项目介绍: 在煤矿以及化工行业有很多对现场工作环境进行有毒气体的检测设备，这个方案就是从其单片机移植过来的，所以功能相对比较齐全，也利用了原来产品的大部分电路，实现起来比较快速。 项目主要功能: 首先是对环境中的甲烷（ch4）进行检测，设有报警值（可人为设定）和危险值，当设备检测到环境中的气体浓度超过预设的报警值时，检测仪发出声光报警，提醒用户做响应的处理，如果当环境中的气体浓度超过危险值时，设备处于对传感器的保护，会自动关闭传感器的供电，并进入关机状态； 其次传感器的电路利用平衡电桥电路，因为传感器的自身差异性，在多少情况上，开始时桥是不平衡的，通过PWM方式调整桥电路达到平衡，这就是所谓的"清零"工作，其他在清零完成后，对测定器进行标校，标校的程序处理相对简单，但是操作步骤却不是很简单，需要通过对传感器通标准气样，等传感器稳定后，进行比例计算即可。 同时检测仪也带有简单的自检功能，对电池电压的检测，一般是锂电供电，当电池电压低于3.2V时，电路上相关的LDO可能也无法工作、电池也基本耗空，为了避免电池过放和检测仪的正常工作，这时检测仪会报警提示低压并自动关机。检测仪也对CH4传感器元件进行故常检测，当检测故障后会有相应的提示，以避免误报等情况。 最后就是关机了，很少用HAL库，使用不是很熟悉，因为时间的关系，本来不打算实现了，不过还好试了一晚上总算有点紧张就继续搞下去了。开始用的Standby mode，结果发现唤醒后程序重新运行，这样不符合该检测仪的要求，后来改成Stop Mode（这里吐槽下，用惯了标准库，一时用这个HAL 库真心摸不着头脑 ），不过最后总算是能正常开关机了，关机电流应该在2uA不到。为了开机不过于迟钝，所以我RTC唤醒周期为0.25s，所以视频上的电流会在1-4左右的不停的跳动。 说明:该甲烷检测仪用的传感器为CH4传感器，催化元件。 功能及关机功耗测试视频: 气体检测视频:https://v.youku.com/v_show/id_XMTU3NTkxNzQwNA==.htm... 清零操作-报警值设置:https://v.youku.com/v_show/id_XMTU3NTkxOTU4OA==.htm...

基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统：实时显示温湿度、气体数据与土壤湿度，手机APP控制并自动调节环境与设备。,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统： 1.使用DHT11温湿度传感器，实时监测大棚温湿度，数据一方面实时显示在OLED屏，另一方面上传手机APP，湿度过低时自动控制加湿器进行加湿，达到一定湿度后停止加湿（加湿过程中，可以物理性关闭），温度过高时，可通过手机蓝牙控制风扇进行降温； 2.SGP30气体传感器，实时监测大棚内二氧化碳浓度含量和TVOC（空气质量），数据显示在屏幕上，可通过手机蓝牙控制窗户的开关（使用步进电机和ULN2003电机驱动模拟），进行空气交（可以和风扇同时进行）； 3.使用土壤湿度传感器实时检测大棚内土壤湿度，一方面将数据显示在屏幕上，另一方面上传手机APP，当土壤湿度低于阈值时，自动打开抽水机进行浇水，高于阈值停止浇水。 包含源码，库文件，APP，接线表，硬件清单等资料。 不包含实物 不包含实物 不包含实物 ,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统；DHT11温湿度传感器；SGP30气体传感器；OLED屏显示；手机

