環(huán)保企業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)研發(fā)實(shí)習(xí)報(bào)告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家環(huán)保企業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)研發(fā)崗位實(shí)習(xí)，為期8周。核心工作成果包括完成3套空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)設(shè)備的校準(zhǔn)測(cè)試，累計(jì)處理236組PM2.5、SO2、NOx等污染物數(shù)據(jù)，誤差率控制在±2%以內(nèi)。參與開發(fā)了一套基于Python的數(shù)據(jù)分析模型，將原始數(shù)據(jù)處理效率提升40%，并通過實(shí)地采樣驗(yàn)證了模型對(duì)城市交通區(qū)域污染物濃度的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)85%。專業(yè)技能應(yīng)用方面，熟練運(yùn)用C++編寫設(shè)備通信協(xié)議，結(jié)合MATLAB優(yōu)化算法完成數(shù)據(jù)噪聲過濾，并使用ArcGIS生成污染擴(kuò)散熱力圖。提煉出標(biāo)準(zhǔn)化校準(zhǔn)流程和模塊化數(shù)據(jù)處理框架，可應(yīng)用于類似環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中。二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過程1實(shí)習(xí)目的想通過這次實(shí)習(xí)了解環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)研發(fā)的實(shí)際應(yīng)用，把學(xué)校學(xué)的傳感器原理、數(shù)據(jù)建模那些知識(shí)用上，看看工業(yè)界是怎么解決實(shí)際問題的。8周時(shí)間，主要是體驗(yàn)完整的項(xiàng)目流程，從設(shè)備調(diào)試到數(shù)據(jù)分析和報(bào)告撰寫。2實(shí)習(xí)單位簡(jiǎn)介實(shí)習(xí)單位是家做環(huán)境監(jiān)測(cè)設(shè)備的科技公司，主要搞空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)和水質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)，客戶有政府環(huán)保部門和大型工廠。技術(shù)團(tuán)隊(duì)不大，但每個(gè)方向都挺專注，比如有專門做激光雷達(dá)測(cè)PM2.5的，也有做電化學(xué)傳感器監(jiān)測(cè)的。3實(shí)習(xí)內(nèi)容與過程第1周到第2周，跟著師傅熟悉實(shí)驗(yàn)室的設(shè)備，主要是各種校準(zhǔn)工具和測(cè)試平臺(tái)。上手的是一套進(jìn)口的激光甲烷分析儀，需要用標(biāo)準(zhǔn)氣樣反復(fù)標(biāo)定。我負(fù)責(zé)記錄每次讀數(shù)，發(fā)現(xiàn)儀器在連續(xù)測(cè)量時(shí)數(shù)據(jù)漂移挺明顯的，有時(shí)候偏差能達(dá)到3ppm。師傅說這玩意兒對(duì)環(huán)境溫度濕度特別敏感，得配合溫控箱用。后來我改了校準(zhǔn)流程，每次標(biāo)定都先讓設(shè)備在恒溫恒濕環(huán)境下穩(wěn)定30分鐘再讀數(shù)，誤差直接降到了1ppm以下。第3周到第5周，參與了個(gè)新項(xiàng)目，開發(fā)一套用于交通樞紐的復(fù)合污染物監(jiān)測(cè)終端。終端里集成了5個(gè)模塊：PM2.5光學(xué)傳感器、CO催化燃燒式傳感器、SO2電化學(xué)傳感器、NOx化學(xué)發(fā)光模塊和VOCs金屬氧化物半導(dǎo)體傳感器。我的任務(wù)是用C++寫個(gè)通信協(xié)議，讓樹莓派能同時(shí)讀取這些模塊的數(shù)據(jù)。剛開始卡在多線程同步上，傳感器數(shù)據(jù)采樣頻率不一樣，數(shù)據(jù)沖突老出。最后查了資料，用互斥鎖加條件變量才解決。師傅還教了我怎么用ADS7843芯片直接采集模擬信號(hào)，比PWM采樣精度高不少。第6周到第8周，開始處理項(xiàng)目積累的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量挺大的，每天能采集到上千條記錄。我用了Python搭了個(gè)數(shù)據(jù)清洗腳本，結(jié)合pandas和matplotlib做可視化。有個(gè)案例是分析某隧道口污染物峰值，我做了時(shí)間序列擬合，發(fā)現(xiàn)NOx和CO的峰值比PM2.5提前了大概5分鐘，推測(cè)是汽車尾氣先排出來，顆粒物在通風(fēng)口擴(kuò)散慢。這個(gè)發(fā)現(xiàn)后來被技術(shù)部采納，調(diào)整了監(jiān)測(cè)點(diǎn)的布設(shè)方案。4實(shí)習(xí)成果與收獲最終交付的校準(zhǔn)報(bào)告里有3套設(shè)備的校準(zhǔn)曲線，R2值都在0.998以上。開發(fā)的通信協(xié)議讓終端數(shù)據(jù)采集效率提升了37%，現(xiàn)在1秒能同步6路數(shù)據(jù)。最大的收獲是學(xué)會(huì)了怎么把理論落地。比如學(xué)過PID控制，但實(shí)際調(diào)試時(shí)發(fā)現(xiàn)需要根據(jù)不同傳感器特性調(diào)整參數(shù)，比如CO傳感器響應(yīng)快，Kp得設(shè)大點(diǎn)。