Giáo trình Hệ thống sử dụng cảm biến IoT môn Cơ sở đo lường điện tử | Học viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông

I. Giới thiệu chung.
Tai nạn cháy nổ có thể xảy ra ở bất kì đâu, bất kì thời điểm nào. Trong trường hợp này,
hệ thống điện ở khu vực xảy ra hỏa hoạn có thể bị cháy, hư hỏng hoặc đã bị ngắt để đảm
bảo an toàn. Điều này dẫn đến các thiết bị báo cháy sử dụng nguồn điện được cung cấp từ
những hệ thống điện không hoạt động, khiến những người trong khu vực nguy hiểm
không tiếp nhận được thông tin và không ứng phó kịp thời, gây ra những thiệt hại về người và của.
Nhằm giải quyết vấn đề trên, các cảm biến IoT đã được ứng dụng để tự cấp năng lượng
cho thiết bị báo cháy, giúp thiết bị báo cháy hoạt động độc lập, bền bỉ. Đồng thời, việc sử
dụng cảm biến chuyển đổi từ nhiệt thải thành điện năng còn giúp tái tạo năng lượng, bảo vệ môi trường. II.
Các nghiên cứu liên quan.
[1] Zahid, Rizwan, et al. "Thermo-Powered IoT Fire Detector: A Self-Sustained Smart
Safety System." Materials Proceedings 23.1 (2025): 18. III.
Hệ thống sử dụng cảm biến IoT tự cấp năng lượng cho thiết bị báo cháy
Hệ thống ứng dụng cảm biến IoT tự cấp năng lượng cho thiết bị báo cháy trên gồm: máy
phát nhiệt điện TEG, bộ vi điều khiển ESP32, cảm biến ngọn lửa hồng ngoại (IR flame
sensor), Buck-Boast Converter, điện toán đám mây (Cloud).
Khung vận hành chung: nhiệt thải tử các đám cháy trực tiếp, quy trình công nghiệp hay
khí thải ô tô xe cộ có thể thu giữ hiệu quả TEG, sau đó chuyển đổi thành điện năng, cung
cấp năng lượng cho hệ thống phát hiện cháy bằng IoT. Bộ vi điều khiển ESP32 liên tục
giám sát, xử lý dữ liệu nhiệt độ từ cảm biến ngọn lửa hồng ngoại, gửi dữ liệu thời gian
thực lên đám mây và màn hình oled.
Hình 1: Sơ đồ mô tả hệ thống đề xuất để phát hiện ngọn lửa và tích hợp vào
điện toán đám mây
1. Thu thập và chuyển hóa năng lượng
Hệ thống trên sử dụng máy phát nhiệt điệt TEG (Thermoelectric Generator), hoạt
động dựa trên hiệu ứng seebeck. Dù hiệu suất thấp hơn các phương pháp thu hồi
thông thường, nhưng chúng có độ tin cậy cao, chúng không có bộ phận chuyển động
và ít yêu cầu bảo trì nên phù hợp hoạt động trong nhiều môi trường, địa hình khác
nhau, phù hợp với thiết bị báo cháy. Bên cạnh đó, TEG còn có giá trị trong trường hợp
các phương pháp thu nhiệt không khả thi, nghiên cứu cho biết: sử dụng vật liệu nhiệt
điện có hệ số seebeck cao cho phép chuyển đổi năng lượng từ chênh lệch nhiệt độ
thấp: từ 5-10 °C, lý tưởng cho các địa điểm xa xôi và không có lưới điện.
- Phương pháp: Dựa trên hiệu ứng seebeck, tận dụng độ chênh lệch nhiệt độ khi thu
nhiệt thải từ đám cháy trực tiếp hay các nhà máy công nghiệp để tạo ra điện áp,
cung cấp năng lượng cho hệ thống. Công thức mô phỏng: V=S. ΔT
( V: điện áp (V), S: hệ số seebeck, ΔT: độ chênh lệch nhiệt độ (C ))
- Vật liệu: Máy nhiệt điện TEG bào gồm: TEG, Heat Sink (khối tản nhiệt),
Aluminium Plates (tấm nhôm đáy) và các bu lông và đai ốc để cố định.
Hình 2. Cấu trúc TEG cho hệ thống phát hiện ngọn lửa.
