A Novel Smart Gas Stove with Gas Leakage Detection and Multistage Prevention System Using IoT LoRa Technology
Notice bibliographique
Résumé
The outline and implementation of a low power real-time gas leakage detection and LoRa wireless communication technology-based notification system are accompanied by the multistage safety features in the kitchen as well as in the house have been inaugurated in this paper. The proposed system comprises a LoRa client and a LoRa gateway. LoRa client was made by the RFM69HW LoRa module, Arduino Uno, and some sensing devices, which were installed in the kitchen. Primarily a LoRa gateway was installed in our community. This LoRa gateway was associated with a cloud server (Ubidots) by employing Wi-Fi networks as transmission media. When gas leakage was detected, liquid crystal display (LCD), and the buzzer were activated, thereupon a GPS sensor identified the geographical position of the affected area, and LoRa client stored the measured data to Ubidots IoT platform, afterword data was sent to the user and police station, and eventually, the main power circuit at home was tripped off, and the exhaust fan was activated for avoiding further accidents. Here, for the efficient use of heat from a conventional gas stove in Bangladesh, and subsequently, for the secure power supply to the whole system, power was generated from the unused heat during cooking using the seeback concept of thermoelectric power generation(TEG) module.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».