LILYGO Mini ePaper Core 1.02″ vereint einen ESP32 PICO und ein 1.02″ ePaper Display in einem kompakten Gehäuse. Im folgenden Bild sind die zur Verfügung stehenden Ressourcen und das Pinout ersichtlich. Das 1.02″ ePaper Display weist eine Auflösung von 128 x 80 Pixel auf.
Zur Programmierung des Moduls ist ein USB-to-TTL-Adapter erforderlich, da auf diese Stufe modul-intern verzichtet wurde.
Ich habe hier ausgehend von einem Programm in den Examples ein Programm erstellt, dass einen NTP-Server (hier ntp.metas.ch) nach der aktuellen Uhrzeit abfragt und anschliessend von OpenWeatherMap die Wetterdaten für einen vorzugebenden Ort abfragt. Die Informationen werden dann auf dem ePaper Display zur Anzeige gebracht.
Wichtig bei der Anzeige ist die Wahl des richtigen Fonts. Zur Darstellung hier habe ich u8g2_font_helvB10_te (bold) verwendet, da mit u8g2_font_helvR10_te (regular) keine vernünftig lesbare Ausgabe möglich war. Die u8g2 Library von Oli Kraus bietet hier aber gute Auswahlmöglichkeiten.
Die Ausgabe über die Console zeigt die erfassten Daten. Hier ist die Temperaturangabe in K, während im ePaper Display die Angaben in °C erfolgt.
Ausgabe über die Console
Nach erfolgter Abfrage und Anzeige der erhobenen Daten geht der ESP32 hier für fünf Minuten in den Deep Sleep, bevor eine erneute Abfrage erfolgt. Im Deep Sleep wird die Stromaufnahme nach Angaben von LILYGO auf unter 10 uA abgesenkt. Somit dürfte der Betrieb mit einer externen Batterie möglich werden. Die Deep Sleep Phase kann bei dieser Anwendung auch durchaus verlängert werden, das sich das Wetter kaum schnell ändert.
Seit dem 20.07.2020 läuft der Langzeittest mit einem Heltec CubeCell HTCC-AB01. Das Ende der Messung wurde am 5.07.2021 8:15 bei einer Spannung des 1000 mAh LiPo-Akkus von 2566 mV erreicht. Das ist eine Laufzeit von knapp 350 Tagen!
Batteriebetriebenen IoT-Knoten sind wichtige Komponenten im IoT, da sie bei geeigneter drahtloser Kommunikation vollständig autonom eingesetzt werden können.
Die durchgeführten Laufzeittests sollten für eine Reihe von nicht modifizierten Boards zeigen, welche Eigenschaften für einen Batteriebetrieb zu erwarten sind.
Folgende IoT-Knoten wurden in die Untersuchungen einbezogen:
Zahlreiche Sensoren sind heute mit BLE Interfaces ausgestattet, die eine Überwachung mit dem Smartphone erlauben. Durch den Einsatz spezieller BLE Gateways, die innerhalb der Reichweite der jeweiligen Gruppe von BLE Sensoren angeordnet sind kann die Reichweitenlimitierung von BLE überwunden werden.
Auf der gleichnamigen Website ist gezeigt, wie schon mit einfachen Mittel die Daten mehrerer BLE Sensoren erfasst und für die Weiterleitung vorbereitet werden können.
Die Arduino-Familie zählt mit dem Raspberry Pi Pico ein neues Mitglied.
Earle F. Philhower, III hat den Raspberry Pi Pico für die Programmierung in der Arduino-IDE portiert. Dank seiner Arbeit können nun alle RP2040 Boards aus der Arduino-IDE heraus programmiert werden.
Im Bootloader-Modus werden Boards automatisch erkannt, sodass sie in der Arduino-IDE angezeigt werden. Der Upload-Befehl funktioniert mit dem Microsoft UF2-Tool (im Lieferumfang enthalten).
Ist die Installation erfolgt, dann kann ein HelloWorld Gewissheit über die Funktion bringen.
RP2040 Hello World
Die Leistungsfähigkeit des RP2040 verdeutlicht ein Benchmark. Für einen Tiny2040 habe ich hier den CoreMark Benchmark verwendet und Cortex-M0+ typische Resultate erhalten.
wurde gestern von @arduino auf Twitter angekündigt. Das ging schnell!
