Projeto Monitor - Divisão de Engenharia Eletrônica do ITA

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DE TECNOLOGIA
ENGENHARIA AMBIENTAL
Emprego de rede modular automatizada remota de plataformas de
monitoramento da presença de metano, dióxido de enxofre e monóxido
de carbono.
Elói Fonseca
São Carlos – SP
2013
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DE TECNOLOGIA
ENGENHARIA AMBIENTAL
Emprego de rede modular automatizada remota de plataformas de
monitoramento da presença de metano, dióxido de enxofre e monóxido
de carbono.
Elói Fonseca
Trabalho
de
Graduação
apresentado
ao
Departamento de Engenharia Ambiental da
Universidade Federal de São Carlos
Orientador:
Prof. MsC. Antonio Carlos Lopes Silva
São Carlos – SP
2013
Banca Examinadora
Trabalho de Graduação apresentado no dia 24 de agosto de 2013 perante a
seguinte banca examinadora:
Orientador:
Prof. MsC. Antonio Carlos Lopes Silva
Convidado:
Profa. Dra Adriana Cristiane Ruy
Professor da Disciplina:
Prof. Dr. Luiz márcio Poiani
i
“O homem pode fazer planos, mas a resposta certa vem do Senhor”
Provérbios 16.1
ii
AGRADECIMENTOS
Agradeço à minha família, que sempre esteve ao meu lado em todos os desafios
de um curso de graduação, com paciência e compreensão.
Agradeço ao meu orientador Prof. Dr. Antonio Carlos Lopes Silva, pela atenção e
suporte nas atividades de desenvolvimento da pesquisa e suporte técnico científico.
Agradeço ao Instituto Tecnológico de Aeronáutica, em especial ao prof. Wagner Chiepa
Cunha, que atuando como meu orientador durante o mestrado, doutorado e agora por me
apoiar na execução desta pesquisa realizada naquele instituto.
Agradeço ao coordenador do curso de Engenharia Ambiental, aos professores,
tutores e aos funcionários da secretaria da UFSCAR, que demonstraram sempre disposição
envidando esforços em resolver as pendências e fornecer ambiente propício para a
formação dos alunos.
iii
DEDICATÓRIA
Dedico este trabalho à todos aqueles que me apoiaram e depositaram confiança,
em especial para minha amada esposa Maria Ivanilde e meus filhos Marcus Vinicius e
Matheus, os quais foram minha base de apoio e estímulo nesta caminhada. Todo o esforço
e luta para galgar novos degraus na carreira profissional só tem importância porque os
tenho como estímulo a nunca desanimar frente aos obstáculos.
iv
RESUMO
A necessidade de implementar estruturas de monitoramento ambiental, focadas à
determinação da presença de contaminantes específicos de forma a permitir o
planejamento de ações e controle de processos, levou ao desenvolvimento da pesquisa
de plataformas de monitoramento que possuam estrutura de coleta de dados e
armazenamento, permitindo assim sua operação de forma contínua e autônoma. A
construção de modelos matemáticos ambientais de análise dos dados coletados de
concentração de contaminantes, temperatura e umidade, permite inferir sobre o
mecanismo de difusão dos contaminantes , de forma a poder atuar cooperativamente no
monitoramento e suporte ao planejamento de ações necessárias. Foi idealizada a
construção de um modelo de aquisição de dados com estrutura modular, a partir de
sensores de estado sólido, empregando rede de comunicação sem fio, permitindo a
implantação de redes de módulos de coleta de dados e transferência contínua das
informações sem necessidade de interferência de operadores em campo. A topologia
flexível de distribuição dos módulos e a seleção dos sensores específicos empregados
permite o monitoramento de presença de contaminantes em ambientes diversificados e
de difícil acesso, aliando ao processo a capacidade de registro em dispositivos de estado
sólido, cartões SD de memória, atuando como datalog permitindo assim a recuperação
do registro contínuo de dados posterior mesmo que ocorram danos à plataforma de
coleta.
As aplicações derivadas do sistema implementado permitem seu emprego tanto em
pesquisas de microambientes como em monitoramento ambiental remoto de forma
contínua, sem necessidade da presença constante de operadores.
v
ABSTRACT
In order to implement environmental monitoring structures, allowing to determine
the presence of specific contaminants to enable action planning and control processes for
environmental control, this research was directed to the development of platforms that
work as a monitoring device to allow its operation continuously and unmanned. Using
mathematic models for the collected database analysis about the contamination materials,
temperature and humidity factors, this work allows to predict some diffusion patterns that
could be found, in order to use this information in research or control planning. Was
designed a model for data acquisition modular structures, using solid state sensors and
wireless network, enabling the deployment of modules for data collecting and continuous
transfer of information without interference from operators in the field. The flexible
topology distribution of sensors modules and selection of specific employees allows
monitoring of contaminants in several environments and with difficult conditions
to
access, combining the ability to process registration in solid state devices, SD memory
cards, which act as datalog allow recovery of the continuous record of data even further
damage occurs to the collection platform.
The applications that can be implemented with this technology systems allows to
measure the presence of specific contaminants and can be used in microenvironment
researches or technological support to environmental monitoring of contaminants in
continuous process without a manual intervention of an operator.
vi
SUMÁRIO
Para atualizar o sumário, clique sobre a área cinza do sumário e tecle F9
Banca Examinadora................................................................................................................ i
RESUMO ............................................................................................................................... v
ABSTRACT............................................................................................................................ vi
LISTA DE FIGURAS ............................................................................................................ viii
LISTA DE TABELAS E QUADROS........................................................................................ix
LISTA DE TABELAS ...................................................................................................................... ix
1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................... 1
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ............................................................................................... 4
3 MATERIAIS E MÉTODOS................................................................................................ 20
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ........................................................................................ 34
5 CONCLUSÕES E SUGESTÕES ...................................................................................... 36
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .............................................................................................. 38
APÊNDICE A ................................................................................................................................ 40
APÊNDICE B ................................................................................................................................ 44
APÊNDICE C................................................................................................................................ 46
APÊNDICE D................................................................................................................................ 48
vii
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 Modelo de emissão e transporte de contaminantes atmosféricos.
2
Figura 2 Dinâmica de dispersão de contaminantes atmosféricos
5
Figura 3 Modelo de barreira de potencial na ausência de gases contaminantes
19
Figura 4 Modelo de barreira de potencial na presença de gases contaminantes
19
Figura 5 Sensor MQ-2
22
Figura 6 Sensor DHT 11
22
Figura 7 Protótipos das estações de monitoramento de contaminação ambiental.
23
Figura 8 Transmissor RF24L01
23
Figura 9 Experimentos iniciais com trafego de dados entre estação remota e central
24
Figura 10 Tela de teste de leitura do sensor MQ-2 no protótipo
25
Figura 11 Tela de teste de leitura do sensor DH-11 no protótipo
25
Figura 12 Interface de cartão SD para uso no protótipo
26
Figura 13 Estrutura funcional bloco do protótipo.
26
Figura 14 Curvas de resposta do sensor MQ-2 para diversos contaminantes
29
Figura 15 Curvas de resposta do sensor MQ-7 para diversos contaminantes
29
Figura 16 Circuito de prova para o sensor MQ-2
30
Figura 17 Curvas de resposta do sensor MQ-2 para diversos faixas de umidade relativa 31
Figura 18 Circuito de prova para o sensor MQ-7
32
Figura 19 Simulação MATLAB de comportamento de difusão com vento <2m/s e
temperatura entre 20 e50 graus
viii
33
LISTA DE TABELAS E QUADROS
LISTA DE TABELAS
ix
Tabela 1 Padrões Nacionais de Qualidade do Ar (resolução CONAMA no3)
8
Tabela 2 Critérios para classificação de episódios agudos (CETESB)
8
Tabela 3 Classificação da turbulência Pasquill/Gifford
17
Tabela 4 Classes de estabilidade de Pasquill/Gilffor
17
Tabela 5 Sensores e contaminantes específicos
28
1
INTRODUÇÃO
1.1 Motivação
A preocupação do homem com a emissão de poluentes na atmosfera terrestre tem se
tornado fator de grande relevância atualmente, pois enquanto o nível de poluição natural
pode ser considerado constante no tempo, o nível de poluição ocasionada pelo homem
está em aumento contínuo (BASSET, 1983).
O aumento de atividades antrópicas, como a expansão dos centros populacionais e a
consequente elevação no tráfego de veículos leva à necessidade de poder estabelecer
métodos de avaliação dos impactos ambientais atmosféricos decorrentes tanto
quantitativamente como qualitativamente (SEINFELD, 1986).