基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统：实时监测温湿度、气体及土壤状态，智能调节环境与设备，手机APP远程控制，高效管理农业生产。,Arduino驱动的温室大棚智能监控与联动控制系统：实时监测温湿度、气体与土壤状态，智能调节环境与优化种植条件。,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统： 1.使用DHT11温湿度传感器，实时监测大棚温湿度，数据一方面实时显示在OLED屏，另一方面上传手机APP，湿度过低时自动控制加湿器进行加湿，达到一定湿度后停止加湿（加湿过程中，可以物理性关闭），温度过高时，可通过手机蓝牙控制风扇进行降温； 2.SGP30气体传感器，实时监测大棚内二氧化碳浓度含量和TVOC（空气质量），数据显示在屏幕上，可通过手机蓝牙控制窗户的开关（使用步进电机和ULN2003电机驱动模拟），进行空气交（可以和风扇同时进行）； 3.使用土壤湿度传感器实时检测大棚内土壤湿度，一方面将数据显示在屏幕上，另一方面上传手机APP，当土壤湿度低于阈值时，自动打开抽水机进行浇水，高于阈值停止浇水。 包含源码，库文件，APP，接线表，硬件清单等资料。 不包含实物 不包含实物

内容概要：本文详细介绍了一个基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统的设计与实现。系统主要由Arduino Mega作为主控，集成了DHT11温湿度传感器、SGP30气体传感器、土壤湿度传感器等多个传感器，实现了温湿度自动调节、空气质量监测、土壤自动灌溉等功能。系统还配备了OLED屏幕用于数据显示，HC-05蓝牙模块用于远程数据传输和控制。文中提供了详细的硬件连接图、代码实现以及一些实用的避坑指南，确保系统的稳定性和可靠性。 适合人群：具有一定电子电路和编程基础的技术爱好者、农业物联网开发者、Arduino初学者。 使用场景及目标：适用于小型温室大棚的环境监测与控制，帮助农民或园艺爱好者实现智能化管理，提高作物生长效率。具体目标包括：① 实现实时环境参数监测；② 自动化调控温湿度、空气质量；③ 远程监控与控制设备。 其他说明：作者分享了许多实践经验和技术细节，如传感器校准、防抖设计、蓝牙通信协议等，有助于读者更好地理解和复现该项目。此外，还提供了一些扩展建议，如增加SD卡模块记录数据、实现WiFi控制等。

在电力系统中，变压器作为关键设备，承担着电压转换与电力分配的重要任务。为了确保变压器能够安全稳定运行，监测其冷却油中的溶解气体状况是不可或缺的预防性维护措施。溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis, DGA）是一种广泛应用于电力变压器状态监测的技术，它能够有效地检测出变压器内部可能出现的故障。通过对变压器油中的气体进行采样分析，可以及时发现变压器内部是否出现过热、放电等问题，从而避免重大的电力故障。 本数据集包含了英国某电站13台变压器在2010年至2015年期间的冷却油中溶解气体分析数据。该电站的数据分析工作对于评估变压器运行状况、制定维修计划、预测设备寿命以及改进电网运行效率都具有重要的参考价值。 在DGA分析中，主要关注的气体包括氢气（H2）、一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）、乙烷（C2H6）、乙烯（C2H4）、乙炔（C2H2）等。不同种类的气体以及它们在油中含量的变化，可以指示变压器内部不同的故障类型。例如，氢气和甲烷的增加可能表示绝缘材料的老化或降解，乙炔的产生通常与电气放电有关，而CO和CO2的含量变化则可能反映变压器油和绝缘纸的热分解情况。 根据DGA结果，可以运用多种方法和标准对变压器的状态进行评估，如Roger标准、Duval三角法、IEC标准等。这些评估方法可以将溶解气体数据转化为对变压器内部故障的定量分析，帮助工程师准确地判断变压器是否存在潜在故障，并采取相应的措施。 此外，通过长期收集和分析变压器的DGA数据，还可以观察到变压器运行状态随时间的变化趋势，从而进行故障预警和风险评估。通过对历年的数据进行比较，可以发现变压器性能的变化规律，为变压器的检修周期调整、备件更换计划制定以及维护策略的优化提供数据支持。 在数据集中，每一台变压器的DGA数据都应独立记录，并包含每次采样的具体时间点。这样的时间序列数据不仅有助于分析单台设备的状态，也可以用于整个电站变压器群体的健康监测。通过大数据分析手段，可以从中发现共性问题，为整个电力系统的安全性和可靠性提供保障。 本数据集为变压器运行和维护人员提供了一种强有力的工具，不仅有助于及时发现和处理变压器可能发生的故障，也为电力系统的长期规划和运行管理提供了重要的参考数据。通过科学合理的数据解析与应用，可以显著降低电力系统的故障率，提高供电质量和可靠性。

