负责化工园区智慧环保平台的大数据分析体系搭建，涵盖废气/废水排放源实时监测数据处理、异常预警模型迭代及环境绩效评估，支撑园区管委会与企业端的合规管控与环境决策

• 主导设计园区32家重点排污企业废气多源数据融合方案，整合CEMS在线监测、工况传感器及AERMOD气象扩散模型输出数据，通过Spark Streaming解决时间戳对齐与异构性问题，实现秒级数据处理，将数据可用率从82%提升至98%，为实时异常排放识别奠定基础
• 核心开发废气超标预警模型，采用LSTM神经网络融合历史排放特征与气象因子，引入SHAP值优化特征重要性排序，将预警准确率从75%提升至91%、漏报率下降40%，成功提前72小时拦截3起企业偷排事件，年减少环境应急成本约120万元
• 构建园区环境绩效评估体系，基于物质流分析（MFA）核算企业单位产值废水/废气环境负荷，联动Tableau开发“企业-行业-园区”三级动态看板，支撑管委会制定差异化管控政策，推动TOP10高负荷企业整改后整体COD排放强度下降18%
• 联动企业优化数据填报流程，用Python Pandas设计半自动化Excel模板校验规则，将企业月度环境数据上报错误率从35%降至8%，每月减少人工核对工作量约60小时，显著提升数据采集效率

负责流域级水环境智慧监测系统的大数据分析，聚焦点源/面源污染负荷核算、水质预测及治理工程效果评估，支撑水利部门水环境达标规划与生态修复决策

• 主导完成流域56个水质站点与14个污染源（工业点源+农业面源）数据对接，采用克里金空间插值法填补监测空白区域，构建污染负荷空间分布模型，将面源污染核算精度从65%提升至83%，为水利部门制定面源控制方案提供精准数据支撑
• 开发流域水质预测模型，融合LSTM与随机森林算法，输入降雨、流量及上游排污数据，实现未来7天主要断面COD/氨氮浓度预测，MAE控制在8%以内（较传统统计模型提升30%），支撑提前调度污水处理厂运行，避免2次断面超标事件
• 评估3个生态修复工程（湿地建设+农田退水拦截）效果，用双重差分法（DID）分析工程前后水质变化，量化COD削减120吨/年、氨氮削减15吨/年，为后续工程优化提供实证依据
• 设计面向公众的水环境可视化小程序，基于ECharts开发实时水质、污染源分布及修复进展模块，累计访问量52万次，推动志愿者反馈污染线索32条，协助查处隐蔽排污行为4起，提升公众参与度

负责工业企业环境监测数据统计分析与合规核查，构建环境信用评价体系，支撑环保部门监管执法与企业环境管理提升

• 整合112家工业企业年度监测报告与排污许可证数据，用SQL搭建企业环境信息管理系统，实现数据结构化存储与快速查询，将监管部门合规核查时间从每周5天缩短至2天，执法效率提升60%
• 构建企业环境信用评价体系，涵盖排放达标率、总量控制完成度等8个维度，采用层次分析法（AHP）确定权重生成信用得分，支撑环保部门将得分与信贷/评优挂钩，推动企业整改率提升25%
• 分析企业违法时空特征，用Getis-Ord Gi*热点分析识别某区化工企业废水超标占比30%，协助开展专项整治，查处12家违法企业，区域废水达标率提升19%
• 为企业提供环境管理咨询，用OriginPro绘制污染排放趋势图，识别废水峰值时段与主要污染物，建议调整生产计划避开夜间排放，帮助企业减少噪声投诉40%，同时降低峰值污水处理成本

长三角某国家级化工园区全生命周期智慧环保管控平台构建项目

• 项目背景：该园区作为长三角化工产业集聚地，存在企业多源环境数据（DCS、在线监测、无人机巡检、气象站）分散孤立、监管依赖人工排查、企业治污设施运行低效等问题，园区管委会亟需一套全链路智慧化平台实现“源-网-荷-储”环境精准管控。我的总体职责是主导平台技术架构设计、核心技术攻关及跨 stakeholder 需求对齐，统筹15人技术团队完成从0到1的平台落地。
• 解决的关键难题：①多源异构数据融合——企业设备协议（Modbus、OPC UA、MQTT）不兼容，数据时效性与准确性不足；②动态排放预测不准——化工生产工况波动大，传统静态模型无法适配实时变化；③企业数据共享阻力——企业担心工艺数据泄露，接入意愿低。
• 核心行动与创新：①数据层：设计“边缘计算+云平台”分层架构，开发自定义协议转换网关，将多源数据统一清洗、标准化后存入时序数据库InfluxDB与图数据库Neo4j，实现“一数一源”；②模型层：结合环境系统工程的“多介质传输模型”与迁移学习算法，基于园区30家企业的历史工况与排放数据，训练动态排放预测模型，将预测准确率从传统模型的68%提升至89%；③信任层：引入区块链技术构建“数据确权-流向追溯”机制，为企业数据添加数字水印，确保数据“可用不可见”，解决企业顾虑。
• 项目成果与价值：平台上线后覆盖园区120家企业，实现污染物超标预警准确率92%（较之前提升17pct）、企业治污设施运行效率提升35%、园区环境投诉量下降60%；支撑管委会完成“环保信用评价”自动化，推动园区获评“省级智慧环保示范园区”。我个人主导的“区块链+数据共享”方案被纳入《长三角化工园区智慧环保技术导则》，成为行业参考标准。

城市生活垃圾焚烧厂烟气排放智能优化系统开发项目

• 项目背景：某垃圾焚烧厂采用传统PID控制策略，烟气排放（NOx、SO₂、颗粒物）波动大，频繁出现超标情况，同时脱硫脱硝药剂消耗过高。我的职责是负责烟气排放预测与燃烧优化的算法研发，对接焚烧炉DCS系统实现闭环控制。
• 解决的关键难题：焚烧过程涉及“进料量-炉温-烟气成分”的强动态耦合，传统模型难以捕捉非线性关系；实时优化算法需兼顾排放达标与运行成本，决策逻辑复杂。
• 核心行动与创新：①数据采集与特征工程：采集1年焚烧炉运行数据（包括进料速度、炉排转速、助燃风量、烟气成分），通过XGBoost算法筛选出12个关键特征，构建“工况-排放”关联矩阵；②算法优化：采用深度强化学习（DQN）算法，以“排放达标+成本最低”为目标函数，训练智能体实时调整燃烧参数；③系统集成：开发RESTful API接口，将优化指令嵌入DCS系统，实现“监测-预测-优化”闭环。
• 项目成果与价值：系统上线后，NOx排放浓度稳定控制在50mg/m³以下（国标限值100mg/m³），SO₂与颗粒物排放浓度分别下降40%与35%；年节约脱硫脱硝药剂成本210万元，减少环保处罚风险约150万元。该算法模型被公司复用至3个同类项目，成为焚烧厂智慧化改造的核心模块，我个人也因此获公司“年度技术创新奖”。

• 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。