环境监测视角下现代工业废水废气治理措施研究

随着工业化进程的加快，工业生产过程中产生的废水、废气污染日趋严重，给生态环境及人类健康造成了严重的威胁，环境监测作为环境管理和污染治理中的“耳目”，可以实时准确地获得污染物的排放情况，从而为科学高效地制定治理措施提供数据支持，从环境监测视角出发开展工业废水废气治理研究对于促进工业绿色转型，实现人与自然的和谐共生有着十分重要的意义，有效地满足了环境保护的需求。

一、工业废水废气的污染现状

在世界范围内工业化和城镇化的高速发展过程中，工业废水和废气污染日益严重，已经成为生态环境可持续发展过程中的关键性制约因素。

目前，工业废水排放表现出总量庞大、组成复杂等特征，在排放总量上，化工、印染、造纸和冶金仍然是污水排放的“主力军”，大量未得到有效治理的污水被排放到江河湖海中，使水体生态系统受到了严重损害。以化工行业为例，其排放的废水中常含有重金属离子（如汞、镉、铅）、有机污染物（如多环芳烃、酚类）等，这些污染物不仅难以降解，且可持续富集于水体并通过食物链的传递对人体健康构成威胁；印染产业所排放的废水呈现出高色度和高化学需氧量（COD）的特点，这些废水中含有大量的染料和助剂等成分，这些成分可能会降低水体的透明度，妨碍水生植物进行光合作用，从而导致水生态系统的失衡。

工业废气的污染也不可低估，一方面燃煤电厂、钢铁厂以及其他企业产生的尾气主要以二氧化硫、氮氧化物以及颗粒物为主。二氧化硫与氮氧化物是导致酸雨形成的关键因素，它们能够侵蚀建筑结构、破坏土地构造，并对植物生长造成威胁；大量的颗粒物排放，特别是细颗粒物（PM2.5），可能会导致雾霾天气、影响大气的可见性，并可能直接进入人体的呼吸道和肺部，从而引发呼吸道疾病和心血管疾病等[1]。另一方面，石油化工、电子制造、涂装等行业排放的挥发性有机物（VOCs）成为新的污染治理难点，VOCs 不只是臭氧污染的前驱物，在光线下与氮氧化物进行光化学反应，产生光化学烟雾，更为严重的是，部分 VOCs,例如苯和甲醛，具有毒性和致癌性，可能对人体健康带来隐患。

二、环境监测视角下现代工业废水废气治理措施

（一）光谱分析污染物识别与靶向治理技术

光谱分析技术具有高灵敏度、快速响应及精准识别等特点，是工业废水和废气中污染物检测及靶向治理等领域的核心方法，这种技术是根据不同波长光在物质中被吸收，发射或者散射的性质，在物质结构和光谱信号之间建立起一种相应的联系，以达到对污染物定性和定量分析的目的[2]。在工业废水治理方面，红外光谱技术可以快速鉴别污水中有机污染物的组成，并通过对其特征吸收峰进行分析来判断污水中酚类、醛类和酯类物质的存在；紫外-可见光谱方法经常被应用于测量金属离子的浓度，例如，通过在特定波长下对铜离子和铁离子的吸光度进行测量，从而准确地估算它们在废水中的浓度。在得到污染物的详细信息之后，就可以有针对性的选择治理技术，如果检测到含有重金属离子的废水可以通过化学沉淀法进行处理，通过投加适当的沉淀剂使得重金属离子产生难溶性盐进行沉淀除去；对高浓度有机污染物的污水，可以采用高级氧化技术通过生成强氧化性自由基来分解大分子有机物生成小分子物质，直到矿化生成二氧化碳与水。

（二）基于物联网的传感器阵列智能监控联动技术

物联网传感器阵列技术通过搭建一个高密度和多层次的监测网络，能够对工业废水和废气的排放进行全面和实时的动态监控，该技术还能与治理设备实现智能联动，从而极大地提高了污染防控工作的时效性和有效性[3]。在工业废水监测方面，把pH、电导率、COD、氨氮等多类型传感器，布设到工业废水排放口处、污水处理设施关键节点以及受纳水体中，借助物联网通信技术（如 NB-IoT、LoRa），将采集的水质数据实时传输至云端数据中心。在工业废气的监测中，气体流量传感器、温湿度传感器、二氧化硫传感器和颗粒物传感器构成传感器阵列，安装在废气排放烟囱和生产车间的通风口处，废气排放数据通过5G 或者Wi-Fi 这样的通信网络实时上传到环境监测平台上。在监测出废气的污染物浓度超过标准的情况下，该平台快速启动应急响应机制并与废气净化设备联动，提升处理效率。若检测到颗粒物浓度过高，则自动调整布袋除尘器清灰频率；如发现二氧化硫浓度升高，则适时加大脱硫塔脱硫剂喷淋量。

物联网传感器阵列技术不仅成功地实现对工业污染的精确监控，还通过设备之间的智能联动机制，构筑“监控-预警-应对-管理”的完整闭环管理体系，使得工业废水废气治理由被动应对变为主动防控，切实提高环境治理智能化程度。

（三）大数据推动的动态治理调控技术

大数据驱动动态治理调控技术依托于对海量环境监测数据、工业生产数据和治理过程数据进行深度挖掘和分析，提供工业废水废气治理动态优化策略。在工业废水治理方面，通过采集企业历年废水排放数据、污水处理设备的运行参数以及不同季节的水质变化规律，利用大数据分析算法建立了废水水质预测模型以及处理工艺优化模型，比如通过对历史数据的分析，发现在夏季由于生产工艺的调整导致废水排放量的增加和有机物浓度的上升，因此系统能够对处理负荷的变化进行提前预判，对污水处理流程进行自动优化，对生物处理单元曝气量和污泥回流比进行调节，保证处理效果的稳定性，同时结合天气预报数据可知，如果预报为暴雨天气则系统将对污水处理厂调节池容量进行提前调节以避免污水溢出。工业废气治理中，大数据技术融合废气排放的监测数据，企业生产计划数据和气象条件数据，对资料进行关联分析发现废气排放和生产工况及气象因素之间存在内在联系，如果在高温和静风的天气中检测到企业周围地区容易产生臭氧浓度过高的情况，该系统可以根据企业的生产计划提前向企业推荐生产时间或者优化生产工艺以降低挥发性有机物的排放量，同时根据废气排放监测数据实时变化情况对废气净化设备运行参数进行动态调整，例如调整活性炭吸附塔吸附时间和催化燃烧装置反应温度，以降低低能耗同时确保净化效率。

大数据驱动动态治理调控技术突破了传统治理模式参数固定，反应滞后等限制，可以针对复杂多变的现实，对治理策略进行灵活调整，以达到工业废水废气治理精准化，高效化和节能化。

结束语

现代工业废水废气治理在环境监测视野下需要发挥环境监测数据支持作用并将先进治理技术和协同管理模式相结合，通过监测体系的不断优化和治理措施的不断创新，可以有效减少工业污染的排放量，促进工业生产和生态环境保护的和谐发展，从而为我国“双碳”目标的实现以及生态文明建设打下坚实的基础。

参考文献

[1]崔庆帅,公立军,段良俊.环境监测视角下现代工业废水废气的治理方法探究[J].皮革制作与环保科技,2023,4(12):12-14.

[2]邹昌雄.环境监测视角下现代工业废水废气治理措施研究[J].皮革制作与环保科技,2024,5(12):104-106. l

[3]陈建民,王利,李明.环境监测视角下现代工业废水废气治理方法探究[J].皮革制作与环保科技,2024,5(14):25-27.