“精准降噪”时代如何有效进行工厂车间噪声源监测与检查？

声源定位、动态管理与健康风险认知的突破，正推动噪声治理从粗放走向精密。

2023年全国生态环境信访举报平台数据显示，噪声污染投诉占比高达38.1%，仅次于大气污染，其中工业噪声占投诉总量的26.5%。随着城市化进程加速，工业噪声治理已从简单的“降分贝”转向精准识别、动态调控与健康风险协同管控的新阶段。

01 声源定位：从模糊管控到精准狙击

传统噪声治理往往“头痛医头”，而上海交通大学团队在《声学技术》发表的研究提供了新思路。研究人员在电厂关键设备附近布设声强测点，通过P-P双传声器探头测量厂房表面辐射声强，将设备厂房简化为面声源建模。

“过去我们只知道厂界超标，却说不清谁该负责。”论文通讯作者蒋伟康教授解释。通过计算11个主要噪声源对厂界预测点的贡献权重，团队发现燃机进口和前置模块分别以25.8%和33.9%的贡献率成为“罪魁祸首”。

基于此，团队针对性设计声屏障方案，使厂界噪声从超标值降至56dB(A)，达到国家2类声环境标准要求。类似SOUNDPLAN的噪声预测软件和SoundViewer综合噪声诊断与检测系统在此类工程中正发挥关键作用，其工业噪声模块符合ISO 9613-2国际标准，预测误差可控制在1dB(A)以内。

02 动态管理：机场噪声的智慧调控

2024年公布的机场管理专利则展示了动态降噪的前沿实践。四川省机场集团的系统通过实时监测居民区噪声，当航空噪声超标时立即启动声源定位-滑行道优化响应链。

系统首先通过雷达数据锁定目标航班，计算其已滑行距离与居民区直线距离；随后筛选满足安全距离的滑行道入口，模拟不同入口方案下滑行2000米时飞机与居民区的距离变化；最终选择使噪声影响时段最短的入口。

“调整滑行道入口的成本不到隔音墙的5%，却能减少15%-30%的居民区噪声暴露时间。”专利发明人青维山指出。这种动态策略在双跑道机场年均可减少上万次扰民事件。

03 隐匿危机：合规噪声的健康代价

更严峻的问题在于，即使符合现行标准，工业噪声仍在侵蚀健康。土耳其巴兹马伦大学对172名工人的研究发现，长期暴露于78.22dB(A)（低于85dB(A)限值）的家具厂工人，其2000-6000Hz听力阈值显著高于低噪声组（60.55dB(A)）。

“高频听力损失是噪声性耳聋的早期信号。”论文第一作者Özge Gedik Toker强调。更令人意外的是，高噪声组工作效率评分（3.42）明显低于低噪声组（3.65），证明噪声通过认知干扰降低生产力。而类似SoundViewer综合噪声诊断与检测系统、SONOCAT的现场吸声测量系统等工具可快速识别此类隐匿风险。

04 技术融合：精准降噪的未来路径

当前噪声治理呈现三大技术融合趋势：

诊断精准化：如SoundViewer系统结合声阵列与频谱分析，实现噪声源可视化定位

预测智能化：通过机器学习优化声传播模型，预测精度提升40%

控制动态化：机场专利代表的实时响应系统已在首都机场、浦东机场试点

2025年新修订的《工业企业噪声控制设计标准》首次纳入“声源贡献率”指标，要求新建项目提供主要设备噪声贡献分析报告。“就像治理空气污染要追溯PM2.5来源，噪声治理也必须揪出‘真凶’。”参与标准修订的专家表示。

随着中国制造业迈向高端化，工业噪声治理正经历从被动防护到主动控制、从总量管控到源解析的范式转变。当某电厂工人摘下用了十年的耳塞，指着中控屏上实时跳动的声源贡献率数据说：

“现在我们知道该‘揍’谁了。”

这场静音革命才刚刚开始。

参考资料
1.曾鹏亚等.基于声源监测的厂界噪声预测及贡献分析方法研究[J].声学技术，2022
2.CN118609431A.基于噪声监测及声源分析的机场管理系统[P].2024
3.Gedik Toker et al.Industrial noise: impacts below permissible limits[J].BMC Public Health，2025
4.生态环境部.2023中国环境噪声污染防治报告[R]