统筹工业源VOCs排放数据全生命周期管理，主导构建多维度分析模型与智能预警体系，支撑政府监管决策与企业治污优化，覆盖数据采集-清洗-建模-应用全链路。

• 主导设计工业VOCs排放数据中台架构，基于Hadoop+Spark分布式计算框架打通12个省级工业园区、237家涉VOCs企业的监测设备、ERP及环评数据，解决多源异构数据孤岛问题，数据接入率从82%提升至98%，支撑日均10TB级实时数据处理与存储。
• 开发基于LSTM神经网络与XGBoost融合的VOCs浓度预测模型，融合气象扩散参数（风速、逆温层高度）、企业生产工艺（溶剂使用量、反应釜温度）等28维特征，实现未来72小时厂界浓度预测，准确率达92.7%，助力园区管委会提前部署应急管控，试点区域季度超标事件同比减少31%。
• 优化数据质量管控流程，引入PySpark MLlib构建异常值检测规则库（涵盖跳变值、逻辑矛盾、设备故障标记），结合人工复核机制，将数据清洗耗时从48小时/批次压缩至28小时/批次，支撑省级月度污染源排放清单编制时效性提升40%。
• 对接省生态环境厅需求，设计“企业治污设施运行效率评价体系”，基于DEA模型与设备能耗-去除率关联分析，量化评估吸附装置、RTO焚烧炉等设施的实际效能，输出《重点企业治污设施优化指南》，推动8家企业获中央大气治理专项资金补贴（单企最高300万元）。

聚焦区域大气环境质量改善，负责PM2.5/O3复合污染数据挖掘，支撑污染防治攻坚战方案制定与企业帮扶。

• 构建“源解析-传输-管控”一体化分析模型，融合CMAQ空气质量模型与机器学习随机森林算法，定量解析工业源（VOCs/NOx）、移动源对O3生成的贡献度（工业源占比63%），成果被纳入《区域O3污染防治年度方案》，针对性关停3家高VOCs排放涂装企业。
• 开发大气环境数据移动端看板（基于Tableau与ECharts），集成实时监测、历史趋势、预警事件等12类指标，实现环保、气象、交通部门数据共享，跨部门协同响应时间从2小时缩短至30分钟，支撑重污染天气应急响应效率提升。
• 参与编制《省级环保大数据数据元规范》（DBXX/T XXX-2022），主导定义“工业企业无组织排放监测字段”“治污设施运行参数”等21项核心数据标准，推动全省80%以上环保信息化系统数据格式统一。
• 为某化工园区提供定制化分析服务，通过空间插值（Kriging法）与热点分析（Getis-Ord Gi*），定位VOCs高值热点区域（3处），结合企业工艺排查锁定2家泄漏隐患企业，协助园区完成整改后季度VOCs平均浓度下降27%。

协助完成企业环保合规性数据核查与环评支撑，积累环境数据采集、整理及基础分析经验。

• 开发Python自动化核对脚本，基于正则表达式与数据库比对技术，对企业环评报告、验收监测数据中的污染物排放量（SO2、COD等）进行交叉验证，将人工核对错误率从8%降至2%，累计处理200+份企业报告。
• 参与某国家级循环化改造示范园区项目，收集企业能耗（电、蒸汽）、水耗及固废产生数据，运用投入产出分析法评估园区资源利用效率，提出“废热梯级利用”“废水近零排放”等5条优化建议，其中3条被纳入园区改造方案。
• 制作《企业环保数据填报指南》系列课件（含Excel模板、常见错误案例），面向120家中小企业环保专员开展培训，后续数据填报完整率从75%提升至90%，获客户“最佳支撑团队”表彰。

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”。

• 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。