钱成国
浙江机电职业技术学院 浙江 杭州 310053
前言
随着国民经济的飞速发展，餐饮业得到了空前的发展，随之而来的油烟污染也越来越严重 ，对大气污染已位居第三。从油烟污染治理情况来看，油烟净化与监测系统存在着以下问题：1）虽安装了油烟净化设备，但设备开机率与净化率无法得到保证与实时监控；2）有关部门对油烟污染的监测大多还是停留在线下，实时性差，监测范围有限等问题。
针对以上出现的问题，本文采用基于嵌入式技术、物联网技术、大数据云计算技术、光波净化技术，融合多传感器感知技术与数据融合算法，通过对油烟污染的净化控制、在线监测等关键技术的研究，开展油烟净化控制与在线检测系统关键技术开发，构建一套油烟净化控制与在线检测系统，直观地显示油烟净化器的工作状态与各项监测数据，实现历史数据的存储，并对各项监测数据进行综合分析。可实现对餐饮企业的实时化监管，实现各个餐饮企业的集中管理，极大地减少工作人员的工作量，同时也可全面把握某一地区行业的污染及净化情况，实施针对性监管，为相关环保部门提供更加全面、直观的空气质量信息，方便环保部门及早决策、以采取相关措施，减少环境污染，实现节能减排目标。
如图1所示为油烟净化与在线检测系统的系统框图。该系统包括厨房前端油烟净化器、排风口在线监测器和大数据平台。厨房前端油烟净化器采用UV协同光催化技术进行油烟净化，较常用的高压静电法、过滤法、吸附法等传统净化方式具有净化效率高、提及校、费用低等优势。排风口在线监测器采用多传感器融合技术，综合考虑油烟浓度、粉尘颗粒、温湿度与气压等诸多因素，具有精度更高的特点。
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图1系统框图
1.厨房前端油烟净化器
前端净化器采用UV紫外光束进行油烟降解，具有效率高，经济性高，管理方便、运行费用低且兼具杀菌消毒功能。前端净化器分为控制器和UV光净化消毒组件。UV光净化消毒组件安装于管道前段或中部，连接控制器，可根据控制器主机设置的控制状态执行净化或消毒操作。控制器与大数据平台采用无线WIFI或网线进行通信。
考虑UV光对人体的伤害，在UV光组件前端增加挡板；一方面可进行一次过滤；另一方面，当控制器通过超声波感应发现挡板移开时自动切断UV光束电源，防止人员受到伤害。同时，UV光消毒组件具备工作状态反馈功能，控制器可通过监测工作状态信号，判断UV光灯管是否正常。
基于厨房灶台设计、厨房工作人员工作时会开启风机但忘记开启净化器和便于扩展等因素考虑，控制器采用主从设计结构，主从机之间通过CAN总线进行通信，1台主机可携带多台从机，同时主从机之间可通过开关进行切换。主从控制器分别对各自连接的UV光净化消毒组件的工作状态进行监测，包括灯管状态信息、高温信息、UV光工作电压、控制器工作、设备工作时长和环境工作温度等，并在人机交互界面上进行显示。人机交互界面可设置各控制器的IP地址、净化消毒时间、温度报警阈值和报警提示等配置，同时可浏览各控制器的工作状态。当出现高温 、灯管故障或消毒排风时，均会以语音不间断提示。
控制器与排风口在线监测系统通过LoRa通信方式获取净化效果数据，并根据净化效果来控制UV光灯管开启数量。
2.排风口在线监测器
该系统安装于排风管道末段，以此对净化效果进行监测。不同于常用的光谱分析或单传感器系统，本系统采用了多传感器融合技术，实时监测PM2.5、温湿度、油烟浓度、大气压、风速等信息，综合得出当前的油烟排放情况。其公式如公式1所示。计算后的结果通过GPRS方式上传至大数据平台，同时通过LoRa方式传送给控制器主机，进行反馈调节净化器。
油烟浓度= 1.24 * 油烟浓度原始值* (273.0 / (273.0 + 温度)) * (压力 / 101.325)* (2.75 - 湿度 / 100.0) /3 （公式1）
如图2、图3和图4分别为油烟浓度传感器电路、温湿度传感器电路和PM2.5传感器电路。
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图3温湿度传感器电路
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图4 PM2.5传感器电路
3.油烟大数据平台
油烟大数据平台主要布置于云端，与厨房前端油烟净化器和排风口在线监测系统通过无线系统或有线系统进行通信，油烟净化器设备的工作状态和油烟排放信息可上传至云端，储存历史数据，对各项监测数据进行综合分析，在各终端上进行直观显示，为相关企事业单位提供简单、直观有效的监测。当出现紧急情况时，系统能够通过APP消息提示、微信消息推送、短信提醒的方式积极发出预警信息。其示意图如图5所示。
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图5消息提醒示意图
总结
本系统采用采用UV协同光催化技术、多传感器数据融合技术、“物联网+”技术，与传统常用净化和监测方法，具有净化效率更高、操作更方便、使用更安全、精度更高、实时性更好和数据更透明的优点。让所有净化设备的信息直观化，便于企业和环保监管部门快速掌握与油烟污染密切相关的数据，有利于及时掌握空气质量信息，方便环保部门及早采取相关措施，减少环境污染，帮助政府实现节能减排目标，降低乃至避免因油烟污染而造成的环境污染，保护生态环境。
参考文献:
[1]林子吟,林立,戴郡.上海市餐饮油烟污染控制及管理机制研究[J].环境保护科学,2020,46(06):133-137.
[2]冯天成. 基于物联网技术的智能油烟在线监测系统的设计研究[D].武汉纺织大学,2019.