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。