Technical specification for continuous automaticmonitoring ofvolatile organicpounds in ambient air
上海市环境保护产业协会发布
目次
1范围2规范性引用文件..3术语和定义4系统组成及功能..5安装、调试、试运行与验收.6日常运行维护7质量控制和质量保证. 118数据审核和处理. FI附录A（资料性） 116种挥发性有机物组分表. 20附录B（规范性） 智能监控单元及要求. 24附录C（资料性） 挥发性有机物监测系统安装调试报告. 26附录D（资料性） 挥发性有机物监测系统试运行报告 31附录E（资料性） 挥发性有机物监测系统验收报告 33附录F（资料性） 部分常见的异常数据识别算法， 36附录G（资料性） 基于实测数据阔值的健康状态评估指数 37附录H（资料性） 不确定度评估方法， 38附录I（资料性） 挥发性有机物监测系统运行和质控记录表 43附录」（规范性） 数据处理标识， 49
前言
本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草.
请注意本文件的某些内容可能涉及专利.本文件的发布机构不承担识别专利的责任.
本文件由上海市环境监测中心提出.
本文件由上海市环境保护产业协会归口，
本文件主要起草单位：上海市环境监测中心、上海市化工环境保护监测站、上海金艺检测技术有限公司、上海贝瑟环保科技有限公司、南京科略环境科技有限责任公司、上海祥得环保科技有限公司、北京鹏宇昌亚环保科技有限公司、杭州谱育科技发展有限公司、武汉天虹环保科技有限责任公司、赛默飞世尔科技（中国）有限公司、上海境深环保科技有限公司、岛津企业管理（中国）有限公司、上海市浦东新区环境监测站、上海市普陀区环境监测站、上海市环境工程设计科学研究院有限公司、上海市环境科学研究院、上海环总实业有限公司、上海田苑环境科技有限公司、上海朴薪环保科技发展有限公司.
本文件主要起草人：崔虎雄、赵月、孙毅、霍俊涛、黄成、陈曦、童城、田新愿、潘国英、卢兴东、刘瑜存、胡超、黄锋锋、朱信旭、李勇、赵文彬、贺文利、刘红、张纯淳、杨帆、郭慰捷、贾悦、景盛朝、马慧、张鑫泽、股磊、汤覆、王玉川.
本文件首批承诺执行单位：上海市环境监测中心、上海市化工环境保护监测站、上海金艺检测技术有限公司、上海贝瑟环保科技有限公司、南京科略环境科技有限责任公司、上海祥得环保科技有限公司、北京鹏宇昌亚环保科技有限公司、杭州谱有科技发展有限公司、武汉天虹环保科技有限责任公司、赛默飞世尔科技（中国）有限公司、上海境琛环保科技有限公司、岛津企业管理（中国）有限公司、上海市浦东新区环境监测站、上海市普陀区环境监测站、上海市环境工程设计科学研究院有限公司、上海市环境科学研究院、上海环总实业有限公司、上海田苑环境科技有限公司、上海朴薪环保科技发展有限公司.
环境空气挥发性有机物连续自动监测技术规范
1范围
本文件规定了环境空气挥发性有机物（VOCs）连续自动监测系统（以下简称“系统”）组成、基本内容和要求，描述了安装、调试、试运行与验收、日常运行维护、质量控制和质量保证、数据审核和处理的方法.
本文件适用于环境空气57种或116种VOCs组分连续自动监测，具体组分详见附录A.
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用面构成本文件必不可少的条款.不注日期的引用文件，其最新版本（包括的修改单）适用于本文件.
GB/T37942生产过程质量控制设备状态监测GB/T42136智能制造远程运维系统通用要求GB/T42983.3工业机器人运行维护第3部分：健康评估GB50093自动化仪表工程施工及质量验收规范HJ193环境空气气态污染物（SO、NO、O、CO）连续自动监测系统安装验收技术规范HJ212污染源自动监控（监测）系统数据传输标准HJ759环境空气65种挥发性有机物的测定罐采样/气相色谱-质谱法 HJ818环境空气气态污染物（SO、NO、O、CO）连续自动监测系统运行和质控技术规范DB31/T310006大气超级站质控质保体系技术规范T/SHAEPI007工业园区空气污染自动监测技术指南
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件.
3. 1
环境空气VOCs连续自动监测系统continuous automated monitoring system for ambient air VOCs
指采用气相色谱、质谱等自动监测技术，对环境空气中VOCs组分进行连续地样品采集、处理和分析测定，并具备数据采集、传输和分析等功能的系统.
[来源：HJ193-2013，3.1，有修改]
3. 2
智能监控单元intelligentmonitoringunit
指采用智能感知器件对站房、设备以及辅助设施等状态进行自动监控的组成单元.
智能运维intelligent operation and maintenance
指采用智能方法实现运维对象状态监测、故障诊断、故障预警、故障告警、运维管理、设备管理、远程维护、预测性维护等工作，保障系统的正常运行.
目的是实现监测设备状态的实时监控、故障预警和自动化维护，提高监测设备的运行效率和可靠性，同时也可以对原有运维过程进行智能化改造，实现运维管理的自动化和智能化，本标准包括基于自动装置的智能运维、基于数据驱动的智能运维和基于系统健康度驱动的智能运维等.
[来源：GB/T42136-2022，3.2，有修改]
3. 4
阔值法threshold method
指将设备状态运行的数据与其参考临界值相比来判断设备正常与否的方法.
[来源：GB/T37942-2019，3.6，有修改]
3.5
异常值检测法anomalydetection
指采用统计学方法找出观测数据中与其它观测值明显不相符的数值的判断方法，常见的统计学异常值检测法包括Z-score法、箱线图法、密度检测法和基于模型的方法等.
3.6
机器学习machinelcarming
指一种通过算法和模型使计算机从数据中自动学习并进行预测或决策的技术，其核心是让计算机在没有明确编程指令的情况下，通过对大量数据的分析，识别模式和规律，构建适应新数据的模型.包括监督学习、无监督学习和强化学习等.
3. 7
健康状态health state
指环境空气VOCs连续自动监测系统的健康程度.
[来源：GB/T42983.3-2023，3.1，有修改]
3. 8
智能数据审核intelligent data audit
指采用人工智能、大数据与规则引擎等技术方法，对自动监测系统运行过程产生的原始数据进行自动审查和审核的过程，包括对原始数据的完整性、准确性、一致性等方面.
[来源：T/SHAEPI007，3.9：有修改]
4系统组成及功能
系统由样品采集单元、质控单元、气源单元、分析单元、智能监控单元、数据采集和传输单元、数据分析和智能诊断单元等组成，见图1.
