Development of a low-cost black carbon sensor for air quality monitoring in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The International Energy Agency estimates that 970 million Africans use biomass for cooking [1], emissions from which expose them to pollutants like particulate matter (PM) and black carbon (BC). Due to its small size (range: 135 - 145 nm) [2], BC is easily inhalable and presents worse health impacts than many other PM species [3]. A considerable challenge is accessing affordable standard BC sensors; most cost US$3,000 to US$20,000 and are thus too expensive to deploy in large numbers [3] to provide high spatial resolution. Therefore, in recent low-cost air pollution sensor networks, there has been a noticeable gap in the absence of a BC emissions inventory [3]. In this research, we have designed a BC sensor that costs less than US$200 and incorporates a rechargeable battery & LoRa communication to enable long-term, remote operation. Leveraging Pugh Charts, we chose materials and components available in Ghana. Drawing from recent studies in developing low-cost BC sensors, the sensor uses an optical measurement technique to measure the absorption coefficient from the degree of weakened light intensity of 880 nm wavelength to invert the BC aerosol concentration. We chose absorption measurement at 880 nm to define BC concentration because, at this wavelength, BC is the predominant PM species to absorb light [3]. We developed a low-fidelity prototype using a flame sensor to test the optical measurement concept. The flame sensor detected light wavelengths between 760 nm – 1100 nm with high sensitivity and a resolution of 0.98 mV using a 12-bit analog-to-digital converter (ADC). In the next prototype stage, we aim to achieve a resolution of less than 0.1 mV leveraging a 16-bit ADC. Additionally, components will be integrated to enable the measurement of carbon monoxide (CO) and nitrogen dioxide (NO2) concentrations as well, leveraging the MiCS-4514 sensor module. Simultaneous detection of high BC & CO and BC & NO2 concentrations can aid in indicating nearby biomass combustion and diesel engine emissions, respectively [4], thus painting a complete picture of major BC pollution drivers. These emissions data will aid policymakers to devise data-driven solutions to BC-associated human health impacts.References [1] IEA (2022), Africa Energy Outlook 2022, IEA, Paris https://www.iea.org/reports/africa-energy-outlook-2022, License: CC BY 4.[2] Y. Cheng, S.-M. Li, M. Gordon, and P. Liu, "Size distribution and coating thickness of black carbon from the Canadian oil sands operations," Atmospheric Chem. Phys., vol. 18, no. 4, pp. 2653–2667, Feb. 2018, doi: 10.5194/acp-18-2653-2018.[3] J. J. Caubel, T. E. Cados, and T. W. Kirchstetter, “A New Black Carbon Sensor for Dense Air Quality Monitoring Networks,” Sensors, vol. 18, no. 3, Art. no. 3, Mar. 2018, doi: 10.3390/s18030738.[4] B. Alfoldy, A. Gregorič, M. Ivančič, I. Ježek, and M. Rigler, "Source apportionment of black carbon and combustion-related CO2 for the determination of source-specific emission factors," Aerosols/In Situ Measurement/Instruments and Platforms, preprint, Apr. 2022. doi: 10.5194/amt-2022-53. 
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».