一、数据采集与传输
 

　　油烟在线监测系统通过在餐饮单位排烟管道中安装传感器，实时采集油烟浓度、颗粒物浓度、非甲烷总烃浓度等数据。这些传感器能够检测不同粒径的油雾颗粒，并借助物联网技术，将数据实时传输至云平台。例如，系统可采集风机开关状态、风机电流、净化设备开关状态等信息，为后续分析提供基础数据。
 

　　二、数据预处理
 

　　采集到的数据可能存在缺失、异常等情况，需要进行预处理。首先检查数据完整性，删除缺失或异常数据；其次对数据进行修正，消除设备误差和环境干扰；还可对数据进行平滑处理，减少噪声和波动，确保数据质量，为准确分析提供保障。
 

　　三、数据分析方法
 

　　均值和标准差分析：计算各监测点数据的均值和标准差，了解油烟排放的平均水平和波动情况，判断排放是否稳定。
 

　　相关性分析：分析油烟浓度与颗粒物浓度、非甲烷总烃浓度等因素之间的相关性，找出影响油烟排放的关键因素。
 

　　趋势分析：通过分析数据随时间的变化趋势，掌握油烟排放的长期变化规律，预测未来排放情况。
 

　　四、数据可视化呈现
 

　　利用图表、曲线和地图等方式，直观展示数据的变化趋势和空间分布。通过电子地图，可标记所有餐饮公司的油烟监测点，点击图标可查看监测点的名称、实时数据、历史数据、报警记录等信息。若监测值异常，点图标会变色提示，方便管理人员快速了解情况。
 

　　五、污染溯源
 

　　数据关联分析：结合餐饮企业的经营信息、净化设备运行状态等数据，分析油烟超标排放的原因。例如，若净化设备长时间未清洗或出现故障，可能导致油烟排放超标。
 

　　历史数据追溯：查阅历史数据，分析油烟排放异常的时间段和规律，找出污染源头。如某餐饮企业在用餐高峰期油烟排放超标，可能是净化设备处理能力不足或排风系统设计不合理。
 

　　多源数据融合：整合气象数据、周边环境数据等，分析外部因素对油烟排放的影响，进一步确定污染来源。例如，在逆温天气下，大气扩散条件差，可能导致油烟在局部区域积聚，加重污染。
 

　　六、应用价值
 

　　为环保决策提供依据：通过数据分析，环保部门可了解餐饮行业油烟排放的整体情况，制定针对性的监管政策和措施，提高监管效率。
 

　　助力餐饮企业整改：餐饮企业可根据系统提供的数据和监管信息，自查自纠，及时整改。如定期清洗、维护净化设备，减少环境违法违规次数，降低污染物排放浓度。
 

　　提升公众满意度：快速响应油烟净化相关的投诉问题，提高公众对环境质量满意度，促进社会和谐稳定。