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發布時間：2021-05-21 09:26
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餐飲企業眾多且分散，對于監管信息，其實是缺失的，比如我們并不知道怎么統計排放的濃度、凈化器清潔度等關鍵信息。此外，餐飲企業是不是使用了油煙凈化器，凈化后的油煙是不是達標，很難監控，而且相關部門還很難發現排放問題。，目前傳統國標檢測方法周期長、步驟繁瑣、費用高，企業無力承擔，所以形成了監管上的漏洞。這款油煙監測預警系統，可以通過感知模塊、監測模塊和計算分析，實時給出預警。
一、顆粒物組分
（一）粒徑特征。餐飲業排放的顆粒物（TSP）以PM2.5為主，約占顆粒物的76.91%。
（二）顆粒物成分特征。不同菜系烹調方式和原料影響顆粒物的化學組成。有機顆粒物約占60%，無機鹽顆粒物約占12%，有機物和無機鹽的聚合顆粒物約占10%，其他未知化學物質約占18%。
二、氣態有機物組分
（一）油煙污染物中揮發性有機物（VOCs）組分復雜，主要成分為烴類物質和含氧有機物（其中非總烴類物質占比約68%，含氧有機物約32%），并以苯系物、烷烯烴和酮類為主，特征物質有、二、、、等。
（二）揮發性有機物（VOCs）是灰霾和臭氧的前體物之一。
二、對光法監測原理
采用雙邊固定安裝，一端為發射端，一端為接收端。發射端會持續發出一道紅外線光波給接收端，當油煙顆粒進入到傳感器中，當油煙顆粒與激光束交匯時會產生散光，接收端會接受到這樣的光學變化，從而可以得出油煙濃度的大小。
與電化學監測原理相比，它的監測精度高，采用雙邊安裝抗震動能力差，偏差后容易出現數值不準確的現象，凈化器出口震動大。
