环保科技公司研发实习生实习报告

环保科技公司研发实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家环保科技公司担任研发实习生，主要负责废水处理工艺优化实验与数据分析工作。通过为期8周的实习，我参与完成了3组不同浓度工业废水处理实验，累计处理水样150L，实验数据准确率达到98%。运用Python编写了数据处理脚本，将传统数据处理时间缩短了60%，并建立了废水处理效率预测模型，预测准确率超过85%。实习期间，熟练掌握了高效液相色谱仪、COD快速测定仪等专业设备操作，并将课堂学习的环境化学原理应用于实际工艺改进，提出2项优化建议被研发团队采纳。形成了“实验数据建模工艺迭代”的可复用研发方法论，为后续类似项目提供了标准化操作流程。二、实习内容及过程1实习目的想看看自己学的环境工程理论在真实公司是咋样应用的，了解废水处理这行到底需要干啥，顺便积累点实际操作经验，看看自己喜不喜欢这路子。2实习单位简介那家公司主要搞工业废水处理技术研发，有挺多针对不同行业的处理方案，技术栈挺全，从物理沉淀到生物降解，还有膜分离啥的都有涉及。我实习的那个研发部门，平时就是做新工艺实验，优化老工艺，数据分析和小试中试这些。3实习内容与过程刚去那会儿跟着师傅学了俩礼拜实验室的基本操作，像高效液相色谱仪，气相色谱，还有COD测定这些，都是真刀真枪用。后来我就参与了个项目，是帮一家印染厂调整他们的印染废水处理工艺。那家厂的废水色度特别高，COD波动也大，之前效果不太稳定。我负责做实验部分，主要是调整芬顿试剂的投加量和pH值，看看能不能提高色度去除率。7月8号开始做第一组实验，用不同浓度的H2O2和Fe2+，控制pH在3到4之间，一共跑了12个批次。每次实验都测初始水样和出水的水质参数，包括色度（用分光光度计测的），COD（快速消解分光光度计），还有几个关键污染物的浓度。实验过程挺磨人的，有时候加完药剂等结果等半天，数据还不理想，得反复试。7月15号的时候，一组实验做完数据整理，发现有个批次效果特别差，出水色度还是很高，那时候才意识到光调参数不够，还得看水里的有机物种类。师傅就教我用气相色谱分析了一下重点有机物，发现里面有个苯系物含量特别高，可能影响芬顿反应。我就改成先加一点活性炭吸附，再接芬顿处理，7月20号重新做实验，效果明显好多了，三次重复实验色度去除率稳定在95%以上，比之前提高了一大截。后来又配合工程师调整了后续的絮凝沉淀环节，最终小试数据达标了。整个过程中，每天都要记录实验日志，写数据报告，有时候晚上还得加班处理数据，写邮件跟甲方沟通进度。挺累的，但确实学到不少东西。4实习成果与收获最直接的成果就是参与了那个印染废水项目，我负责的实验部分最终让色度去除率提高了15%，小试数据也帮公司拿下了订单。个人方面，把实验室操作练熟了，会用气相色谱和液相色谱做分析，还学会了用Python写数据处理的脚本，之前只会用Excel，效率直接拉满。最大的收获是理解了什么叫“工艺优化”，不是光看书本上的理论，得根据实际水样情况不断试，有时候理论上行得通的方案，真做起来可能参数就不对。还有就是学会了怎么跟工程师和甲方沟通，技术方案得说人话，不能光画流程图。5问题与建议那段时间感觉公司对实习生的培训有点随意，就是给个任务让你干，没人系统地讲讲整个废水处理工艺流程，或者行业里常用的技术对比啥的。有时候遇到问题，问带我的师傅，他忙起来也得等半天。建议他们可以搞个新人培训计划，比如每周安排一次技术分享会，或者弄个内部案例库，让实习生能更快上手。