"COMSOL 6.2软件模拟的PEM水电解槽模型：单蛇形流场下的多物理场耦合分析，展示气体摩尔分布、极化曲线及温度分布图","COMSOL 6.2软件模拟的PEM水电解槽模型：单蛇形流场下的多物理场耦合分析，展示气体摩尔分布、极化曲线及温度分布图",本PEM水电解槽模型采用comsol6.2软件，流场形状采用单蛇形（也有平行流场，多蛇形，交指流场等等），耦合水电解槽物理场，自由多孔介质传递，固体和流体传热流场，可以得到气体的摩尔分布图，电解槽极化曲线，温度分布图等等， ,关键词：PEM水电解槽模型；comsol6.2软件；单蛇形流场；多孔介质传递；固体和流体传热流场；气体摩尔分布图；电解槽极化曲线；温度分布图；流场类型。,COMSOL6.2模拟单蛇形PEM水电解槽的物理与热传递特性

COMSOL仿真探究PEM电解槽三维两相流模拟：电化学与多物理场耦合分析，揭示电流分布及气体体积分数变化,COMSOL仿真软件PEM电解槽的三维两相流模拟：多孔介质中的电化学及析氢析氧过程分析,comsol仿真 PEM电解槽三维两相流模拟，包括电化学，两相流传质，析氢析氧，化学反应热等多物理场耦合，软件comsol，可分析多孔介质传质，析氢析氧过程对电解槽电流密度分布，氢气体积分数，氧气体积分数，液态水体积分数的影响 ,comsol仿真; PEM电解槽; 三维两相流模拟; 多物理场耦合; 传质过程; 电流密度分布; 氢气体积分数; 氧气体积分数; 液态水体积分数。,COMSOL仿真：PEM电解槽三维两相流电化学多物理场耦合模拟分析

在电力系统中，变压器是至关重要的设备，负责电压转换与电能传输。然而，变压器可能会因为各种原因出现故障，这需要我们及时进行诊断和处理。本项目提供的代码着重于利用bp神经网络对变压器气体故障进行分类，这是一种基于机器学习的方法，能够通过分析变压器油中气体的成分和浓度来判断故障类型。 bp神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见的多层前馈神经网络，它通过反向传播算法来调整权重和偏置，以最小化预测结果与实际值之间的误差。在这个项目中，bp神经网络被用作故障识别模型，通过学习已知的故障案例数据，建立一个能够预测不同故障类别的模型。 `main.m`和`main1.m`很可能是代码的主程序文件。`main.m`通常包含整个项目的入口点，负责设置参数、加载数据、构建网络结构、训练模型和进行测试。`main1.m`可能包含对`main.m`的补充或改进，例如不同的网络架构、优化算法或者训练策略。 `maydata.mat`文件可能是存储了预处理后的数据集，包含了变压器故障的特征数据和相应的标签。这些特征可能包括变压器气体的种类（如氢气、乙炔、一氧化碳等）、气体的浓度以及其他可能影响故障类型的指标。MATLAB的`.mat`文件可以方便地存储和加载矩阵数据，非常适合用于机器学习项目。 `数据.xlsx`文件则可能是原始数据源，以Excel表格的形式记录了详细的故障案例信息。每一行代表一个样本，列可能包含气体浓度、故障类型等信息。在项目开始时，这些数据会被读入并转化为适合神经网络训练的格式。 在实施这个项目时，首先要进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测以及特征工程。接着，将预处理好的数据分为训练集和测试集，训练集用于训练神经网络，而测试集用于评估模型的泛化能力。 神经网络的构建通常包括定义输入层、隐藏层和输出层，选择合适的激活函数（如Sigmoid、ReLU等），并设定学习率、迭代次数等超参数。在bp神经网络中，权重和偏置会通过反向传播算法逐步更新，直到网络的输出误差达到可接受的范围。 训练完成后，模型会根据新的气体数据进行故障分类。为了提高模型的稳定性和预测精度，还可以采用集成学习方法，如bagging、boosting或stacking，结合多个bp神经网络的预测结果。 这个项目通过bp神经网络对变压器气体故障进行分类，旨在提供一种有效的故障诊断工具，帮助电力系统维护人员及时发现并处理潜在的问题，保障电力系统的安全稳定运行。