Arduino Nano RP2040 Connect V1.0
Neben dem u-blox NINA-Modul ist das Board mit MEMS-Sensoren von STM (9-Achsen-IMU, Mikrofon), einem sehr effizienten Leistungsteil und reichlich externem Flash ausgestattet. Drahtlose OTA-Updates werden dadurch möglich.
Die Arduino IDE wird zur Programmierung dieses neuen Arduinos angepasst, so dass der Arduino Community bald eine interessantes Familienmitglied zur Verfügung stehen wird. Es bleibt spannend.
Im nebenstehenden Sammelwerk des Weka-Verlags habe ich einen Beitrag mit dem Titel Überwachung der Luftqualität in Innenräumen über CO₂, eTVOC, eCO₂und iAQ veröffentlich, den ich an dieser Stelle mit weiteren, in der Zwischenzeit vorgenommenen Messungen ergänzen möchte .
Der Begriff Luftqualität ist leider wenig scharf umrissen ist. Schadstoffe, wie Feinstaub, Asbest, Formaldehyd, PCB, Radon, Reinigungsmittel, Schimmel, Staub, Tabakrauch und VOC (volatile organic compounds) beeinträchtigen neben CO₂ die Luftqualität in Innenräumen. Leider lassen sich keine allgemeingültigen Aussagen über die optimale Luftqualität in Innenräumen treffen. Jeder Mensch reagiert unterschiedlich auf Schadstoffbelastungen. Das Setzen von Grenzwerten ist deshalb auch sehr schwierig [Lungenliga Schweiz – Innenluftqualität https://www.lungenliga.ch/de/die-lungen-schuetzen/luftgesundheit/innenluftqualitaet.html].
Will man die Luftqualität umfassend bewerten, dann ist eine umfassende Sensorik vorzusehen. Beim air-Q-Luftanalysator werden beispielsweise mit Hilfe von elf Sensoren Messwerte für Kohlendioxid (CO₂), Feinstaub (PM1, PM2.5, PM10), Stickoxid (NO₂), Kohlenmonoxid (CO), Lärm, Temperatur, Feuchtigkeit und Luftdruck erfasst und können am Smartphone nachverfolgt werden. Auf der Website zum air-Q-Luftanalysator finden Sie einen Überblick über die oft komplexe Definition der Grenzwerte von Luftschadstoffen wie Feinstaub, Stickstoffdioxid, VOC oder Ozon, die vom Umweltbundesamt oder der WHO vorgegeben werden.
Hier will ich nur auf die von den o.a. Sensoren erfassten Messwerte von CO₂ und VOC eingehen, da diese in der aktuellen Situation von COVID-19 das beherrschende Thema darstellen.
Der Anteil des Kohlendioxids in der Atemluft beträgt heute ca. 415 ppm (entspricht 0,04 % der Luft). Die ausgeatmete Luft eines Menschen weist einen CO₂-Gehalt von ca. 40.000 ppm auf. Entsprechend können in ungelüfteten Schlafzimmern, voll besetzten Klassen- oder Meetingräumen schnell Konzentrationen von bis zu 5.000 ppm gemessen werden. Diese hohen CO₂-Konzentrationen sind schädlich für Konzentration, Leistungsfähigkeit und die Gesundheit im Allgemeinen.
NDIR-Sensoren (nicht-dispersive Infrarotsensoren) nutzen die konzentrationsabhängige Absorption elektromagnetischer Strahlung im Infrarot-Bereich. Bei einer Wellenlänge von 4.3 um liegt eine maximale Absorption von CO₂, ohne große Beeinflussung durch andere Gase. Die CO₂-Konzentration kann deshalb sehr selektiv gemessen werden.
Das Umweltbundesamt (UBA) empfiehlt daher bereits bei der Überschreitung eines Wertes von 1.000 ppm CO₂, frische Luft von draußen in den Raum zu lassen. Die sogenannte Maximale Arbeitsplatz-Konzentration (MAK) wird mit 9100 mg/m³ (entspricht knapp 5.000 ppm) angegeben. Die heute nicht mehr gültige DIN-1946-2 sah einen Grenzwert von 1.500 ppm vor.
