Внедрение IoT в современные системы вентиляции: перспективы и проблемы

Интернет вещей (Internet of Things, IoT) оказывает революционное влияние на многие отрасли, включая системы вентиляции. IoT представляет огромные возможности для оптимизации и автоматизации, однако внедрение этой технологии также сталкивается с проблемами и вызовами. Это ожидаемо позволит изменить многие аспекты человеческой жизни, такие как образование, общение, бизнес и наука. Интернет вещей можно рассматривать как следующую эволюция Интернета, где огромное количество данных могут быть собраны и проанализированы для получения важных и полезных информаций. С внедрением Интернета вещей, вещи способны видеть, слышать, думай и исполнять задачи, основанные на каком-либо решении, принятом ими самими.

Использование IoT в системах вентиляции открывает широкие возможности для улучшения эффективности, снижения энергопотребления и улучшения качества воздуха.

Степень загрязнения воздуха определяется тем, насколько концентрация диоксида серы (SO2), диоксида азота (NO2) и оксида углерода (CO) в воздухе превышает нормы, установленные Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ).

Для определения качества воздуха применяется Индекс качества воздуха (ИКВ). Его значение зависит от концентрации и типов газов, содержащихся в воздухе. В Индекс качества воздуха включены 8 загрязнителей (PM10, PM2,5, NO2, SO2, CO, O3, NH3 и Pb).

Воздух, согласно Индексу качества воздуха можно подразделить на 6 категорий. Они следующие: хороший, удовлетворительный, вредный для чувствительных групп, вредный, очень вредный и опасный.

В руководящем положении ВОЗ по качеству воздуха изложены глобальные рекомендации по пороговым значениям и ограничениям концентраций основных загрязнителей воздуха, представляющих опасность для здоровья. Например, в Руководстве сообщается, что за счет снижения загрязнения взвешенными частицами (PM10) с 70 до 20 микрограммов на кубический метр (мкг / м3) мы можем сократить количество смертей, связанных с загрязнением воздуха, примерно на 15%.

Горнодобывающая промышленность, например, использует интеллектуальные датчики на своих участках добычи, чтобы следить за воздухом, окружающим территорию. Если в воздухе горнодобывающего предприятия присутствуют вредные газы, интеллектуальные датчики могут обнаружить это и передать информацию руководителям участков, чтобы они могли остановить процессы и защитить благополучие своих работников. Тяжелое оборудование, используемое в горнодобывающей отрасли, также может быть оснащено множеством датчиков IoT, чтобы оптимизировать их использование и развертывание, чтобы максимизировать возврат инвестиций, повысить эффективность и снизить затраты.

Традиционные методы мониторинга качества воздуха включают стационарные наблюдательные станции, лабораторный анализ проб воздуха и ручные приборы. Несмотря на их важность в обеспечении информации о качестве воздуха, у них есть ряд недостатков:

• Ограниченная географическая покрытость: Стационарные мониторы обычно расположены в определенных местах и могут не полностью отражать качество воздуха в более широком районе или в микроокружении, где люди проводят большую часть своего времени.
• Задержка времени: Пробы воздуха, которые собираются для лабораторного анализа, могут потребовать значительного времени для обработки, что приводит к задержке в получении результатов.
• Высокие затраты: Построение и поддержание стационарных мониторинговых станций могут быть дорогостоящими, как и некоторые методы лабораторного анализа.
• Неточности измерений: Ручные приборы, хоть и обеспечивают большую мобильность, могут быть менее точными по сравнению с лабораторными методами или стационарными мониторами.
• Недостаток данных в реальном времени: Традиционные методы обычно не предоставляют данных в реальном времени, что может быть критически важно при мониторинге изменений качества воздуха.

Внедрение Интернета вещей (IoT) в системы вентиляции и теплообмена может привести к значительному снижению энергопотребления. С помощью IoT, системы становятся "умными" и могут автоматически регулировать свою работу в зависимости от текущих условий.

Мониторинг качества воздуха Сенсоры IoT могут непрерывно контролировать качество воздуха, измеряя уровни определенных загрязнителей, таких как углекислый газ, твердые взвешенные вещества и летучие органические соединения. Если качество воздуха ухудшается, система вентиляции может автоматически увеличивать объем поступающего свежего воздуха.