python-thermodata 该存储库包含 Python 代码，用于与由 Bonnie J. McBride 和 Sanford Gordon 编写的 NASA Glenn 计算机程序 CEA（化学平衡与应用程序）一起分发的热力学数据库连接。 CEA 是一个 FORTRAN 程序，用于计算复杂的化学平衡成分和应用，。 其热力学数据库包含 2000 多种气态和凝聚态化学物质的数据。 数据表示为定义的温度区间内温度多项式函数的最小二乘系数。 这些系数是由另一个 NASA Glenn 程序 PAC（属性和系数）从广泛的源数据中生成的。 此代码旨在用作访问和表示具有一些基本功能的数据的 Python 原生方式，包括： 制表数据。 生成原始数据格式的子集，用于 CEA 或旨在从源读取的其他程序。 搜索/浏览功能。 请注意， 以更加用户友好的方式提供此功能。 但是，它不适合以编程方

基于AVR单片机的CH4气体检测系统主要涉及到的IT知识点包括单片机技术、气体传感器技术、显示技术、声光报警技术以及无线通信技术等多个方面。 单片机技术方面，本系统采用了AVR系列的ATmega8单片机作为核心控制器件。AVR单片机是一种基于精简指令集（RISC）架构的8位微控制器，由Atmel公司开发。ATmega8是其中较早期的型号之一，它具备了丰富的I/O口资源、内置的多种接口、定时器/计数器、ADC（模数转换器）、PWM（脉宽调制）以及串行通信接口等功能。它支持ISP（在系统编程）功能，可以方便地进行程序的烧录与更新。由于其性能稳定、编程简单、易于上手，被广泛应用于工业控制、家用电器、数据采集、仪器仪表等领域。 气体传感器技术方面，本系统中使用了高稳定性的SnO2半导体金属氧化物传感器，该传感器对CH4（甲烷）气体具有很高的敏感度。SnO2传感器的工作原理是基于气体吸附导致其电阻值改变的特性，通过检测这种电阻变化来实现对气体浓度的监测。在检测煤矿井下空气中CH4含量的场景中，这种传感器的选择尤为重要，因为矿井环境中的甲烷浓度变化往往会对矿工的生命安全构成直接威胁。 显示技术方面，系统配合LCD显示控件来提供视觉反馈。LCD（液晶显示）技术能够清晰地显示传感器检测到的CH4浓度信息以及系统的工作状态。在工业应用中，LCD显示技术常用于各种监控和控制设备，以便操作人员能够直观地获取信息。 声光报警技术方面，系统加入了声音和光线报警，当检测到CH4气体浓度超标时，会通过声光信号提醒现场人员。声光报警系统可以提高警报的可见性和可听性，对人员的安全撤离提供了及时的警告。 无线通信技术方面，虽然在给出的部分内容中并未直接提及无线通信技术在本系统中的应用，但是考虑到煤矿井下环境的特殊性以及现代化的矿山安全管理系统的发展趋势，类似系统的实际应用中很可能集成了无线通信功能。通过无线网络，可以将检测到的气体浓度信息实时传输到地面控制中心，实现远程监控和自动化管理。 基于AVR单片机的CH4气体检测系统综合运用了单片机控制、气体检测传感、显示输出、声光报警和无线通信等IT技术，集成了多种智能设备与技术手段，共同构建了一个功能全面的气体检测解决方案。这类系统对于预防矿井内气体爆炸等安全事故发生，保障矿工的生命安全具有十分重要的意义。同时，随着技术的不断进步，此类系统的性能和可靠性也在不断提高，更加符合现代化工业安全生产的需要。