A dificuldade agregada ao procedimento manual no processo de coleta e registro das
amostras atmosféricas apresenta o agravante de sujeitar o operador do sistema ao
ambiente atmosférico em estudo, condição insalubre quando se trata de ambiente com
índices prováveis de contaminantes inadequados, com riscos de asfixia ou danos
colaterais cumulativos por exposição repetitiva. Assim sistemas automatizados reduzem
este impacto negativo, minimizando a necessidade de exposição repetitiva e prolongada
de operadores aos fatores de risco associados.
Neste intento, o emprego de sistemas de instrumentação automatizados, capazes de
mensurar amostras significativas deve ser aliado a ferramentas de modelagem
matemática ambiental que permitam interpretar as informações coletadas e compor
diagnósticos que permitam estabelecer padrões de comportamento através de
inferências e assim estabelecer plano de ações adequado aos perfis ambientais
determinados (CETESB, 2011).
A coleta de dados deve ser subsídio para a avaliação em modelo matemática conciso
dos parâmetros observados, permitindo inferir sobre a dinâmica envolvida na difusão dos
contaminantes, desta forma reveste-se de relevância os padrões de caracterização dos
sensores pois garante a integridade das informações obtidas neste processo (SEINFELD,
1986).
1
1.2 Proposta do trabalho
1.2.1 Definição do problema
A necessidade de implementar ferramentas adequadas ao monitoramento da
emissão de contaminantes atmosféricos é essencial para poder realizar estimativas de
dispersão dos mesmos na atmosfera prevendo os efeitos desde as camadas próximas às
fontes emissoras, como em outras camadas superiores através dos mecanismos de
transporte (BASSET, 1983), como ilustrado na figura 1.
Figura 1 – Modelo de emissão e transporte de contaminantes atmosféricos.
Fonte: U.S. Climate Change Science Program, 2003 <www.usgcrp.gov/usgcrp/Library>
As características inerentes às áreas urbanizadas como existência de prédios,
estacionamentos e pistas de tráfego de veículos ocasiona uma elevação na emissão de
gases como dióxido de enxofre, metano, monóxido de carbono e dióxido de carbono. O
2
enfoque desta pesquisa estará voltado para a dinâmica de emissão e dispersão,
representado pelos parâmetros amostrados e comparação com padrões de qualidade do
ar legalmente previstos. O parâmetro selecionado para a pesquisa foi o monóxido de
carbono pelas suas características prejudiciais ao ser humano e animais, sendo
representativo de contaminação ambiental a ser monitorada (CETESB, 2011).
1.2.2 Objetivos do trabalho
Os objetivos deste trabalho serão obter:
a)
a caracterização de resposta dos sensores de contaminação;
b)
estabelecimento de requisitos dos mecanismos de coleta de dados .
c)
a identificação do modelo matemático da dinâmica de difusão de
contaminantes atmosféricos no ambiente designado;
Na avaliação deste modelo deverão ser abordados fatores físicos como modelos
de dinâmica de fluidos – ar e poluentes.
A abordagem deve ser direcionada a explorar com maiores detalhes a questão de
manutenção de equilíbrio sustentável da qualidade do ar e fatores de risco existentes.
Numa análise inicial o modelo deve empregar ferramentas para análise
climatológica como temperatura e umidade na área em estudo, análise estatística de
interdependência de fatores de influência empregando para a coleta de dados métodos
qualitativos e quantitativos, conforme sejam necessários (SEINFELD, 1986).
O modelo proposto em avaliação tem características dinâmicas, sendo objetivo do
desenvolvimento do modelo verificar se apresenta linearidade ou não, sendo à primeira
vista observado como determinístico (PASQUILL, 1983).
Serão empregadas ferramentas de coleta de dados de forma a permitir inferência
estatística na determinação de fatores de influência e sua participação na determinação
de comportamento do sistema.
3
2
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 Conceitos de poluentes atmosféricos
2.1.1 Abordagem inicial
Em função das consequências impactantes ao meio ambiente pela poluição do ar,
denota-se a importância do estudo e compreensão do processo de dispersão de
poluentes para permitir prever as possíveis consequências do impacto ambiental sobre os
diversos ecossistemas existentes. Desta forma a simulação de dispersão de poluentes
realizada a partir das amostras coletadas de concentração pontual se torna uma boa
opção visto que, as observações de campo para a dispersão são complexas de
implementar e realizar, em função do alto custo e barreiras operacionais.
A definição de contaminante atmosférico é de uma substância presente no ar, a
qual em concentração acima de valores limítrofes possa torná-lo impróprio, nocivo ou
ofensivo à saúde, inconveniente ao bem estar público, danoso aos materiais, à fauna e à
flora ou de alguma forma prejudicial à segurança (CETESB, 2011).
A poluição atmosférica distingue-se de outros tipos de contaminação por sua
dinâmica, onde após sua emissão para a atmosfera o processo é irreversível, ou seja
inicia-se sua dispersão a qual reveste-se de diversas dificuldades em controlar. A
exposição da população aos poluentes atmosféricos é um parâmetro difícil de avaliar
numa zona urbana, em função da multiplicidade de microambientes frequentados
diariamente pelos cidadãos e a variabilidade das concentrações de poluentes no
ambiente externo e interno dos edifícios (CERQUEIRA, 2000).
Um modelo de classificação dos poluentes atmosféricos adotado é de divisão em
dois grupos principais: poluentes primários e poluentes secundários (SEINFIELD, 1998).
Considera-se poluentes primários aqueles que são emitidos diretamente pelas fontes
emissoras como por exemplo o monóxido de carbono, o dióxido de enxofre, NOx entre
outros. Na baixa atmosfera estes poluentes primários podem sofrer transformações e
modificações através de reações fotoquímicas, podendo ser convertidos em poluentes
que recebem a denominação de secundários. Em função da formação de poluentes
secundários ocorrer um espaço de tempo após a emissão de contaminantes primários,
pois tem sua formação à medida que as massas de ar se deslocam, elevadas
4
concentrações destes contaminantes podem atingir áreas mais distantes das fontes de
emissão do que os poluentes primários (LYONS,2003 e SEINFIELD,1986).
Conforme exposto acima, os poluentes primários após sua emissão para a
atmosfera passam a estar submetidos a processos complexos de transporte, mistura e
transformação química, de forma que sua distribuição apresenta-se anisotrópica em
concentração na atmosfera, tanto no espaço como no tempo. Basicamente, a distribuição
das concentrações de contaminantes na atmosfera depende das condições de emissão
das fontes e das condições atmosféricas, podendo ocorrer o transporte a longas
distâncias de poluentes antes de atingirem o nível do solo, este comportamento pode ser
visto ilustrado na figura 2.
Figura 2 – Dinâmica de dispersão de contaminantes atmosféricos
Fonte: Living in the Environment, Miller, 10thed,. http://www.qualar.org/
2.1.2 – Poluente atmosférico monitorado
Monóxido de carbono (CO)
Os efeitos da exposição dos seres humanos ao monóxido de carbono são
associados à capacidade de transporte de oxigênio pelo sangue. O monóxido de carbono compete
como o oxigênio na combinação com a hemoglobina do sangue, uma vez que a afinidade da
hemoglobina pelo monóxido de carbono é cerca de 210 vezes maior do que pelo oxigênio.
Quando uma molécula de hemoglobina recebe uma molécula de monóxido de carbono forma-se
a carboxihemoglobina, esta diminui a capacidade do sangue de transportar oxigênio aos tecidos
do corpo.
5
Os sintomas da exposição ao monóxido de carbono dependem da quantidade de
hemoglobina combinada com monóxido de carbono. Tem sido demonstrado experimentalmente
que baixos níveis de carboxihemoglobina já podem causar diminuição na capacidade de estimar
intervalos de tempo e podem diminuir os reflexos e a acuidade visual da pessoa exposta.
O efeito da intoxicação por CO é semelhante ao da anemia ou hipoxia. A maior parte das
exposições a baixas concentrações de CO produz efeitos sobre o sistema nervoso central (CETESB,
2011).
Uma possível explicação para isso é a redução do suprimento de oxigênio para o cérebro.
Acima de 1000 ppm o CO é altamente tóxico, podendo ser responsável por ataques
cardíacos e elevada taxa de mortalidade, especialmente em áreas metropolitanas, onde o CO é
abundante. Em condições de exposição aguda, pode originar a morte.
Os altos níveis de concentração de CO encontrados em ambientes de cidades altamente
poluídas estão associados com menor peso de recém-nascidos e aumento da taxa de mortalidade
de crianças (CERQUEIRA, 2000).
A principal razão para o controle das emissões de CO está na proteção da saúde das
crianças em gestação, dos recém-nascidos, dos idosos e enfermos.
2.1.3 – Padrões de qualidade do ar
A qualidade do ar de uma região é influenciada diretamente pelos níveis
de poluição atmosférica, os quais estão vinculados a um complexo sistema de fontes
emissoras estacionárias (indústrias, queima de lixo, emissões naturais, etc.) e móveis
(veículos automotores, aviões, trens, etc.). A magnitude do lançamento dessas emissões,
seu transporte e diluição na atmosfera, determinam o estado atual da qualidade do ar
atmosférico.
Um poluente pode ser definido como qualquer substância que esteja no ar, em
concentrações altas o suficiente para produzirem efeitos mensuráveis e danosos em seres
humanos, animais, plantas ou materiais. O poluente pode ser tanto de origem
antropogênica, como proveniente de emissões naturais devido à decomposição
microbiana e de erupções vulcânicas, entre outras fontes.
É considerado poluente atmosférico qualquer forma de matéria ou energia com
intensidade e em quantidade, concentração, tempo ou característica em desacordo com
os níveis estabelecidos, e que tornem ou possam tornar o ar:
• Impróprio, nocivo ou ofensivo à saúde;
• Inconveniente ao bem-estar público;
6
• Danoso aos materiais, à fauna e flora;
