一、數據采集與傳輸
 

　　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。
 

　　二、數據預處理
 

　　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。
 

　　三、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。
 

　　四、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。
 

　　五、污染溯源
 

　　數據關聯分析：結合餐飲企業的經營信息、凈化設備運行狀態等數據，分析油煙超標排放的原因。例如，若凈化設備長時間未清洗或出現故障，可能導致油煙排放超標。
 

　　歷史數據追溯：查閱歷史數據，分析油煙排放異常的時間段和規律，找出污染源頭。如某餐飲企業在用餐高峰期油煙排放超標，可能是凈化設備處理能力不足或排風系統設計不合理。
 

　　多源數據融合：整合氣象數據、周邊環境數據等，分析外部因素對油煙排放的影響，進一步確定污染來源。例如，在逆溫天氣下，大氣擴散條件差，可能導致油煙在局部區域積聚，加重污染。
 

　　六、應用價值
 

　　為環保決策提供依據：通過數據分析，環保部門可了解餐飲行業油煙排放的整體情況，制定針對性的監管政策和措施，提高監管效率。
 

　　助力餐飲企業整改：餐飲企業可根據系統提供的數據和監管信息，自查自糾，及時整改。如定期清洗、維護凈化設備，減少環境違法違規次數，降低污染物排放濃度。
 

　　提升公眾滿意度：快速響應油煙凈化相關的投訴問題，提高公眾對環境質量滿意度，促進社會和諧穩定。