统筹公司农林废弃物及有机固废资源化利用项目的全周期技术管理，涵盖工艺设计优化、运行问题诊断、技术成果转化及团队技术指导，聚焦提升项目经济性与环境效益。

• 主导设计年处理20万吨玉米秸秆+畜禽粪便混合原料的厌氧发酵项目，基于Aspen Plus模拟与物料平衡分析（TS=25%、VS=78%、C/N=28:1），创新采用两级中温（35℃/55℃）串联工艺，解决传统单级发酵因季节温差导致的产气波动问题（日均产气量从8000m³提升至10500m³，年运行小时数从7200h增至8000h）；同步引入在线监测系统（实时监控CH4/CO2/H2S浓度、pH值、挥发性脂肪酸VFA），建立动态调控模型，将有机负荷率（OLR）从2.0kg VS/(m³·d)稳定提升至2.8kg VS/(m³·d)，沼气甲烷含量稳定在62%以上。
• 牵头研发沼渣高值化利用技术，针对传统沼渣堆肥养分流失（N损失率＞30%）及重金属残留（Cd含量0.3mg/kg）痛点，联合高校开发“微波预处理+功能菌剂接种”工艺，将沼渣有机质保留率提升至85%以上，重金属钝化率达60%，最终制成符合NY525-2021标准的有机肥（N+P2O5+K2O≥5%），年副产品收益增加120万元，降低项目综合成本15%。
• 编制《农林废弃物厌氧发酵工程设计与运维技术规范》（企业标准Q/XK 001-2024），主导完成3项核心技术专利申报（一种两级串联发酵反应器ZL202310XXXXXX、沼渣微波预处理装置ZL202320XXXXXX），其中“两级发酵温度梯度控制方法”被行业协会列为推荐技术，推动公司参与2项省级生物质能标准制定。
• 组建5人技术攻关小组，解决某存量项目因进料杂质（塑料/石块含量＞5%）导致的管道堵塞（月均停机检修3次）问题，通过增设磁选+筛分预处理线（处理能力5t/h）及智能除杂控制系统，将杂质拦截率提升至99%，年减少停机损失约80万元，该项目获集团“年度技术创新奖”。

负责生物质气化及沼气工程的技术落地与运营优化，重点解决项目调试期技术瓶颈及长期运行稳定性问题。

• 全程参与省内首个秸秆气化集中供气项目（日供燃气3000m³），针对调试期焦油含量超标（初始值280mg/Nm³，远超国标50mg/Nm³）问题，通过正交试验法优化气化炉温度（从800℃调整至1050℃）及空气当量比（从0.28降至0.25），结合陶瓷过滤器+电捕焦油器二级净化工艺，将焦油含量稳定控制在45mg/Nm³以下，项目顺利通过环保验收并实现稳定供气（连续运行＞1800天）。
• 对已运行3年的养殖场沼气工程（存栏5000头生猪）开展效能诊断，检测发现厌氧反应器内VFA累积（＞5000mg/L）、产气率下降（从0.8m³/kg VS降至0.5m³/kg VS），通过溯源分析进料C/N比失衡（原比值15:1，最优25:1）及搅拌频率不足（原2次/d，优化为4次/d），调整进料配比并加装变频搅拌器后，VFA一周内降至1500mg/L以下，产气率回升至0.75m³/kg VS，年增沼气收益45万元。
• 编制《生物质气化站运维手册》（含设备巡检表、常见故障处理流程、安全操作指南），主导对公司12个项目点的运维人员开展技术培训（累计60人次），项目平均故障响应时间从4小时缩短至1.5小时，客户满意度从82%提升至95%。