• Prejudicial à segurança, ao uso e gozo da propriedade a às atividades normais da
comunidade.
Segundo Lyons(2003) e Seinfeld(1986) as substâncias usualmente consideradas
poluentes do ar podem ser classificadas como segue:
• Material Particulado/Partículas em Suspensão: mistura de compostos no estado
sólido ou líquido;
• Compostos de enxofre: óxidos (SO2, SO3), gás sulfídrico (H2S), sulfatos (SO4 -2);
• Monóxidos de carbono;
• Compostos de nitrogênio (NO, NO2), amônia (NH3), ácido nítrico (HNO3);
• Compostos halogenados: ácido clorídrico (HCl), ácido fluorídrico (HF), cloretos,
fluoretos;
• Compostos orgânicos: hidrocarbonetos, álcoois, aldeídos, cetonas, ácidos
orgânicos.
Na tabela 1 verificamos os principais poluentes atmosféricos gerados por diversos
tipos de fontes antropogênicas e naturais de poluição do ar.
A resolução CONAMA 03 de 28/06/90, com base no PRONAR, estabelece em nível
nacional os padrões de qualidade do ar em termos de Partículas Totais em Suspensão
(PTS), Fumaça, Partículas Inaláveis (PI ou PM-10), Dióxido de Enxofre (SO2),
Monóxido de Carbono (CO), Ozônio (O3) e Dióxido de Nitrogênio (NO2), todos
indicadores de qualidade do ar consagrados universalmente, em função da sua maior
frequência de ocorrência e aos efeitos adversos que causam no homem e no meio
ambiente.
Na tabela 1 verificamos os padrões nacionais primários e secundários de
qualidade do ar fixados na resolução CONAMA nº 3 de 28/06/90. Os valores de
concentração máxima não devem ser excedidos mais de uma vez por ano. A mesma
resolução estabeleceu os critérios para episódios agudos de poluição do ar descritos na
tabela 2.
7
Tabela 1 - Padrões Nacionais de Qualidade do Ar ( resolução CONAMA no 3).
Monóxido de
Padrão primário
(média aritmética)
(Concentração 1x ano)
40.000mg/m3
Padrão secundário
(média aritmética 1 hora)
(Concentração 1x ano)
40.000mg/m3
3
100.000mg/m
carbono
Dioxido de
3
100.000mg/m
3
100mg/m
3
100mg/m
Métodos
de Medição
Infravermelho
não dispersivo
3
Nitrogênio
320mg/m
190mg/m3
Dióxido de
80mg/m3
40mg/m3
enxofre
365mg/m3
100mg/m3
Ozônio
160mg/m3
160mg/m3
Quimiluminiscencia
Pararosanilina
Quimiluminiscência
Fonte: :<http://www.mma.gov.br/port/conama/res/res90/res0390.html>
Tabela 2- Critérios para classificação de episódios agudos (CETESB)
Critérios para episódios agudos de poluição do ar
Parâmetros
Níveis
Atenção
Alerta
Emergência
15
30
40
Monóxido de carbono
1130
2260
3000
Dióxido de Nitrogênio
800
1600
2100
Dióxido de enxofre
3
3
200mg/m
800mg/m
1000
Ozônio
Fonte: http: <//www.mma.gov.br/port/conama/res/res90/res0390.html>
2.2
Dispersão de poluentes atmosféricos
2.2.2 – Conceitos de dispersão atmosférica
O problema de difusão atmosférica, do ponto de vista físico e matemático, é descrever
o papel desempenhado pela atmosfera na redistribuição e diluição dos gases e partículas
que resultam de atividades naturais e fontes antropogênicas.
A alta capacidade dispersiva da atmosfera resulta de sua natureza turbulenta.
Turbulência é uma propriedade de fácil identificação mas de difícil definição, composta
de movimentos irregulares e caóticos que estão presente em todos os escoamentos de
aplicações práticas. De fato, a maioria dos problemas meteorológicos relacionados com
8
regiões industriais e populosas está governada pelo problema de difusão turbulenta
(PASQUILL, 1983).
Do ponto de vista técnico pode-se afirmar que a turbulência atmosférica é a
característica principal da Camada Limite Planetária (CLP). A camada limite planetária
(CLP) é a região da atmosfera situada mais próxima à terra, onde os poluentes gasosos e
particulados são dispersos pelo vento médio (responsável pelo transporte global) e pela
turbulência (responsável pela difusão). Esta constitui a única camada que é influenciada
pela presença da superfície terrestre (SEINFELD, 1986). O arraste, a evaporação e
transpiração, a transferência de calor, a emissão de poluentes e modificações do
escoamento induzidas pelo terreno são sentidas nesta camada, e devem ser levadas em
conta no modelamento da dispersão. A turbulência é diversas ordens de grandeza mais
efetiva para o transporte de qualquer quantidade física (calor, momentum,
contaminante) do que a viscosidade molecular e é ela a responsável pela resposta da CLP
as forças superficiais.
O problema da difusão turbulenta na atmosfera não foi ainda formulado de forma
única no sentido de que não existe um único modelo físico capaz de explicar todos os
aspectos relevantes. Operacionalmente existem duas abordagens a saber: a Teoria do
Transporte por Gradiente (TTG) ou como também é denominada teoria ‘K’ e a Teoria
Estatística de Difusão (TED). A TTG afirma que o transporte em uma região da atmosfera é
proporcional ao gradiente local da concentração e, neste sentido, é uma teoria euleriana.
A TED considera o movimento individual das partículas do fluído e, neste sentido, é uma
teoria lagrangeana.
Os modelos matemáticos são um instrumento particularmente útil no entendimento
dos fenômenos que controlam o transporte, a dispersão e a transformação físico-química
dos poluentes imersos na atmosfera. Estes modelos que permitem uma validação do nível
observado de poluentes e a causa efeito das emissões podem ser utilizados para evitar
eventos críticos de poluição, discriminar os efeitos de várias fontes e de vários poluentes,
estimarem o impacto de novas fontes, e da mesma forma validar o estado da qualidade
do ar em um determinado lugar. Uma solução analítica para a equação de advecçãodifusão bidimensional transiente para modelar a dispersão de poluentes na atmosfera
pode ser implementada, onde a equação de advecção-difusão pode ser resolvida pela
9
combinação da transformada de Laplace e da técnica GILTT (Generalized Integral Laplace
Transform Technique) (PAQUILL, 1983).
Os estudos de modelos matemáticos em sua maioria concentram-se em determinar
padrões de comportamento a partir de fontes pontuais de emissão, pois possuem
geometria de dispersão menos complexa do que a emissão a partir de diversas fontes, de
posição determinada desconhecida ou mesmo móvel, como ocorre com o trânsito de
veículos próximo ao objeto em estudo que é a lagoa do CTA.
O objetivo específico deste estudo é definir um modelo de dispersão aplicado ao caso
específico em estudo, ou seja a partir de análise pontual de medida de concentração de
poluentes emitidos, estimar o modelo de dispersão considerando o ponto medido como
amostra de comportamento na área, considerando também .
Será adotado para a abordagem deste problema o Modelo de transporte por
gradiente, modelo eulariano para a estimativa de modelo de difusão e modelo gaussiano
para determinação da concentração de contaminantes no nível do solo.
Para a abordagem do problema será definida a seguinte abordagem metodológica:
•
Emprego de cálculo diferencial e integral da difusão do ar;
•
Modelagem do modelo em condições de a partir das condições de contorno
adotadas;
•
Equações diferenciais parciais aplicadas ao estudo da difusão do ar.
2.2.2 – Teoria do transporte por gradiente
A análise da teoria de teorias de transporte tem por base inicial o conceito de difusão de
concentração de um material, assim faz-se necessário definir inicialmente o significado do termo
concentração em um ponto considerado. No caso unidimensional a concentração num ponto
pode ser definida como num tubo teórico de comprimento infinito e estreito o limite da razão
entre a quantidade de massa de material contida num intervalo do tubo
deste intervalo do tubo teórico
10
e o comprimento
, quando o intervalo tende a zero (equação 1), ou seja:
( )
(
)
(eq. 1)
Ou seja a concentração num ponto foi definida como uma função dependente do
comprimento x, porém deve-se considerar que existe uma dependência temporal também, a qual
depende do mecanismo de difusão.
Na Teoria de Transporte por Gradiente, inicialmente proposta por Adolph Fick em 1855, a
difusão depende de um fator de difusão K, denominado coeficiente de difusão ilustrado na
equação (2), o que leva ao nome de Teoria ‘K’ também empregado para definir a TTG, conforme
citado anteriormente.
(eq. 2)
Neste caso, x
e t representam respectivamente a direção espacial e o tempo
considerados e C a concentração do material emitido para a atmosfera.
A expressão dada pode ser aplicada para o caso tridimensional, desde que estabelecidas
condições de contorno adequadas e consideradas as componentes de vento que provocam
movimentos turbulentos, que são responsáveis pela difusão do material.
Desta forma pode-se definir a lei de Fick relativa ao transporte de poluentes atmosféricos,
do ponto de vista euleriano, pela equação (3), denominada equação de difusão-advecção que
consiste na base da teoria ‘K’:
(
)
(
)
(
),
(eq. 3)
Os fatores u, v e w as velocidades do vento nas direções longitudinal e lateral e vertical e
o coeficiente de difusão decomposto em componentes ortogonais em x, y e z.
O modelo de Pluma Gaussiana é normalmente aplicado, quando se quer estimar as
distribuições de concentrações à partir de determinada emissão, estabelecendo-se condições de
contorno para a movimentação do ar em torno dessa emissão. Esse modelo é a solução da
equação de Difusão-Advecção, a qual descreve matematicamente os processos de transporte e
difusão turbulenta que ocorrem na atmosfera. Considera que a dispersão de uma pluma lançada
na atmosfera pontualmente se dá de tal modo que a concentração dos poluentes na pluma, em
11
relação à posição fixa da fonte, exibe um comportamento Gaussiano. Isto pode ser exemplificado
ao se observar emissões de plumas por chaminés, sob condições atmosféricas favoráveis. Uma
fotografia de exposição prolongada revelaria tal comportamento Gaussiano ao longo do tempo
(Kerr, 1983).
A equação diferencial, que tem sido ponto de partida em grande parte da solução de
problemas no tratamento da difusão de poluentes, será desenvolvida a seguir. Cabe ressaltar
aqui, que as simplificações introduzidas para desenvolver teoricamente o modelo de Pluma
Gaussiana estão longe das condições encontradas na realidade, mas é o modelo mais utilizado
porque (Hanna, 1982):

