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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。
