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文档简介

互联网环保环保科技公司环保工程师助理实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月23日,我在一家专注于工业碳排放监测的互联网环保科技公司担任环保工程师助理。核心工作包括协助搭建5套VOCs在线监测系统,完成72小时连续数据校准,误差率控制在±2%以内,并参与编写3份污染源排查报告,累计分析样本数据超过1200组。期间应用Python脚本处理传感器数据,效率提升40%,并设计出标准化的设备维护流程模板,覆盖8项关键检查点。通过项目实践,掌握了物联网技术在环境监测中的集成应用,总结出动态阈值调整算法可优化异常数据识别准确率至86%。

二、实习内容及过程

2023年6月5日到8月23日,我在一家做工业废气治理方案的互联网环保公司实习。他们主要用物联网传感器监测企业的挥发性有机物排放,数据能实时传到云平台。我的工作是帮工程师整理数据,看看设备是不是正常运转,还参与了几次现场勘查。

我跟着团队去了一家化工厂,他们有3条生产线,排气口装了活性炭吸附装置。我负责记录每小时的监测数据,发现其中一条产线的数据波动特别大,比正常值高出了15%。我们一起排查,原来是采样探头被喷漆时的飞溅物堵住了,清理干净后数据就稳定了。这次让我明白,废气监测不能光盯着平台,现场维护同样重要。

公司用的监测系统是第三方送的,接口不太标准,我花了两天时间学Python爬取原始数据,然后用Pandas做透视表,把不同设备的超标次数分类统计。比如整理某纺织厂的数据时,发现他们的无组织排放超标率是12%,主要是烘干车间逸散的VOCs,这给了工程师调整治理方案的方向。

实习中期遇到个难题,平台有个算法总把低浓度数据判成异常。工程师说可能是模型没调好,但我查资料发现也可能是气象条件变化导致的。我们调整了风频的权重参数,准确率从82%提高到89%。这让我意识到,做环保数据不能太死板,得结合实际工况。

8月15号开始,我开始独立负责某家具厂的预处理系统调试。他们用的是光催化氧化,我每天去现场记录UV灯的照射强度和进气浓度,发现光照不足时转化率不到60%,后来建议他们加了一台配套的风机,数据立马提升到85%。虽然只是个小改动,但看到浓度曲线变平,还是挺有成就感的。

这8周里,我学会了怎么用MQTT协议从设备端拉数据,还参与设计了巡检APP的检查清单,把原先8项步骤简化成6项,重点突出。不过也发现公司培训有点跟不上,比如新来的运维同事连校准仪都不会用,而且数据报表模板每年都在改,有点浪费时间。我觉得他们可以搞个在线操作手册,或者把老员工的视频教程上传云盘,这样新来的能更快上手。另外,我们组接的项目多,但分析报告深度不够,有时候只是罗列数据,没给客户提出具体的改进建议,或许可以多学学同行的报告是怎么写的。这段经历让我更清楚自己想干啥,以后想往工业废气治理方向发展,毕竟现场问题最磨人,也最能学到东西。

三、总结与体会

这8周,从2023年6月5号到8月23号,跟着团队跑项目、整理数据,感觉跟在学校完全不一样。以前做实验,数据准就行,现在要考虑怎么让数据帮企业解决问题,光会跑模型不够,还得懂现场工艺。比如7月12号在钢厂那次,看到他们烟囱旁的监测点数据老飘忽,才明白单纯的AQI指数假象有多大,必须结合无组织排放的VOCs浓度一起看。这次经历让我把课本里的CEMS、PID检测这些概念都串起来了,也体会到数据清洗有多重要,之前觉得麻烦的事,现在发现直接关系到治理效果。

实习最大的收获是摸清了工业废气治理的完整流程,从传感器选型到后端处置方案,每个环节都关联着成本和效果。比如8月初帮化工厂做方案时,发现他们用的活性炭吸附罐设计容量是按最大排放量算的,但实际工况波动大,导致经常超载,最后建议他们分两段配置,既省电又达标。这种把理论落地到实际减排中的感觉,比单纯做论文有成就感多了。

行业里现在都在搞智慧环保,物联网设备铺得广,但数据孤岛问题挺严重。我注意到我们接的一些项目,不同厂家的设备协议都不兼容,平台整合起来费劲。这让我意识到,以后学东西不能只懂单点技术,还得会系统集成。公司虽然没教太多这块,但我自己上网查了OPCUA、边缘计算这些资料,感觉这可能是未来几年的重点。

这次也看清了自己的短板,比如对末端治理设备原理掌握不深,8月15号调试光催化设备时,面对客户问起催化剂寿命问题,只能先查资料再回答,有点被动。打算下学期重点补这块,看相关的技术手册,争取明年考个注册环保工程师基础班的证书,虽然现在还早,但早准备早踏实。

心态上最大的变化是抗压能力。7月底连续一周跑3个厂,晚上回去还在改报告,确实累,但看到第二天数据稳定了,觉得值了。以前觉得环保工作就是跑跑实验室,现在明白服务企业才是核心,这让我对这份工作有了更具体的敬畏感。接下来打算把实习中整理的案例多琢磨琢磨,特别是那些数据异常的工况,争取以后遇到类似问题能快速反应。

四、致谢

在此期间,

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