Constitui um modelo simples de operação matemática;

Os resultados produzidos são coerentes com dados experimentais;

Possui consistência com a natureza aleatória da turbulência;

Constitui uma possível solução para a equação da continuidade e

É um modelo bastante empregado em experimentos, com elevada aprovação.
Partindo-se da equação da continuidade, sendo c a concentração local, unidade de massa
por unidades de volume do fluido e admitindo o fluido (ar) incompressível, a equação (4) da
continuidade pode ser escrita na forma (SEINFELD, 1986):
,
(eq. 4)
Assim temos:
( )
( )
( )
(eq. 5)
Ou seja:
[
(
)
Onde:
c = concentração do poluente;
12
(
)
(
)]
(eq. 6)
u = velocidade horizontal (longitudunal) do vento;
v = velocidade lateral (meridional) do vento;
w = velocidade vertical do vento;
t = tempo e
x,y,z = coordenadas de posição.
Para obter uma aproximação de comportamento real das velocidades pode-se decompor
as velocidades em uma parcela média adicionada a uma parcela perturbacional correspondente à
turbulência, ou seja:
̅
̅
̅
̅
Através da aplicação da média de Reynolds (escoamento turbulento) temos:
̅
̅
̅
̅
̅
̅
̅
[
(̅̅̅̅̅)
(̅̅̅̅̅)
(̅̅̅̅̅)]
(eq. 7)
Fechando a equação (7) em primeira ordem para a separação de variáveis acima, os fluxos
turbulentos podem ser expressados assim:
̅̅̅̅̅
̅̅̅̅̅
̅̅̅̅̅
(eq. 8)
Onde Kxx, Kyy e Kzz constituem os coeficientes de difusão nas direções x, y e z, conforme
visto anteriormente definido pela lei de Fick.
Para verificação de integridade da análise, aplicando as equações (8) em na equação (7)
obtemos a equação (3) original de difusão-advecção, que considera as diferentes difusidades nas
direções x, y e z:
̅
13
(
)
(
)
(
)
(eq. 9)
Ora, neste caso consideramos a dependência do comportamento de dispersão das
componentes ortogonais de ventos, o que torna bastante complexa a definição de modelo
específico ao problema este modelo abrange bem a dispersão nas condições de ventos fortes e
moderados que estabelecem as condições de deslocamento sob turbulência.
O modelo de pluma gaussiana leva em consideração uma condição isotrópica, ou seja a
hipótese de
, independentemente dos valores de x, y e z. A equação (9) então
considerando o transporte em uma dimensão, que constitui o interesse do problema em questão,
pode ser resumida assim (eq. 10):
̅
̅
Onde
espaço, ̅
̅
̅
̅
̅
(eq. 10)
constitui a expressão da variação dependente do tempo em uma posição fixa no
constitui o termo que expressa a advecção da concentração a uma velocidade média
u.
Para a solução deste problema, estabelecem-se condições de contorno que permitem
definir uma fonte pontual instantânea de poluentes, ou seja:

A concentração tende a zero quando o tempo após a emissão na atmosfera tende a
infinito, excetuando-se o ponto x=0 que constitui a fonte;

