隨著餐飲業(yè)的快速發(fā)展，油煙污染已成為城市環(huán)境的重要問題。油煙中含有大量有害物質(zhì)，對空氣質(zhì)量和公眾健康構(gòu)成嚴(yán)重威脅。傳統(tǒng)的油煙監(jiān)測方法存在效率低、覆蓋面小等局限性。
 

　　油煙在線監(jiān)測系統(tǒng)通過在餐飲單位排煙管道中安裝傳感器，實(shí)時(shí)采集油煙濃度、顆粒物濃度、非甲烷總烴濃度等數(shù)據(jù)。這些傳感器能夠檢測不同粒徑的油霧顆粒，并借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至云平臺。例如，系統(tǒng)可采集風(fēng)機(jī)開關(guān)狀態(tài)、風(fēng)機(jī)電流、凈化設(shè)備開關(guān)狀態(tài)等信息，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
 

　　采集到的數(shù)據(jù)可能存在缺失、異常等情況，需要進(jìn)行預(yù)處理。首先檢查數(shù)據(jù)完整性，刪除缺失或異常數(shù)據(jù)；其次對數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，消除設(shè)備誤差和環(huán)境干擾；還可對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，減少噪聲和波動(dòng)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為準(zhǔn)確分析提供保障。
 

　　數(shù)據(jù)分析方法
 

　　均值和標(biāo)準(zhǔn)差分析：計(jì)算各監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，了解油煙排放的平均水平和波動(dòng)情況，判斷排放是否穩(wěn)定。
 

　　相關(guān)性分析：分析油煙濃度與顆粒物濃度、非甲烷總烴濃度等因素之間的相關(guān)性，找出影響油煙排放的關(guān)鍵因素。
 

　　趨勢分析：通過分析數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢，掌握油煙排放的長期變化規(guī)律，預(yù)測未來排放情況。

　　數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)
 

　　利用圖表、曲線和地圖等方式，直觀展示數(shù)據(jù)的變化趨勢和空間分布。通過電子地圖，可標(biāo)記所有餐飲公司的油煙監(jiān)測點(diǎn)，點(diǎn)擊圖標(biāo)可查看監(jiān)測點(diǎn)的名稱、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、報(bào)警記錄等信息。若監(jiān)測值異常，點(diǎn)圖標(biāo)會(huì)變色提示，方便管理人員快速了解情況。

　　油煙在線監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集到污染溯源的全流程管理，為油煙污染治理提供了有效工具。系統(tǒng)的創(chuàng)新性在于將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與先進(jìn)數(shù)據(jù)分析方法結(jié)合，建立了科學(xué)的污染溯源模型。未來研究可進(jìn)一步優(yōu)化算法，擴(kuò)大監(jiān)測范圍，并與城市智慧環(huán)保平臺深度整合，提升系統(tǒng)的智能化水平和服務(wù)能力。