Tạp chí
 
Năm 2020
 
Số 61, Kỳ 5, [10 - 2020]

Ứng dụng Matlab trong Thingspeak Server để xây dựng hệ thống đo lường và phân tích dữ liệu từ xa bằng công nghệ IoT Gateway

DOI:10.46326/JMES.2020.61(5).10

  • Cơ quan:

    Khoa Cơ Điện , Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 22-06-2020
  • Sửa xong: 05-09-2020
  • Chấp nhận: 31-10-2020
  • Ngày đăng: 31-10-2020
Trang: 88 - 95
Lượt xem: 2064
Xem onlineXem online
Lượt tải: 695
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: 1.0, Số lượt: 68
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

ThingSpeak là một nền tảng Internet of Things (IoT) mở với các phân tích MATLAB® cho phép thu thập và lưu dữ liệu cảm biến trên đám mây và phát triển các ứng dụng IoT. Nền tảng ThingSpeak IoT cung cấp các ứng dụng cho phép phân tích và trực quan hóa dữ liệu trong MATLAB. Có thể viết và thực thi mã MATLAB® bên trong ThingSpeak để thực hiện quá trình tiền xử lý, trực quan hóa, lọc, phân tích dữ liệu và cho các ứng dụng mô hình hóa đối tượng. Bài báo này trình bày những nghiên cứu bước đầu trong việc ứng dụng Matlab trong Thingspeak Server để xây dựng hệ thống đo lường từ xa bằng công nghệ IoT LoRa Gateway. Nội dung nghiên cứu bao gồm đề xuất cấu hình thiết bị cho hệ thống, lập trình code cho board Arduino và LoRa Shield để thu thập dữ liệu đo từ các sensor node và truyền thông không dây bằng sóng LoRa đến LoRa Gateway. LoRa Gateway sẽ gửi dữ liệu lên Web Server dựa trên nền tảng Cloud Service của Thingspeak bằng giao thức MQTT (Message Queing Telemetry Transport). Giao diện được thiết lập trên Matlab của Thingspeak sẽ hiển thị trực tuyến và lưu giá trị đo từ các sensor node. Hệ thống được tích hợp và chạy thử trên mô hình giám sát nhiệt độ và độ ẩm môi trường, bước đầu đánh giá cho kết quả với độ chính xác theo yêu cầu. Kết quả nghiên cứu cho phép triển khai hệ thống IoT Gateway trong thực tế với các ứng dụng đo lường, phân tích và xử lý dữ liệu trực tuyến với yêu cầu sử dụng thuật toán và tạo mã trong Matlab bằng Web Server.

Trích dẫn
Đặng Văn Chí, Nguyễn Đức Khoát, Đào Hiếu và Nguyễn Thế Lực, 2020. Ứng dụng Matlab trong Thingspeak Server để xây dựng hệ thống đo lường và phân tích dữ liệu từ xa bằng công nghệ IoT Gateway, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 61, kỳ 5, tr. 88-95.
Tài liệu tham khảo

Coleou, T., M. Poupon, and K. Azbel, (2003). Unsupervised seismic facies classification: A review and comparison of techniques and implementation. The Leading Edge, 22, 942–953.

David Lubo-Robles and Kurt J. Marfurt, (2018). Unsupervised seismic-facies classification using independent-component analysis. SEG International Exposition and 88th Annual Meeting, October 14-19 Oct , North Americar, Society of Exploration Geophysicists, 1603-1607.

Enwenode Onajite, (2014). Seismic Data Analysis Techniques in Hydrocarbon Exploration. Elsevier, 256.

IGS, (2018).  Báo cáo kết quả phân tích mẫu lõi (sidewall core) đặc biệt giếng D. VSP.

Lê Hải An, (2016). Báo cáo “Phân tích tổ hợp thuộc tính địa chấn nhằm dự báo sự phân bố và đặc tính của đá chứa trong lát cắt trầm tích Mioxen và Oligoxen, lô 09-3/12. VSP.

Mirza Naseer Ahmad, Philip Rowell, (2012). Application of spectral decomposition and seismic attributes to understand the structure and distribution of sand reservoirs within Tertiary rift basins of the Gulf of Thailand. The Leading Edge, 31, 630-634.

NIPI, (2016). Báo cáo: Kết thúc pha I-giai đoạn Tìm kiếm thăm dò lô 09-3/12, bể Cửu Long, thềm Lục địa Việt Nam.

Phan Thanh Liêm và Lê Hải An, (2013). “Nghiên cứu đối tượng turbidite Miocen giữa/muộn - Pliocen khu vực lô 04-1 bể Nam Côn Sơn qua phân tích thuộc tính địa chấn đặc biệt”, Tạp chí dầu khí, số 9, 8-15.

Satinder Chopra;  Kurt J. Marfurt, (2007). Seismic attribute for prospect identification and reservoir characterization. Tulsa: Society of Exploration Geophysicists, 464 

VSP, (2017). Báo cáo “Minh giải đặc biệt tài liệu địa chấn PSDM góc phương vị rộng 3D/4C trên lô 09-1” VSP.

Các bài báo khác