學研新創 - 環境科技與能源應用
室內空氣汙染源之追蹤與調控的方法
2019-12-18
吳明峰醫事檢驗師團隊/臺中榮民總醫院
吳明峰、溫志煜、鄭詠瑄
空氣汙染目前已被證實會造成氣喘的發作、慢性阻塞性肺疾的惡化以及肺癌與心臟跟免疫疾病等的發生。這些空氣汙染源之有害物質包含細懸浮微粒、二氧化氮、甲醛、一氧化碳等等。一般人大多以為這些有害物質係來自於工廠或汽機車引擎排放,選擇處置的方法是緊閉窗戶或開啟空氣過濾機。然而,因為建材或傢俱的溶劑,燒香以及印表機、香水與清洗劑等等,也會有不少的有害物質釋出,此時,若緊閉窗戶就產生病態大樓的風險,對於人體健康會造成更多的傷害。若沒去除汙染源,單開啟空氣濾淨機之效果也會打折扣。
有鑑於此,研究團隊提出一個可以自動追蹤空氣汙染源的系統,藉由無線感測模組所構成的物聯網科技,比對感測節點之間的濃度以判斷汙染源來自室內或戶外,或者是室內的何處,並結合人工智慧的協助,將深度學習的調控方法推展到門窗自動化開關、抽風、警示與空氣濾淨機的使用;此外,模組化可隨使用需求增減,應用範圍可於住家或者大面積的醫院、賣場等公共場所。研究團隊已完成雛型的設計,感測物質包含一氧化碳、甲烷與PM2.5,在一百多條的調控法則下,透過深度學習的測試,系統調控的準確度可高達98%。此智慧型物聯網的調控技術,可以讓人們在室內的呼吸更為健康。
評審推薦
本案主要是利用無線感測網路技術,建立室內與戶外的感測節點,以物聯網技術比對汙染物濃度及來源,再結合AI,進行門窗自動開關管理。
2023年度精進成果
本次精進面向包含感測器種類擴增、系統運作順暢化以及動態網頁的功能。其中,系統採用較低成本的3顆複合型能的多重感測器,能偵測9種氣體;相對於先前採用5顆感測器,偵測5種氣體的系統,能讓室內空氣品質項目更為齊全。此外,系統新增TinyML機器學習技術跟Docker技術,除能確保數值的準確性外,也能提升系統運作的順暢度。最後,我們加入網頁監測功能,讓室內空間使用者能觀察目前室內空氣品質狀態與排除的手段。目前這系統也已在國立中興大學圖書館做複雜場域的驗證。
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