Bezeichnung
Grenzwerte Kohlendioxid
Empfehlung Umweltbundesamt
1.000 ppm
DIN-1946-2 Grenzwert für gute Luftqualität
1.500 ppm
MAK-Wert
5.000 ppm
Grenzwerte CO₂-Konzentration
Der für die Erkrankung an COVID-19 verantwortliche Virus SARS-CoV-2 wird vorrangig und mit hoher Ansteckungsrate über luftgetragene Tröpfchen (Aerosole) aus den Atemwegen Infizierter auf weitere Personen übertragen. Im Freien bei Beachtung eines hinreichenden Abstands von Personen ist das Infektionsrisiko eher gering. Anders sieht das in Innenräumen aus, die durch mehrere Personen belegt sind. Wie sich Aerosole in Räumen verteilen und was das für das Infektionsrisiko bedeutet kann kann hier nachgelesen werden. Eine Überwachung der CO₂-Konzentration ist aus diesem Grund aktuell sehr wichtig.
Flüchtige organische Verbindungen (Volatile Organic Compounds, VOC) sind organische, kohlenstoffhaltige Verbindungen, die schon bei niedrigen Temperaturen verdampfen. In vielen Fällen sind VOCs für Lebewesen weitgehend harmlos. Jedoch gehören auch gesundheitlich kritische Stoffe wie Formaldehyd in diese Stoffgruppe.
Bei den sogenannten MOX-Sensoren sorgt das vorbeiströmende Gas für eine Widerstandsänderung einer gassensitive Metalloxidschicht (MOX). Die Widerstandsänderung ist damit ein Maß für die Konzentration von flüchtigen organischen Komponenten (VOC), die in ihrer Gesamtheit erfasst werden und nicht auf eine bestimmte Substanz aufgelöst werden können. Mit den breitbandig VOC-messenden MOX-Sensoren stehen damit Sensoren zur Verfügung, die ein ganzes Spektrum von Stoffen detektieren, die in bestimmten Konzentrationen gesundheitsgefährdend sind.
Contamination Source
Emission Source
Indoor Air Contaminants
Breath
Acetone, Ethanol, Isopromene
Human Being
Flatulence
Methane, Hydrogene
Cosmetics
Limonene, Eucalyptol, Alcohols
Human being Air Contamination
Aus dem Summensignal aller im Mischgas enthaltenen Substanzen wird über einen Algorithmus aus TVOC-equivalent (eTVOC, equivalent total volatile compound) ein Luftgütewert in CO₂-equivalent (eCO₂) ermittelt. Der MOX-Sensor setzt mit Hilfe eines integrierten Mikrocontrollers die eTVOC-Werte direkt mit einem errechneten CO₂-Gehalt (eCO₂) der Raumluft in Beziehung.
Messverläufe, wie im folgenden Bild gezeigt, sind deshalb absolut vorstellbar. Luftverunreinigungen werden von MOX-Sensoren erfasst und müssen nicht zwangsläufig für den selektiv messenden CO₂-Sensor sichtbar sein.
Eine gesetzliche Bestimmung von Grenzwerten für VOC gibt es in Deutschland bisher nur für spezielle Arbeitsplätze. Aus hygienischen Gründen hat das UBA allerdings mittlerweile Empfehlungen für das Vorkommen von VOCs ausgesprochen. Die Leitwerte umfassen die Stufen von hygienisch unbedenklich (unter 1 mg/m³ – unter 150 bis 400 ppb) über hygienisch auffällig (zwischen 1 bis 3 mg/m³ – 150 bis 1300 ppb) bis hin zu hygienisch inakzeptabel (über 10 mg/m³ – über 1500 bis 4000 ppb). Zusätzlich wurden für einzelne Gase der VOC-Gruppe Richtwerte festgelegt.
Bezeichnung
Leitwerte VOC
Umweltbundesamt – hygienisch unbedenklich
unter 150 bis 400 ppb
Umweltbundesamt – hygienisch auffällig
150 bis 1300 ppb
Umweltbundesamt – hygienisch inakzeptabel
über 1500 bis 4000 ppb
VOC Leitwerte des UBA
Mit der folgenden Messanordnung, die durch Verwendung des I2C-Hubs erweiterbar ist, zeichne ich Daten von verschiedenen Sensoren auf, um deren Verhalten gegenüberzustellen.
