物聯網在工業園區噪聲污染監測與防治中的應用實踐

中圖分類號：TN929.5；TP391.44 文獻標志碼：B

Abstract： The article explores the application of Internet of Things technology in noise polution monitoring and prevention in industrial parks，including its technical advantages， monitoring point layout，data collectionand management，aswellas the developmentofintelligent noise preventionand control strategies，aiming to provide scientifically feasible solutions for improving the environment of industrial parks.

Keywords： Internet of Things; noise pollution; industrial park; monitoring and prevention; inteligentization

工業園區噪聲污染危害分析

工業園區是城市工業產業集聚的核心，是城市經濟發展、對外開放、招商引資的載體，是發展智能制造產業、促進產城融合、推動產業結構優化與發展方式轉變的重要平臺[1]，其噪聲污染危害不容忽視。

第一，對園區工作人員的聽覺系統造成嚴重損害。園區工作人員長期暴露在高噪聲環境中可能導致聽力損傷和耳鳴。據統計，長期暴露在85分貝以上的噪聲環境中，約有 20% 的工作人員會出現不同程度的聽力損傷。

第二，對園區工作人員的心理健康產生負面影響。噪聲會增加園區工作人員的壓力感和焦慮情緒，進而影響工作效率和安全生產。有研究表明，噪聲污染可使員工的壓力水平提高約 30% ，進而導致工作效率下降 20% 以上。

第三，對園區工作人員和周邊社區居民睡眠質量的干擾尤為明顯。尤其在夜間值班人員中表現突出，導致他們的睡眠時間和質量不足。睡眠不足會進一步影響其身體健康和工作表現，增加事故發生的可能性。對于周邊居民而言，他們長期生活在噪聲環境中會增加心血管疾病的風險，如高血壓和心臟病等。據統計，噪聲每增加10分貝，患心血管疾病的風險就會提高約 15% 。因此，及時有效的噪聲污染監測與防治顯得尤為重要。

2 物聯網技術在工業園區噪聲污染監測與防治中的應用優勢分析

（1）實時性。物聯網設備可以連續監測噪聲水平并實時反饋，這意味著一旦工業園區內的噪聲水平超出設定的安全閾值，管理人員能夠立刻收到警報信息，并采取相應措施。這種實時監測不僅可以及時發現噪聲超標的區域，還能夠迅速定位噪聲源，減少因噪聲污染而導致的環境和健康危害[2]。

（2）數據集成與分析。監測數據通過網絡傳輸至中央數據庫，便于集成與分析。物聯網技術可以對不同區域的噪聲監測數據進行集中化管理，形成一個完整的數據鏈條，幫助管理者全方位了解噪聲污染情況。通過數據集成，園區能夠更加精確地分析不同區域、不同時間段的噪聲特征，識別出噪聲污染的高峰時段和關鍵影響因素。

（3）智能化管理。通過對噪聲數據進行深度學習分析，能夠實現自動化的噪聲防治。在物聯網系統中應用人工智能技術，可以對監測到的噪聲數據進行深入分析，自動識別噪聲超標的類型和來源，并根據預設的規則采取相應的控制措施。

3 物聯網在工業園區噪聲污染監測與防治中的應用

3.1監測點的選擇與布局優化

3.1.1確定噪聲源與布置監測點

為了精準監測園區內的噪聲污染，首先需要對工業園區內的噪聲源進行識別，并根據噪聲源的分布情況布置監測點。例如，在某大型工業園區內，經過對噪聲源識別，發現主要噪聲來自機械加工區、物流裝卸區和鍋爐房等區域。在具體布點過程中，在機械加工區共布置了10個監測點，覆蓋整個設備運行區域，監測點之間間隔約為 50m ，以確保全面覆蓋高噪聲區域。在物流裝卸區布置了5個監測點，重點監測車輛裝卸作業的噪聲情況，監測點的間隔約為30m，覆蓋車輛主要行駛路線和作業區。在鍋爐房周圍布置了3個監測點，間隔約為 20m ，確保對鍋爐噪聲的實時監測。通過這樣的布點方式，可以全面掌握園區內各個區域的噪聲情況，為后續的噪聲防治提供科學依據。