還有數(shù)據(jù)處理時(shí)，了解到環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)常存在高斯噪聲，用小波包分解濾波效果比傳統(tǒng)均值濾波好。這次實(shí)習(xí)讓我明白，做技術(shù)不能光靠公式推導(dǎo)，得懂設(shè)備硬件和現(xiàn)場(chǎng)工況。5問題與建議實(shí)習(xí)中感覺單位的管理流程有點(diǎn)亂，比如需求變更時(shí)沒人統(tǒng)一協(xié)調(diào)，導(dǎo)致我之前寫的部分代碼白做了。另外培訓(xùn)機(jī)制也一般，新人靠師傅帶，但師傅們忙起來就沒人管，我花了2天才找到調(diào)試示波器的資料。建議可以搞個(gè)內(nèi)部知識(shí)庫，把常見問題和技術(shù)文檔都整理好。崗位匹配度上，我雖然做數(shù)據(jù)處理的活兒多，但感覺水質(zhì)檢測(cè)這塊我沒接觸，有點(diǎn)遺憾。要是能早點(diǎn)了解不同監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的技術(shù)差異，后面效率會(huì)高很多。三、總結(jié)與體會(huì)1實(shí)習(xí)價(jià)值閉環(huán)這8周實(shí)習(xí)像把理論課上的傳感器原理、環(huán)境模型那些知識(shí)串起來了。7月15號(hào)第一次調(diào)試那套激光雷達(dá)時(shí)，完全沒想過光學(xué)散射系數(shù)怎么影響讀數(shù)，現(xiàn)在回看校準(zhǔn)報(bào)告里0.998的R2值，才懂參數(shù)調(diào)優(yōu)不是瞎猜的。比如處理8月2號(hào)那段交通樞紐的數(shù)據(jù)，用Python做的時(shí)間序列分析，發(fā)現(xiàn)CO和NOx峰值提前5分鐘出現(xiàn)，這直接印證了課堂上學(xué)過的污染物擴(kuò)散模型。感覺自己像個(gè)工匠，把老師傅教的手藝，比如ADS7843的采樣時(shí)序，變成了自己能熟練操作的技能。2職業(yè)規(guī)劃聯(lián)結(jié)最直觀的感受是，做技術(shù)研發(fā)光會(huì)實(shí)驗(yàn)室操作不夠，得懂業(yè)務(wù)場(chǎng)景。比如8月20號(hào)那個(gè)項(xiàng)目復(fù)盤，發(fā)現(xiàn)監(jiān)測(cè)點(diǎn)布設(shè)不合理導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真，我才意識(shí)到環(huán)境監(jiān)測(cè)不是單純做設(shè)備，而是要結(jié)合城市通風(fēng)廊道、交通流這些因素?，F(xiàn)在看招聘要求里“熟悉監(jiān)測(cè)規(guī)范”的崗位，會(huì)特別關(guān)注自己參與過的那些標(biāo)準(zhǔn)比對(duì)實(shí)驗(yàn)。下學(xué)期打算補(bǔ)考個(gè)“環(huán)境監(jiān)測(cè)工程師”的職業(yè)資格證書，把HJ標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)梳理一遍，實(shí)習(xí)里那些頭疼的校準(zhǔn)細(xì)節(jié)，比如SO2電化學(xué)傳感器的極化曲線，現(xiàn)在一看圖就明白為啥要這樣做了。3行業(yè)趨勢(shì)展望實(shí)習(xí)里感受到物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)正徹底改變環(huán)境監(jiān)測(cè)。7月28號(hào)那個(gè)新項(xiàng)目里，樹莓派直接對(duì)接云平臺(tái)，數(shù)據(jù)上傳用了MQTT協(xié)議，比我之前用HTTP那種慢多了，但成本低啊。師傅說現(xiàn)在行業(yè)主流都是“設(shè)備邊緣計(jì)算云平臺(tái)”的模式，連我的校準(zhǔn)軟件都開始集成遠(yuǎn)程更新功能。8月30號(hào)那個(gè)水質(zhì)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目，用了機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)藻類爆發(fā)，雖然數(shù)據(jù)還不夠多，但感覺比單純看曲線直觀。這讓我意識(shí)到，以后做技術(shù)不能只盯著硬件，得懂點(diǎn)AI算法，不然會(huì)被淘汰。4心態(tài)轉(zhuǎn)變與未來行動(dòng)以前覺得做科研就是泡實(shí)驗(yàn)室，這次才體會(huì)到“交付”的壓力。8月15號(hào)那個(gè)報(bào)告交上去前，為了一絲誤差波動(dòng)改了3版，師傅說“監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不能有僥幸心理”，現(xiàn)在完全懂了?？箟耗芰Υ_實(shí)比上學(xué)時(shí)強(qiáng)了，但有時(shí)候還是想得太理想化，比如8月22號(hào)那個(gè)項(xiàng)目，因?yàn)轭A(yù)算問題被迫用低端傳感器，效果差了一大截，這讓我明白技術(shù)方案還得考慮成本。接下來打算把實(shí)習(xí)里積累的校準(zhǔn)案例整理成筆記，下學(xué)期爭(zhēng)取參加校外的環(huán)境監(jiān)測(cè)競(jìng)賽，把PM2.5復(fù)合污染監(jiān)測(cè)終端做完善。感覺離真正的工程師又近了一步。四、致謝8周實(shí)習(xí)時(shí)間過得特別快，感覺收獲滿滿。特別感謝公司給我這個(gè)機(jī)會(huì)，能參與空氣監(jiān)測(cè)設(shè)備調(diào)試和數(shù)據(jù)分析這些具體工作。師傅帶得特別耐心，像7月15號(hào)教我激光雷達(dá)校準(zhǔn)那些細(xì)節(jié)，現(xiàn)在想起還特別清楚。還有實(shí)驗(yàn)室的同事，8月