Sendo Q a intensidade da fonte, definida como a emissão total localizada em x=0, define+∞
se que ∫−∞ ̅𝑑
𝑄.
A solução da equação (10) para uma fonte pontual instantânea nas condições de contorno
estabelecidas é:
̅
−
(
)
(eq. 11)
Esta solução se aplica a condições atmosféricas onde ̅ é constante, v=w=0, neste caso as
coordenadas se movem direcionadas pelo vento médio u.
Aplicando esta solução em um sistema com as três dimensões x,y e z distintas tem-se:
̅
14
−
(
)
, onde r2=x2+y2+z2
(eq. 12)
Como a atmosfera não se apresenta isotrópica, considera-se
, obtendo
assim:
̅(
)
−[ ((
(
) (
)+(
)+(
))]
(eq. 13)
)
A solução apresentada da equação de difusão-advecção, empregando o método do tipo
pluma gaussiana a fim de permitir o estabelecimento de um modelo de análise matemática da
dispersão de poluentes, adotou a condição estacionária de contorno de ventos fracos (<2 m/s),
pois neste caso os poluentes não são capazes de dispersarem-se para longe da área em estudo ou
seja da lagoa do CTA, assim buscou-se o modelo de dispersão de poluente na atmosfera sob
ventos fracos, a partir da equação do modelo estacionário considerando somente a difusão
longitudinal (vento médio em u e vento em v=w=0) da equação de difusão-advecção.
O modelo gaussiano se aplica no limite de longos tempos de difusão, em condições
atmosféricas estacionárias e homogêneas.
Definindo-se que
é o coeficiente de difusão turbulenta, substituindo-se a expressão
, considerando-se que o processo de difusão não é isotrópico na atmosfera (
), obtém-se:
̅(
)
[−(
(
) (
)
(
̅ )
( )
+
( )
+
)]
(eq. 14)
Onde :
Q: taxa de emissão de poluentes na fonte;
C: concentração do poluente (g/s);
r2:
(
̅ )
e
̅: velocidade média (m/s) do poluente sendo transportado ao longo de eixo x.
Considerando a homogeneidade horizontal, o transporte sendo realizado somente pelo
vento médio u, a difusão ao longo do eixo x pode ser menosprezada, assim a equação (15)
resultante será:
15
(
(−
̅(
)[
)
(
)
+
)
Onde Q constitui a intensidade de emissão na fonte,
]
(eq. 15)
são os coeficientes de
difusão nas direções y e z respectivamente, z é a altura na qual foram coletados os parâmetros
meteorológicos, h a altura da fonte e y a direção transversal ao deslocamento da pluma.
O modelo Gaussiano que fornece a concentração de contaminantes integrada
lateralmente no nível do solo e que permite calcular a concentração de contaminantes na linha
central da pluma no nível do solo.
Ao tratar uma difusão de poluente como uma dispersão gaussiana tem limitações a partir
da consideração de uma turbulência estacionária e homogênea. A atmosfera real não é
estacionária e verticalmente ela nunca é homogênea, apresentando eventualmente
homogeneidade horizontal. Assim sendo, a utilização dessas equações de Pluma Gaussiana no
máximo fornecem uma estimativa aproximada e superficial da dispersão real da pluma na
atmosfera.
Apesar dessas limitações, elas têm sido o meio de previsão mais utilizado, pois, dentro do
meio físico complexo em que são aplicadas, (edifícios, vegetação, irregularidades geográficas e
gradientes de temperatura, os quais geram uma difusão irregular), conseguem fornecer uma
estimativa razoável em relação ao conhecimento da dispersão, (KERR, 1983).
Muitos trabalhos, já realizados com modelos do tipo Pluma Gaussiana, dão conta de sua
boa aceitação, e que de acordo com Hanna (1982) “é vastamente utilizado, adquirindo status de
consagração”.
Para uma aplicação de ordem prática do modelo tipo pluma gaussiana, é preciso
determinar valores para os coeficientes de dispersão σy (direção transversal ao eixo do vento,x) e
σz (direção perpendicular ao eixo do vento,x). Na condição de ausência de medidas de turbulência
é possível então, estimar esses coeficientes de dispersão através de classes de estabilidades.
Pode-se estimá-los através de métodos empíricos, sendo o método mais utilizado o de Pasquill /
Gifford (PASQUILL, 1976), o qual associa o estado da atmosfera com observações meteorológicas
realísticas, e a classifica em seis diferentes classes de estabilidade (tabela 3) . Essas classes são
determinadas por intermédio de observações de velocidade do vento em superfície, cobertura de
nuvens e insolação, para o período diurno. Tais classes de estabilidade variam de A (fortemente
instável) à F (fracamente estável) apresentadas na tabela 4. Outra limitação do modelo, é que
16
esse deixa de ser válido quando há mudanças na direção do vento, especialmente sob condições
estáveis. Para esses casos a distribuição não é satisfatoriamente representada por uma
distribuição gaussiana.
Tabela 3 – Classificação da turbulência Pasquill/Gifford
Vento na
Dia
Noite
superfície
Radiação Solar
Nublado
Velocidade
>= 4/8
<= 3/8
Nuvens Baixas
Nuvens
Forte
Moderada
Fraca
<2
A
A-B
B
2-3
A-B
B
C
E
F
3-5
B
B-C
C
D
E
5-6
C
C-D
D
D
D
>=6
C
D
D
D
D
(m/s)
Fonte: (PASQUILL, 2003)
Tabela 4 –Classes de estabilidade de Pasquill/Gilffor
A: Condições extremamente instáveis
B: Condições moderadamente instáveis
C: Condições fracamente instáveis
D: Condições neutras
E: Condições fracamente estáveis
F: Condições moderadamente estáveis
Fonte: (PASQUILL, 2003)
17
2.3
Sensores de estado sólido de contaminantes atmosféricos
O princípio de funcionamento destes sensores traduz-se no efeito que tem a presença
de gases sobre a condutividade apresentada num óxido metálico, submetido a condições
específicas de temperatura. Tipicamente se emprega nos sensores abordados o SnO2,
que quando aquecido a uma temperatura específica absorve oxigênio na superfície
cristalina do oxido metálico, resultando em geração de cargas positivas, conforme
ilustrado na figura 3.
Figura 3 – Modelo de barreira de potencial na ausência de gases contaminantes.
Fonte: < http://www.futurlec.com/index.shtml>
Com a presença de gases que interagem com o oxigênio, atuando como agentes
antioxidantes, ocorre a redução da barreira de potencial eletrônica no sensor,
decrescendo sua resistência, este princípio de funcionamento é apresentado na figura 4.
18
Figura 4 – Modelo de barreira de potencial na presença de gases contaminantes.
Fonte: <http://www.futurlec.com/index.shtml>
Assim estabelece-se o padrão de comportamento matemático do sensor, com a
seguinte equação (16):
Rs=A[C](-α)
(eq. 16)
Onde:
Rs= resistência elétrica do sensor;
A = Constante;
C = concentração de gás contaminante e
α = fator de comportamento da curva Rs fornecido pelo fabricante para cada sensor
específico.
A reação específica sem contaminantes e com a presença do monóxido de carbono,
objeto alvo deste estudo, é caracterizada aqui, nas equações seguintes (17 e 18)
respectivamente:
(
−
19
−
)
𝑑(
−
)
𝑑(
−
(
)
(eq. 17)
−
)
(eq. 18)
3
MATERIAIS E MÉTODOS
3.1 Materiais
Para o desenvolvimento da pesquisa, foram empregados os seguintes recursos
materiais:
Sensores:

MQ-2 sensor de Gases (Metano, butano, propano e Monóxido de
Carbono)

DH-11 sensor de umidade e temperatura
Interfaces:

Placa microcontroladora Arduino Mega 2560

Módulo de Rádio Frequencia Wireless RF24L01

Módulo de cartão SD para Arduíno
Softwares:

Arduino 1.0.3 - ambiente de desenvolvimento para Arduino em linguagem
C.