3.1.2優化不同區域的監測點布局

根據工業園區不同功能區域的特點，合理布置監測點。例如，在生產設備集中區域，應增加監測點密度，因為這些區域的噪聲源較為集中且強度較高。具體而言，生產設備集中區域的監測點應每隔 20～30m 布置一個，以便捕捉設備運行過程中產生的高頻和低頻噪聲，確保噪聲監測的全面性和準確性。此外，物流裝卸區域由于車輛進出頻繁且產生較大的沖擊性噪聲，因此需要在主要通道和作業點布置多個監測點，以便實時跟蹤噪聲變化，保障對噪聲的有效控制。而在辦公或生活區域，則應兼顧噪聲源與環境因素，確保監測的代表性和全面性。在這些區域，監測點可以適當減少，但應優先布置在可能受噪聲影響較大的位置，如靠近工業區的邊界、辦公樓附近等。通過這種差異化的監測點布置方式，可以充分掌握不同區域的噪聲特征，為制定科學合理的噪聲防治措施提供有力的數據支撐[3]。

3.2噪聲監測數據的實時采集與管理

3.2.1使用設備采集監測數據

在監測點安裝物聯網傳感器設備，可以自動采集噪聲數據。這些傳感器設備具有高精度、抗干擾的特點，能夠確保數據的準確性和可靠性。在實際應用中，傳感器可以對不同頻段的噪聲進行分頻監測，以獲取更加詳細的噪聲信息。例如，在某工業園區，傳感器設備可以對高頻噪聲（如機械加工產生的噪聲）和低頻噪聲（如鍋爐房的噪聲）進行分別監測，以便精確定位噪聲源及其強度。此外，傳感器還具有良好的環境適應性，能夠在高溫、潮濕等復雜環境下穩定工作，保障數據的連續性和有效性。采集到的噪聲數據可以通過無線網絡實時傳輸至中央控制系統，便于管理人員隨時掌握各個監測點的噪聲情況。中央系統對這些數據進行整合和分析后，可以生成噪聲污染實時地圖，幫助管理者快速識別噪聲超標區域，并及時采取相應的措施。物聯網傳感器設備在工業園區的噪聲管理中發揮了重要作用，為實現精準化、智能化的噪聲污染控制提供了技術支撐。

3.2.2實時傳輸與存儲噪聲監測數據

采集到的噪聲數據可通過無線網絡實時傳輸至中央數據處理平臺并進行存儲。實時傳輸可以減少數據滯后，使管理者能夠迅速對噪聲污染情況做出反應。例如，在某工業園區，噪聲監測數據的實時傳輸使得管理者能夠在噪聲超標時第一時間收到警報，并迅速采取應對措施，如調整設備運行參數或啟動降噪設施。此外，實時傳輸還可以實現對歷史數據的動態跟蹤和管理，通過對不同時間段的數據進行比較分析，能夠發現潛在的噪聲源和噪聲變化規律，從而提前預警可能出現的噪聲超標問題。

3.2.3分析管理噪聲數據

中央數據處理平臺可對監測數據進行分析，通過可視化圖表展示噪聲變化趨勢，識別噪聲污染的高峰時段與關鍵區域，并生成噪聲污染預警報告，為防治策略的制定提供科學依據。通過在工業園區噪聲污染監測與防治中應用物聯網，使數據分析過程可以更加高效和精確。例如，系統可以通過連續采集的數據生成噪聲變化趨勢圖，幫助管理者直觀地了解某一段時間內的噪聲變化規律，發現高峰時段，從而采取有針對性的措施進行噪聲治理。同時，通過對不同區域的噪聲數據進行對比分析，可以明確各區域的噪聲貢獻情況，例如，找出生產區、物流區和生活區的噪聲差異，從而合理規劃噪聲防治資源的分配?；趯祿纳疃确治?，還可以生成噪聲污染的熱力圖，通過顏色深淺對比展示噪聲超標的區域位置和影響范圍，幫助管理者快速識別噪聲源并進行治理。通過應用物聯網技術，使得噪聲管理更加系統化、科學化，有助于提高噪聲防治的效率，改善工業園區的整體環境質量。

