Q珠海鼎正国信科技有限公司主要经营环境保护相关业务

A       鼎正国信主要经营业务包括废气废水在线监测、大气环境质量在线监测、地表水质在线监测、便携式监测设备及各类实验室设备销售。主要面向政府单位、排污企业、各大高校及行业合作伙伴,为客户解决环境及监测问题并提供优质的综合解决方案。

Q特殊场景问题

A

1.水污染在线监测设备突发故障
解决

  • 立即启用人工监测,间隔不超过6小时,并向环保部门报备;

  • 维修后需通过比对试验验证性能,更换部件需符合原厂标准。

2.大气监测中烟气流速异常
原因:皮托管方向偏移、截面积参数设置错误或人为干扰。
解决

  • 检查皮托管安装角度,校准烟道截面积参数;

  • 使用执法平台实时监控数据突变,结合视频取证。

Q校准与合规性问题

A

1.监测报告缺乏资质或法律效力
原因:未通过CMA/CNAS认证或校准记录不完整。
解决

  • 确保设备在认证实验室内使用,并定期提交第三方校准报告;

  • 保存原始数据及校准记录,符合《水污染防治法》《大气污染防治法》要求。

2.校准后数据仍不准确
原因:校准方法错误或标气污染。
解决

  • 使用高纯度标气,并在校准前冲洗减压阀;

  • 对溶氧仪等设备进行空气校准(如覆膜电极需在空气中静置45分钟)。

Q设备运行与维护问题

A

1.设备故障率高或响应时间长
原因:机械部件磨损、电路故障、软件兼容性问题或维护不足。
解决

  • 制定定期巡检计划(如每月检查风扇过滤器、每年清洗反应室);

  • 建立设备维护档案,记录故障类型和维修历史;

  • 对操作人员进行专业培训,确保规范使用设备。

2.恒温恒湿箱等环境模拟设备异常
原因:湿球纱布干燥、加湿系统故障或制冷系统效率下降。
解决

  • 检查湿球纱布是否硬化或缺水,定期更换纱布;

  • 清理制冷系统冷凝器并检查压缩机状态;

  • 校准PID参数,避免温度过冲。

Q数据准确性相关问题

A
  1. 监测数据不稳定或偏差大
    原因:传感器精度不足、过滤器堵塞、校准失效、环境干扰(如温湿度变化)或设备老化。
    解决

    • 定期更换传感器滤膜(如入口粒子过滤器、烧结过滤器);

    • 采用多点校准(如PH计需两点标定);

    • 检查气路是否漏气或堵塞,确保流量正常;

    • 升级设备或引入物联网技术实现实时数据校验。

  2. 在线监测系统数据异常或丢失
    原因:数据传输故障、电源问题、软件崩溃或人为干扰(如采样管被断开)。
    解决

    • 安装备用仪表并启用冗余设计;

    • 定期检查数据采集传输设备,确保网络连接稳定;

    • 加强设备防篡改设计,如密封关键部件并加装摄像头监控。

Q生态环境监测面临哪些技术挑战?

A
当前监测技术面临三大核心挑战:
  1. 复杂环境下的精准监测
    • 痕量污染物(如新型持久性有机污染物 POPs)的检测灵敏度不足;
    • 生态系统参数(如生物多样性)的量化评估缺乏统一标准,依赖人工调查,效率低。
  2. 数据整合与共享难题
    • 不同部门(如环保、水利、农业)的监测标准、坐标系、频率不一致,导致 “数据孤岛”;
    • 海量异构数据(如卫星遥感影像、传感器实时数据)的快速处理和分析需突破算力与算法瓶颈。
  3. 新兴环境问题监测滞后
    • 微塑料、抗生素残留、光污染等新型污染物的监测方法尚未成熟;
    • 气候变化引发的极端天气(如暴雨、高温)对监测设施的稳定性和抗灾能力提出更高要求。

Q我国生态环境监测体系是如何构建的?

A
我国已形成 “国家 - 省 - 市 - 县” 四级监测网络,由生态环境部门统筹,多部门协同参与:
  • 生态环境部:负责全国监测网络的顶层设计,建设国家环境监测站、卫星中心等,发布《中国生态环境状况公报》。
  • 地方生态环境部门:设立省级、市级监测中心,承担辖区内常规监测任务,如城市空气质量监测点运维。
  • 其他部门
    • 水利部:负责地表水水文监测和水功能区水质监测;
    • 农业农村部:监测农业面源污染、耕地质量;
    • 气象局:提供气象数据(如风速、降水)辅助大气污染扩散分析。
  • 社会力量参与:鼓励第三方检测机构、科研院校参与专项监测(如土壤污染详查),通过数据共享平台整合多元数据。

Q如何确保监测数据的准确性和可靠性?

A
数据质量控制是监测工作的核心,主要措施包括:
  1. 标准化流程:严格遵循国家或行业标准(如《环境空气质量标准》GB 3095),统一采样方法、分析方法和数据记录规范。
  2. 仪器校准:定期对监测设备进行校准和维护,使用标准物质(如标准溶液)验证检测结果。
  3. 平行样与空白样:在采样和分析过程中插入平行样(重复测定)和空白样(排除环境干扰),计算误差范围。
  4. 数据审核:建立多级审核机制,通过逻辑校验(如数据是否超出合理范围)、时空对比(如同一区域历史数据趋势)排除异常值。
  5. 人员培训:监测人员需通过专业资质认证,定期参与技术培训和能力验证。

Q常见的生态环境监测技术有哪些?

A
  • 传统技术
    • 实验室分析:如化学滴定法、分光光度法、色谱法(气相 / 液相色谱)等,用于测定污染物浓度。
    • 现场仪器监测:如水质多参数检测仪、空气质量自动监测站、噪声监测仪等。
    • 生物监测:通过指示生物(如鱼类、藻类、苔藓)的生理反应或群落变化评估环境质量。
  • 新技术
    • 遥感监测:利用卫星(如哨兵卫星、高分系列卫星)或无人机获取大范围生态数据,用于植被覆盖、土地利用变化、海岸线监测等。
    • 物联网(IoT):通过传感器网络实时采集环境数据(如温湿度、CO₂浓度),构建 “天空地一体化” 监测网络。
    • 大数据与 AI:利用机器学习算法分析海量监测数据,预测环境变化趋势(如水质预警、大气污染扩散模拟)。

Q生态环境监测的主要对象有哪些?

A
生态环境监测的对象涵盖自然环境要素和人为环境要素,主要包括:
  • 环境质量要素:大气(如 PM2.5、SO₂、NOx 等)、水(地表水、地下水、海水的水质指标)、土壤(重金属、有机物、肥力等)、噪声、辐射等。
  • 生态系统要素:植被覆盖度、生物多样性(物种组成、数量、分布)、湿地 / 森林 / 草原生态系统健康状况、生态脆弱区(如水土流失区、沙漠化区域)等。
  • 污染源要素:工业废水 / 废气排放、农业面源污染、城市生活污染物(垃圾、污水)等。
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