Der Sensor kann zwei Partikelgrößen parallel messen:
– PM₁₀, inhalierbarer Feinstaub mit 10µm Durchmesser
– PM_2,5, lungengängiger (alveolengängiger) Feinstaub mit im Mittel 2,5 µm Durchmesser

Mehr zu diesem Thema gibt’s im Wikipedia-Artikel.

Also, Sensor bestellt und drei Wochen später ohne Zollprobleme frei Haus geliefert bekommen.

Der Sensor kommt mit USB-Adapter für den einfachen Anschluss am Odroid (oder auch am Raspberry Pi wie im Artikel beschrieben). Im Make-Artikel wird ein Shellscript vorgestellt, mit dem die Sensordaten gelesen und verarbeitet werden. Ich habe am Ende des Scriptes nur noch eine Zeile zum Speichern der Daten in meine MySQL-Datenbank eingefügt. D.h. nach 10 Minuten Bastelei lief schon alles…das war fast zu einfach. Das Script wurde dann alle 10 Minuten per Cron aufgerufen um die gemessenen Daten in meine MySQL-Tabelle zu schreiben. Der Lüfter des Sensors läuft bei dieser Lösung durchgehend (dazu unten mehr).

Jetzt konnte ich die Feinstaubbelastung im Heizungsraum bestimmen. Irgendwie musste der Sensor nun noch nach draußen. Da ich kein Loch in den Fensterrahmen bohren wollte, stellte sich das als Problem heraus.

Auf der Suche nach einer kabellosen Lösung und mit einem NodeMcu in der Schublade, bin ich nach kurzer Internet-Recherche auf die Webseite http://luftdaten.info aus Stuttgart gestoßen. Dort wird eine sehr einfache Selbstbaulösung zur Feinstaubmessung auf Basis des NodeMcu vorgestellt. Es werden verschiedenen Sensoren zur Feinstaubmessung und Temperatur- und Luftfeuchtemessung unterstützt. Unter anderem ist dort auch der im Make-Artikel verwendete SDS011-Feinstaubsensor integriert. Die Firmware gibt es als Bin auf der Webseite zum Download und die Quellen bei Github. Die Lösung mit den HT-Rohren als Gehäuse fand ich auch sehr gelungen und günstig. Das Aufspielen der Firmware, die Verkabelung und Verstauung der wenigen Teile im HT-Rohr sind in wenigen Minuten erledigt.

Nach Anschluss des NodeMcu an ein herkömmliches USB-Netzteil ist der NodeMcu als Access Point (AP) unter der Standardadresse http://192.168.4.1/ eines ESP8266 erreichbar. Dort können dann unter anderem die Zugangsdaten für das eigene Wifi-Netzwerk eingerichtet werden. Zudem können die angeschlossenen Sensoren ausgewählt werden sowie die Übertragung der ermittelten Daten an verschiedene Datenbanken z.B. zur Aufnahme in die Karte de/aktiviert werden. Hier gibt es auch die Möglichkeit eine API zur eigenen Verarbeitung der Daten anzusprechen. Das funktionierte bei mir leider nicht, so das ich im ersten Anlauf die vom NodeMCU generierte Webseite parsen musste um die Daten in meine MySQL-Tabelle zu speichern. Schon ein paar Tage später konnte man aber mittels der neuen Firmware (die OTA ausgeliefert wird, wenn aktiviert) die Sensordaten per JSON abfragen. Das ist komfortabler und zukunftssicherer als das Parsen der HTML-Seite.

Hier ein PHP-Beispiel zum parsen der JSON-Daten welches z.B. auch per Cron aufgerufen werden kann:

/data.json');
$json_ergebnis=json_decode($json);

$PM10=$json_ergebnis->sensordatavalues[0]->value;
$PM25=$json_ergebnis->sensordatavalues[1]->value;
?>

Die Lösung aus Stuttgart unterstützt den Sleep-Mode des Sensors der in der Lösung der Make nicht genutzt wurde. D.h. die Messung und der Lüfter werden nur alle ~30 Sekunden gestartet anstatt dauerhaft zu laufen. Das erhöht die Lebenserwartung des Sensors die mit 8000 Betriebsstunden angesetzt ist. Nach dem Sommer werde ich mal die Luftkammer des Sensors öffnen und schauen was sich dort so angesammelt hat.

Die mittels JSON in einer Datenbank gesammelten Daten werte ich auf meiner Webseite aus. Das schaut dann wie folgt aus (zweimal war der Sensor nicht aktiv):

Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) hat folgende Richtwerte für Feinstaubgrenzwerte heraus gegeben:

Somit sind wir hier trotz plattem Land schon recht nah (bzw. darüber -> Tagesmittel PM_2,5) an den Werten der WHO dran.

Die Initiative aus Stuttgart zur einfachen Feinstaubmessung finde ich eine super Sache! Vielleicht findet sich ja noch der ein oder andere Nachbauer um die Karte zu füllen.

Gruß Chris