения срока службы.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи.

    Благодарности

    Трасвинья-Морено хотел бы поблагодарить Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología Мексики за предоставление стипендии для его докторской степени. Также авторы хотели бы поблагодарить Ministryio de Economía y Competitividad Испании за проект Memory Lane (MeLa), частью которого является это предложение.

    Более высокие температуры замедляют передачу COVID-19, но ненамного - ScienceDaily

    Хорошо известно, что темпы передачи некоторых респираторных вирусов, включая грипп, в летние месяцы имеют тенденцию к снижению. Поскольку COVID-19 распространился по всему миру, возникли вопросы о том, могут ли повышение температуры, влажности и УФ-индекса замедлить или даже остановить распространение SARS-CoV-2, вируса, вызывающего COVID-19. Это влияние на передачу вируса будет важно понимать по мере того, как наступают более теплые месяцы, а штаты по всей стране рассматривают и реализуют планы повторного открытия.

    Чтобы ответить на эти вопросы, исследователи из больницы Маунт-Оберн изучили влияние температуры, осадков и УФ-индекса на заболеваемость COVID-19 в Соединенных Штатах в весенние месяцы 2020 года. Опубликовано в журнале Clinical Infectious Diseases , Результаты показывают, что, хотя уровень заболеваемости COVID-19 действительно снижается с повышением температуры до 52 градусов по Фаренгейту, дальнейшее повышение температуры не приводит к значительному снижению передачи заболевания. Более высокий УФ-индекс также помогает замедлить рост новых случаев заболевания, но общее воздействие остается умеренным.Характер осадков не оказал никакого влияния на передачу вируса.

    Исследовательская группа проанализировала ежедневные сообщения о случаях заражения SARS-CoV-2 в Соединенных Штатах с 22 января 2020 года по 3 апреля 2020 года, как это отслеживается приборной панелью COVID-19 Университета Джона Хопкинса, и оценила связь между температурой, осадками и УФ Индекс, по данным Национальных центров экологической информации, и рост числа случаев заболевания.

    «Хотя скорость передачи вируса может замедлиться по мере повышения максимальной суточной температуры примерно до 50 градусов, последствия повышения температуры выше этого значения не кажутся значительными», - сказал первый автор Шив Т.Сехра, доктор медицины, директор резидентуры по внутренним болезням в больнице Маунт-Оберн и доцент медицины Гарвардской медицинской школы. «Основываясь на нашем анализе, скромная ассоциация предполагает, что маловероятно, что передача болезней резко замедлится в летние месяцы только из-за повышения температуры».

    В дополнение к изучению того, как изменения температуры в период с января по апрель 2020 года повлияли на распространение SARS-CoV-2, команда смоделировала, какое влияние будет, если состояние останется в пределах максимального температурного диапазона, продемонстрировав пять различных сценариев: менее 30 градусов по Фаренгейту, от 30 до 40 градусов по Фаренгейту, от 40 до 50 градусов по Фаренгейту, от 50 до 60 градусов по Фаренгейту и более 60 градусов по Фаренгейту.Самый низкий уровень новых случаев заболевания наблюдался в дни, когда температура воздуха была выше 50 градусов по Фаренгейту пятью днями ранее. Наибольший рост показателей заражения был отмечен в дни, когда максимальная температура была ниже 30 градусов по Фаренгейту.

    Центры по контролю и профилактике заболеваний заявили, что пандемия COVID-19 может усугубиться осенью и зимой по мере снижения температуры. «Наши результаты соответствуют этим прогнозам», - отметил Сехра. «Мы также предупреждаем, что в осенние и зимние месяцы болезнь может обостриться.«

    В то время как предыдущие исследования SARS-CoV-2 в лабораторных условиях показали, что вирус выживает в течение более короткого периода времени при более высоких температурах и инактивируется УФ-светом, лишь немногие изучали влияние температуры, осадков или УФ-света на скорость распространения вируса. передача в сообществе.

    «Насколько нам известно, это, вероятно, одно из первых рецензируемых исследований, в которых изучается влияние температуры, осадков и ультрафиолетового излучения на передачу вируса среди населения США в целом», - сказал Сехра.

    У исследования было несколько важных ограничений и соображений. Климатические данные для столиц штатов были экстраполированы на весь штат, как это было получено из Национальных центров экологической информации. Кроме того, данные в исследовании были собраны, когда на большей части страны максимальные дневные температуры были ниже 70 градусов по Фаренгейту. Хотя средние летние температуры будут намного выше, чем в большей части страны, это исследование не может оценить, какое влияние, если оно есть, на температуры выше 70 -75 градусов по Фаренгейту может иметь место при передаче вируса.

    Исследователи отмечают, что во время пандемии методы отчетности о количестве пациентов с COVID-19 менялись географически. Стратегии сдерживания, политика «не выходите из дома» и доступ к тестированию, вариативность форматов тестирования и количество выполненных тестов также различались в разных штатах, хотя в исследовании действительно пытались учесть эти факторы.

