Use of Arduino for Monitoring the Air Quality of Indoor Environments

Felipe Macedo Freitas Siqueira; Lizandro de Sousa Santos

doi:10.18540/jcecvl8iss11pp15050-01e

Authors

Felipe Macedo Freitas Siqueira Universidade Federal Fluminense, Brazil https://orcid.org/0000-0003-0237-8245
Lizandro de Sousa Santos Universidade Federal Fluminense, Brazil

DOI:

https://doi.org/10.18540/jcecvl8iss11pp15050-01e

Keywords:

Arduino, Machine Learning, Process Control

Abstract

In this work, a prototype was developed to assess indoor air quality using an Arduino system. The system is based on the measurement of the light level, smoke concentration, temperature and air humidity. A thermal comfort index (TCI) was proposed, where a scale from 0 to 1 based on the weighted average of the individual indices was developed. Another approach, based on artificial neural networks, was formulated in which the parameters were used as input arguments of the network and the TCI was used as a target parameter. The response of the two models was compared, where it was possible to observe that the TCI values calculated by the network were considerably close to the values obtained by the deterministic model, with MSE of 1.73?10^-5.

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Author Biography

Lizandro de Sousa Santos, Universidade Federal Fluminense, Brazil

Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Química e de Petróleo da Universidade Federal Fluminense. Doutorado em Engenharia Química na COPPE/UFRJ (2014) na área de otimização de processos, otimização dinâmica e controle ótimo. Trabalhou durante 6 anos como engenheiro químico na Fundação Coppetec em projetos da Petrobras envolvendo majoritariamente implantação de Controle Preditivo Multivariável (MPC) em Refinarias/Unidades de produção de gás (UPGNs), Óleo e Plantas de Produção de Uréia. Simulação em Tempo Real utilizando modelos simplificados (redes neurais) e rigorosos, Identificação e Análise de Processos. Adicionalmente possui mestrado em Tecnologia de Processos Químicos pela Escola de Química - UFRJ (2009) na área de simulação (utilizando fluidodinâmica computacional) e otimização da processos de polímeros reforçados. Pós graduado em Engenharia de Petróleo pelo Departamento de Engenharia Naval/ Coppe-UFRJ (2009) e Técnico em Eletroeletrônica/Informática pelo CEFET (2000). (Texto informado pelo autor)