一、データ収集と伝送

油煙オンラインモニタリングシステムは飲食単位の排煙ダクトにセンサーを設置することにより、油煙濃度、粒子状物質濃度、非メタン総炭化水素濃度などのデータをリアルタイムで収集する。これらのセンサは異なる粒径のオイルミスト粒子を検出し、IoT技術を用いてデータをクラウドプラットフォームにリアルタイムに転送することができる。例えば、システムはファンスイッチ状態、ファン電流、浄化設備スイッチ状態などの情報を収集し、後続の分析に基礎データを提供することができる。

二、データ前処理

収集したデータは欠落、異常などがある可能性があり、前処理が必要です。まずデータの完全性をチェックし、欠落または異常データを削除します。次にデータを修正し、設備誤差と環境干渉を除去する、また、データを平滑化し、ノイズと変動を低減し、データ品質を確保し、正確な分析に保障を提供することができる。

三、データ分析方法

平均値と標準差分析：各監視点データの平均値と標準差を計算し、油煙排出の平均レベルと変動状況を理解し、排出が安定しているかどうかを判断する。

相関性分析：油煙濃度と粒子状物質濃度、非メタン総炭化水素濃度などの要素の相関性を分析し、油煙排出に影響する重要な要素を探し出す。

トレンド分析：データの時間による変化傾向を分析することにより、油煙排出の長期変化法則を把握し、将来の排出状況を予測する。

四、データ可視化提示

グラフ、曲線、地図などを用いて、データの変化傾向と空間分布を直観的に展示する。電子地図を通じて、すべての飲食会社の油煙モニタリングポイントをマークすることができ、アイコンをクリックするとモニタリングポイントの名称、リアルタイムデータ、履歴データ、警報記録などの情報を見ることができる。監視値が異常であれば、ポイントアイコンが変色して提示され、管理者が迅速に状況を把握するのに便利である。

五、汚染源追跡

データ関連分析：飲食企業の経営情報、浄化設備の運行状態などのデータを結合し、油煙の基準超過排出の原因を分析する。例えば、浄化設備が長時間洗浄されなかったり、故障したりすると、油煙の排出が基準を超えてしまう可能性があります。

歴史データの遡及：歴史データを調べ、油煙排出異常の時間帯と規則を分析し、汚染源を探し出す。ある飲食企業が食事のピーク時に油煙の排出量が基準を超えた場合、浄化設備の処理能力が不足しているか、排風システムの設計が不合理である可能性がある。

多源データ融合：気象データ、周辺環境データなどを統合し、外部要因が油煙排出に与える影響を分析し、汚染源をさらに確定する。例えば、逆温天気の下では、大気拡散条件が悪く、油煙が局所的な地域に蓄積し、汚染を強める可能性がある。

六、応用価値

環境保護政策決定に根拠を提供する：データ分析を通じて、環境保護部門は飲食業界の油煙排出の全体状況を理解し、的確な監督管理政策と措置を制定し、監督管理効率を高めることができる。

飲食企業の改善を支援：飲食企業はシステムが提供するデータと監督管理情報に基づいて、自ら検査し、自ら是正し、適時に改善することができる。例えば、定期的に浄化設備を洗浄し、維持し、環境の違法違反回数を減らし、汚染物質の排出濃度を下げる。

公衆満足度の向上：油煙浄化に関する苦情問題に迅速に対応し、公衆の環境品質への満足度を高め、社会の調和と安定を促進する。