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文档简介
环境工程XX环保科技环境工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日,我在XX环保科技有限公司担任环境工程师实习生,负责废水处理工艺优化与数据分析工作。通过参与3个工业废水处理项目的工艺调试,成功将某化工厂的COD去除率从82%提升至91%,日均处理水量从120吨增至150吨,处理效率提高25%。运用MATLAB对10组实验数据进行回归分析,建立水力停留时间与污染物浓度的关联模型,误差范围控制在5%以内。实践过程中系统掌握物化结合工艺参数调控方法,形成了一套可复用的低浓度废水深度处理优化流程,涉及药剂投加量、pH值控制等关键参数的动态调整策略。二、实习内容及过程1.实习目的想通过实习了解真实工业环境中的水处理工艺,把学校学的吸附、沉淀这些知识用到实际项目里,看看理论在工程尺度上怎么落地,顺便熟悉一下环保行业的实际工作节奏和流程。2.实习单位简介我实习的公司主要做工业废水处理工程,客户集中在化工和电子行业,有自己研发的物化结合处理技术,实验室设备挺全的,能做中试规模的实验。3.实习内容与过程我跟着师傅做了两个项目,一个是帮某制药厂调整他们的厌氧好氧结合处理工艺,另一个是参与新接的一个电子厂项目的前期实验。制药厂那个项目我重点参与了进水COD波动时的运行参数调整,当时他们反映夏天水温高的时候氨氮去除效果不好。我每天早上先看6点测完的水质数据,包括pH、浊度、溶解氧这些,然后去现场盯师傅调整曝气量和回流比,下午整理数据。我们试了三种不同的溶解氧控制方案,发现把好氧段的DO控制在2mg/L左右的时候,氨氮去除率能稳定在85%以上,比原来提高5个百分点。电子厂项目我主要负责实验部分的样品分析,跑了三次现场取样,每次取5个点的水样,测了COD、总磷这些指标,前后做了20组实验数据。师傅教我用专业软件做数据分析,我以前只会Excel,现在学会了用SPSS做回归分析,发现水力停留时间和COD去除率有比较明显的线性关系。4.实习成果与收获主要成果就是帮制药厂解决了夏季氨氮波动的问题,他们那边现在运行稳定多了。我整理的电子厂实验数据也直接用上了,设计那边根据我的报告确定了工艺参数。个人收获是第一次把吸附等温线这些理论用到实际药剂投加量的计算里,还学会了怎么看水处理厂的运行报表。最大的感受是理论到实践中间差着一层,很多细节问题比如药剂投加顺序、管道结垢这些都得现场摸索。5.问题与建议实习期间也发现一些问题,比如公司内部资料管理有点乱,需要的时候找半天;另外培训方面更系统一些就好了,我跟着师傅学了不少零散的知识点。建议他们可以搞个新员工入职手册,把常用的实验方法、安全规范都列清楚,而且可以组织几个专题培训,比如关于膜污染控制或者高级氧化技术的,感觉这些挺实用的。三、总结与体会1.实习价值闭环这8周实习像把书本上的活性炭吸附容量模型、絮凝剂投加量计算这些抽象东西,跟工厂里每天盯着在线监测仪、处理万吨级废水的实际情况连接起来了。记得8月15号参与那个化工厂项目应急处理时,半夜两点接到电话去现场,看到COD突然飙到5000mg/L,当时脑子有点懵,但师傅教的方法派上用场了先快速加PAC然后提高pH,半小时后监测数据降到了1200mg/L。这种经历比背一百遍公式都有用,真正理解了水处理工程师责任不只是一纸报告,是每时每刻的应急响应和工艺保障。2.职业规划联结搞清楚了自己到底喜欢哪方面,原来我对实验数据分析更感兴趣。比如在电子厂项目里,我负责的10组实验数据直接影响了后续膜组件的选型,那种数据变成实际工程参数的感觉特别踏实。现在打算下学期就报名污水处理工程师的资格证考试,把师傅教我的那种物料衡算方法系统学一遍,毕竟他们厂里用的很多工艺参数计算现在看还是很有参考价值的。3.行业趋势展望观察到行业现在特别看重智能化控制,他们厂新上的在线监测系统几乎覆盖了所有关键节点,但数据整合还比较初级。我注意到文献里很多关于大数据预测模型在水处理优化上的应用,如果以后能结合自己学的编程知识,或许能在工艺智能调控上找到机会。8月25号参加他们组织的行业交流会时,听专家讲AI能通过分析历史运行数据预测故障,感觉这就是未来的方向,现在多学点Python和机器学习框架还是挺必要的。4.心态转变最明显的变化是现在看问题更全面了。以前做实验只盯着数据达标,现在知道必须考虑能耗和药剂成本,比如制药厂那个项目最后选的工艺虽然效率高,但考虑到他们药价敏感,我们做了个经济性分析报告,最后他们采纳了折中的方案。这种既要保证水质又要控制成本的理念,是学校里根本学不到的。现在每天下班前都会习惯性地翻翻运行日志,看看明天可能遇到的问题,感觉自己真的从一个被安排任务的学生,变成愿意主动承担责任的职场人了。致谢1.感谢XX环保科技有限公司给我这次实习机会,让我接触到了真实的工业废水处理项目。2.特别感谢我的实习导师,带我熟悉了公司业务流程,指导我完成了制药厂
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