環(huán)?？萍技夹g(shù)研發(fā)環(huán)境監(jiān)測實習報告一、摘要2023年7月10日至2023年8月25日，我在一家專注于環(huán)?？萍技夹g(shù)研發(fā)的環(huán)境監(jiān)測公司擔任實習技術(shù)員。核心工作成果包括參與完成3個空氣質(zhì)量監(jiān)測站點的設備調(diào)試，通過數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)處理并輸出日均PM2.5、SO2、NO2濃度數(shù)據(jù)，累計處理樣本量達12,845組，數(shù)據(jù)準確率達99.2%。期間應用了傳感器校準技術(shù)、數(shù)據(jù)清洗算法及GIS空間分析工具，并優(yōu)化了監(jiān)測報告模板，使報告生成效率提升30%。提煉出標準化的設備維護流程（每日巡檢、每周校準），以及基于機器學習的數(shù)據(jù)異常值檢測方法，這些方法論可復用于同類監(jiān)測項目中。二、實習內(nèi)容及過程1.實習目的想看看實際工作里環(huán)保監(jiān)測跟書本上說的有啥不一樣，特別是那些新技術(shù)怎么落地，比如物聯(lián)網(wǎng)傳感器在空氣質(zhì)量監(jiān)測里的具體應用，還有數(shù)據(jù)處理怎么一步步變成能看懂的報告。2.實習單位簡介我們實習的地方主要做環(huán)境監(jiān)測設備的研發(fā)和數(shù)據(jù)分析，有幾個項目是針對城市空氣質(zhì)量優(yōu)化的，用挺多傳感器和在線監(jiān)測系統(tǒng)，實驗室有十幾個不同功能的監(jiān)測平臺，我接觸的是其中一個做PM2.5和氣體監(jiān)測的模塊。3.實習內(nèi)容與過程開頭兩周主要是熟悉環(huán)境，跟著師傅看設備安裝和調(diào)試，學的是怎么把監(jiān)測站點搭起來。7月15號開始參與項目，是幫一個新區(qū)空氣監(jiān)測網(wǎng)做設備校準，那批設備有50多個，每天要測溫度、濕度、氣壓，還有零點漂移，我負責記錄數(shù)據(jù)。8月初接手數(shù)據(jù)預處理，用Python寫腳本清洗傳感器傳來的數(shù)據(jù)，有些數(shù)據(jù)有噪聲，比如有一次PM2.5讀數(shù)突然飆到500ug/m3，后來發(fā)現(xiàn)是傳感器濾網(wǎng)臟了，重新校準后數(shù)據(jù)就正常了。4.實習成果與收獲最后那兩周做了個監(jiān)測報告模板，把原來的Excel表改成了可視化界面，同事用起來反應效率高了不少，他們說現(xiàn)在看數(shù)據(jù)快了至少一半時間。我獨立處理了3個站點的數(shù)據(jù)，每天要處理200多條記錄，準確率能到99%以上。最大的收獲是學會用MATLAB做短期濃度預測，老師傅教了我怎么調(diào)參數(shù)，現(xiàn)在我能根據(jù)過去24小時的數(shù)據(jù)預測接下來幾小時的變化趨勢。還發(fā)現(xiàn)了單位數(shù)據(jù)備份有點亂，提了用云存儲的建議，雖然沒完全采納，但后來他們確實在考慮買服務器。5.問題與建議最大的困難是剛開始對那些專業(yè)術(shù)語不熟，比如校準曲線怎么畫、數(shù)據(jù)插值用什么公式，有次差點把噪聲當真實值，幸好師傅及時發(fā)現(xiàn)。后來我就買了本環(huán)境監(jiān)測儀器操作手冊，晚上回家就翻，慢慢就懂了。單位培訓機制其實挺水的，很多操作都是看師傅做，我提過能不能搞個標準化操作手冊，他們說后續(xù)會整理，但到現(xiàn)在也沒影兒。崗位匹配度上，我本來想多接觸研發(fā)，結(jié)果大部分時間在運維，可能是我剛?cè)サ臅r候項目正好需要人，沒辦法。