市场前景广阔！一文读懂噪声自动监测行业现状及发展潜力
随着技术的进步，现代噪声监测系统正朝着智能化、网络化方向发展，利用物联网、大数据分析等技术实现远程实时监控和预警，使得噪声管理更加精准高效，市场更加广阔。为了解当前噪声监测技术进展、应用成效、行业状况及挑战机遇，向大家展现当前噪声监测市场现状，仪器信息网开展了“噪声监测现状与市场动态”主题约稿活动，本篇文章为安徽蓝盾光电子股份有限公司回稿内容。噪声自动监测系统发展现状研究安徽蓝盾光电子股份有限公司摘要：近年来，随着噪声污染问题日益突出和相关法律法规的出台，市场上对噪声自动监测系统的需求逐渐增大。本文主要介绍了噪声自动监测系统的应用场景、市场需求、发展现状以及本司所研产品，以期为噪声监测技术的发展作出参考。关键词：噪声污染；自动监测技术；监管体系引言随着城市化水平的提高，以生活噪声、交通噪声、建筑施工噪声和工业企业噪声为代表的噪声高发区域不断扩大，噪声污染问题日益严峻[1,2]。王素华等[3]介绍：2019年南充市主城区道路交通噪声昼间在68.1~70.0/dB(A)覆盖的人口所占比例可达50.2%。2023年中国噪声污染防治报告[4]表明：2022年全国生态环境信访投诉举报管理平台（网络渠道）共接到公众投诉举报25.4万余件，其中噪声扰民问题占全部生态环境污染投诉举报的59.9%，排各环境污染要素的第1位。根据投诉类型对噪声来源统计分析显示：社会生活噪声投诉举报最多，占67.5%；建筑施工噪声次之，占25.1%；交通运输噪声占4.3%；工业噪声占3.1%。噪声污染具有污染源种类多和形成随机等特点[5]。例如，电锯发动机等设备运转产生的噪声受企业生产施工等时间的限制，发生频率具有规律性。而由钢铁散落或玻璃炸裂等引起的噪声则具有偶然性，难以预测和捕捉。因此，仅采用手工监测的技术手段已无法满足噪声污染监管的需求。如何精准掌握噪声污染分布规律、做好现场监管取证工作、降低噪声污染事件发生频率以及防治噪声污染偷排造假行为等问题成为噪声污染治理的重要议题。2023年《“十四五”噪声污染防治行动计划》（环大气【2023】1号）指出：到2025年，全国声环境功能区夜间达标率达到85%。自2025年1月1日起，设区的市级以上城市全面实现功能区声环境质量自动监测，统一采用自动监测数据评价。为统筹城市区域、交通及功能区声环境监测，可在噪声敏感建筑物集中的区域增设点位，形成普查监测与长期监测互补，面监测与点监测结合的监测网络。显然，为加快建设安静优美的⽣ 态环境，改善城市和乡村的声环境质量，推进现代化噪声⾃ 动监测系统的建设，则成为噪声监测行业发展的重要趋势。本文主要对噪声污染自动监测系统的发展现状和本司产品作出介绍，以期为噪声监测技术的发展作出参考。1 噪声自动监测现状1.1 噪声自动监测应用场景在噪声污染源监测方面，2021年《噪声污染防治法》指出，噪声污染源类型可分为工业生产噪声、建筑施工噪声、交通运输噪声和社会生活噪声。此外，《声环境质量监测》（GB3096-2008）[6]指出：噪声监测应在无雨雪、无雷电天气，风速5m/s以下时进行。因此，为保证监测数据有效性，在噪声自动监测时，应在常规噪声源监测的基础上，增加对风雷雨电等气象噪声源和虫鸣鸟叫等动物噪声源相关的数据监测。在噪声污染区域监测方面，标准[6]中对监测区域作出了5类声功能区的划分和噪声敏感建筑物的定义。