Розроблення IoT-пристрою для моніторингу електромагнітного випромінювання у міських умовах
Автор: Кобрин Роман Андрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системне проєктування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Кобрин Р.А., Корпильов Д.В. (керівник). Розроблення ІоТ-пристрою для моніторингу електромагнітного випромінювання у міських умовах. Магістерська кваліфікаційна робота – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2025. Розширена анотація. Мета дослідження Розробити та дослідити IoT-пристрій для моніторингу електромагнітного випромінювання в міському середовищі з можливістю оперативної аналітики ризиків для здоров’я. Пристрій має забезпечувати надійний збір, попередню обробку та візуалізацію даних у реальному часі на базі мікроконтролера ESP32 та спеціалізованих сенсорів. Завдання дослідження У межах роботи передбачено здійснити аналітичний огляд наукових джерел та існуючих технічних рішень у сфері моніторингу електромагнітного фону та IoT-платформ для екологічного контролю. Необхідно обґрунтувати вибір сенсорів, зокрема AD8317 та додаткових апаратних компонентів, виходячи з їхніх технічних характеристик та придатності до використання в міському середовищі. Важливо розробити математичні моделі, що описують процес вимірювання електромагнітного випромінювання, а також формалізують зв’язок між отриманими даними та можливими ризиками для здоров’я людини. Передбачається проєктування архітектури IoT-пристрою з передаванням даних у режимі реального часу через Wi-Fi, з урахуванням вимог до швидкодії, надійності та енергоефективності. Подальша частина роботи включає створення програмного забезпечення для мікроконтролера ESP32 та десктопного застосунку, які забезпечуватимуть збір, обробку, збереження та візуалізацію даних. Також необхідно реалізувати базу даних для довготривалого зберігання вимірювань і подальшого аналізу. Завершальним етапом є тестування функціонування системи в реальних міських умовах, оцінювання точності та стабільності вимірювань, а також формування рекомендацій щодо покращення апаратної частини, алгоритмів обробки й подальшого розвитку системи. Актуальність роботи зумовлена тим що В умовах швидкого розвитку технологій Інтернету речей (IoT) та зростаючої потреби у безперервному моніторингу параметрів довкілля, здоров’я та технічних систем актуальним є створення доступних, енергоефективних та надійних рішень. Традиційні вимірювальні комплекси, що застосовуються для оцінки фізичних параметрів середовища, часто є дорогими та складними в обслуговуванні, що обмежує їх широке використання у міських умовах, побуті чи малих підприємствах. Застосування мікроконтролера ESP32 у поєднанні з сенсорами нового покоління (наприклад, AD8317 для аналізу електромагнітних сигналів, температурні чи екологічні датчики) дозволяє створити недорогі й компактні системи з високим рівнем інтеграції. Завдяки вбудованим засобам бездротового зв’язку ESP32 забезпечується оперативна передача даних у реальному часі на сервер або у хмарні сервіси, що відкриває нові можливості для дистанційного контролю та аналітики. Актуальність дослідження зумовлена також необхідністю підвищення безпеки життєдіяльності людини, зниження впливу шкідливих факторів навколишнього середовища та оптимізації ресурсів за допомогою автоматизованих систем моніторингу. Розробка таких рішень сприяє розвитку концепції «розумного міста» та впровадженню нових підходів до екологічного й технічного контролю. Об’єктом дослідження є процес моніторингу електромагнітного випромінювання у міських умовах, що має важливе значення для оцінки впливу електромагнітного фону на здоров’я населення та формування безпечного середовища проживання. Предметом дослідження виступають методи, апаратні та програмно-алгоритмічні засоби побудови IoT-пристрою на базі мікроконтролера ESP32 та сенсора AD8317, призначеного для збору, аналізу та візуалізації даних про рівень електромагнітного випромінювання. Особлива увага приділяється реалізації алгоритмів оцінки ризиків для здоров’я в режимі реального часу та інтеграції пристрою у міську інфраструктуру моніторингу. Наукова новизна роботи Наукова новизна цієї роботи полягає у запропонованому підході до створення доступної та водночас технічно виваженої IoT-системи для моніторингу електромагнітного випромінювання в міських умовах. На відміну від типових переносних вимірювачів, які працюють автономно й не передбачають обміну даними, запропонована система поєднує сенсорну частину з бездротовим передаванням результатів у реальному часі. Використання мікроконтролера ESP32 разом із сенсором AD8317 дозволило сформувати компактний пристрій, який спроможний працювати як елемент розподіленої мережі та накопичувати дані для подальшого аналізу. Це розширює можливості оцінювання електромагнітного фону та робить моніторинг придатним не лише для лабораторних, а й для повсякденних міських умов. Новизна роботи проявляється також у способі інтеграції різних сенсорів довкілля, що дозволяє отримувати ширший контекст для оцінки умов вимірювання. Додаткові датчики температури, тиску чи мікроклімату дають змогу відстежити фактори, які можуть впливати на стабільність роботи вимірювального тракту. Такий підхід сприяє більш точному тлумаченню виміряних значень і дозволяє уникати типових проблем побутових приладів, що часто працюють у “відірваних” від реальних умов режимах. Серед переваг системи — можливість гнучкого налаштування, відкритість до модернізації та адаптація до різних сценаріїв застосування, зокрема у сфері громадського екологічного контролю. Перелік використаних літературних джерел: Analog Devices. (2011). AD8317 1 MHz to 10 GHz, 55 dB Logarithmic Detector/Controller. Technical Documentation. Bayer, T. (2019). Beginning Arduino Programming: A Beginner’s Guide to Arduino. Apress. Bogdanov, V. (2020). Basics of ESP32 Microcontroller Programming. Scientific Thought. Chen, L. (2021). Building IoT solutions with LoRaWAN. O’Reilly Media. Deshpande, A. (2020). Python Microcontrollers: A Guide to the Raspberry Pi, ESP32, and Arduino with Python. Apress. Espressif Systems. (2022). ESP32-S3 Technical Reference Manual. Technical Documentation. Foster, K. R. (2017). Radiofrequency fields and health: what we know and what we don’t know. In Non-ionizing radiation protection. Springer, Cham. Fritzing. (2024). Fritzing User Guide. Retrieved from https://docs.fritzing.org/ Hall, E. J., & Giaccia, A. J. (2012). Radiobiology for the Radiologist. Lippincott Williams & Wilkins. Hardell, L. (2018). Effects of mobile phones on brain tumors and health: A critical review. Pathophysiology, 25(1), 1–16. doi:10.1016/j.pathophys.2017.11.002 ICNIRP. (2020). Guidelines for Limiting Exposure to Electromagnetic Fields (100 kHz to 300 GHz). Health Physics, 118(5), 483–524. IEEE. (2018). IEEE Standard for Safety Levels with Respect to Human Exposure to Electric, Magnetic, and Electromagnetic Fields, 0 Hz to 300 GHz. IEEE. Kosenko, O. (2021). IoT Systems for Environmental Monitoring. Lviv Polytechnic Publishing House. Lathi, B. P. (1998). Modern Digital and Analog Communication Systems. Oxford University Press. Nelson, B. (2017). Introduction to Python Programming for IoT. Apress. Pall, M. L. (2013). Electromagnetic fields (EMFs) in the urban environment: Health effects and mitigation strategies. Journal of Environmental and Public Health, 2013. doi:10.1155/2013/190867