    Среди других авторов исследования - Джастин Сальчиччоли из больницы Маунт-Оберн; Шелби Фундин из Reservoir Medical Associates, больница Маунт-Оберн; Дуглас Вибе и Джошуа Бейкер из Пенсильванского университета.

    Влияние испарения на выживаемость, концентрацию и передачу вируса - ScienceDaily

    По мере того, как число случаев COVID-19 продолжает расти во всем мире, становится все более актуальным понять, как климат влияет на продолжающееся распространение коронавируса, особенно с учетом того, что зимние вирусные инфекции более распространены и страны северного полушария скоро увидят более низкие температуры.

    В статье Physics of Fluids , опубликованной AIP Publishing, исследователи изучали влияние относительной влажности, температуры окружающей среды и скорости ветра на респираторное облако и жизнеспособность вирусов.Они обнаружили, что критическим фактором для передачи инфекционных частиц, которые находятся в дыхательных облаках капель слюны, является испарение.

    «Предположим, мы лучше понимаем испарение и его связь с воздействием климата. В этом случае мы можем более точно предсказать концентрацию вируса и лучше определить его жизнеспособность или потенциал выживания вируса», - сказал Димитрис Дрикакис, один из авторы.

    Несмотря на важность воздушно-капельной передачи, исследований относительно тепломассопереноса вокруг и внутри респираторных капель, содержащих вирус, было мало.

    Чтобы решить эту проблему, исследователи разработали теоретические корреляции для неустойчивого испарения капель слюны, зараженных коронавирусом. Они реализовали теорию на современной платформе вычислительной гидродинамики и изучили влияние погодных условий на передачу вирусов по воздуху.

    «Мы обнаружили, что высокая температура и низкая относительная влажность приводят к высокой скорости испарения капель, загрязненных слюной, что значительно снижает жизнеспособность вируса», - сказал соавтор Талиб Дбоук.

    Кроме того, исследователи заметили, что расстояние прохождения и концентрация облака капель остаются значительными даже при высоких температурах и высокой относительной влажности. Скорость ветра - еще один важный фактор, который может изменить все правила социального дистанцирования.

    Эти данные помогают объяснить, почему пандемия усилилась в течение июля в различных густонаселенных городах по всему миру, таких как Дели, где наблюдались как высокие температуры, так и высокая относительная влажность.Это также является важным предупреждением о возможности второй волны пандемии в предстоящие осенние и зимние сезоны, когда низкие температуры и высокая скорость ветра повысят выживаемость и передачу вируса, передающегося по воздуху.

    Это исследование дополняет растущий объем исследований, которые подтверждают важность социального дистанцирования и использования масок для лица для предотвращения полного распространения вируса. Результаты показывают важность погодных условий для жизнеспособности вируса, что может помочь в разработке мер как в помещениях, так и на открытом воздухе, для снижения передачи вируса по воздуху в частных и общественных местах.

    История Источник:

    Материалы предоставлены Американским институтом физики . Примечание. Содержимое можно редактировать по стилю и длине.

    Этот интеллектуальный термометр может помочь обнаружить горячие точки COVID-19.

    Умный термометр Kinsa, подключенный к Интернету, соединенный с мобильным приложением, собирает данные о температуре и симптомах потребителей. Эти данные в режиме реального времени позволяют Kinsa отслеживать, где в США начинаются заболевания, чтобы можно было лучше распределить ресурсы здравоохранения.

    Кинса

    Кинса считает, что единственный способ обуздать пандемию - это знать, где она происходит, в режиме реального времени.

    Компания медицинских технологий из Сан-Франциско была основана в 2012 году, чтобы помочь остановить распространение инфекционных заболеваний, в частности сезонного гриппа, за счет более раннего выявления и раннего реагирования.

    Их средства? Подключенный к Интернету интеллектуальный термометр в паре с мобильным приложением, которое собирает данные о температуре и симптомах потребителей Эти данные в режиме реального времени позволяют Kinsa отслеживать, где в U.S. болезни начинаются, поэтому отрасль здравоохранения может быть лучше подготовлена ​​к мобилизации нужных ресурсов в нужных местах в нужное время.

    Теперь, по словам Кинса, данные, собранные с помощью его интеллектуального термометра, могут помочь предсказать будущие вспышки COVID-19, полагаясь на данные, которые он собирал в течение многих лет, чтобы определить, что США могут ожидать от обычного сезона простуды и гриппа. Модель берет то, что наблюдается в настоящее время - всплеск болезни - и вычитает «норму». У них остается аномалия, которая может быть связана с коронавирусом.

    Преодоление задержки CDC

    Центры по контролю и профилактике заболеваний на протяжении десятилетий следят за такими заболеваниями, как грипп. Но CDC полагается на то, что люди посещают отделения здравоохранения, которые затем ставят диагнозы и сообщают об этих диагнозах. Это создает задержку, которой нет у Kinsa. Согласно исследованию 2020 года, опубликованному в Health Informatics Journal, Kinsa собирает данные о своем здоровье в режиме реального времени, поэтому выявляет горячие точки гриппа до того, как станут доступны отчеты CDC.