TEG nằm kẹp giữa tấm nhôm và khối tản nhiệt. Khi có một mặt nóng và một mặt
lạnh, dòng điện sẽ được tạo ra. Khối tản nhiệt là các lá nhôm lớn nằm ở phía trên, có
vai trò giải phóng nhiệt năng từ mặt trên của tấm TEG ra môi trường, giữ cho mặt này
luôn lạnh. Hiệu suất điện phụ thuộc rất lớn vào việc duy trì độ chênh lệch nhiệt độ
giữa hai mặt. Tấm nhôm đáy là nơi tiếp xúc với nguồn nhiệt, dẫn nhiệt từ nguồn vào
mặt dưới của tấm TEG để làm mặt này nóng lên. Các dây dẫn màu đỏ và đen được kết
nối để lấy điện năng cung cấp cho thiết bị báo cháy. Cấu hình trên tối đa hóa hiệu quả
truyền nhiệt, đảm bảo tạo ra năng lượng tối ưu.
Khi xuất hiện đám cháy thì TEG sẽ dựa vào nguồn nhiệt năng do đám cháy cung
cấp để hoạt động và phát đi cảnh báo nhanh chóng.
2. Mạch quản lý năng lượng.
- Phương pháp: Hệ thống sử dụng cảm biến ngọn lửa hồng ngoại (IR Flame Sensor)
để giám sát nhiệt độ. Các cảm biến này cung cấp các chỉ số nhiệt độ chính xác, gửi
chỉ số nhiệt độ tới vi điều khiển ESP32 để phân tích. Vi điều khiển kiểm tra và so
sánh các chỉ số nhận được với ngưỡng đã thiết lập để phát hiện đám cháy tiềm ẩn.
Đám cháy được xác định khi nhiệt độ tăng đột ngột trên mức bình thường.
- Vật liệu: Mạch quản lý năng lượng bao gồm: ESP32 (bộ vi điều khiển trung tâm),
cảm biến ngọn lửa hồng ngoại (IR Flame Sensor), màn hình OLED, PCB (Bảng mạch in).
Hình 3. Sơ đồ bố trí phần cứng của bộ điều khiển và cảm biến.
PBC (bảng mạch in) được thiết kế riêng để quản lý năng lượng, mạch này điều chỉnh
điện áp khi nhận năng lượng điện từ TEG và quản lý hiệu quả việc lưu trữ pin. Thiết
kế đảm bảo nguồn điện ổn định cho các linh kiên, nâng cao độ tin cậy và hiệu suất.
Cảm biến ngọn lửa hồng ngoại dùng để theo dõi nhiệt độ, phát hiện sự hiện diện của
ngọn lửa đám cháy rồi truyền kết quả thu nhận được tới ESP32. ESP32 là “bộ não”
của hệ thống, nó nhận dữ liệu từ cảm biển, xử lý logic (so sánh nhiệt độ với ngưỡng
báo động) và điều khiển các đầu ra như màn hình hoặc truyền dữ liệu qua Internet.
Màn hình hiển thị (OLED) hiển thị các thông số thời gian thực tại chỗ.
3. Trực quan hóa dự liệu và cảnh báo, tích hợp điện toán đám mây
Hệ thống dựa trên IoT cho phép nhiều nút giao tiếp và chia sẻ dữ liệu với nền tảng đám
mây. Tính năng này cho phép đưa ra cảnh báo theo thời gian thực và phân tích dữ liệu
lịch sử chi tiết để theo dõi hỏa hoạn tại nhiều địa điểm khác nhau.
Việc trực quan hóa dữ liệu được thực hiện thông qua cả cục bộ và từ xa. Màn hình
OLED hiển thị nhiệt độ theo thời gian thực ở cấp độ phần cứng. Đồng thời dữ liệu được
truyền lên cloud, giúp mọi người được truy cập thông qua nhiều thiết bị (điện thoại, máy
tính,…). Điều này cho phép giám sát từ xa và phân tích sâu hơn dữ liệu đã thu thập.
4. Kết quả thử nghiệm.
4.1. Thiết lập thí nghiệm
Hình 4. Sơ đồ thiết lập thí nghiệm hệ thống tạo năng lượng nhiệt điện với tản
nhiệt bằng nhôm, mô-đun nhiệt điện TEC1-12706, đồng hồ vạn năng kỹ thuật
số để đo điện áp, cảm biến đo nhiệt độ RTD pt100 (Omega Engineering, Inc.,
Norwalk, CT, USA) và cảm biến ngọn lửa hồng ngoại để phát hiện cháy.
Hình 4 mô tả thí nghiệm tạo điện năng bằng nhiệt thải. Cấu trúc kim loại và bộ tản nhiệt
giúp điều chỉnh sử phân bố nhiệt trên các mô-đun nhiệt điện. Bảng mạch với các thành
phần được kết nối xử lý đầu ra. 4.2. Kết quả
Theo bài báo [1], hệ thống phát hiện cháy IoT sử dụng năng lượng nhiệt điện đã được đề
xuất, phát triển và thử nghiệm thành công. Hệ thống trên chứng minh khả năng thu năng
lượng hiệu quả bằng cách sử dụng máy phát nhiệt điện. Nguồn điện tạo ra đủ để vận hành
ổn định bộ vi điều khiển ESP32, cảm biến ngọn lửa hồng ngoại và màn hình oled, đảm
bảo chức năng hoạt động liên tục ngay cả khi nhiệt độ thay đổi.
