设计一个基于CubeSat 1U 纳米卫星的监测系统

每年，该国的企业向大气中排放数万吨有毒物质：CO₂，NOₓ和CH₄是影响人类和生态系统健康的主要成分。

影响：呼吸系统疾病的增加，酸雨，气候变化的加速。

研究表明，当二氧化碳浓度超过1000ppm时，人的认知功能会下降15-20%(资料来源：哈佛大学陈曾熙公共卫生学院)。

一个学生小组开发了一个基于CubeSat 1U (10×10×10 cm)纳米卫星的监测系统。主要功能:

•气体检测：MQ-135 (NOₓ，nh₃)，MQ-9 (CO, ch₄)，MQ-131 (O₃)传感器。

•使用ML模型预测传播。

•与地面站数据的比较。

技术实现硬件部分：

•PETG体采用回转结构(强度可达18G)。

•电源系统：2×Li-ion 18650(运行5.5小时)。

•保温：4mm泡沫+铝屏。

软件:

•计算发射色散的高斯模型：

•pythondef gaussian_model(Q, u, σy, σz， H)：返回(Q / (2 * np。π*你*σy *σz)) * np.exp (- (H * 2) / (2 * zσ* 2)神经网络:

•运动预测(92%的准确率，随机森林+ LSTM集合)。

•空气质量的长期预测(梯度提升，87%的准确率)。

方法和结果数据收集：

•使用了NASA的开放数据集和当地测量数据。

•传感器校准过程视频：YouTube。

验证:

•传感器误差：Co₂±5%，O₃±7%。

•轨迹预测误差：<1.5 km/24 h。

•三维卫星模型cubesat设计装配动画。

•应用领域：油田、特大城市、应急区域监测。

计划:

•与Al-Farabi哈萨克国立大学进行平流层测试。

•与紧急通知系统集成。

该项目对协作开放：代码和文档在GitHub上。

这个项目展示了即使是学校团队也可以为全球环境问题提供创新的解决方案。硬件开发和机器学习算法的结合为环境监测开辟了新的可能性。

本文编译自hackster.io