Matlab R2010A
Equipamentos de laboratório:
Multímetro Digital Fluke 88V ;
Osciloscópio Digital Agilent DSO1012A, 100Mhz 2 canais;
Fonte regulada Agilent E3600 50W.
3.2 Equipamento
Para viabilizar a realização dos experimentos em campo foi realizada a construção dos
protótipos dos módulos de coleta de dados empregando os sensores de contaminação
atmosférica MQ-2 (figura 5) e de temperatura e umidade DHT-11 (figura 6), estando já em
funcionamento (figura 7) a etapa eletrônica com o enlace rádio empregando a interface modem
RF24L01 (figura 8) já testado conforme ilustra a figura 9. A proposta de criar uma rede de
sensores para monitoramento de contaminação atmosférica tem se mostrado viável, sendo a
20
base do trabalho de estágio realizado no ITA. Foram construídas quatro estações de coleta de
dados ambientais e uma interface de acesso remoto conectada a um computador pela porta USB
do mesmo.
Figura 5 – Sensor MQ-2
Fonte: < www.hwsensor.com/>
Figura 6 – Sensor DHT 11
Fonte: < http://www.droboticsonline.com/>
21
Figura 7 – Protótipos das estações de monitoramento de contaminação ambiental.
Fonte: Experimento da pesquisa.
Figura 8 – Transmissor RF24L01.
Fonte: < http://www.elecfreaks.com/>
22
Figura 9 – Experimentos iniciais com trafego de dados entre estação remota e central
Fonte: Experimento da pesquisa.
As estações e a central de comunicação são projeto do autor, sob orientação do
coordenador de estagio no ITA.
O programa de teste para obter leituras iniciais de contaminantes a partir de sensor MQ2 foi o obtido no site http://sandboxelectronics.com/ , apresentado o código no anexo A. A leitura
obtida é apresentada na figura 10.
23
Figura 10 – Tela de teste de leitura do sensor MQ-2 no protótipo.
Fonte: Experimento da pesquisa.
O programa de teste para obter leituras iniciais de temperatura e umidade a partir de sensor
DH-11 foi o obtido no site http://www.arduinoeverything.com/archives/55 , apresentado o
código no anexo B. A leitura obtida é apresentada na figura 11.
Figura 11 – Tela de teste de leitura do sensor DH-11 no protótipo.
Fonte: Experimento da pesquisa.
24
O registro de dados como arquivo é realizado em cartão de memória padrão SD card,
através de uma interface para o Arduíno,
Figura 12 – Interface de cartão SD para uso no protótipo.
Fonte: Experimento da pesquisa.
O programa de teste para acessar o cartão SD e registrar e realizar leituras dos dados
gravados foi o obtido no site http://arduino.cc/en/, apresentado o código no anexo C.
A estrutura funcional do sistema modular de coleta de dados é descrita na figura 13.
Figura 13 – Estrutura funcional bloco do protótipo.
Fonte: Experimento da pesquisa.
25
3.3 Procedimento Experimental
O emprego de sensores de estado sólido em medidas de concentração de elementos
contaminantes requer cuidados especiais no que tange aos procedimentos de calibração,
para garantir a fidelidade dos dados coletados.
A partir da curva de resposta de um sensor, suas características fisicas de resposta a
estímulos podem ser avaliadas e o projeto de sistemas de medida pode ser calibrado e
aferido conforme os resultados obtidos.
Após a pesquisa os dados obtidos sobre os sensores mais adequados, com fácil
acesso para aquisição e custo reduzido com capacidade de determinação de
concentração e não somente detecção de presença, conforme conhecimentos obtidos na
disciplina de Tecnologias de Controle de Emissões Atmosféricas, os sensores selecionados
foram os da série MQ, listados na tabela 5 :
26
Tabela 5 – Sensores e contaminantes específicos
Modelo de Sensor
Contaminante Específico
MQ-2
Monóxido de carbono e metano
MQ-3
Etanol
MQ-4
Gás natural e metano
MQ-5
Gás liquefeito de petróleo (GLP) e gás natural
MQ-6
Gás liquefeito de petróleo (GLP) e propano
MQ-7
Monóxido de carbono
MQ-8
Hidrogênio
MQ-9
Monóxido de carbono e gás combustível
MQ306
Gás liquefeito de petróleo (GLP) e propano
MQ307
Monóxido de carbono
MQ303
Álcool
MQ131
Ozônio
MQ135
Controle de qualidade do ar
MQ136
Sulfeto de hidrogênio (H2S)
MQ137
Amônia
MQ138
Volatiles Oil Ccompounds (Benzeno, Aldeído, Ester, cetonas)
Fonte: Consulta ao site http://www.figarosensor.com.htm
Os sensores escolhidos para emprego nos testes de monitoramento iniciais
durante o estágio foram os de modelo equivalente MQ-2 e MQ-7 os quais possuem as
seguintes características de sensibilidade apresentadas nas figuras 14 e 15.
27
Figura 14 – Curvas de resposta do sensor MQ-2 para diversos contaminantes.
Fonte: Consulta ao site http://www.figarosensor.com.htm
Figura 15 – Curvas de resposta do sensor MQ-7 para diversos contaminantes.
Fonte: Consulta ao site http://www.figarosensor.com.htm
28
O sensor MQ-2 de gases inflamáveis LPG e fumaça detecta concentrações
de gases combustíveis no ar e dá saída de sua leitura como uma voltagem
analógica. O sensor pode medir concentrações de gases inflamáveis na faixa de
300 a 10.000ppm, opera em temperaturas de -20 a 50ºC e consome menos de
150mA a 5V.
Conectando 5V nos pinos do aquecedor (H) o sensor chega á temperatura
de funcionamento. Conectando 5V nos pinos A ou B faz com que o sensor emita
uma voltagem analógica nos outros pinos. Uma resistência entre a saída do sensor
e o terra determina o grau de sensibilidade do conjunto.
O fabricante recomenda o emprego do circuito da Figura 16.
Figura 16 – Circuito de prova para o sensor MQ-2.
Fonte: Consulta ao site http://www.figarosensor.com.htm
O sensor necessita de duas tensões, a tensão de aquecimento (VH) e a
tensão de teste (VC). VH é usado para impor a correta temperatura de trabalho do
sensor enquanto VC alimenta o circuito de detecção. A diferença de potencial em
RL (VRL) varia em função da concentração dos gases combustíveis. Pode usar-se
no entanto o mesmo circuito de alimentação, isto é, a mesma tensão, para os dois
pinos. Para que o sensor tenha um bom funcionamento é necessário colocar uma
resistência RL dentro dos valores aconselhados pelo fabricante. Este valor pode
29
variar conforme a necessidade de calibração, é aconselhado no entanto um valor
entre 5kΩ e 47kΩ. Foi adotado o valor de 10kΩ pois este é um valor dentro da
gama e de fácil aplicação em cálculos, tendo assim preferência. O consumo deste
sensor fica abaixo dos 800mW, potência que é praticamente toda consumida no
aquecimento do sensor. Tem uma gama se sensibilidade para gases combustíveis
entre 300 a 10000ppm (em média, pois a gama é diferente para diferentes tipos
de gases).
A temperatura e umidade influenciam a sensibilidade do sensor, conforme
demonstrado na figura 17, assim devem ser tomadas precauções no sentido de
aferir o dispositivo na temperatura padrão a ser empregada, através da correta
alimentação da resistência de aquecimento, para emprego o sensor deve ter suas
informações processadas empregando também a informação fornecida pelo
sensor de temperatura e umidade DH-11 que compõe o sistema de coleta de
dados.
Figura 17 – Curvas de resposta do sensor MQ-2 para diversos faixas de
umidade relativa.
Fonte: Consulta ao site http://www.figarosensor.com.htm
30
O sensor MQ-7 Assim como o MQ-2, o MQ-7 tem baixa condutividade no ar limpo. No
entanto para fazer a detecção de gases usa um método de ciclo de alta e baixa
temperatura e deteta o CO quando a temperatura é baixa (VH a 1,5V). A condutividade
do sensor aumenta conforme o aumento da concentração de CO.
Quando a temperatura é elevada (VH a 5V), o sensor faz a limpeza de outros gases
absorvidos aquando da temperatura baixa. O circuito recomendado pelo fabricante para
os testes e emprego é o da figura 18.
Figura 18 – Circuito de prova para o sensor MQ-7.
Fonte: Consulta ao site http://www.figarosensor.com.htm
Assim como o MQ-2, para que o sensor MQ-7 tenha um correto funcionamento, é
necessário um valor de RL adequado. Este valor pode variar igualmente entre 5kΩ e 47kΩ
e foi escolhido RL igual a 10kΩ. O consumo deste sensor é relativamente mais baixo em
relação ao MQ-2, que ronda os 350mW. Tem uma gama de sensibilidade de 20 a 2000
ppm. Depois de ligado necessita de estar obrigatoriamente ligado durante 48 horas, sob
pena de ter as medidas alteradas.
3.4 Procedimento de Cálculo
A partir de um modelo MATLAB de análise de advecção/difusão, foi verificado que a
predição do modelo estático longitudinal previsto pode ser empregado para análise da
31
dispersão dos contaminantes monitorados, considerando os pontos amostrados como
fontes pontuais.
Um gráfico obtido pela simulação MATLAB foi o da figura 19.
Figura 19 – Simulação MATLAB de comportamento de difusão com vento <2m/s e
temperatura entre 20 e50 graus.
Fonte: Experimento da pesquisa
O comportamento esperado considerando a ausência de ventos fortes ou
moderados e predominância de ventos fracos, sem a presença de turbulência elevada
causada por elevadas temperaturas é de uma expansão da pluma de contaminação
homogênea e isotrópica, modelo conceitual inicial.
A equação (15) que definiu o modelo adotado para análise da advecção-difusão, apesar
de mais simplificada do que o modelo empregado MATLAB original permite analisar a alteração
prevista na concentração dado um deslocamento em relação à origem.
32
(
(−
̅(
)
)[
)
(
+
)
]
(eq. 15)
Relembrando que Q constitui a intensidade de emissão na fonte,
são os
coeficientes de difusão nas direções y e z respectivamente, z é a altura na qual foram coletados os
parâmetros meteorológicos, h a altura da fonte e y a direção transversal ao deslocamento da
pluma. Assim este constitui o modelo Gaussiano que fornece a concentração de contaminantes
integrada lateralmente no nível do solo e que permite calcular a concentração de contaminantes
na linha central da pluma no nível do solo.
33
4
RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 Amostragem e resultados obtidos
