环境科学与工程环境智环境工程师实习报告

环境科学与工程环境智环境工程师实习报告一、摘要2023年7月10日至9月5日，我在一家环境智环境工程公司担任环境工程师实习生，参与工业废水处理项目。通过为期8周的工作，我主导完成3个厂区的废水监测方案设计，覆盖日均处理量约5万吨，使COD浓度平均下降32%，氨氮去除率提升至89%。核心工作包括搭建自动化监测系统，应用MATLAB优化模型计算最佳曝气量，并撰写5份处理报告。期间，我运用水力学计算软件进行管道布局优化，将能耗降低18%；掌握环境监测数据标准化流程，将数据误差率控制在0.5%以内。提炼出模块化监测与动态参数调整的工程方法论，可应用于类似项目。二、实习内容及过程2023年7月10日入职那会儿，主要是跟着带我的老师熟悉厂里的废水处理系统。我们处理的都是工业合成革废水，COD浓度高得吓人，有时候能到2000mg/L以上。刚开始我连pH/ORP监测都搞不太明白，看着那些数据报表都懵。8月2号开始独立负责3号厂区监测方案，那会儿厂里刚上马一套MBR膜处理设备，我得琢磨怎么把进出水中的TN、TP数据跟曝气量关联起来。碰到的第一个坎是8月15号，系统突然飘泥，膜通量掉得厉害，我跟着老师跑现场，发现是前段沉淀池污泥龄设得太短，导致SS直接冲进膜池。后来我花了两天时间用EEMS软件模拟不同MLSS下的出水水质，最后把污泥龄调到30天，通量立马回升到正常水平。这个经历让我明白动力学模型不能光看理论值，得结合实际工况。期间还参与优化了加药系统，把PAC投加量从120mg/L降到95mg/L，混凝效果反而更好，出水浊度从8NTU降到1NTU以下。9月1号开始整理数据，用Origin画了30组运行曲线，发现DO浓度在2mg/L左右时微生物活性最稳。这8周里，我学会了怎么把监测数据转化为工艺调整依据，也认识到精细化管理对能耗控制有多重要。不过说实话，公司给新人的培训挺粗放的，有时候连基本的污泥检测操作都得自己摸索。他们那套信息化管理平台也老出bug，报修好几次都没人及时解决。要是能增加一些实操培训，比如定期组织做小型实验验证工艺参数，或者把系统接入更稳定的云平台，效果可能会更好。这经历让我想更深入地研究膜技术，但同时也看清了理论落地要考虑太多现场因素。三、总结与体会8周时间过得真快，从7月10号懵懵懂懂地走进厂区，到9月5号离开时感觉像换了个人。这次实习让我对环境工程的理解不再是课本上那些冷冰冰的公式和流程图。真正参与到一个日均处理量5万吨的厂里，看着中控室屏幕上实时跳动的COD、氨氮数据，再对照着我设计的监测方案，那种成就感是做作业永远体会不到的。最让我有收获的是8月20号参与调整2号厂区曝气系统那天。前一天监测发现DO峰值在1.8mg/L就掉下去了，微生物活性明显受影响。我花了整个下午查阅资料，又用MATLAB调了3版模型，最后建议把气水比从6:1调到8:1，同时增加夜间的微曝。第二天早上再看数据，DO稳定在2.3mg/L左右，出水BOD5/COD比值也从0.35提升到0.42，活性污泥沉降性也好了不少。这个经历让我明白，理论知识得灵活用，光会算不够，还得懂现场工艺的脾气。这次实习最大的改变可能是心态。以前觉得做设计就是画图纸，现在知道一个参数的改动可能影响整个系统的运行成本。比如我后来发现他们加PAC的时机不太对，建议错峰投加后，药剂消耗量确实降了12%。这种把小事做精的感觉挺带劲的。也体会到工程师的责任，处理几十万吨水时每一步计算都要严谨，稍微马虎可能就造成浪费。对职业规划来说，这次经历帮我排除了几个模糊的想法。我现在更想往工业废水深度处理方向发展，特别是膜技术这块。9月初那周跟着师傅处理反渗透浓水，看到那种超滤膜脱盐率超过99.5%的数据，就觉得很有挑战。接下来打算补补水处理工程那几门课的课业，10月份准备考个注册环保工程师的基础班，感觉有方向了。行业里现在都强调智能化，他们用的那些在线监测和AI预测模型确实厉害，虽然我实习时还没机会深入，但回去打算系统的学学机器学习在水环境中的应用，感觉这是未来工程师的必备技能。看着厂里中控室那些年复一年的运行数据，突然意识到环境工程其实是个需要耐得住寂寞的行业。光靠书本上的案例远远不够，得真正沉到一线去摸索。这次实习就像打地基，虽然累，但每解决一个小问题都觉得自己离真正的工程师近了一步。剩下的路还长，但至少知道该往哪里走了。四、致谢感谢在实习期间给予指导的导师，在废水处理方案设计上给了我很多具体建议。也谢谢那些带我的同事，