تحليل البيانات من حساسات قياس درجة الحرارة وجودة الهواء

🚀 تحليل البيانات من حساسات قياس درجة الحرارة وجودة الهواء: فهم البيئة وتحسين الأنظمة!

📌 تعتمد أجهزة قياس درجة الحرارة وجودة الهواء على جمع وتحليل البيانات لتقديم معلومات دقيقة عن الظروف البيئية، مما يسمح بتحسين المنازل الذكية، أنظمة التهوية، ومراقبة جودة الهواء في الأماكن المغلقة والمفتوحة.

🔹 1. أهم الحساسات المستخدمة في قياس درجة الحرارة وجودة الهواء

✔️ حساسات قياس الحرارة والرطوبة

• DHT11 & DHT22
• – مستشعرات رقمية تقيس الحرارة والرطوبة بدقة جيدة.
• LM35
• – حساس تناظري يوفر قراءة دقيقة لدرجة الحرارة.

✔️ حساسات جودة الهواء

• MQ-135
• – حساس يكشف عن الغازات الضارة مثل ثاني أكسيد الكربون والأمونيا.
• MQ-2 & MQ-7
• – حساسات متخصصة في كشف الدخان وأول أكسيد الكربون.
• BME680
• – حساس متقدم يمكنه قياس الحرارة، الرطوبة، الضغط، ومستويات المركبات العضوية المتطايرة (VOC).

💡 تطبيق عملي:

يمكن ربط هذه الحساسات مع أنظمة تهوية ذكية لضبط الهواء الداخلي تلقائيًا بناءً على البيانات المستقبلة!

🔹 2. برمجة تحليل البيانات باستخدام Arduino

📌 يمكننا استخدام Arduino لمعالجة البيانات من الحساسات واتخاذ قرارات ذكية بناءً عليها.

💡 مثال عملي: قراءة بيانات حساس الحرارة والرطوبة DHT11 وعرضها على شاشة تسلسلية

cpp

#include <DHT.h>

#define DHTPIN 2   
#define DHTTYPE DHT11   

DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  dht.begin();
}

void loop() {
  float temp = dht.readTemperature();
  float humidity = dht.readHumidity();
  
  Serial.print("Temperature: ");
  Serial.print(temp);
  Serial.print(" °C, Humidity: ");
  Serial.print(humidity);
  Serial.println(" %");
  
  delay(2000);
}

🔥 يمكننا تجربة هذا النموذج عبر محاكاة في Tinkercad لرؤية كيفية تفاعل البيانات مع البيئة!

🔹 3. تحليل البيانات باستخدام Raspberry Pi و Python

📌 يمكننا استخدام Raspberry Pi لتحليل البيانات بطرق أكثر تعقيدًا، مثل تخزين المعلومات وإرسالها إلى تطبيقات سحابية.

💡 مثال عملي: تخزين بيانات جودة الهواء في ملف CSV لمراجعتها لاحقًا

python

import csv
import time
import Adafruit_DHT

sensor = Adafruit_DHT.DHT11
pin = 4

while True:
    humidity, temperature = Adafruit_DHT.read_retry(sensor, pin)

    with open('sensor_data.csv', mode='a') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow([time.time(), temperature, humidity])

    print(f"Temp: {temperature}°C, Humidity: {humidity}%")
    time.sleep(2)

🚀 يمكننا تنفيذ هذا النموذج لمعرفة كيفية تخزين البيانات الذكية ومعالجتها!

🔬 4. تجربة عملية عبر المحاكاة

📌 هل ترغب في تنفيذ محاكاة للتحكم بأجهزة الاستشعار عمليًا؟

✔️ يمكننا تصميم نموذج داخل Tinkercad أو Raspberry Pi واختبار أداء الحساسات.

✔️ تحليل البيانات المستلمة لمعرفة كيفية تحسين استجابة الأنظمة.

✔️ دمج الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات وتقديم توقعات دقيقة حول جودة الهواء.