{"id":23021646,"url":"https://github.com/raupulus/raspberry-sensor-cjmcu811","last_synced_at":"2026-05-17T15:07:57.735Z","repository":{"id":95712833,"uuid":"217728285","full_name":"raupulus/raspberry-sensor-cjmcu811","owner":"raupulus","description":"Clase para integrar el sensor CJMCU-811 con python en aplicaciones fácilmente con métodos para obtener valores y estructura para generar dinámicamente su tabla con SQLAlchemy. Mide: - CO2 → Concentración de CO2 - TVOC → Compuestos orgánicos volátiles. 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raspberry-sensor-cjmcu-811\n\nClase para integrar el sensor CJMCU-811 con python en aplicaciones fácilmente con métodos para obtener valores y estructura para generar dinámicamente su tabla con SQLAlchemy.\nMide:\n\nEste repositorio se encuentra disponible aquí:\n\nhttps://gitlab.com/raupulus/raspberry-sensor-cjmcu811.git\n\nRepositorio con modelo y ejemplos para el sensor VEML6075 que obtiene valores\nCO2/TVOC del aire en el ambiente:\n\n- CO2 → Concentración de CO2\n- TVOC → Compuestos orgánicos volátiles\n\nPara el funcionamiento del sensor se parte de la librería oficial de adafruit:\n\nhttps://github.com/adafruit/Adafruit_CircuitPython_CCS811.git\n\nDe forma que este repositorio utiliza esa librería y sus dependencias como base\nañadiendo otras características que he visto necesarias en mi caso.\n\nLa clase CJMCU811 puede funcionar de forma autónoma, aún así también es\nextendida por clases hijas para seccionar el tipo de resultado obtenido y\ntratarse de forma independiente en aplicaciones que lo implementen.\nPor lo tanto puedes usar dicha clase ignorando las clases hijas o puedes\nusarlas en conjunto.\n\n## Cuidado\n\nEn algunos lugares indica que no se lleva bien en el bus con otros i2c,\npersonalmente he tenido algunos problemas con varios sensores a la vez y lo he\nsolucionado capturando la excepción y esperando unos minutos para reinicializar\n(en el peor de los casos solo han sido 3-5 veces al día trabajando de forma\nseguida tomando lecturas cada 40 segundos)\n\nPor otro lado, lee las indicaciones del fabricante ya que puede ser necesario\ntrabajar 48h antes de tener datos fiables cuando el sensor es reciente.\n\n## Dependencias\n\nLos entornos donde han sido probados satisfactoriamente utilizaban las\nsiguientes versiones de las aplicaciones necesarias:\n\n- python 3.7.3\n- raspbian, basado en debian 10.1\n- bash 5.0.3\n- pip3 18.1\n\nSe tiene que instalar la librería de adafruit mediante el gestor de paquetes de\npython 3\n\n```bash\npip3 install adafruit-circuitpython-ccs811\n```\n\nAdemás, también es necesario instalar las librerías siguientes:\n\n```bash\npip3 install Adafruit-Blinka\npip3 install adafruit-circuitpython-register\npip3 install adafruit-circuitpython-busdevice\n```\n\nTambién puedes adaptarlo usando entornos virtuales o descargar el repositorio\nmanualmente desde el enlace indicado al comienzo de este documento.\n\n## Links interesantes relacionados\n\nhttps://revspace.nl/CJMCU-811\n\nhttps://www.openhacks.com/uploadsproductos/ccs811_ds000459_4-00.pdf\n\nhttps://github.com/adafruit/Adafruit_CircuitPython_CCS811\n\nhttps://blog.jokielowie.com/en/2017/12/niedlugo-pomiar-jakosci-powietrza-bosch-bme680-oraz-ccs811-iaq-tvoc/\n\n## Unidades de medida\n\n- PPM → Partes por millón (1/1000000).\n- PPB → Partes por billón (10-9)\n- CO2 → Concentración de CO2, normalizado 415.50 en 2019\n- TVOC → compuestos orgánicos volátiles totales, que son la cantidad total de los gases emitidos procedentes de toxinas y productos químicos.\n\n\n## TVOC – efecto en función de la concentración\n\u003c 0,2 mg/m³     Sin irritación ni síntomas de malestar\n0,2 - 3,0 mg/m³     Es posible que aparezcan irritaciones o síntomas de malestar, si el efecto del cambio se da junto con otros parámetros de exposición\n3,0 - 25 mg/m³  La exposición conlleva ciertos efectos, posiblemente dolor de cabeza, si el efecto del cambio se da junto con otros parámetros de exposición.\n\u003e 25 mg/m³  Dolor de cabeza. Otros efectos neurotóxicos además del dolor de cabeza\n\n## Formaldehído – efecto en función de la concentración\nde 0,05 - 0,125 ppm     Umbral de olor\nde 0,01 - 1,6 ppm   Irritación de las mucosas (nariz, faringe) y de los ojos\nde 2 - 3 ppm    Picor en la nariz, los ojos y la faringe\nde 4 - 5 ppm    Soportable durante unos 30 minutos, aumento del malestar, lagrimeo excesivo\nde 10 - 20 ppm  A los pocos minutos de exposición se experimenta un lagrimeo excesivo (que puede perdurar hasta una hora después de la exposición), sensación de asfixia inmediata, tos, escozor intenso en la garganta, la nariz y los ojos\n30 ppm  ¡Edema pulmonar tóxico, neumonía, peligro de muerte!\n\n## Sensibilidad a gases\n\n- Alklanet (contains 2-butoxyethanol), very sensitive to this stuff, we use it everywhere in the space to clean working surfaces\n- permanent marker: very sensitive to it\n- toluene: very sensitive\n- acetone: very sensitive\n- butanol: sensitive\n- butylacetate: sensitive\n- butane, it is detected but not impressively so\n- chloroform, almost no response!\n- dichloro-methane: insensitive\n- acetaldehyde: not very sensitive to it\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fraupulus%2Fraspberry-sensor-cjmcu811","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fraupulus%2Fraspberry-sensor-cjmcu811","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fraupulus%2Fraspberry-sensor-cjmcu811/lists"}