    Сингх говорит, что сбор данных Kinsa в режиме реального времени жизненно важен во время пандемии, когда на счету каждый день.

    «Наша миссия - сдерживать распространение инфекционных заболеваний посредством раннего обнаружения. Термометр - это средство для достижения цели», - говорит Сингх. «Если вы хотите знать, где распространяется болезнь, вы должны знать симптомы. Лучше всего было воспользоваться инструментом, который [люди] уже использовали».

    Kinsa в настоящее время имеет термометры в более чем миллионе домашних хозяйств в США. Ежедневно регистрируется около 150 000 значений температуры.

    Kinsa

    Моя кладовая информации

    Kinsa в настоящее время имеет термометры в более чем миллионе домашних хозяйств. Более 2 миллионов пользователей по всей стране записывают около 150 000 показаний температуры в день. Термометры стоят около 40 долларов за стандартную модель и около 70 долларов за модель уха. Термометры подключаются к смартфону через Bluetooth, загружая местоположение, температуру и введенные пользователем симптомы в базу данных Kinsa. В результате компания получает массу информации, которую затем может найти в шаблонах.

    «Как обуздать следующую пандемию, если вы не знаете, с чего она начинается? Вы должны знать это в режиме реального времени», - говорит Сингх. «Вы должны знать степень тяжести, насколько она длится, сколько дней нужно, чтобы выздороветь, каковы наихудшие симптомы. Все это сводится к точным геолокационным данным».

    На этой карте США показана тенденция заболеваемости с 12 по 24 марта 2020 г., основанная на показаниях температуры, агрегированных из приложения Kinsa.

    Сингх сразу же отмечает, что прогнозы его компании не подвергались экспертной оценке, и поэтому его команда работает с обоснованными предположениями, а не с определенностью.Однако когда дело доходит до выявления вспышек инфекционных заболеваний, больше информации всегда лучше.

    «Я думаю, что чем больше у нас информации, которая может поднять потенциальные флаги для реагирования системы общественного здравоохранения, тем лучше мы будем», - говорит Ален Лабрик, эпидемиолог инфекционных заболеваний из школы общественного здравоохранения Bloomberg Джонса Хопкинса, не связан с Kinsa. "Учитывая серьезность последствий этой инфекции и распространение этой пандемии, важно проявлять осторожность и пытаться исследовать группы лихорадок."

    Модель, которую Kinsa использует для прогнозирования вспышек коронавируса, отслеживает долю восприимчивого и инфицированного населения, соответственно, с течением времени. Затем она рассматривает соответствующую скорость, с которой люди переходят от восприимчивости к заражению, и скорость которые они выздоравливают или удаляются из зараженного состояния.

    Этот класс моделей называется компартментальной моделью, и это та, которая существует в той или иной форме с конца 1800-х годов, говорит Бенджамин Далзил, популяционный биолог из Государственный университет Орегона.Далзил работает с Kinsa над моделированием и получил финансирование от компании. Этот процесс превратился из картирования химических реакций в 19 веке в эпидемиологическое моделирование с помощью современного компьютера сегодня. Модель настолько проста, что ее можно свести к менее чем 50 строкам кода.

    Используя эту модель, Kinsa говорит, что может предсказать вспышку гриппа за 20 недель и для каждого города, что может изменить правила игры в борьбе с коронавирусом.

    «У нас ограниченные тесты; у нас ограниченное количество коек в отделениях интенсивной терапии; у нас ограниченное количество аппаратов ИВЛ.Дело здесь в том, что нам нужна сортировка; нам нужно распределять ресурсы там, где они больше всего нужны, - говорит Сингх. - Если вы видите рост кластеров лихорадки, вы отправляете туда тестовые наборы ».

    Kinsa - не единственный участник гонки прогнозирования вспышки COVID-19. Правительство США в настоящее время обсуждает с Facebook, Google и другими технологическими компаниями возможность использования данных о местоположении и перемещении со смартфонов американцев для борьбы с коронавирусом.

    Ученые годами собирают данные социальных сетей, чтобы получить представление о здоровье населения.С этим есть проблемы. «В некоторые годы модель сбивала с толку« лихорадка Бибера »[в твитах], - говорит Лабрике. «По крайней мере, с помощью градусника можно отличить настоящую лихорадку от лихорадки Бибера».

    Поскольку люди по всей стране остаются дома и практикуют социальное дистанцирование, Kinsa - это просто еще один инструмент, который чиновники здравоохранения могут использовать в борьбе, чтобы минимизировать вспышку.

    «Медицинские вмешательства имеют решающее значение для сглаживания кривой, и эти целевые вмешательства требуют, чтобы мы своевременно знали, где находятся горячие точки передачи», - говорит Далзил.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *