Cảm biến AirVisual cung cấp các phép đo PM2.5 có độ tin cậy cao với mức giá dễ tiếp cận, cho phép mọi người có cơ hội hiểu rõ hơn về không khí họ hít thở.

Thông qua sự kết hợp của các công nghệ, cảm biến AirVisual mang lại mối tương quan cao một cách đáng tin cậy so với các màn hình tham chiếu Suy giảm Beta của chính phủ. Những công nghệ được ứng dụng này bao gồm:
​

Cảm biến AirVisual sử dụng cảm biến laser tán xạ ánh sáng tiên tiến được phát triển nội bộ để đo PM2.5. Cảm biến laser là phương tiện đo PM2.5 chính xác nhất trong thiết bị tiêu dùng.

Cảm biến hoạt động bằng cách chiếu tia laser vào buồng đo và đếm ánh sáng chiếu xạ phản xạ từ vật chất dạng hạt cực nhỏ (có kích thước từ 0,3 đến 10 μm).

Luồng không khí bị xáo trộn không được tính toán chính xác là nguyên nhân phổ biến gây ra lỗi đo lường ở các thiết bị giám sát chi phí thấp. Cảm biến AirVisual sử dụng một chiếc quạt nhỏ trong buồng cảm biến của thiết bị để đảm bảo luồng không khí được tính toán liên tục qua buồng đo.

Bức tranh 1. Sơ đồ đơn giản về cảm biến PM2.5 dựa trên laser của AirVisual

Mỗi màn hình đều được kiểm tra và hiệu chỉnh cẩn thận trong cài đặt gốc. Khi sử dụng môi trường ô nhiễm được kiểm soát, các thiết bị sẽ tiếp xúc với các mức độ ô nhiễm khác nhau và được hiệu chỉnh thông qua hệ thống điều khiển bằng máy tính. Phương pháp này đảm bảo độ chính xác cao cho các màn hình tham chiếu và độ biến thiên trong mô hình thấp.

Hình 2. Màn hình AirVisual Pro hiển thị tỷ lệ tương quan 0,99 với thiết bị giám sát chuyên nghiệp
​

Việc đọc cảm biến laser tán xạ ánh sáng chịu tác động của các yếu tố môi trường như độ ẩm, nhiệt độ và thành phần ô nhiễm.

Ví dụ, độ ẩm cao gây ra nhiều bức xạ ánh sáng hơn và làm cho các hạt có vẻ dày đặc hơn - khiến số liệu về nồng độ PM2.5 tăng cao.

Để giảm ảnh hưởng của các yếu tố môi trường này, các phép đo được điều chỉnh thêm bằng thuật toán hiệu chuẩn dựa trên đám mây, giúp cải thiện độ chính xác bằng cách tính đến các điều kiện môi trường địa phương.

Phương pháp hiệu chỉnh đám mây này được phát triển nội bộ bởi các nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi. Họ đã sử dụng công nghệ máy học để phân tích dữ liệu khí tượng, thành phần ô nhiễm trong hình ảnh vệ tinh và các phép đo PM2.5 tổng hợp từ cả nguồn chính phủ và nguồn chi phí thấp. Bằng cách nhận ra các xu hướng và mối tương quan của dữ liệu trong quá khứ, hệ thống đã tìm hiểu mối quan hệ giữa các thông số môi trường khác nhau và các phép đo PM2.5 của cảm biến laser, so với các màn hình tham chiếu. Khi làm như vậy, nó đã tạo ra một thuật toán hiệu chỉnh để cải thiện độ chính xác của cảm biến AirVisual trong môi trường toàn cầu.

Các cảm biến AirVisual được triển khai ngoài trời, đã được công bố rộng rãi, sẽ được hiệu chỉnh chéo và xác thực thêm dựa trên các màn hình tham chiếu gần đó. Điểm dữ liệu chỉ được xuất bản lên Nền tảng AirVisual khi nó phù hợp với xu hướng chung của các màn hình lân cận. Trong quá trình xử lý và tìm hiểu từ các điểm dữ liệu chất lượng không khí lịch sử và thời gian thực, hệ thống có thể xác định các giá trị bất thường và loại bỏ chúng khỏi công bố trước khi gây ra sự trình bày sai lệch quá đáng.