農業(yè)工程農業(yè)科技農業(yè)工程師實習報告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家現代農業(yè)科技企業(yè)擔任農業(yè)工程師實習生，負責智能溫室環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)優(yōu)化與作物生長數據分析。通過為期8周的實習，我主導調試了3套溫室環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，使溫濕度控制精度提升至±2%，累計采集并分析超過10萬條傳感器數據，提出優(yōu)化方案后，作物產量提升15%。具體工作包括：應用MATLAB進行數據建模，建立溫室CO2濃度與作物光合效率的相關性模型，相關系數達0.87；使用Python開發(fā)自動化數據采集腳本，日均處理數據量達5000條。實習期間，我掌握了基于物聯(lián)網的農業(yè)環(huán)境智能調控技術，提煉出“傳感器布設數據清洗模型擬合方案驗證”的可復用方法論，為后續(xù)農業(yè)工程實踐提供了數據支撐。二、實習內容及過程1實習目的去8周，我是想摸摸底現代農業(yè)這塊，看看實際工作跟課本上差多少，主要是想學學怎么把傳感器數據用起來，搞懂怎么優(yōu)化作物生長環(huán)境，為以后自己搞研究或者進企業(yè)做事打基礎。2實習單位簡介我實習的單位是家搞智能農業(yè)的高新技術企業(yè)，主要做智能溫室和作物精準管理系統(tǒng)的研發(fā)與推廣。他們那有挺多溫室，用的都是物聯(lián)網技術，傳感器、智能控制這些，環(huán)境數據基本都能實時看到，挺新潮的。3實習內容與過程我跟著團隊做了差不多兩周的溫室環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)調試。之前溫室里裝了些溫濕度、光照、CO2濃度這些傳感器，但數據波動挺大，有時候控制策略跟實際需求對不上。我就負責把傳感器數據導出來，用MATLAB畫曲線，看是不是布設位置有問題，或者數據傳輸有干擾。發(fā)現有幾個點數據總不穩(wěn)定，后來跟師傅商量，把那些傳感器從電源線上挪了挪，又調整了下信號傳輸的天線，數據就穩(wěn)多了。接著，我又花了大概三周時間，幫團隊整理一批番茄生長的數據，他們想做套模型來預測最佳采收期。數據量挺大，有上萬條記錄，我就用Python寫了個腳本，自動篩選掉異常值，然后用SPSS做了相關性分析。發(fā)現番茄葉綠素含量和果實糖度之間關系挺明顯，相關系數能達到0.82，這點挺意外的，之前沒太注意到。后來又參與了溫室CO2補充系統(tǒng)的優(yōu)化，根據光合作用曲線，建議調整了傍晚和清晨的補充量，白天適當減少，結果第二天測下來，作物光合效率確實提高了大概10%。4實習成果與收獲8周里，我主導調試了3個溫室的監(jiān)控系統(tǒng)，把溫濕度控制精度從±5降到了±2，作物產量反饋提升了15%。最讓我有成就感的是那個番茄生長模型，幫團隊省了不少試錯時間。整個過程讓我明白，農業(yè)工程不光是懂點理論，還得會處理數據，會跟設備打交道。以前覺得溫室控制挺簡單的，現在知道傳感器位置、數據清洗、模型擬合這些細節(jié)太重要了，差一點整個方案就白費。最大的收獲是學會了怎么把理論用在實際場景里，比如怎么根據光合作用曲線調整CO2補充，怎么用Python快速處理海量農業(yè)數據，這些在學校里都沒怎么接觸到。5問題與建議實習中也發(fā)現些問題。比如他們有些老溫室的管理流程還是手動的，雖然用的是智能系統(tǒng)，但操作人員不太會結合數據做精細化管理，有點浪費設備投資。另外，單位內部培訓機制好像不太完善，我有些想學的軟件操作、高級數據分析方法，沒人系統(tǒng)教，都是自己瞎摸索。還有，我實習崗位是偏向研發(fā)的，但有時候也得處理點現場維護的事務，感覺跟純粹做技術的崗位不太一樣，如果早知道這個，我可以帶點更實用的工具書。建議他們可以考慮搞點定期技能培訓，比如請外部專家講講數據分析或者設備維護，另外崗位說明可以更清晰點，讓實習生心里有數。三、總結與體會1實習價值閉環(huán)這8周實習，感覺像是把書上的知識真的用到了地里，雖然只是智能溫室，但每次看到傳感器數據穩(wěn)定，作物長勢變好，那種成就感特別實在。我之前學那些控制算法、數據模型，感覺挺虛的，但這次實習讓我知道怎么把它們變成生產力。比如調試那套溫室系統(tǒng)，開始數據波動挺大，我花了不少時間畫圖分析，試了好幾種方法才找到問題所在，最后精度提升明顯。這讓我明白，做農業(yè)工程不是光會理論就行，解決實際問題的能力同樣重要。實習結束時，我整理的那份番茄生長模型報告，師傅還讓我下次帶著去別的項目上用，感覺這次實習沒白費，學到的東西能馬上派上用場。2職業(yè)規(guī)劃聯(lián)結這次經歷讓我更清楚自己以后想干嘛了。我發(fā)現自己還挺喜歡跟數據打交道，也喜歡琢磨設備怎么更智能，感覺做農業(yè)信息化、精準農業(yè)這方面更有意思。實習中接觸到的那些傳感器技術、智能控制策略，都是我接下來想重點學的方向。比如我回去打算把MATLAB和Python的農業(yè)數據分析這塊再深化下，可能去考個相關的數據分析師證書，這樣以后求職或者做研究都有底氣。這次實習也讓我認識到，農業(yè)工程這行挺需要耐心的，有時候調試設備一弄就是一整天，但看到成果就覺得值了。以后找工作，我可能更傾向于那種能接觸核心技術研發(fā)，又能參與現場實施的公司，感覺這樣成長會更快。3行業(yè)趨勢展望在實習單位那段時間，感覺農業(yè)科技變化挺快的，特別是物聯(lián)網和大數據在農業(yè)上的應用越來越普遍。我參與的CO2補充優(yōu)化項目，就是典型的例子，通過數據分析找到最優(yōu)控制方案，最后作物品質和產量都提升了。這讓我覺得，未來農業(yè)發(fā)展肯定離不了科技，尤其是怎么用智能手段提高效率、減少資源浪費。比如他們正在推廣的基于AI的病蟲害識別系統(tǒng)，雖然我還沒太參與，但聽師傅講感覺挺有前景的。我估計以后農業(yè)工程師不光要懂設備、懂技術，還得懂點數據分析、懂點人工智能，不然可能會被時代淘汰。這次實習讓我意識到，自己現在學的這些還太基礎，以后得持續(xù)關注行業(yè)動態(tài)，多學點新知識，才能跟得上趟。感覺農業(yè)的未來還是挺光明的，能參與其中挺興