因此，结合监测区域噪声限值和噪声源监测类型的要求，噪声自动监测技术可主要应用于如下场景：0类声环境功能区，如康复疗养区等特别需要安静的区域，有利于保护区域内人员活动的声环境质量；1类声环境功能区，以居民住宅、医疗卫生、文化教育、科研设计、行政办公等为主需要保持安静的区域，如公园、住宅区和学校周边的广场舞、音响等扰民场景，有利于提高区域内民众对声环境质量的保护意识以及降低噪声污染扰民事件的发生频率。2类声环境功能区：以商业金融、集市贸易为主要功能，或者居住、商业、工业混杂，需要维护住宅安静的区域，如夜间临时街边演出、高音喇叭呐喊等扰民场景，有利于提高区域内民众对声环境质量的保护意识和噪声污染的监测水平，以及降低噪声污染扰民事件的发生频率。3类声环境功能区：指以工业生产、仓储物流为主要功能，需要防止工业噪声对周围环境产生严重影响的区域，有利于降低工业噪声污染对职工和周边居民生活的危害。4类声环境功能区：指交通干线两侧一定距离之内，需要防止交通噪声对周围环境产生严重影响的区域，包括4a类和4b类两种类型。4a类为高速公路、一级公路、二级公路、城市快速路、城市主干路、城市次干路、城市轨道交通（地面段）、内河航道两侧区域；4b类为铁路干线两侧区域。有利于由飙车炸街鸣笛等行为和车流高峰等引起的噪声监管，提高交通噪声污染的防治水平[3]。噪声敏感建筑物区：指医院、学校、机关、科研单位、住宅等需要保持安静的建筑物，如在此类集中区域发生的建筑施工噪声扰民等场景，有利于提高区域内民众的声环境质量等。1.2 噪声自动监测系统市场需求在噪声站点监测方面，2022年，全国地级及以上城市声环境功能区设立3618个噪声监测点位，绝大多数采用手工监测，只有308个站点向国家报送自动监测数据，占总数的8.5%[4]。为此，“十四五”噪声污染防治行动计划解答会中生态环境部指出：应全面升级对噪声监测网络，预计两年左右在全国地级及以上城市建成3800多个自动监测站点。在噪声源监管方面，生态环境部计划在3~5年内完成涉及噪声污染的28万余家工业企业的排污许可证核发，以及近210万家工业企业排污许可登记。“十四五”噪声污染防治行动计划中指出：针对噪声重点排污单位和在噪声敏感建筑物集中区域的施工场地，皆应依法设置噪声自动监测系统，并分别与生态环境主管部门、监督管理部门联网。公共场所管理者应根据需要设置噪声自动监测和显示设施，具备条件的可与当地噪声污染防治监督管理部门联网。综上可知，噪声自动监测系统的建设已在声环境功能区和各类噪声高发区域得到广泛的应用，具有广阔的市场前景。1.3 噪声自动监测系统发展现状为掌握噪声污染分布现状，减少噪声污染，提高声环境质量，噪声自动监测系统在多数企业得到推广。截止2023年12月31日，经中国环境监测总站检测适应性合格的噪声自动监测仪数量已达68种。目前，设备端的应用主要体现在噪声数据监测、噪声源类型识别、噪声源定位识别、噪声超标录像回溯以及气象、车流量等相关性因素监测等方面。平台端的应用主要集中于数据实时在线查询、数据回补、数据标记、数据审核、数据分析、设备远程控制、设备运维、系统权限设置等方面。噪声自动监测系统组成如下图1所示。图1 噪声自动监测系统组成图噪声数据监测设备，即噪声数据户外采集设备，可为噪声污染治理提供定量的依据，是制定噪声污染源排放清单和精细化管控行动的基础。此类设备可分为移动式和固定式两种[7]，主要由全天候户外传声器模块、噪声采集分析模块、数据处理和通讯模块、电源控制模块以及户外防护配套模块等部分组成。噪声源类型识别设备，即对法规标准中定义的生活噪声、工业噪声、建筑噪声和交通噪声等噪声来源类型进行识别，为噪声污染治理提供定性的依据，对于噪声污染源清单的编制和精细化管控具有重要意义。