CN119438506A 一种餐饮油烟在线监测系统及方法 （北京科技大学）

本发明提供一种餐饮油烟在线监测系统及2设备选择模块：基于已有文献，确定餐饮油烟中常见的VOCs组分排放清单模块：基于前置处理结果构建餐饮源VOCs的第一排放清单预警模块：根据所述第二排放清单结合采样位置的环境数据确定VO提取组分单元：根据已有文献提取餐饮油烟中VOCs组分，并将提取的V高活组分单元：统计已有文献中VOCs以及对应同义词汇与特定词汇一同出现的频率，根据统计结果对类别整理结果进行筛选得出VOCs高活设备确定单元：根据VOCs高活性组分选择第一在线监测设备，第一前置处理单元：对第一粗提取结果进行浓度判断，若识第二前置处理单元：对第二粗提取结果进行浓度判断第三前置处理单元：将第一前置处理结果和第二前置4.根据权利要求3所述的一种餐饮油烟在线监测系统，其特征在于，第三前置处理单吻合度块：将第一前置处理后的第一浓度提取结果与第三粗提取结果进行结果吻合，缺失块：基于所述第一吻合度与第二吻合度得出缺失组分，根据所述特征确定单元：基于第一前置处理结果、第二前置处理结比例联系单元：基于第一排放清单对比第一3时间联系单元：根据第一排放清单得出VOCs高活性组分与剩余组分的排放高峰时间，,其中，E,i)表示高活性随时间的衰减常数；a,表示剩余组分随时间的衰减常数；b,剩余组分受到高活性组分影e根据对比E,i)与确定第一排放特征与第二排放特征之间的排放时间联系。指标确定单元：收集采样位置的环境数据，基于第二排放生成贡献单元：根据模拟结果与历史监测数据识别VOCs排放中的关第二预警阈值单元：基于第一预警阈值的监测结果和所述生成贡献确定第二预警值，4步骤4：根据所述第二排放清单结合采样位置的环境数据确定VOCs排放的活性特征指56组分随时间的衰减常数；a,表示剩余组分随时间的衰减常数；b,剩余组分受到高活性组b,高活性组分受到剩余组分影响的增益常数；e"表示高活性组分e7根据对比E,i)与确定第一排放特征与第二排放特征之间的排放时间联生成贡献单元：根据模拟结果与历史监测数据识别VOCs排放中的关键VOCs物种，所述第一预警阈值与第二预警阈值对餐饮油烟进步骤4：根据所述第二排放清单结合采样位置的环境数据确定VOCs排放的活性特8用气相色谱_质谱联用（GC_MS）技术进行油烟样品的提取，利用溶剂萃取或固相微萃取9[0026]该实施例中，第二排放清单是基于排放比例联系与排放时间联系得出的更新后[0028]该实施例中，活性特征指标是指通过对VOCs组分的化学提取出的用于描述VOCs排放特征及其对光化学反应活[0039]该实施例中，第三粗提取是使用第三在线监测设备对VOCs进行的进一步浓度提[0053]该实施例中，第二吻合度是第二浓度提取结果与第三粗提取结果之间的吻合程[0055]该实施例中，第三前置处理是针对缺失组分对第三在线监测设备进行的额外处[0061]该实施例中，具体的高活性组分与剩余组分的排放比例，比如，高活性组分：高活性组分的排放时间集中在用餐高峰期（如中午12:00而剩余组分的排放时间则延续组分随时间的衰减常数；a,表示剩余组分随时间的衰减常数；b,剩余组分受到高活性组b,高活性组分受到剩余组分影响的增益常数；e"表示高活性组分e根据对比E,i)与确定第一排放特征与第二排放特征之间的排放时间联生成贡献单元：根据模拟结果与历史监测数据识别VOCs排放中的关键VOCs物种，所述第一预警阈值与第二预警阈值对餐饮油烟进[0068]该实施例中，历史事件表是记录过去VOCs排放事件及其对环境影响的事件数据[0076]该实施例中，关键VOCs物种是对臭氧和二次有机气溶胶生成贡献最大的VOCs组[0077]该实施例中，生成贡献是关键VOCs物种对臭氧和二次有机气溶胶生成的贡献程[0078]该实施例中，反应路径分析是分析关键VOCs物种在光化学反应中的反应路径及型模拟VOCs的空间和时间分布，识别关键VOCs物种及其对臭氧和二次有机气溶胶的贡献，步骤4：根据所述第二排放清单结合采样位置的环境数