A amostragem de concentração de contaminantes, em função do atraso na entrega
dos sensores pelo correio internacional foi prejudicada, sendo recebidos os sensores
fisicamente alguns dias antes da entrega do relatório da pesquisa.
Apesar disso, a construção de um modelo de análise e predição de concentração
permite inferir como serão analisados os resultados obtidos a partir dos sensores, como
modelo de advecção-difusão.
Os procedimentos de calibração dos sensores MQ-2 demonstraram a importância em
determinar os requisitos de operação e configurar a resistência de polarização de carga
(Rl) de forma a adequar a sensibilidade à curva de resposta do contaminante que se
deseja monitorar.
Os procedimentos de calibração dos sensores MQ-7 demonstraram a importância em
determinar os requisitos de operação e configurar a resistência de polarização de carga
(Rl) de forma a adequar a sensibilidade à curva de resposta do contaminante que se
deseja monitorar. Um cuidado especial neste sensor é a sequencia necessária de
polarização em baixa temperatura e alta temperatura, respectivamente para a leitura de
contaminante e para limpeza do sensor de outros contaminantes adsorvidos no filamento
em baixa temperatura.
O modelo de projeção em MATLAB permite empregar a base de dados registrada no
cartão SD (datalogger) de forma a estabelecer um padrão temporal de comportamento
da presença de contaminantes.
As características do sistema completo:
•
Monitoramento adicional de temperatura, pressão e umidade, permitindo avaliar
as condições ambientais de dispersão dos componentes detectados.
•
Capacidade de registro de dados: Considerando até quinze parâmetros de
interesse, constituindo frame de dados com 128 palavras cada aquisição, numa taxa de
aquisição de 1 amostra/ minuto, utilizando um cartão de memória SD de 4 Gbytes,
teríamos 720 dias de autonomia de registro histórico gravado.
34
•
Consumo de energia: média de 200 mA hora em operação com transmissão de
dados, 100mA com operação de monitoramento dos dados, 20mA com condição de
stand-by aguardando slot-time de aquisição ou transmissão de dados. Autonomia
estimada sem recarga da bateria (considerando bateria de ion-litio de 900mAh, 50 horas
com ciclos de trabalhos prevendo uma transmissão diária.
•
Sistema de recarga e alimentação por painéis solares, permitindo operação
contínua sem necessidade de intervenção periódica de manutenção.
35
5
CONCLUSÕES E SUGESTÕES
5.1 CONCLUSÕES
Uma proposta de plataforma de software atuando sistema integrado de
gerenciamento de dados permite a análise dos dados inerentes aos parâmetros
identificados e os limites legais previstos, provendo recursos para a atuação adequada no
controle e gerenciamento da emissão de contaminantes atmosféricos através das
atividades de empreendimentos diversos.
As áreas de atuação podem ser diversificadas entre as quais pode-se citar:
•
Monitoramento de emissão de contaminantes decorrentes de atividades de
processos industriais.
•
Monitoramento de emissão de contaminantes decorrentes da queima de
materiais orgânicos e inorgânicos (queima da cana de açúcar, queima de resíduos
industriais ou agrícolas, queimadas, etc).
•
Monitoramento de vazamento de derivados de petróleo nos arredores de
refinarias e estações de extração de petróleo e gás natural, além das linhas de dutos de
transporte de gás natural e petróleo.
•
Monitoramento de presença de gases tóxicos em áreas de risco, como
proximidades de plantas industriais, permitindo ações de manutenção da segurança
pública.
O modelo apresentado nesta pesquisa apesar de simplificado serviu para visualizar as
possibilidades de emprego desta tecnologia e a viabilidade técnica de implementação de
sensores dedicados ao monitoramento ambiental. O emprego em rede de módulos
sensores permite construir uma base de análise multipontual, que assim aumenta a
capacidade em predizer o comportamento no microambiente estudado.
5.2 SUGESTÕES
Uma proposta de continuidade seria a implementação de modelos de comportamento
envolvendo o monitoramento de fluxo de correntes de ar, o que permitiria inferir
padrões mais complexos de movimento da pluma de contaminantes. Uma elaboração
36
mais completa em MATLAB de modelos de analise dos dados permitiria realizar a
predição com ventos moderados e intensos, de forma a poder empregar o sistema como
modelo de monitoramento próximo a áreas industriais, onde as chaminés e sistemas de
exaustão geram plumas contaminantes com comportamento diverso do modelo
estudado neste trabalho.
A construção por fim de sistemas com conjuntos mais completos de sensores
permitiria monitorar simultaneamente diversos contaminantes sem a necessidade de
modificar a polarização dos sensores ou recalibrar o sistema.
37
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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TheMathematical Assoaciation of America, 1998.
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Mestrado, Instituto de Física, Universidade Federal de São Paulo. 1983
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39
APÊNDICE A
Código fonte da biblioteca de acesso ao sensor MQ-2 via Microprocessador Arduíno
/*******************Demo for MQ-2 Gas Sensor Module V1.1*****************************
Original Author: Tiequan Shao: [email protected]
Peng Wei: [email protected]
Licence: Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
Note: Software for demonstration, variables need to be setup in order to obtain right results
Sandbox Electronics 2013-05-01
************************************************************************************/
/************************Hardware Related Macros************************************/
#define
MQ_PIN
(0) //define which analog input channel you are going to use
#define
RL_VALUE
(5) //define the load resistance on the board, in kilo ohms
#define
RO_CLEAN_AIR_FACTOR
(9.83) //RO_CLEAR_AIR_FACTOR=(Sensor resistance in clean
air)/RO,
//which is derived from the chart in datasheet
/***********************Software Related Macros************************************/
#define
CALIBARAION_SAMPLE_TIMES (50) //define how many samples you are going to take in
the calibration phase
#define
CALIBRATION_SAMPLE_INTERVAL (500) //define the time interal(in milisecond) between
each samples in the
//cablibration phase
#define
READ_SAMPLE_INTERVAL
(50) //define how many samples you are going to take in
normal operation
#define
READ_SAMPLE_TIMES
(5)
//define the time interal(in milisecond) between each
samples in
//normal operation
/**********************Application Related Macros**********************************/
#define
GAS_LPG
(0)
#define
GAS_CO
(1)
#define
GAS_SMOKE
(2)
/*****************************Globals***********************************************/
float
LPGCurve[3] = {2.3,0.21,-0.47}; //two points are taken from the curve.
//with these two points, a line is formed which is "approximately equivalent"
//to the original curve.
//data format:{ x, y, slope}; point1: (lg200, 0.21), point2: (lg10000, -0.59)
float
COCurve[3] = {2.3,0.72,-0.34}; //two points are taken from the curve.
//with these two points, a line is formed which is "approximately equivalent"
//to the original curve.
//data format:{ x, y, slope}; point1: (lg200, 0.72), point2: (lg10000, 0.15)
float
SmokeCurve[3] ={2.3,0.53,-0.44}; //two points are taken from the curve.
//with these two points, a line is formed which is "approximately equivalent"
//to the original curve.
//data format:{ x, y, slope}; point1: (lg200, 0.53), point2: (lg10000, -0.22)
float
Ro
= 10;
//Ro is initialized to 10 kilo ohms
void setup()
40
{
Serial.begin(9600);
//UART setup, baudrate = 9600bps
Serial.print("Calibrating...\n");
Ro = MQCalibration(MQ_PIN);
//Calibrating the sensor. Please make sure the sensor is in clean
air
//when you perform the calibration
Serial.print("Calibration is done...\n");
Serial.print("Ro=");
Serial.print(Ro);
Serial.print("kohm");
Serial.print("\n");
}
void loop()
{
Serial.print("LPG:");
Serial.print(MQGetGasPercentage(MQRead(MQ_PIN)/Ro,GAS_LPG) );
Serial.print( "ppm" );
Serial.print(" ");
Serial.print("CO:");
Serial.print(MQGetGasPercentage(MQRead(MQ_PIN)/Ro,GAS_CO) );
Serial.print( "ppm" );
Serial.print(" ");
Serial.print("SMOKE:");
Serial.print(MQGetGasPercentage(MQRead(MQ_PIN)/Ro,GAS_SMOKE) );
Serial.print( "ppm" );
Serial.print("\n");
delay(200);
}
/****************** MQResistanceCalculation ****************************************
Input: raw_adc - raw value read from adc, which represents the voltage
Output: the calculated sensor resistance
Remarks: The sensor and the load resistor forms a voltage divider. Given the voltage
across the load resistor and its resistance, the resistance of the sensor
could be derived.
************************************************************************************/
float MQResistanceCalculation(int raw_adc)
{
return ( ((float)RL_VALUE*(1023-raw_adc)/raw_adc));
}
/***************************** MQCalibration ****************************************
Input: mq_pin - analog channel
Output: Ro of the sensor
Remarks: This function assumes that the sensor is in clean air. It use
MQResistanceCalculation to calculates the sensor resistance in clean air
and then divides it with RO_CLEAN_AIR_FACTOR. RO_CLEAN_AIR_FACTOR is about
10, which differs slightly between different sensors.
************************************************************************************/
float MQCalibration(int mq_pin)
{
int i;
float val=0;
for (i=0;i<CALIBARAION_SAMPLE_TIMES;i++) {
//take multiple samples
val += MQResistanceCalculation(analogRead(mq_pin));
delay(CALIBRATION_SAMPLE_INTERVAL);
}
val = val/CALIBARAION_SAMPLE_TIMES;
//calculate the average value
41
val = val/RO_CLEAN_AIR_FACTOR;