Messanordnung
Messanordnung mit Sensirion SGP30 & SCD30 sowie Senseair K30
Der erste Test zeigt einen NDIR-Sensor SCD30 im Vergleich zu einem MOX-Sensor SGP30 beide von Sensirion.
SCD30SGP30Sensirion Sensoren im Grove-Format
Nach einem Abgleich an der frischen Luft aussen, wurde die Messanordnung im Wohnbereich platziert und beim Erreichen von CO₂-Werten von ca. 1300 ppm jeweils gelüftet. Bleibt die Beeinflussung der Luftqualität auf Atmung und menschliche Ausdünstung beschränkt, dann zeigen die Messverläufe beider Sensorvarianten mit Ausnahme der absoluten Zahlen vergleichbares Verhalten.
Der zweite Messverlauf zeigt bei der langsam zunehmenden Belastung der Luft gleiches Verhalten. Am Ende der Messung habe ich ein Gasfeuerzeug benutzt, dessen Ausstoss durch den MOX-Sensor auch sofort detektiert wurde. Die CO₂-Konzentration hingegen wird dadurch nicht beeinflusst.
Von der schwedischen Fa. Senseair wird mit dem Sensor K30 ein weiterer nach dem NDIR-Verfahren arbeitender CO₂-Sensor angeboten.
Senseair K30
Ich habe meine Messanordnung mit dem Sensor K30 erweitert und vergleiche die Messwerte mit denen der SensorenSGP30 und SCD30 von Sensirion.
Verlauf der CO2-Konzentration mit KomfortlüftungRegression der Messdaten von K30- und SCD30-Sensor des zugehörigen Verlaufs oben
Die beiden NDIR-Sensoren zeigen im interessierenden Messbereich praktisch identische Ergebnisse und sind deshalb als CO₂-Sensoren absolut geeignet, was gerade durch die zweite Abbildung deutlich zum Ausdruck kommt. Die Trendlinie folgt der Beziehung CO₂(K30) = 3.56 * CO₂(SCD30)^0.798 bei einem Korrelationskoeffizienten R2 = 0.883 (Bravais-Pearson-Korrelation).
Der Test erfolgt in einem MINERGIE-Haus mit Komfortbelüftung ohne zusätzliche Lüftungsmassnahmen in einem Raum mit 39 m2 und bei der nicht durchgängigen Belegung mit zwei Personen.
Interessant ist nun, unter ansonsten gleichen Bedingungen, den Verlauf der CO₂-Konzentration ohne Komfortlüftung aufzuzeichnen. Unabhängig von der Höhe der CO₂-Konzentration ist das Verhalten der Sensoren wieder vergleichbar. Unklar ist der erste Peak beim Sensor K30. Der MOX-Sensor hat Aktivitäten in der (offenen) Küche registriert, die aber nur geringen Einfluss auf die CO₂-Konzentration zeigen. Der spätere Anstieg der CO₂-Konzentration ist auf die Anwesenheit von zwei Personen zurückzuführen. Am Ende des dargestellten Verlaufs wurde die Komfortlüftung wieder eingeschaltet und hat dann die erhöhte CO₂-Konzentration erwartungsgemäss abgebaut.
Verlauf der CO₂-Konzentration mit abgeschalteter KomfortlüftungRegression der Messdaten von K30- und SCD30-Sensor des zugehörigen Verlaufs oben
Die nicht geklärte Abweichung der CO₂-Konzentrationen um die Mittagszeit macht sich in der Regression bemerkbar. Trendlinie und Korrelationskoeffizient zeigen das.
Der Sensirion SCD4x-Sensor ist ein Miniatur-CO₂-Sensor der neuesten Generation, aufbauend auf dem photoakustischen Messprinzip. Auf der Website von Sensirion finden Sie Informationen zum Messprinzip und der PASens® Technologie von Sensirion.
Der Sensor wurde mir dankenswerter Weise von Sensirion zum Test zur Verfügung gestellt. Der kleine Formfaktor ermöglich eine platzsparende Integration des Sensors, wie auch das Sensirion SCD41 Sensor Development Board zeigt.
