油雾是机加工车间中常见的污染物,由于其颗粒组成主要集中在细颗粒部分(PM2.5),长期暴露于高浓度油雾环境下会对人体的呼吸系统造成严重危害,影响工人的职业健康。因此,对油雾采样和监测的研究具有重要意义。本文首先对典型机加工车间的油雾在线监测进行了实地研究,基于Lo Ra技术部署了大规模的低成本传感器分布式网络以对油雾浓度进行实时监测。现场校准结果显示,低成本传感器与参考仪器具有较好的相关性（R~2=0.96）,这表明该传感器数据可靠。然后通过聚类分析方法评估了该低成本传感器在职业环境中长期监测油雾浓度的可行性,并根据车间设备布局情况分析了油雾浓度的时空浓度分布规律。结果表明车间大部分区域油雾浓度均超过了NIOSH推荐值（0.5mg/m~3）,因此工厂亟需在污染源的产生和传播等方面采取一些适当的控制措施以保证工人健康。在对环境因素的偏相关分析中发现油雾浓度报告值与温湿度呈正相关,适当地降低相对湿度可以使采样更准确,而降低温度可以降低车间的油雾浓度。为了进一步研究低成本在线监测装置在油性颗粒物监测中的应用,我们研制了多参数低成本油烟监测探头对餐馆油烟进行了实时监测,并且对油烟净化器的性能进行了评估。结果表明,该探头在油烟长期监测中具有较好的稳定性,但是有一定环境依赖性。另外我们发现油烟污染物的排放模式具有间歇式非连续性,通常在用餐高峰期餐馆污染物排放最为严重,且现有的油烟净化器不能有效去除油烟。由于在线监测装置需要校准,且最可靠的校准方法是采样,而过滤法、静电法等采样方法均不能有效捕获油雾中的气相成分,从而导致油雾浓度低估。因此,本文对油雾的气液分离采样技术进行了研究,目的是实现油雾中颗粒物和气态污染物浓度的同时校准。研究通过CFD模拟并优化了一种半挥发性气溶胶二分采样器,并通过试验研究了其性能。发现最优的配置如下:喉部直径为0.8 mm;喷嘴间距为0.48 mm;收集喷嘴类型为圆角且半径为0.15 mm;进气流量宜设为2L/min,分流比应取正向流量比。试验结果表明该采样器具有很好的切割性能,能有效地分离油雾中的气相和颗粒相成分,且相比于静电法和光散射法更能反映油雾的真实浓度,并为在线监测装置提供可靠的校准。