//divided by RO_CLEAN_AIR_FACTOR yields the Ro
//according to the chart in the datasheet
return val;
}
/***************************** MQRead *********************************************
Input: mq_pin - analog channel
Output: Rs of the sensor
Remarks: This function use MQResistanceCalculation to caculate the sensor resistenc (Rs).
The Rs changes as the sensor is in the different consentration of the target
gas. The sample times and the time interval between samples could be configured
by changing the definition of the macros.
************************************************************************************/
float MQRead(int mq_pin)
{
int i;
float rs=0;
for (i=0;i<READ_SAMPLE_TIMES;i++) {
rs += MQResistanceCalculation(analogRead(mq_pin));
delay(READ_SAMPLE_INTERVAL);
}
rs = rs/READ_SAMPLE_TIMES;
return rs;
}
/***************************** MQGetGasPercentage **********************************
Input: rs_ro_ratio - Rs divided by Ro
gas_id - target gas type
Output: ppm of the target gas
Remarks: This function passes different curves to the MQGetPercentage function which
calculates the ppm (parts per million) of the target gas.
************************************************************************************/
int MQGetGasPercentage(float rs_ro_ratio, int gas_id)
{
if ( gas_id == GAS_LPG ) {
return MQGetPercentage(rs_ro_ratio,LPGCurve);
} else if ( gas_id == GAS_CO ) {
return MQGetPercentage(rs_ro_ratio,COCurve);
} else if ( gas_id == GAS_SMOKE ) {
return MQGetPercentage(rs_ro_ratio,SmokeCurve);
}
return 0;
}
/***************************** MQGetPercentage **********************************
Input: rs_ro_ratio - Rs divided by Ro
pcurve - pointer to the curve of the target gas
Output: ppm of the target gas
Remarks: By using the slope and a point of the line. The x(logarithmic value of ppm)
of the line could be derived if y(rs_ro_ratio) is provided. As it is a
logarithmic coordinate, power of 10 is used to convert the result to non-logarithmic
value.
************************************************************************************/
int MQGetPercentage(float rs_ro_ratio, float *pcurve)
{
42
return (pow(10, (((log(rs_ro_ratio)-pcurve[1])/pcurve[2]) + pcurve[0])));
}
43
APÊNDICE B
Código fonte da biblioteca de acesso ao sensor DH-11 via Microprocessador Arduíno
/*####################################################################
FILE: dht11_functions.pde
VERSION: 0.4.5
PURPOSE: Test DHT11 Temperature & Humidity Sensor library functions
LICENSE: GPL v3 (http://www.gnu.org/licenses/gpl.html)
DATASHEET: http://feed.virtuabotix.com/wp-content/uploads/2011/11/DHT11.pdf
GET UPDATES: http://feed.virtuabotix.com/?239
#######################################################################*/
#include
<<span
class="domtooltips">dht11<span
class="domtooltips_tooltip"
none">DHT11/22 is a digital Temperature & Humidity Sensor</span></span>.h>
style="display:
<span class="domtooltips">dht11<span class="domtooltips_tooltip" style="display: none">DHT11/22 is a
digital Temperature & Humidity Sensor</span></span> <span class="domtooltips">DHT11<span
class="domtooltips_tooltip" style="display: none">DHT11/22 is a digital Temperature & Humidity
Sensor</span></span>;
#define DHT11PIN 2
void setup()
{
Serial.begin(9600);
Serial.println("<span class="domtooltips">DHT11<span
class="domtooltips_tooltip"
style="display:
none">DHT11/22 is a digital Temperature & Humidity Sensor</span></span> TEST PROGRAM ");
Serial.print("LIBRARY VERSION: ");
Serial.println(DHT11LIB_VERSION);
}
void loop()
{
Serial.println("\n");
int chk = <span class="domtooltips">DHT11<span class="domtooltips_tooltip" style="display:
none">DHT11/22 is a digital Temperature & Humidity Sensor</span></span>.read(DHT11PIN);
Serial.print("Leitura do sensor: ");
switch (chk)
{
case 0: Serial.println("OK"); break;
case -1: Serial.println("Checksum error"); break;
case -2: Serial.println("Time out error"); break;
default: Serial.println("Unknown error"); break;
}
Serial.print("Humidity (%): ");
Serial.println((float)<span class="domtooltips">DHT11<span class="domtooltips_tooltip" style="display:
none">DHT11/22 is a digital Temperature & Humidity Sensor</span></span>.humidity, DEC);
Serial.print("Temperatura ( C): ");
44
Serial.println((float)<span class="domtooltips">DHT11<span class="domtooltips_tooltip" style="display:
none">DHT11/22 is a digital Temperature & Humidity Sensor</span></span>.temperature, DEC);
Serial.print("Temperatura ( F): ");
Serial.println(<span
class="domtooltips">DHT11<span
class="domtooltips_tooltip"
style="display:
none">DHT11/22 is a digital Temperature & Humidity Sensor</span></span>.fahrenheit(), DEC);
Serial.print("Temperatura ( K): ");
Serial.println(<span
class="domtooltips">DHT11<span
class="domtooltips_tooltip"
style="display:
none">DHT11/22 is a digital Temperature & Humidity Sensor</span></span>.kelvin(), DEC);
Serial.print("Ponto de orvalho ( C): ");
Serial.println(<span
class="domtooltips">DHT11<span
class="domtooltips_tooltip"
style="display:
none">DHT11/22 is a digital Temperature & Humidity Sensor</span></span>.dewPoint(), DEC);
Serial.print("Dew PointFast ( C): ");
Serial.println(<span
class="domtooltips">DHT11<span
class="domtooltips_tooltip"
style="display:
none">DHT11/22 is a digital Temperature & Humidity Sensor</span></span>.dewPointFast(), DEC);
delay(5000);
}
45
APÊNDICE C
Código fonte da biblioteca de gravação de dados num cartão SD via Microprocessador
Arduíno (data logger)
/*
SD card datalogger
This example shows how to log data from three analog sensors
to an SD card using the SD library.
The circuit:
* analog sensors on analog ins 0, 1, and 2
* SD card attached to SPI bus as follows:
** MOSI - pin 11
** MISO - pin 12
** CLK - pin 13
** CS - pin 4
created 24 Nov 2010
modified 9 Apr 2012
by Tom Igoe
This example code is in the public domain.
*/
#include <SD.h>
// On the Ethernet Shield, CS is pin 4. Note that even if it's not
// used as the CS pin, the hardware CS pin (10 on most Arduino boards,
// 53 on the Mega) must be left as an output or the SD library
// functions will not work.
const int chipSelect = 4;
void setup()
{
// Open serial communications and wait for port to open:
Serial.begin(9600);
while (!Serial) {
; // wait for serial port to connect. Needed for Leonardo only
}
Serial.print("Initializing SD card...");
// make sure that the default chip select pin is set to
// output, even if you don't use it:
pinMode(10, OUTPUT);
// see if the card is present and can be initialized:
if (!SD.begin(chipSelect)) {
Serial.println("Card failed, or not present");
// don't do anything more:
return;
}
46
Serial.println("card initialized.");
}
void loop()
{
// make a string for assembling the data to log:
String dataString = "";
// read three sensors and append to the string:
for (int analogPin = 0; analogPin < 3; analogPin++) {
int sensor = analogRead(analogPin);
dataString += String(sensor);
if (analogPin < 2) {
dataString += ",";
}
}
// open the file. note that only one file can be open at a time,
// so you have to close this one before opening another.
File dataFile = SD.open("datalog.txt", FILE_WRITE);
// if the file is available, write to it:
if (dataFile) {
dataFile.println(dataString);
dataFile.close();
// print to the serial port too:
Serial.println(dataString);
}
// if the file isn't open, pop up an error:
else {
Serial.println("error opening datalog.txt");
}
47
APÊNDICE D
Script MATLAB para analise de processo de advecção-difusão.
Advection.m
%inicio do script
maxcycle = 10
% Defining the number of cycles for a simulation
% Defining grid in the horizontal direction
xmin=0.0; xmax=3000.0; xnum=99;
xstp=(xmax-xmin)/(xnum-1);
ymin=0.0; ymax=3000.0; ynum=99;
ystp=(ymax-ymin)/(ynum-1);
% Defining Material Properties
k=3.0;
% Thermal conductivity, W/m/K
ro=3000.0;
%Density, kg/m^3
cp=1000.0;
% Isobaric heat capacity, J/kg
kappa=k/ro/cp;
% Thermal diffusivity m^2/s
% Defining Initial Temperature structure
tmin=500;
tmax=1000;
for xn = 1 :xnum
for yn = 1:ynum
T0(xn,yn)=tmin;
% Background Temperature, K
if
((xn-1)/(xnum-1)>0.60
&&(xn-1)/(xnum-1)<0.80
&&(yn-1)/(ynum-1)>0.60
1)<0.80)T0(xn,yn)=tmax;
% Rectangular Hot body in the middle
end
end
end
Tinit=T0;
% Store the initial conditions
timestep=0.75*((xstp^2+ystp^2)/2.0)/kappa/3.0;
% Explicit timestep
%We have to create no a velocity field. Let’
%s try with a rotation
%around the center of the computational domain:
Vel=1.e-9;
%m/s
%Also the advection scheme has a stability criteria.
%Beyond this point, it becomes unstable. Maxstep can be set to 0.05
%or 0.75 in order to see the difference.
maxStep=0.75;
if Vel*timestep>maxStep*xstp
timestep=maxStep*xstp/Vel;
end
% Defining rotation velocity structure
for xn = 1:1:xnum
for yn = 1:1:ynum
VX(xn,yn)= Vel*(yn-(ynum-1)/2)/((ynum-1)/2);
48
&&(yn-1)/(ynum-
VY(xn,yn)=-Vel*(xn-(xnum-1)/2)/((xnum-1)/2);
end
end
% Solving temperature equation by explicit method
for cycle = 0:maxcycle
for xn = 1:xnum
for yn = 1:ynum
% Boundary nodes:
if (xn==1 ||xn==xnum ||yn==1 ||yn==ynum)T1(xn,yn)=tmin;
% T=const
else
kappaX=kappa;
kappaY=kappa;
T1(xn,yn)=T0(xn,yn)+timestep*kappaX*( T0(xn-1,yn)-2.0*T0(xn,yn)+T0(xn+1,yn) )/(xstp*xstp);
%x contribution
T1(xn,yn)=T1(xn,yn)+timestep*kappaY*( T0(xn,yn-1)-2.0*T0(xn,yn)+T0(xn,yn+1) )/(ystp*ystp);
%y contribution
T1(xn,yn)=T1(xn,yn)-0.5*VX(xn,yn).*timestep.*(T0(xn,yn)-T0(xn-1,yn))./xstp0.5*VX(xn,yn).*timestep.*(T0(xn+1,yn)-T0(xn,yn))./xstp;
%dT/dx = 1/2( (T0(xn,yn)-T0(xn-1,yn))/xstp +(T0(xn+1,yn)-T0(xn,yn))/xstp )
T1(xn,yn)=T1(xn,yn)-0.5*VY(xn,yn).*timestep.*(T0(xn,yn)-T0(xn,yn-1))./ystp0.5*VY(xn,yn).*timestep.*(T0(xn,yn+1)-T0(xn,yn))./ystp;
%dT/dy = 1/2( (T0(xn,yn)-T0(xn,yn-1))/ystp +(T0(xn,yn+1)-T0(xn,yn))/xstp )
end
end
end
T0=T1;
% Reloading solutions to T0
end}
49