Sensirion SCD41 Sensor Development Board
Beim nächsten Versuche habe ich den K30-Sensor durch den SCD41 ersetzt und unter sonst vergleichbaren Bedingungen gemessen. Dadurch, dass neben den menschlichen Ausdünstungen keine zusätzlichen Substanzen vorhanden waren, folgen auch die Messwerte des MOX-Sensors SGP30 den beiden CO₂-Sensoren SCD30 (NDIR) und SCD41 (PASense).
Wie die folgenden Abbildungen zeigen, liefern beide CO₂-Sensoren im interessierenden Messbereich vergleichbare Ergebnisse. Die Trendlinie folgt der Beziehung CO₂(SCD41) = 2.88 * CO₂(SCD30)^0.854 bei einem Korrelationskoeffizienten R2 = 0.934 (Bravais-Pearson-Korrelation).
Verlauf der CO₂-Konzentration mit abgeschalteter KomfortlüftungRegression der Messdaten von SCD41- und SCD30-Sensor des zugehörigen Verlaufs oben
Der Bosch Sensortec BME680 ist einer der neuesten Umgebungssensoren, für Luftfeuchtigkeit, barometrischem Druck, Temperatur und Luftgüte, der mit I2C- und SPI-Schnittstelle ausgerüstet ist. Dieser MOX-Sensor gibt die Luftqualität als Widerstandswert zurück, der proportional zur TVOC-Konzentration ist. Mit Hilfe der proprietären BSEC-Software (Bosch Sensortec Environmental Cluster) ist es möglich, aus den BME680-Messwerten die gewünschten Ausgangsgrößen, wie den Indoor Air Quality Index iAQ zu berechnen.
Die BSEC-Software unterstützt zahlreiche Plattformen von 8 Bit bis zu 32 Bit. Informationen hierzu sind auf der Bosch-Website zu finden. Für Controller, die von der BSEC-Software nicht unterstützt werden, gibt es eine Libraryvon David Bird, die den iAQ näherungsweise bestimmt.
Von Watterott wird das folgende Board angeboten, welches ich auch hier für die Tests verwendet habe. Andere Anbieter führen vergleichbare Boards, die funktional praktisch identisch sind.
BME680 Breakout Board von Watterott
Der folgende Screenshot zeigt die vom Sensor ermittelten Messwerte, die alles umfassen, was für die Bewertung der Umgebung in Innenräumen erforderlich ist
Messwerte BME680 Sensor
In einem Test habe ich BME680 (MOX) von Bosch und SGP30 (MOX) und SCD30 (NDIR) von Sensirion miteinander betrieben. Die folgenden Diagramme zeigen die Messwerte der Sensoren im Vergleich.
Die beim BME680 berechneten Werte für den Air Quality Index iAQ und den equivalenten CO₂-Wert (eCO2) sind proportional und damit alternativ verwendbar.
Messverlauf BME680
Im Vergleich der eCO2-Werte von BME680 und SGP30 wird die etwas höhere Empfindlichkeit des SGP30 deutlich. Grundsätzlich zeigen aber beide MOX-Sensoren vergleichbares Verhalten.
Messverlauf BME680 eCO2 vs. SGP30 eCO2
Beim Vergleich echter CO₂-Messung mit der breitbandigeren Messung von MOX-Sensoren bei ausschliesslich menschlicher Belastung der Umgebungsluft wird das selektive Verhalten des NDIR-Sensors deutlich.
Messverlauf BME680 eCO2 vs. SCD30 CO2
Das breitbandige Verhalten des MOX-Sensors verdeutliche ich beim folgenden Versuch mit einem kurzen Stoss Raumspray in einem gelüfteten Raum. Der Messwert des selektiv messenden NDIR-Sensors zeigt praktisch keine Veränderung, während die Signale der MOX-Sensoren deutliche Reaktion zeigen.
