11月に入ってからすっかりと秋～冬の気温になりましたね。
冬は寝るときに加湿器を付けているのですが、数日前から稼働させ始めました。
湿度をコントロールできる加湿器もあるようですが、それを見るたびにいつも思っていました。
加湿器付近の湿度ではなく、顔付近の湿度が重要なのでは？
もしかすると、子機のようなものを別途備えていて、本体へフィードバックするような加湿器が既に世の中にはあるのかもしれませんが、私は今のところ家庭用の加湿器においてそういうのは見たことがありません。
・・・無いなら作ろう！
今回はそういう趣旨の実験です。
まずはRaspberryPi＋温湿度センサで1か月の試運転。
これは問題無くできました。
動かしていたのはこの時に作ったもの。
はじめはデータ間隔を1分毎にしていたのですが、1か月で4万データ以上も溜まったので10分毎に変更。
たぶんそんなに細かいデータはいらないはず。
crontabの書き方は下記の記事を参考にさせていただきました。
（参考） server-memo.net crontabの書き方
枕元にセンサを配置して、あとは加湿器を付けて寝るだけ。
こんな感じで、ラズパイZero＋センサを枕元に這わせています。
ついでにスマートスピーカも置いてます。
これが何気に便利。
そしてこちらが部屋のレイアウト。
何か事件があったんですか？と言いたくなるような絵になってしまいましたが、気にしない。
部屋の広さは6畳。
加湿器はだいたい部屋の中央付近にあり、センサは枕元（加湿器から遠い側）の顔から20～30cmくらい離れた位置。
近すぎると呼気の影響を受ける可能性もあるので、ある程度の距離を開けたつもり。（距離は適当だけど）
あと、扉を完全に閉めた密室状態と、少し開けた非密室状態の2つで実験しました。
こちらは、隙間風のある環境を再現したつもり。
隙間だらけの古い木造住宅（実家）と、どのくらい効果に差が出るのか知りたかった。
これが密室状態の扉の様子
こちらが非密室状態。隙間は10～15cmくらい。
では、実験の結果をご覧ください！
青いグラフが温度、オレンジのグラフが湿度。
各条件の時間帯幅は目安です。
参考として、過去の天気データも。（goo天気より参照）
＜考察等＞
11月3日の湿度が高いのは、2日が雨だった影響。
湿度が70%から50%に下がるまで、約24時間かかっている。
4日～6日が湿度50%程度で安定しているので、このあたりが今の季節のベースになりそう。
加湿＋密室だと約20%湿度が上昇。
加湿＋非密室だと5～10%程度湿度が上昇。
ベースの湿度が低い状態での加湿＋非密室の上り幅が少し気になる。
今の実験系だと湿度は80%台で頭打ちの可能性あり。
昼間は扉を全開にしているが、部屋の湿度は50%まで下がりきらない。（ベースの湿度が上昇）
通風換気を行うことで、短時間で湿度を下げることが可能。
8日の換気時間は数時間、9日の換気時間は10分程度。
換気によって、温度も短時間で変動する。
換気を止めた後、温度はすぐに元に戻るが、湿度は大きく変化しない。
いやー、思ったより有意義なデータが取れました。
特に温度はそれほど気にしていなかったのですが、換気前後で思ったより良い反応してくれて面白かったです。
加湿器を使用しているとどんどん部屋の湿度が高くなっていくのも目に見えて分かったので、短時間でもいいので換気はやったほうがいいことも分かりました。
「湿気が溜まる」という言葉の意味を実感しました。
これだけ換気できていれば、きっと大気中にウイルス等があったとしてもしっかりと換気できるはず。
ちなみに、ウチの加湿器は無段階のダイヤル式なんですよね。
キャップの下には可変抵抗が付いてました。
センサの値をフィードバックする際は、ここにサーボモータを取り付けて回してやればいい感じにできそう。
本体をバラさなくて良いのは助かる。
実験の時はだいたい半分くらい回したところで運転させてました。（出力50%狙い）
あと、こういうデータはその人の行動パターンが見えてしまうので、実はプライバシー問題とかにもなったりするんですよね。
例えば、「この人はいつも日が変わってから寝てるんだな」、とか「9日は早起きしてるな。何かあったのかな」とかが分かっちゃう。
IoTでデータを取ることを仕事にする場合は注意しないといけませんね。
今回は自分のデータを取って自分で公開してるのでセーフ！（他人のデータだったらアウト）
この冬はずっとデータを取り続ける予定なので、また面白い結果が出たらまとめてみたいと思います。