Otimização de redes de sensores físicos e virtuais para monitoramento de monóxido de carbono na região metropolitana de São Paulo

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dc.contributor.advisorSilva, Leandro Augusto da
dc.contributor.authorBorges, Marco Aurelio
dc.date.accessioned2025-03-21T11:06:21Z
dc.date.available2025-03-21T11:06:21Z
dc.date.issued2024-12-06
dc.description.abstractUm dos problemas que afeta as grandes cidades é a poluição do ar, causadora de doenças respiratórias. Embora existam sensores para monitorar este tipo de poluição, como Monóxido de Carbono (CO), um problema de pesquisa em aberto é identificar a quantidade ideal de sensores necessários para monitorar uma determinada região de maneira eficiente e precisa. Neste contexto, esta pesquisa propõe a elaboração de um método que otimize a quantidade de sensores utilizados para a criação de uma rede para monitorar a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Para tanto, foi realizado um estudo de caso com a base de dados do Instituto Nacional de Metrologia (INMET), que fornece medições de temperatura e umidade pertinentes da área em questão, e sensores físicos que medem temperatura, umidade e CO. A proposta consiste em definir uma rede de sensores virtuais, na qual o valor de cada dispositivo é dado por um modelo de interpolação espacial denominado Inverse Distance Weighting (IDW). A partir disso, propõe-se o modelo de Fragmentação em Grupos por Rota (FGR), que visa distribuir os sensores em microrregiões com características semelhantes em termos de poluição. Como resultado, ´e apresentado, com detalhes, a distribuição do CO realizada pelo método de Monte Carlo, o qual tem a capacidade de gerar coordenadas dentro dos limites de latitude e longitude da área analisada. O principal resultado obtido foi o mapeamento de 36.378 medições de CO dentro da RMSP e a redução da quantidade de sensores empregados em 55% com uma variância média de 0.0563 para cada sensor.
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível
dc.description.sponsorshipIPM - Instituto Presbiteriano Mackenzie
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/40270
dc.language.isopt_BR
dc.language.isoen
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.subjectinterpolação espacial
dc.subjectalgoritmo genético
dc.subjectIDW
dc.subjectIoT
dc.titleOtimização de redes de sensores físicos e virtuais para monitoramento de monóxido de carbono na região metropolitana de São Paulo
dc.typeTese
local.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1396385111251741
local.contributor.advisorOrcidhttps://orcid.org/0000-0002-8671-3102
local.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0771842602776157
local.contributor.board1Lima, Bruno Luis Soares de
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8752251074252426
local.contributor.board2Sassi, Renato José
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8750334661789610
local.contributor.board2Orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5276-4895
local.contributor.board3Rodrigues, Bruno da Silva
local.contributor.board3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7204738864058471
local.contributor.board3Orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9567-4910
local.contributor.board4Lopes, Paulo Batista
local.contributor.board4Latteshttp://lattes.cnpq.br/1678715490240349
local.contributor.board4Orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8070-1688
local.description.abstractenOne of the problems that affects large cities is air pollution, which causes respiratory diseases. Although there are sensors that allow monitoring of this type of pollution, which can be clearly observed through Carbon Monoxide (CO) levels, an open research problem is to identify the ideal number of sensors to be used for efficient and precise monitoring of a specific region. This study proposes a method to optimize the number of sensors used to create a network for monitoring the S˜ao Paulo Metropolitan Region (RMSP). For this purpose, a case study was conducted using a database from the National Institute of Metrology (INMET), which provides relevant temperature and humidity measurements for the area in question, along with physical sensors measuring temperature, humidity, and CO. A virtual sensor network was presented, where the value of each device is de termined by a spatial interpolation model called Inverse Distance Weighting (IDW). The Fragmentation into Route Groups (FGR) model is proposed, aiming to distribute sensors in microregions with similar pollution characteristics. This work provides a more detailed visualization of the CO distribution using the Monte Carlo method, which has the ability to generate a large number of coordinates within the latitude and longitude limits of the analyzed area. Through the tools presented and developed in this research, visualization of the results became possible.
local.keywordsspatial interpolation
local.keywordsgenetic algorithm
local.keywordsIDW
local.keywordsIoT Sensor Network
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentEscola de Engenharia Mackenzie (EE)
local.publisher.initialsUPM
local.publisher.programEngenharia Elétrica e Computação
local.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
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