Контроль температуры и влажности Сенсоры IoT могут также контролировать температуру и влажность в помещении. Если они выходят за установленные пределы, система вентиляции и теплообмена может автоматически регулировать эти параметры, чтобы поддерживать комфортные условия. Это может быть особенно полезно в зданиях с переменной нагрузкой, где температура и влажность могут быстро меняться.

Энергоэффективность Все эти функции ведут к улучшению энергоэффективности. Благодаря более точному контролю, системы вентиляции и теплообмена могут работать только тогда, когда это необходимо, и только с той мощностью, которая требуется. Это снижает общее энергопотребление и может привести к значительным экономиям на электроэнергию.

Прогнозирование и обслуживание Другое преимущество использования IoT в системах вентиляции и теплообмена - возможность сбора данных для анализа и прогнозирования. Например, анализ данных может помочь определить, когда система вероятно потребует обслуживания или замены компонентов. Это может предотвратить простои и снизить общие затраты на обслуживание и ремонт.

Внедрение IoT в системы вентиляции связано с некоторыми вызовами и проблемами, которые нужно учесть:

• Безопасность данных: Системы вентиляции, подключенные к Интернету, могут стать потенциальной мишенью для хакеров. Важность защиты данных и обеспечения безопасности подключения не может быть недооценена, поскольку любое несанкционированное вмешательство может привести к серьезным последствиям .
• Недостаток стандартизации: Многие системы IoT разработаны независимо и не соответствуют общепринятым стандартам. Это может создать сложности в интеграции различных устройств и программного обеспечения .
• Высокие начальные затраты: Переход на "умные" системы вентиляции может требовать значительных вложений в оборудование и ПО. Отсутствие четкого понимания окупаемости этих инвестиций может стать препятствием для многих предприятий .
• Техническое обслуживание и поддержка: Обслуживание и поддержка IoT-систем может потребовать специализированных навыков, которых у сотрудников внутренних IT-департаментов может не быть. Это может привести к дополнительным затратам на внешние сервисные услуги .

В 2018 году российская компания "Энел Россия" запустила интеллектуальную систему вентиляции в одном из торговых центров в Москве. Система использует датчики IoT для мониторинга и управления системой вентиляции в режиме реального времени. Это позволило улучшить качество воздуха в помещениях и снизить энергопотребление.
В 2019 году российская компания "Роснефть" запустила систему мониторинга вентиляции на своем нефтеперерабатывающем заводе в Нижнекамске. Система использует датчики IoT для сбора данных о работе вентиляции. Эти данные используются для выявления проблем с вентиляционной системой и при необходимости ремонта или корректировки.
В 2020 году российская компания "Газпром" запустила систему предиктивного обслуживания вентиляции на своем газоперерабатывающем заводе в Оренбурге. Система использует датчики IoT для сбора данных о работе вентиляции и прогнозирования вероятности возникновения проблем. Эта информация используется для планирования профилактического обслуживания до возникновения проблем, что помогло избежать дорогостоящих простоев.

Внедрение IoT в системы вентиляции имеет огромный потенциал, но при этом требует серьезного подхода к вопросам безопасности и финансирования. Продолжающееся исследование и развитие в этой области, вероятно, приведет к решению этих проблем и к более широкому использованию IoT в системах вентиляции.

Если вам интересны аналитика, интеллектуальные системы и обсуждение актуальных тем, присоединяйтесь к нашему каналу : https://t.me/Analyze_this_WITH_ME. Здесь вы найдете множество полезных материалов, исследований и советов по применению интеллектуальных систем для управления и анализа данных в различных отраслях. Мы рады видеть вас среди наших подписчиков!

Вас ждут следующие темы:

1 Основы алгоритмов анализа данных и их применение в системах вентиляции и теплоэнергетики.

2 Методы анализа данных для оценки энергоэффективности и снижения потребления энергии.

3 Алгоритмы оптимизации параметров и настройки вентиляционных систем.

4 Применение машинного обучения для прогнозирования нагрузки и управления теплоэнергетическими системами.

5 Автоматизация и интеграция систем управления вентиляцией и теплоэнергетическими системами с использованием IoT. 👥

#алгоритмы #анализданных #вентиляция #бесплатно