还有就是任务分配上，能不能给点更连贯的活儿，我现在这个项目做了半个多月，但感觉接触的东西还挺零散的，要是能参与个从实验到报告的全流程，印象可能更深。6挑战及应对最大的挑战就是刚开始那会儿数据不对，急得不行。7月12号那组实验，连续三天结果都不稳定，有时候色度去除率低到80%，有时候又飙升到98%，折腾了好久才发现是pH计没校准，每次读数都差个0.2左右，累积起来就差很多。当时真是觉得要崩溃了，因为甲方等着数据呢。后来我每天实验前都重新校准pH计，还用标准缓冲液验证了读数，问题就解决了。这个经历让我明白做实验得特别细心，小细节有时候真的能决定成败。还学了个技能，现在会用Excel写数据追踪表，哪个批次哪个参数有波动一目了然。7职业规划启发这次实习让我更确定了自己想走技术路线。以前在学校觉得理论知识挺有趣，但实际应用起来才觉得挑战大。看到工程师们怎么根据水质参数调整工艺参数，怎么跟甲方沟通需求，我觉得这挺有意思的。现在想法就是先继续学好专业课程，尤其是水处理工艺和设备这些，争取以后能真的搞点技术出来。三、总结与体会1实习价值闭环这8周实习像把书上的水处理流程图给填满了，从抽象的工艺原理到实验室里真实的试剂气味，再到处理完水样看着数据达标的心情，形成了一个闭环。7月1号刚去时，我对气相色谱仪还是两眼一抹黑，到8月31号离开时，能独立完成样品前处理和部分数据分析了。最扎心的进步是，我参与优化的那批印染废水处理实验，最终色度去除率稳定在95%以上，比最初方案提高了15%，这组数据成了我实习期间最直接的成就感证明。那些每天记录的150组实验数据，整理的10份分析报告，都是实实在在的收获。2职业规划联结实习让我更清楚自己想干嘛了。以前觉得环保行业挺宏观，现在明白技术路线需要沉下去。我发现自己对工艺优化特别感兴趣，特别是怎么通过调整参数让处理效果最大化，那段时间每天琢磨芬顿试剂的投加量，甚至主动去查了最新文献里的改进方法，这种投入感是上课时绝对体会不到的。现在明确了自己后续要重点学环境化学和数据分析，9月份打算去考个注册环境工程师的基础班，把水处理工艺的每个环节都啃透了。师傅跟我说过，做研发得耐得住寂寞，那些实验可能跑几个月都没结果，这种话现在才懂。3行业趋势展望在公司待的那段时间，感觉整个行业正从单纯达标向精细化转型。我们遇到的那个印染废水项目，甲方特别看重色度和生物毒性指标，现在很多客户都开始关注处理水的回用，我参与的实验里就尝试过让出水用于厂区绿化，虽然当时数据还不够理想，但明显能感觉到这个方向是趋势。公司内部也在搞智能化改造，用机器学习预测最佳运行参数，我在实习最后两周跟着写了个小模型，虽然只是辅助分析，但看到技术这么发展，挺受刺激的。以后要是继续做这行，肯定得补上人工智能这块课。4心态转变最大的变化是从学生思维到职场人的心态转换。以前遇到问题想的是“老师能帮我解决吗”，现在会想“怎么才能自己搞定”。7月15号那会儿实验数据反复失败，差点想放弃，后来硬是查了3篇文献，又跟师傅跑了两天实验室才解决，现在想想这波经历比考个90分有成就感多了。还学会了怎么跟人有效沟通，比如给甲方写报告时，把专业术语转化成他们能听懂的指标，比如“色度去除率提升15%意味着废水排放标准提高一级”，这种沟通方式是学校里绝对学不到的。现在感觉肩上多了份责任感，毕竟实验数据关系到真实的水处理效果。5未来行动计划下学期把公司教我的Python数据分析技能深化，现在会写简单脚本但还菜，打算报个线上课程系统学下Pandas和机器学习库。另外把实习时整理的废水处理案例库继续完善，特别是那批印染废水实验的参数表，感觉这是我最宝贵的实习财富。师傅说做研发得永远保持好奇心，现在每天刷行业公众号都感觉像在找项目灵感，这种状态挺让人兴奋的