负责区域大气污染治理全链条大数据分析，覆盖数据治理、模型构建、决策支撑三大模块，主导搭建多源融合的环境预测模型，推动智慧环保平台功能迭代与业务落地。

• 主导某省会城市PM2.5/O3复合污染溯源项目，面对站点数据缺失率超15%、气象-污染因子时空错配问题，采用Cubic插值结合Kriging空间校准算法补全数据，同步优化XGBoost特征筛选逻辑，剔除冗余变量23个，最终构建的污染来源解析模型R²提升至0.89（原0.72），支撑环保部门制定精准管控方案，季度内重点区域污染物浓度下降18%。
• 牵头设计企业级环保数据中台ETL流程，针对工业源、移动源、扬尘源三类数据格式差异大（CSV/JSON/API接口共12类）、更新频率不一致（分钟级-日级）的痛点，开发自动化清洗脚本（Python+Airflow），引入Apache Atlas实现数据血缘追踪，将数据处理耗时从8小时/天压缩至2.5小时/天，数据一致性错误率从7%降至0.9%。
• 为应对重污染天气应急响应需求，基于LSTM+注意力机制改进短期空气质量预测模型，融合卫星反演气溶胶光学厚度（AOD）与地面传感器数据，解决传统模型对突发排放事件捕捉滞后问题，预测提前量从48小时延长至72小时，关键指标（AQI>150）命中率提升22%，被纳入市级应急指挥系统核心模块。
• 推动分析成果产品化，梳理12类高频业务场景（如企业排污异常识别、区域传输贡献度评估），开发可视化看板（Tableau+Superset），配套编写《环保数据应用操作手册》，使业务部门自助分析效率提升60%，客户续约率从82%提升至95%。

聚焦工业废水治理场景，负责污水厂运营数据挖掘与工艺优化分析，支撑企业降本增效与环境合规双重目标。

• 针对某化工园区3家污水厂出水COD波动超标问题（月均超标率12%），采集在线监测（pH/DO/COD等18项参数）、工艺运行（曝气时长/污泥回流比）、药剂投加（PAC/PAM用量）三类数据，构建随机森林回归模型识别关键影响因子，发现溶解氧（DO）与污泥龄（SRT）的交互作用被传统工艺忽略，调整控制策略后出水COD稳定达标，月均处理成本降低15%（单厂年节约28万元）。
• 搭建污水厂设备故障预警系统，基于振动传感器与电流信号数据，采用孤立森林算法识别鼓风机、脱水机等关键设备的早期异常，设置三级报警阈值（正常/预警/停机），误报率控制在5%以内，全年减少非计划停机时间40小时/厂，延长设备使用寿命约18%。
• 参与集团环保合规数据治理项目，梳理17家子公司的排污许可证、在线监测、危废转移等12类数据，设计标准化元数据模板（含327个字段定义），开发自动化校验规则（正则表达式+逻辑判断），解决数据分散存储导致的报送错误问题，集团季度环保核查通过率从85%提升至99%，获省级“环保诚信企业”称号。
• 撰写《工业园区污水厂运营指标白皮书》，整合3年历史数据，分析吨水能耗、药耗与进水水质的相关性，提出“进水BOD/COD比值<0.3时需强化水解酸化”的优化建议，被纳入集团工艺调整标准，推广后同类污水厂平均电耗下降8kWh/吨水。

负责环境监测站基础数据整理与简单分析，支撑客户报告编制与内部质量控制。

• 独立完成某地级市12个空气自动站日均值数据审核，运用SQL编写异常值筛查语句（如SO2小时值>150μg/m³触发预警），日均处理数据量8万条，错误数据修正及时率100%，保障客户月度环境质量报告顺利提交，获客户“数据质量之星”评价。
• 协助搭建简易污染扩散模型，基于AERMOD基础版输入气象（风速/风向）与污染源参数（坐标/高度/排放速率），模拟某化工企业VOCs扩散范围，输出5km×5km网格浓度图，为客户环评报告提供可视化支撑，模型与实测数据偏差率控制在15%以内。
• 参与企业环保培训材料编写，整理近3年区域PM10浓度变化趋势（年均下降4.2%）及主要驱动因素（扬尘治理占比65%），制作12页图文报告，用于企业环保负责人年度培训，反馈满意度达92%。
• 优化数据存储结构，将Excel台账迁移至MySQL数据库，设计站点信息、监测指标、数据版本三张核心表，设置外键关联与索引，查询效率从分钟级提升至秒级，为后续大数据分析奠定基础。