此类设备采用深度神经网络模型等算法[8]，通过对声源数据库中标准声源的识别训练，实现对不同场景音源的自主识别。但由于噪声源种类繁多，对于标准声源库的建立仍缺乏明确的标准。噪声源定位识别设备，内置MEMS声阵列[9]，利用波束成型等原理，通过声学雷达有效识别噪声源的水平和垂直方位。噪声超标录像回溯设备，是对噪声源定位识别设备功能的扩展。通过对最大噪声源方位的识别，并与监控摄像头联动，指导摄像头对噪声超标行为进行录像，实现噪声超标事件过程的记录和回溯，为噪声污染治理的取证提供有效的依据。但声源定位设备依赖于麦克风阵列的数量，麦克风数量越高，精确度越高，设备成本同等提高。因此，对此类设备的深度研究仍具有一定的市场前景。气象监测设备，融合温度、湿度、大气压、风速、风向、降雨量六种气象参数的监测，是对异常气象条件下不进行噪声监测的补充，为如何剔除气象异常数据和保障噪声数据有效性的提供判别依据。车流量监测设备，采用微波雷达监测技术，可通过调节车道宽度，实现对监测范围内不同车型车流量的自定义监测。通过对噪声—车流量的关联性分析，探究车流量分布规律对噪声污染的影响，为交通噪声污染治理提供理论依据。2 本司产品介绍如图2所示，本司所研LGH-11型环境噪声自动监测系统，主要由噪声监测设备、声源识别设备、声源定位设备、视频监控设备、气象监测设备、道路车流量监测设备、GPS/北斗定位设备、户外LED显示屏等多种硬件设备，以及自主研发的噪声监测平台组成。本系统，具备市场主流产品功能，取得中国环境监测总站检测适应性合格认证等多项检测认证证书，可灵活运用于多种噪声高发区域的远程监管，并与各类监管系统实现联动，为噪声扰民事件的取证、监管以及噪声污染精细化管理等提供了依据，进一步提高噪声管理效率和网络安全保障力度。图2 蓝盾LGH-11型噪声自动监测硬件组成图图3 某市4a类功能区某道路监测站点3 展望目前，噪声自动监测系统的发展已取得阶段性的进展，大大有利于噪声污染治理和民众对声环境质量防护意识的提高。但相较于大气污染和水污染监测技术的发展仍有明显差距，噪声自动监测市场的深度拓展仍具有广阔的前景。参考文献[1] 李玲珑,王克新.环境环境噪声自动监测系统应用及计量现状分析[J].仪器仪表标准化与计量,2024,(03):33-34,42.[2] 姚浩书.长沙市商业综合体设备噪声对周边建筑声环境的影响研究[D].长沙:湖南大学,2021.[3] 王素华,刘巧,吕娟,等.南充市主城区环境噪声和道路交通噪声监测及评价[J].绿色科技,2020,(18):125-128.[4] 生态环境部,中央精神文明建设办公室,教育部,等.中国噪声污染防治报告（2023）[R/OL].北京：中华人民共和国生态环境部,2023.[5] 任志宏.环境噪声监测中的质量控制措施探析[J].黑龙江环境通报,2023,36(06):64-66.[6] 中国环境科学研究院,北京市环境保护监测中心,广州市环境监测中心站.GB 3096-2008声环境质量标准[S].北京：中国环境科学出版社，2008.[7] 晏敏锋,陈更新.环境噪声自动监测系统综述[J].中国环保产业,2022,(06):40-42.[8] 王诗佳.基于深度学习的声音事件识别研究[D].南京:东南大学,2018.[9] 胡成立.基于声压传感器阵列的多点声源识别与定位虚拟仪器系统研究[D].大庆:东北石油大学,2020.
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