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DATIV - Remote enhancement of smart aerosol measurement system using Raspberry Pi based distributed sensors

Hasanuzzaman, Gazi und Buchwald, Tom und Schröder, Andreas und Egebers, Christoph und Schunk, Christoph und Hampel, Uwe (2024) DATIV - Remote enhancement of smart aerosol measurement system using Raspberry Pi based distributed sensors. Sensors, 24 (13), Seiten 1-12. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/s24134314. ISSN 1424-8220.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
10MB

Offizielle URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/24/13/4314

Kurzfassung

Enclosed public spaces are the hotspots for airborne disease transmission. To measure and maintain indoor air quality in terms of airborne transmission, an open source, low cost and distributed array of Particulate Matter Sensors has been developed and named as Dynamic Aerosol Transport for Indoor Ventilation or DATIV system. This system can use multiple Particulate Matter Sensors (PMS) simultaneously and can be remotely controlled using a Raspberry Pie based operating system. The data acquisition system can be easily operated using the GUI within any common browser installed on a remote device such as a PC or Smartphone with corresponding IP address. The software architecture and validation measurements are presented together with possible future developments.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/206321/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Zusätzliche Informationen:Article: 4314
Titel:DATIV - Remote enhancement of smart aerosol measurement system using Raspberry Pi based distributed sensors
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hasanuzzaman, Gazihasangaz (at) b-tu.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Buchwald, Tombuchwald (at) b-tu.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schröder, AndreasAndreas.Schroeder (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6971-9262172115054
Egebers, Christophegbers (at) b-tu.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schunk, Christophc.schunk (at) hzdr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hampel, Uweu.hampel (at) hzdr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2 Juli 2024
Erschienen in:Sensors
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:24
DOI:10.3390/s24134314
Seitenbereich:Seiten 1-12
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Dr. Suriano, DomenicoMDPINICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:1424-8220
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Data Assimilation, Lagrangian particle tracking, turbulence, VIC+, VIC#, FlowFit
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Virtuelles Flugzeug und Validierung
Standort: Göttingen
Institute & Einrichtungen:Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > Experimentelle Verfahren, GO
Hinterlegt von: Micknaus, Ilka
Hinterlegt am:20 Nov 2024 11:19
Letzte Änderung:20 Nov 2024 11:28

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