在工業園區噪聲污染與防治中應用物聯網技術的策略

4.1設計智能化噪聲防治聯動系統

基于物聯網技術的噪聲監測系統，可以設計智能化的噪聲防治聯動系統。當噪聲水平超出設定閾值時，系統能夠自動采取一系列聯動措施，以迅速控制噪聲污染。例如，系統可通過調整高噪聲設備的運行參數來降低噪聲源強度，尤其適用于機械設備密集的工業園區。工業園區內大型機械設備在高負荷運行時產生明顯的噪聲污染，當監測系統檢測到噪聲水平超過85分貝時，系統會自動降低設備運行速度，使噪聲控制在合理范圍內，同時確保生產連續性，避免因超標噪聲導致的停工風險。此外，系統還可結合生產需求，優化高噪聲生產環節的時間安排，例如，將噪聲較大的生產工序調整至日間，以減少對周邊居民的影響。這一智能化調節方式能夠顯著降低噪聲污染，提升園區整體環境，使噪聲管理更加科學、高效。

4.2調整噪聲防治設施應對環境變化

工業園區的噪聲傳播受季節、環境及風向等因素影響，因此可采取動態優化措施，以提高噪聲防治效果。首先，在夏季，由于高溫環境下人們傾向于打開窗戶，噪聲更容易傳播至辦公區和居民區。例如，某工業園區的夏季噪聲投訴量大幅增加，經監測系統分析后發現，主要噪聲來源于未關閉的窗戶。因此，園區管理方有針對性地調整了噪聲防護措施，如在高噪聲區域增設可移動噪聲屏障，根據生產活動靈活部署，可有效減少噪聲擴散。同時，在辦公樓外墻和居民區周邊增設高效吸音裝置。以吸收直達噪聲并減少噪聲反射，從而降低對環境的影響。其次，物聯網監測系統可根據風向變化調整噪聲屏障的布局，使其適應噪聲傳播路徑的動態變化，提高降噪效果。此外，系統還可在噪聲超標時自動預警，提示管理人員及時采取措施，如調整設備運行時間、部署臨時吸音屏障等。這些措施的實施可有效降低噪聲污染，提高員工和居民的生活質量，體現了物聯網技術在噪聲防治中的靈活性和精準性。

4.3制定智能化噪聲污染控制方案

通過分析噪聲監測數據，結合不同時間段、區域和設備的噪聲特征，可以制定精細化的噪聲污染控制方案。第一，針對夜間生產時的噪聲控制，可以優先使用低噪聲設備，或者通過智能控制系統調節設備的運行參數，最大限度地降低噪聲水平。例如，物聯網系統可以實時監測設備的噪聲水平，并根據監測數據自動降低設備的運行速度和功率。這種方式特別適用于高噪聲設備較多的生產區域。第二，物聯網系統可以根據不同時間段的噪聲特征，優化生產流程安排。例如，在夜間噪聲敏感時段，系統可以自動調整高噪聲生產工序的時間，將其安排在白天進行。第三，針對特定高噪聲區域，物聯網系統可以自動部署臨時吸音屏障，特別是在夜間重點作業時段。這些吸音屏障通過實時部署，能夠顯著降低噪聲的傳播強度，確保噪聲水平始終控制在可接受的范圍內。同時，物聯網系統可以結合歷史噪聲數據，對吸音屏障的部署位置和時間進行優化，以提高噪聲控制的效率和效果。這種精細化的噪聲污染控制方案，不僅有效降低了噪聲水平，提高了工業園區的整體環境質量，為園區的可持續發展提供了保障。

5 結束語

物聯網技術的引入為工業園區噪聲污染的監測與防治提供了全新的思路和手段，通過科學的監測點布局、實時數據采集與管理，以及智能化的噪聲防治策略，可以有效改善工業園區的噪聲環境，為員工和周邊居民創造更為健康的工作和生活空間。

參考文獻

[1]陳嚴.基于物聯網的工業園區智能化監控系統設計[J].新型工業化，2021，11（5）：105-106.

[2]李耀東，顧文浩.淺析物聯網技術在工業園區的應用[J].物聯網技術，2019，9（2）：84-87.

[3]俞弦.基于物聯網技術的環境監控系統研究[J].科技視界，2018（13）：75-76.