北京博創諾信科技發展有限公司作者
隨著餐飲業的快速發展,油煙污染已成為城市環境的重要問題。油煙中含有大量有害物質,對空氣質量和公眾健康構成嚴重威脅。傳統的油煙監測方法存在效率低、覆蓋面小等局限性。
油煙在線監測系統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據。這些傳感器能夠檢測不同粒徑的油霧顆粒,并借助物聯網技術,將數據實時傳輸至云平臺。例如,系統可采集風機開關狀態、風機電流、凈化設備開關狀態等信息,為后續分析提供基礎數據。
采集到的數據可能存在缺失、異常等情況,需要進行預處理。首先檢查數據完整性,刪除缺失或異常數據;其次對數據進行修正,消除設備誤差和環境干擾;還可對數據進行平滑處理,減少噪聲和波動,確保數據質量,為準確分析提供保障。
數據分析方法
均值和標準差分析:計算各監測點數據的均值和標準差,了解油煙排放的平均水平和波動情況,判斷排放是否穩定。
相關性分析: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性,找出影響油煙排放的關鍵因素。
趨勢分析:通過分析數據隨時間的變化趨勢,掌握油煙排放的長期變化規律,預測未來排放情況。

數據可視化呈現
利用圖表、曲線和地圖等方式,直觀展示數據的變化趨勢和空間分布。通過電子地圖,可標記所有餐飲公司的油煙監測點,點擊圖標可查看監測點的名稱、實時數據、歷史數據、報警記錄等信息。若監測值異常,點圖標會變色提示,方便管理人員快速了解情況。

油煙在線監測系統實現了從數據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。系統的創新性在于將物聯網技術與先進數據分析方法結合,建立了科學的污染溯源模型。未來研究可進一步優化算法,擴大監測范圍,并與城市智慧環保平臺深度整合,提升系統的智能化水平和服務能力。
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