协助完成生物质能项目的基础设计、调试及数据积累，参与小型沼气工程的技术验证与问题排查。

• 参与3个户用沼气工程（容积8m³）的设计支持，负责物料收集调研（覆盖10个自然村，收集秸秆/粪便产量、含水率等基础数据）及工艺参数计算（基于《规模化畜禽养殖场沼气工程设计规范》NY/T 1222-2006），协助完成总平面图绘制（AutoCAD）及投资估算（单户成本≤8000元），项目建成后产气满足农户日常炊事需求（日均用气量1.2m³），农户满意度达90%。
• 跟进某市政污泥厌氧消化中试项目（处理量50kg VS/d），每日监测反应器温度（37±1℃）、pH（6.8-7.2）、氨氮（NH4+-N＜3000mg/L）等指标，发现高氨氮抑制（NH4+-N达4500mg/L时产气率下降40%）后，提出“稀释进料+定期排泥”方案，配合投加微量元素（Fe、Co、Ni），使系统恢复稳定，为后续万吨级项目提供数据支撑。
• 整理3年项目运行数据（涵盖温度、负荷、产气率等20+参数），建立Excel数据库并完成初步分析，输出《小型沼气工程运行关键影响因素报告》，指出温度波动（±2℃以上）对产气率影响最大（相关性系数R²=0.78），该结论被纳入公司小型项目管理指南。

深远海风电柔直输电系统故障诊断与可靠性提升项目

• 项目背景：随着我国深远海风电规模化开发，柔直输电系统作为“风电场-陆地电网”的核心通道，面临海上高盐雾、强振动复杂环境，传统故障诊断存在定位慢（平均45分钟/次）、误报率高（28%）的痛点，严重影响发电连续性与电网消纳。我担任技术负责人，统筹算法设计、仿真验证与工程落地全流程，目标是实现故障快速精准定位与系统可靠性提升。
• 关键难题：一是传统机器学习算法无法适配海上环境变量（温度、湿度、海浪冲击）对故障特征的干扰，二是多设备（换流阀、海底电缆、变压器）时序数据融合困难，难以协同诊断。我选择LSTM+注意力机制深度学习模型，聚焦时序数据长期依赖关系，引入环境修正系数调整特征权重；同时采用EdgeX Foundry边缘计算平台，实现设备端数据实时预处理，降低云端负载。
• 核心行动：牵头搭建深远海风电柔直系统数字孪生仿真平台，导入1000+小时实测SCADA与环境参数，新增盐雾浓度、海浪频率等6个环境变量优化输入特征；通过网格搜索调整模型超参数（隐藏层节点数、学习率），将故障分类准确率从78%提升至93%；联合运维团队开展6个月现场验证，针对误报案例迭代模型，最终误报率降至5%以内。
• 项目成果：落地后故障定位时间从45分钟缩至8分钟，年减少停电损失1200万kWh（对应营收840万元），运维成本节省300万元/年。我主导的“深远海风电柔直输电系统故障诊断方法”获发明专利1项（实质审查中），形成企业技术标准2项，成为公司深远海风电项目核心技术模块。

陆上集中式光伏电站群智能运维与能效提升项目

• 项目背景：公司运营西北3省8座共500MW集中式光伏电站，存在人工巡检效率低（单站3天/次）、组件故障（微裂纹、积灰）发现滞后（延误7天）问题，导致整体能效比设计值低6%。我任高级项目工程师，负责设计智能运维体系，提升能效与运维效率。
• 关键难题：一是组件级故障检测精度不足（传统AI模型82%），早期微裂纹识别困难；二是多电站数据分散（不同数据库），难以跨站点分析与策略优化。我采用YOLOv5模型优化图像识别，通过旋转、加噪数据增强提升微裂纹感知能力；同时搭建MySQL电站群数据中台，整合辐照度、温度、功率多维度数据。
• 核心行动：制定无人机巡检航线规划算法（结合地形与组件布局），单站巡检时间缩至1天；标注10万张故障图像（含微裂纹、积灰、鸟粪），训练YOLOv5模型将故障检测精度提至95%；开发“光伏电站智能运维平台”，实现故障预警、派单及基于辐照度预测的积灰清洗策略（积灰损失超3%触发清洗）。
• 项目成果：运行1年内，故障修复及时率从65%提至92%，整体能效提升8%（年增发电2400万kWh，营收1680万元），运维人员从每站5人减至3人，年省人力成本150万元。我主导的“光伏组件AI故障检测模型”纳入公司技术手册，推动运维从“被动抢修”转“主动预防”，成为后续光伏项目运维标准。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。