環(huán)境一直是我們要重視的問(wèn)題！其中工業(yè)廢水處理方面存在著很大的問(wèn)題，影響工業(yè)廢水監(jiān)測(cè)工作的質(zhì)量和效率。那么工業(yè)廢水監(jiān)測(cè)會(huì)遇到的問(wèn)題你知道多少呢？本章水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)儀廠家來(lái)和大家一起了解工業(yè)廢水的水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)工作存在的問(wèn)題。

一、污水排放節(jié)點(diǎn)設(shè)置不合理

工業(yè)廢水主要是由于工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中產(chǎn)生的廢棄雜物和水體混合形成的，對(duì)環(huán)境和水域產(chǎn)生污染。如果現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控設(shè)施的安置和搭接程序不夠合理，污水的排放地點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)設(shè)置缺乏系統(tǒng)性和科學(xué)性。同時(shí)，部分檢查機(jī)構(gòu)人員缺乏責(zé)任心和認(rèn)真工作的態(tài)度，往往將重度污染廢水存放，沒(méi)有做到及時(shí)處理，導(dǎo)致污水排除效果較差。污水排放節(jié)點(diǎn)設(shè)置直接決定廢水處理工作質(zhì)量，影響周邊環(huán)境的質(zhì)量。

二、工業(yè)廢水監(jiān)測(cè)工作缺乏健全的監(jiān)督機(jī)制

根據(jù)相關(guān)部門(mén)對(duì)廢水監(jiān)測(cè)工作的規(guī)定和要求可知，工作需要符合生態(tài)工業(yè)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，要不斷加強(qiáng)對(duì)水質(zhì)監(jiān)測(cè)工作的檢查控制工作。但是一些部門(mén)沒(méi)有全面了解工業(yè)廢水的分布模式，對(duì)工業(yè)廢水的性質(zhì)和蔓延效應(yīng)沒(méi)有進(jìn)行明確的分析，導(dǎo)致工業(yè)廢水監(jiān)管工作缺乏必要的依據(jù)，廢水監(jiān)管體系和控制設(shè)施不健全，降低了廢水監(jiān)測(cè)工作的質(zhì)量和效率。其次，由于前期的排水節(jié)點(diǎn)設(shè)置不合理，導(dǎo)致資料收集工作難以順利開(kāi)展，后期監(jiān)管工作缺乏客觀的資料依據(jù)，嚴(yán)重制約整體生態(tài)環(huán)境調(diào)節(jié)和工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的改良工作。

三、模型轉(zhuǎn)換工作缺乏科學(xué)性

工業(yè)廢水監(jiān)測(cè)工作的順利開(kāi)展需要建立相應(yīng)的模型來(lái)決定排放節(jié)點(diǎn)，并預(yù)估廢水流量，以便提高工業(yè)廢水處理工作質(zhì)量。但是由于部分工業(yè)部門(mén)和監(jiān)管控制人員的專業(yè)素質(zhì)不高，導(dǎo)致各項(xiàng)設(shè)備難以實(shí)現(xiàn)正確的連接，建模工作困難重重，設(shè)備安置工作也往往不合理，導(dǎo)致關(guān)鍵監(jiān)測(cè)位置處于空白狀態(tài)，不利于收集驗(yàn)證資料。同時(shí)，由于驗(yàn)證資料收集困難和設(shè)備安置工作不合理，直接影響了工業(yè)廢水流量等重要資料的真實(shí)性下降，模型分析的結(jié)果不夠具有說(shuō)服力，模型之間的轉(zhuǎn)換工作受到負(fù)面影響。

四、數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛性不足

監(jiān)測(cè)部門(mén)通常直接將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)向環(huán)境管理部門(mén)呈報(bào)，雖然注重了數(shù)據(jù)的完整性與及時(shí)性，但是并不對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)展加工與分析，在數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)，環(huán)境管理部門(mén)很可能無(wú)法抓住數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的關(guān)鍵信息，難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)口、對(duì)癥。另一方面，環(huán)境管理部門(mén)工作中很容易出現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)式處理的弊端，即便環(huán)境監(jiān)測(cè)出具了詳實(shí)的數(shù)據(jù)，但也無(wú)法實(shí)現(xiàn)高效利用，加之管理力度不足，排污費(fèi)很難足額征收，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的利用質(zhì)量不高。