长三角某国家级化工园区全生命周期智慧环保管控平台研发与产业化应用

• 项目背景：长三角某国家级化工园区承载12家精细化工企业，传统环保监管存在“数据碎片化（企业DCS、在线监测、环保局系统互不相通）、风险预警滞后（依赖人工巡检，重污染事件响应慢）、溯源能力弱（无法定位VOCs无组织排放源头）”三大痛点。项目目标是通过“端-边-云-用”一体化设计，构建覆盖“监测感知-风险预警-溯源管控-绩效评估”的全生命周期智慧环保平台，助力园区实现“精准治污、科学治污”。我在项目中担任总牵头人，负责需求调研、方案设计、跨方协调及落地推广。
• 关键难题：一是多源异构数据融合——企业端有17种工业协议（Modbus、OPC UA、Profibus等），环保局侧是SQL Server数据库，数据格式、频率、精度差异大，整合率不足40%；二是复杂场景下污染溯源精度低——传统统计模型仅能识别“是否超标”，无法定位“谁排放、怎么排”，历史溯源准确率仅65%。
• 核心行动：1. 针对数据融合，主导制定《园区环保数据接入技术规范》，开发低代码协议适配器，通过边缘计算网关实现“协议转换+噪声过滤”，将多源数据统一映射到园区环保元数据模型；2. 针对溯源问题，结合园区产业特征（以苯系物、酯类VOCs为主），创新性将“企业工艺参数（如反应釜温度、物料投加量）”作为图神经网络（GNN）的节点属性，融合气象扩散模型（AERMOD）与实时监测数据，构建“工艺-环境-排放”关联模型，提升溯源的因果解释性。
• 项目成果：平台上线后，数据融合率提升至95%，污染溯源准确率达92%（可精准定位到具体企业的生产环节）；帮助园区减少人工巡检成本35%（从每月120人次降至78人次），提前预警重污染事件12起，避免约800万元停产损失；项目入选“2024年省级智慧化工园区示范项目”，带动公司获得3个同类园区的订单（合同总额超1500万元）。我个人因技术创新贡献，获评公司年度“杰出解决方案专家”。

某地级市大气污染精准管控平台迭代升级项目

• 项目背景：该地级市原有大气监管平台依赖12个国控站点数据，覆盖范围有限（仅占城区面积30%），无法识别“小散乱污”企业排放、机动车尾气热点等细颗粒问题，导致管控措施“大水漫灌”。项目目标是将平台升级为“立体监测+智能分析+闭环管控”系统，实现污染事件“小时级定位、分钟级响应”。我负责系统架构重构、核心算法优化及跨部门数据打通。
• 关键难题：一是微型站数据噪声大——全市部署的80个微型站受电磁干扰、温湿度变化影响，数据漂移率达25%；二是跨部门数据共享壁垒——环保、交通、城管的监测数据（如机动车流量、工地扬尘）存储在不同系统，格式不兼容，无法联动分析。
• 核心行动：1. 针对数据噪声，采用“LSTM神经网络+卡尔曼滤波”组合算法，对微型站数据进行实时降噪，将数据准确率从75%提升至93%；2. 针对数据共享，牵头推动建立“市级环保数据共享交换平台”，制定《跨部门环保数据脱敏与安全规范》，打通了交通部门的机动车GPS数据、城管的工地扬尘监测数据，实现“监测数据-污染特征-管控措施”的关联分析。
• 项目成果：平台升级后，污染热点定位精度从5公里缩小至1公里，响应时间从24小时缩短至2小时；助力该市2022年PM2.5年均浓度较2021年下降11%（从42μg/m³降至37μg/m³），臭氧超标天数减少18天（从35天降至17天）。项目获“2023年省级环保科技进步三等奖”，我主导的“多源数据融合的大气精准管控技术”被纳入《市级环保实用技术指南》，成为区域智慧环保建设的标杆案例。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。