СЪДЪРЖАНИЕ
- Р. Владова, E. Кирилова, Н. Ваклиева-Банчева. Метод за подобряване на несигурностите и повишаване на устойчивостта чрез топлинна интеграция на потоците в периодични производствени системи
- M. Хаджийски, Н. Делийски. Интелигентно управление на процеса на топлинно обработване на дървесина при променливи производствени разписания. Част 2. Интелигентно управление на операционния мениджмънт
- И. Петров. Йерархия на структурата на енергийните баланси
- Л. Боянов. Предаване на данни от интернет на обектите – подходи и протоколи
- П. Петров, Г. Костадинов, П. Живков, В. Величкова, Н. Керемедчиева. G Code векторизация след редукция на цветовете за изрисуване с плотер
- информатика
А. Попов, С. Лекова. Система за следене и анализ на данни от околната среда (част 2) - Й. Белев, Ц. Иванова и И. Бачкова. Формална верификация на киберсигурността на OPC-UA приложения
- Ц. Василев. 22-а международна конференция „Компютърни системи и технологии“ CompSysTech’21
- Инж. Иван Тенев
- Ст.н.с. д-р инж. Кузман Йонов
Key Words: Particulate matter PM10 and PM2.5; sensors for РМ; temperature and light; Arduino Nano 3.0.
Abstract. Air pollution causes damage to human health and ecosystems. Large parts of the population do not live in a healthy environment in accordance with current standards. Today, almost every city has problems with particulate matter concentration, especially in time of temperature inversions. This article introduces an automated system for monitoring and analyzing fine particulates in ambient air, temperature and light. It can be used in the workplace, at home, and in particular in student classrooms and laboratories, not only for monitoring, but also for training and refinement involving students, in various disciplines or informal аactivities.
