Sistema Inteligente de Detecção e Corte Automático de Gás

Vazamentos de gás representam riscos catastróficos em ambientes residenciais e industriais. Este artigo explora a construção de um sistema inteligente🌡 Monitor de Estufa com Controle Climático🌡 Monitor de Estufa com Controle ClimáticoOtimize sua estufa com controle inteligente de microclima. Use ESP32 e sensores industriais para maximizar a produtividade e sustentabilidade agrícola. de detecção e corte automático usando ESP32, capaz de identificar concentrações perigosas de gás natural (metano) e GLP (butano/propano) em tempo real. Combinando sensoriamento preciso, automação física e conectividade IoT, o projeto oferece uma solução completa para prevenção de acidentes, integrando monitoramento remotoMonitoramento Remoto de Sensores com ESP32 e MQTTMonitoramento Remoto de Sensores com ESP32 e MQTTAprenda a configurar ESP32 com MQTT para monitorar sensores IoT, garantindo comunicação eficiente e coleta de dados em tempo real., análise preditiva e resposta física imediata.

Índice🔗

Componentes Necessários🔗

ComponenteEspecificações TécnicasFunção no Sistema
Sensor MQ-5Faixa: 300-10000 ppm (GLP/GN)Detecção de gás
Válvula Solenoide 12VVazão: 25 L/min (GN) ou 15 L/min (GLP)Corte físico do fluxo de gás
ESP32 DevKit v4ADC 12-bit, Wi-Fi 802.11nProcessamento e comunicação IoT
Relé SSR-40DA40A @ 250VACAcionamento seguro da válvula
Buzzer Passivo 85dBFrequência: 2-4kHzAlerta sonoro
Fonte Chaveada 12V 5AEntrada: 100-240VACAlimentação do sistema
Cabos e ProtoboardAWG 22, matriz 830 pontosConexões elétricas
Resistor NTC 10kΩBeta: 3950Compensação térmica

Seleção Crítica:

Princípio de Funcionamento🔗

O sistema opera através de 4 estágios integrados:

1. Detecção Analógica:

O MQ-5 utiliza um elemento de SnO₂ que varia sua resistência elétrica em contato com gases. Para 1000 ppm de GLP, a resistência cai de 10kΩ (ar limpo) para ~2kΩ.

2. Condicionamento de Sinal:

Filtro RC (100Ω + 100nF) e termistor NTC 10kΩ compensam interferências📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao Vivo📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao VivoEste tutorial técnico detalha a construção de um drone FPV com transmissão de vídeo, telemetria via MAVLink e otimizações de latência. e variações térmicas:

ppm_calibrated = ppm (1 + 0.005 (T - 20))

3. Processamento Digital:

O ADC do ESP32 converte a tensão do sensorProgramando o ESP32 para Integração de SensoresProgramando o ESP32 para Integração de SensoresAprenda a programar o ESP32 e integrar sensores com técnicas de leitura e controle para projetos de IoT, do hardware ao código. (0-3.3V) em valores digitais (0-4095). Um algoritmo♻ Medidor de Pegada de Carbono em Edifícios♻ Medidor de Pegada de Carbono em EdifíciosDescubra como integrar hardware, sensores e algoritmos avançados para reduzir emissões de CO₂ e otimizar energia em edifícios com ESP32. de média móvel (janela de 10 leituras) filtra falsos positivos.

4. Atuação e Comunicação:

Ao ultrapassar o limiar pré-definido (ex: 650 ppm), o ESP32O que é o ESP32: Introdução e Conceitos BásicosO que é o ESP32: Introdução e Conceitos BásicosDescubra como o ESP32 revoluciona a automação e IoT com dicas práticas e projetos que transformam sua casa conectada. Domine a tecnologia!:

Equação de SensibilidadeConectando Sensores de Movimento PIR ao ESP32Conectando Sensores de Movimento PIR ao ESP32Aprenda a integrar sensores PIR com ESP32 neste tutorial completo, explorando montagem, ajustes e programação na Arduino IDE.:

Rs/R0 = (Vc - Vrl) / Vrl (Rl / R0)

Onde:

Funcionamento do Sensor MQ-5🔗

Princípios Químicos e Elétricos

log(Rs/R0) = m log(ppm) + b

Onde m e b são constantes específicas para cada gás.

Características Térmicas

  • Tempo de pré-aquecimento: 48h para estabilização inicial
  • Deriva térmica: ±2% da leitura por °C (compensada via NTC)

Integração com ESP32🔗

ComponentePino ESP32Função
Saída MQ-5GPIO34 (ADC1)Entrada analógica com filtro RC
Termistor NTCGPIO35 (ADC2)Monitoramento térmico
Controle ReléGPIO26Acionamento via transistor BC547
BuzzerGPIO25PWM para tons variáveis

Proteções Avançadas:

Código Fonte e Lógica🔗

#include <WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>
#include <MovingAverage.h>
#define GAS_SENSOR 34
#define TEMP_SENSOR 35
#define VALVE_PIN 26
#define BUZZER 25
MovingAverage avg(10);  // Filtro para 10 amostras
const int threshold = 650;
const char* mqtt_topic = "home/security/gas";
WiFiClient espClient;
PubSubClient client(espClient);
float readTemperature() {
  int raw = analogRead(TEMP_SENSOR);
  float R = 10000.0 / (4095.0 / raw - 1);
  return 1 / (log(R/10000)/3950 + 1/298.15) - 273.15; // Equação Steinhart-Hart
}
void setup() {
  pinMode(VALVE_PIN, OUTPUT);
  analogReadResolution(12);
  WiFi.begin("SSID", "senha");
  client.setServer("mqtt.server.com", 1883);
}
void loop() {
  int raw = analogRead(GAS_SENSOR);
  avg.addValue(raw);
  float ppm = map(avg.getAverage(), 580, 3200, 0, 10000);
  ppm *= 1 + 0.005 * (readTemperature() - 20);  // Compensação térmica
  if(ppm > threshold) {
    digitalWrite(VALVE_PIN, HIGH);
    triggerAlarm();
    client.publish(mqtt_topic, String(ppm).c_str());
    delay(300000);  // Bloqueio por 5 minutos
  }
}
void triggerAlarm() {
  for(int i=0; i<3; i++) { tone(BUZZER, 2000, 200); delay(200); }  // S
  for(int i=0; i<3; i++) { tone(BUZZER, 2000, 600); delay(600); }  // O
  for(int i=0; i<3; i++) { tone(BUZZER, 2000, 200); delay(200); }  // S
}

Otimizações📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao Vivo📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao VivoEste tutorial técnico detalha a construção de um drone FPV com transmissão de vídeo, telemetria via MAVLink e otimizações de latência. Chave:

Calibração do Sistema🔗

Metodologia em 4 Etapas

1. Estabilização Inicial:

2. Teste📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao Vivo📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao VivoEste tutorial técnico detalha a construção de um drone FPV com transmissão de vídeo, telemetria via MAVLink e otimizações de latência. com Gás Padrão:

  • Usar 1000 ppm de propano/Nitrogênio
  • Ajustar curva usando regressão linear:
# Dados experimentais
concentrations = [300, 650, 1000]
adc_values = [1450, 2400, 3200]
m, b = np.polyfit(np.log10(concentrations), np.log10(adc_values), 1)

3. ValidaçãoAplicações Práticas e Boas PráticasAplicações Práticas e Boas PráticasDescubra como implementar com segurança e eficiência aplicações práticas com o ESP32 em projetos de IoT, seguindo boas práticas. Cruzada:

4. CertificaçãoSegurança na Rede: Protegendo a Conexão Wi-Fi do ESP32Segurança na Rede: Protegendo a Conexão Wi-Fi do ESP32Proteja a conexão Wi-Fi do ESP32 com dicas de criptografia, senhas fortes e monitoramento, garantindo segurança e integridade dos dados.:

  • Documentar conforme ABNT NBR IEC 60079-29-1

Curva de Calibração📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao Vivo📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao VivoEste tutorial técnico detalha a construção de um drone FPV com transmissão de vídeo, telemetria via MAVLink e otimizações de latência. Pós-Otimização:

ppmADC (12-bit)Tensão
3001450 ±501.18V
6502400 ±751.96V
10003200 ±1002.61V

Instalação e Testes🔗

Posicionamento Estratégico

  • GLP: 30 cm acima do piso em áreas com circulação de ar
  • GN: Perto do teto, distante de exaustores
  • Distância máxima de 1.5m da fonte potencial

Protocolo de Testes

1. Teste📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao Vivo📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao VivoEste tutorial técnico detalha a construção de um drone FPV com transmissão de vídeo, telemetria via MAVLink e otimizações de latência. Funcional:

  • Simular vazamento com gás padrão (2% do LIE)
  • Medir tempo de resposta total: < 4s

2. Teste📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao Vivo📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao VivoEste tutorial técnico detalha a construção de um drone FPV com transmissão de vídeo, telemetria via MAVLink e otimizações de latência. de Falha:

  • Cortar alimentação durante operação
  • Verificar estado fail-safe da válvula

3. Teste📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao Vivo📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao VivoEste tutorial técnico detalha a construção de um drone FPV com transmissão de vídeo, telemetria via MAVLink e otimizações de latência. de Longevidade:

Manutenção Preventiva💧 Sistema de Reúso de Água Cinza💧 Sistema de Reúso de Água CinzaDescubra como implementar um sistema inteligente de reúso de água cinza com ESP32, monitoramento via sensores e integração IoT para sustentabilidade.:

Vantagens, Aplicações e Conformidade🔗

Diferenciais Competitivos:

Casos de Uso📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao Vivo📡 Drone FPV com Transmissão de Vídeo ao VivoEste tutorial técnico detalha a construção de um drone FPV com transmissão de vídeo, telemetria via MAVLink e otimizações de latência. Avançados:

Conformidade Regulatória:

Considerações Finais🔗

Este projeto transcende a mera detecção de gás, oferecendo uma arquitetura modular que permite:

Desafios⏲ Temporizador Universal com Controle por NFC⏲ Temporizador Universal com Controle por NFCDescubra como integrar NFC e ESP32 em sistemas inteligentes para controle de dispositivos residenciais e industriais garantindo automação, segurança e precisão. e Mitigações:

Ao combinar eletrônica de precisão, programação robusta e boas práticasExibindo Dados no Monitor Serial com ESP32Exibindo Dados no Monitor Serial com ESP32Aprenda a configurar e exibir dados no Monitor Serial com ESP32, utilizando exemplos práticos e técnicas de depuração para otimizar seus projetos IoT. de engenharia, este sistema estabelece um novo padrão em segurança automotiva e industrial, demonstrando o potencial transformador da IoT crítica.

Autor: Marcelo V. Souza - Engenheiro de Sistemas e Entusiasta em IoT e Desenvolvimento de Software, com foco em inovação tecnológica.

Referências🔗

Compartilhar artigo

Artigos Relacionados