Bảng 1 [1] ghi lại dữ liệu về sự chênh lệch nhiệt độ giữa mặt nóng và mặt lạnh của bề
mặt mô-đun nhiệt điện và điện áp được sinh ra do sự chênh lệch nhiệt độ trong mô-đun nhiệt điện.
Bảng 1. Dữ liệu về chênh lệch nhiệt độ và điện áp đầu ra
Nhiệt độ chênh lệch (°C) Điện áp đầu ra (V) 10 0.489 20 1.037 30 1.585 40 2.134 50 2.682 60 3.230 70 3.778 80 4.326 90 4.875 100 5.423
Theo kết quả thí nghiệm [1], cảm biến ngọn lửa hồng ngoại phát hiện chính xác các sự cố
cháy bằng cách phân tích sự tăng đột ngột bức xạ hồng ngoại, kích hoạt báo động kịp thời
và truyền dữ liệu đám mây.
Hình 5 [1] mô tả màn hình giao diện đám mây, làm nổi bật khả năng tích hợp dữ liệu liền
mạch, trực quan hóa theo thời gian thực và giám sát từ xa.
Hình 5. Dữ liệu cảm biến hồng ngoại được tải lên đám mây, hiện thị trạng thái phát hiện
cháy (0,00) và không phát hiện cháy (1,00) theo thời gian.
Theo [1], việc giám sát cục bộ thông qua màn hình OLED cung cấp các chỉ số nhiệt độ
theo thời gian thực, trong khi nền tảng đám mây cho phép truy cập từ xa vào các cảnh
báo cháy và dữ liệu lịch sử. Hệ thống đã được kiểm chứng về khả năng phát hiện cháy
chính xác với số lượng báo động sai tối thiểu, chứng minh tính khả thi và độ tin cậy của
nó trong nhiều môi trường thử nghiệm khác nhau.
Tóm lại, từ kế quả thử nghiệm thực tế được ghi lại trong [1] thi hệ thống hoạt động ổn
định, bền bỉ, đạt kết quả tốt.
5. Ưu điểm và hạn chế
Ưu điểm lớn nhất của nghiên cứu trên là tự cấp năng lượng, giúp thiết bị báo cháy có thể
hoạt động độc lập mà không cần thay pin định kỳ hay phụ thuộc vào lưới điện. Với cơ
chế chuyển đổi nhiệt thải thành điện, thiết bị phù hợp với khu vực vùng sâu vùng xa (lưới
điện kém) hay các khu công nghiệp. Hệ thống trên cho phép mọi người giám sát từ xa gửi
cảnh báo tức thời qua Internet, giúp kịp thời ngăn chặn những thiệt hại không đáng có.
Và thêm nữa, hệ thống trên thân thiện với môi trường do chúng tận dụng nguồn năng
lượng nhiệt thải, hạn chế phần nhỏ ô nhiễm môi trường
Tuy vậy, TEG lại có hiệu suất chuyển đổi khá thấp. Hệ thống phụ thuộc vào chênh lệch
nhiệt độ nên nếu nhiệt độ môi trường xung quanh quá cao (mặt lạnh bị nóng lên) mà khối
tản nhiệt không hoạt động hiệu quả thì dẫn đến công suất điện đầu ra có thể giảm hoặc
không có. Đồng thời, việc tiếp xúc với môi trường nhiệt độ cao thường xuyên làm ảnh
hưởng đến tuổi thọ của các linh kiện và chi tiết. 6. Kết luận
Tóm lại, nghiên cứu trên đã trình bày một hệ thống phát hiện cháy tự cung cấp, thân thiện
với môi trường. Bằng cách tích hợp TEG với các cảm biến IoT, hệ thống loại bỏ nhu cầu
sử dụng nguồn điện ngoài đồng thời giúp linh hoạt hơn trong phát hiện đám cháy. Đây là
một giải pháp phát hiện cháy tương đối bền vững và tiết kiệm chi phí. Trong tương lai,
cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển hệ thống nhằm khắc phục những ngược điểm của hệ
thống và đưa chúng vào hoạt động rộng rãi, giúp đảm bảo an toàn cho đời sống của con người. 7. Tài liệu tham khảo
[1] Zahid, Rizwan, et al. "Thermo-Powered IoT Fire Detector: A Self-Sustained Smart
Safety System." Materials Proceedings 23.1 (2025): 18.