Reaktion auf Sprühstoss mit RaumsprayReaktion auf Sprühstoss mit Raumspray (Ausschnitt)
Fazit:
In der eingangs referenzierten Veröffentlichung hatte ich folgende Schlussfolgerung getroffen:
„Ziehen wir die CO2-Konzentration als Maß für die Luftqualität heran, dann haben wir ein gutes Indiz für die Belastung der Luftqualität durch die Atemluft anwesender Personen und über das Infektionsrisiko von über die entstehenden Aerosole übertragenen Viren. Ziehen wir die Ergebnisse der breitbandiger messenden MOX-Sensoren als Maß für die Luftqualität heran, dann haben wir ein gutes Indiz für die Belastung der Luftqualität durch unterschiedliche Schadstoffe einschließlich menschlicher Ausdünstungen und Gerüche. Es kann also durchaus angezeigt sein, CO2– und MOX-Sensoren zu kombinieren und aus deren Messwerten Kriterien für eine bedarfsgerechte Lüftung abzuleiten. Auf diesem Weg kann die Luftqualität mit Sicherheit optimiert werden.“
Die hier dargestellten weitergehenden Untersuchungen mit zusätzlichen Sensoren zeigen die Unterschiede von NDIR- und MOX-Sensoren deutlich auf und bestätigen die getroffene Schlussfolgerung.
Zusätzlich kann am Beispiel der NDIR-Sensoren SCD30 und SCD41 von Sensirion auch die rasante Entwicklung von Sensoren in diesem spannenden Gebiet verfolgt werden.
Für das CO2-Monitoring in Innenräumen stehen mittlerweile mehrere geeignete Sensoren zur Verfügung. Nach dem NDIR-Verfahren arbeitende Sensoren ermitteln den CO2-Gehalt der Luft direkt und können so einen raschen Anstieg von CO2 in schlecht gelüfteten Räumen durch die Atmungsaktivität anwesender Personen objektivieren.
Die breitbandig VOC-messenden MOX-Sensoren detektieren ein ganzes Spektrum von Stoffen, die in bestimmten Konzentrationen gesundheitsgefährdend sind.
Mit den AZ-Touch ESP der Fa. Zihatec stehen optisch ansprechende Gehäuse für die Wandmontage zur Verfügung, die komplett vormontiert und getestet geliefert werden und nur noch durch die Sensorik ergänzt werden müssen. Ich habe ein ESP32 DevKit und Breakout Boards der Sensoren SGP30 und BME280 verwendet, die über den I2C-Bus mit dem ESP32 verbunden sind. Da die Standard-Pins der I2C-Schnittstelle beim AZ-Touch ESP durch das Display belegt sind, habe ich SDA auf GPIO25 und SCL auf GPIO32 gelegt.
Die Breakout Boards habe ich mit Klebeband im Prototypenbereich fixiert. Mit wenigen Drähten sind die Breakout Boards dann mit dem ESP32 verbunden.
Die Anzeige der zur Beurteilung der Luftqualität wichtigen Werte zeigen die folgenden Bilder. Die Farbe des Hintergrundes signalisiert dabei die entsprechenden Bereiche der Luftqualität. Bei einem roten Hintergrund ist auf jeden Fall zu lüften.
Durch die Verwendung eines ESP32 steht dessen WiFi-Interface für eine Weitergabe der Daten zur Verfügung. Es kann beispielsweise bei hohen Werten von TVOC und/oder eCO2 eine Mitteilung abgesetzt werden, die signalisiert in welchen Räumen Grenzwerte der Luftqualität überschritten werden, um dort zielgerichtet eingreifen zu können.
Die Arduino Familie bietet mit Mikrocontrollern im Arduino Nano Formfaktor und den Boards der MKR-Familie kompakte, für den Einsatz auf einem Breadboard geeignete Mikrocontroller an.
Der Arduino Nano Formfaktor wird neben Arduino Boards auch durch Boards von Dritt-Anbietern unterstützt, während die MKR-Boards eher unter sich bleiben.
Der Arduino Nano ist mit einem ATmega328 ausgestattet und bietet damit die Funktionalität des Arduino Uno in einem kompakten Format.
Arduino Nano
Der Arduino Nano Every basiert auf einem ATmega4809, der als Nachfolger des ATmega328 mit erweitertem Speicher angesehen werden kann.
Mit dem Arduino Nano Every wurden Arduino Boards mit „castellated Pads“ eingeführt, wodurch das Board direkt auf eine Basis-Platine gelötet werden kann. Sind Stiftleisten montiert, dann kann das Board ganz gewöhnlich in ein Breadboard gesteckt werden.
ckArduino 
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