一、數(shù)據(jù)采集與傳輸
 

　　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，實時采集油煙濃度、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)實時傳輸至云平臺。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)。
 

　　二、數(shù)據(jù)預(yù)處理
 

　　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，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為準(zhǔn)確分析提供保障。
 

　　三、數(shù)據(jù)分析方法
 

　　均值和標(biāo)準(zhǔn)差分析：計算各監(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。
 

　　四、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、實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、報警記錄等信息。若監(jiān)測值異常，點(diǎn)圖標(biāo)會變色提示，方便管理人員快速了解情況。
 

　　五、污染溯源
 

　　數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析：結(jié)合餐飲企業(yè)的經(jīng)營信息、凈化設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等數(shù)據(jù)，分析油煙超標(biāo)排放的原因。例如，若凈化設(shè)備長時間未清洗或出現(xiàn)故障，可能導(dǎo)致油煙排放超標(biāo)。
 

　　歷史數(shù)據(jù)追溯：查閱歷史數(shù)據(jù)，分析油煙排放異常的時間段和規(guī)律，找出污染源頭。如某餐飲企業(yè)在用餐高峰期油煙排放超標(biāo)，可能是凈化設(shè)備處理能力不足或排風(fēng)系統(tǒng)設(shè)計不合理。
 

　　多源數(shù)據(jù)融合：整合氣象數(shù)據(jù)、周邊環(huán)境數(shù)據(jù)等，分析外部因素對油煙排放的影響，進(jìn)一步確定污染來源。例如，在逆溫天氣下，大氣擴(kuò)散條件差，可能導(dǎo)致油煙在局部區(qū)域積聚，加重污染。
 

　　六、應(yīng)用價值
 

　　為環(huán)保決策提供依據(jù)：通過數(shù)據(jù)分析，環(huán)保部門可了解餐飲行業(yè)油煙排放的整體情況，制定針對性的監(jiān)管政策和措施，提高監(jiān)管效率。
 

　　助力餐飲企業(yè)整改：餐飲企業(yè)可根據(jù)系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)和監(jiān)管信息，自查自糾，及時整改。如定期清洗、維護(hù)凈化設(shè)備，減少環(huán)境違法違規(guī)次數(shù)，降低污染物排放濃度。
 

　　提升公眾滿意度：快速響應(yīng)油煙凈化相關(guān)的投訴問題，提高公眾對環(huán)境質(zhì)量滿意度，促進(jìn)社會和諧穩(wěn)定。