建議他們可以搞個新人導師制，或者每周搞場技術(shù)分享會，這樣能更快上手。三、總結(jié)與體會1.實習價值閉環(huán)這8周，從7月10號開始到8月25號結(jié)束，感覺像是把學校里學的環(huán)境監(jiān)測理論跟實際操作擰在了一起。剛?cè)サ臅r候，面對真實的傳感器數(shù)據(jù)集，說實話有點懵，特別是那些時序數(shù)據(jù)里的異常點怎么處理，花了不少時間去琢磨。后來慢慢上手了，參與處理的那批12,845組空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，準確率達到99.2%，現(xiàn)在想想，能從一堆原始信號里提煉出有用的信息，挺有成就感的。比如有一次PM2.5數(shù)據(jù)突增，通過檢查發(fā)現(xiàn)是校準系數(shù)過期了，重新設置后數(shù)據(jù)立馬平穩(wěn)了，這種細節(jié)讓我明白標準化操作有多重要。2.職業(yè)規(guī)劃聯(lián)結(jié)這次經(jīng)歷讓我更清楚自己想干啥了。以前覺得搞監(jiān)測就是跑野外采樣，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)技術(shù)迭代這么快，光懂采樣流程肯定行不通。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析這些現(xiàn)在都挺關鍵，我實習那會兒用的MATLAB預測模型，雖然只是簡單版本，但真的幫項目減少了至少20%的人工復核時間。下學期我打算報個Python環(huán)境數(shù)據(jù)分析的線上課，順便考個CEEMAP認證，感覺這些技能以后求職肯定有用。最直觀的感受是，以前覺得做研究就是寫論文，現(xiàn)在明白要把技術(shù)落地才叫本事，這讓我對職業(yè)規(guī)劃更明確了。3.行業(yè)趨勢展望實習中明顯感覺到，現(xiàn)在環(huán)保監(jiān)測越來越往智能化方向發(fā)展，比如那個基于機器學習的異常值檢測方法，能自動識別傳感器故障，效率特別高。而且現(xiàn)在很多城市都在搞“一張網(wǎng)”監(jiān)測，把空氣質(zhì)量、水質(zhì)、噪聲連在一起分析，這種整合化趨勢我之前完全沒想到。感覺以后做監(jiān)測的，光懂單一領域肯定不夠，得會跨學科協(xié)作。公司那邊的工程師跟我說，現(xiàn)在最缺的就是既懂環(huán)保又懂數(shù)據(jù)分析的人才，這讓我覺得自己的專業(yè)方向還是挺有前景的，至少現(xiàn)在開始學還不晚。4.心態(tài)轉(zhuǎn)變與未來行動最大的變化是心態(tài)，以前覺得做實驗就是按步驟來就行，現(xiàn)在明白每個環(huán)節(jié)都可能出問題，比如那50多個傳感器校準，有次因為溫度變化沒完全補償，導致數(shù)據(jù)偏差，雖然后來修正了，但這個教訓太深刻了?？箟耗芰σ矎娏瞬簧?，之前寫論文卡殼可能焦慮半天，現(xiàn)在遇到數(shù)據(jù)難題，能靜下心一步步排查。下階段打算把實習里用的數(shù)據(jù)處理方法系統(tǒng)化，整理成自己的技術(shù)筆記，等畢設的時候試試用這些方法分析環(huán)境問題。感覺從學生到職場人的感覺，就是責任感和行動力都強了，雖然實習就8周，但收獲真的挺實在的。四、致謝在這次為期八周的實習中，得到了很多幫助。感謝實習單位提供平臺，讓我接觸到了真實的環(huán)保監(jiān)測項目。導師在技術(shù)上給了我很大指導，特別是在數(shù)據(jù)分析和設備調(diào)試上，他的經(jīng)