负责国家级工业集聚区AI环境预警平台的模型架构设计与全生命周期迭代，主导多源环境数据融合与污染事件预测模型开发，支撑监管部门72小时前置预警及应急响应决策。

• 主导设计基于LSTM-Transformer混合架构的工业废气排放预警模型，针对集聚区30+重点企业的VOCs、SO₂、NOx等多污染物时序数据，创新引入注意力机制解决长周期依赖问题，结合气象扩散模型（AERMOD）输出空间叠加风险图谱，将硫化物异常排放预警准确率从78%提升至92%，误报率降低40%，支撑园区全年拦截3起潜在重污染事件。
• 搭建实时数据中台，集成SCADA、在线监测设备、卫星遥感等多源异构数据，采用Flink流计算框架实现秒级数据清洗与特征工程，设计基于孤立森林的异常值检测算法，解决工业传感器漂移导致的噪声问题，数据可用率从85%提升至98%，为模型训练提供高质量输入。
• 推动模型轻量化与边缘端部署，基于TensorRT优化模型推理速度，将单点位预警响应时间从15分钟压缩至2分钟，适配园区500+边缘计算节点，完成与省级生态环境厅预警平台的API对接，实现风险信息实时同步，获2024年度省级智慧环保优秀案例。
• 构建动态校准机制，每月基于新监测数据更新模型参数，引入SHAP值可解释性分析工具，向监管部门输出污染贡献度热力图，辅助识别高排放企业治理优先级，推动园区企业VOCs减排量同比提升25%。

承担省级大气复合污染预警系统核心模块开发，聚焦PM2.5与O₃协同预警，负责模型训练、效果验证及与环保业务系统集成，支撑区域空气质量达标规划。

• 优化传统随机森林预警模型，引入迁移学习解决冬季供暖期与非供暖期数据分布差异问题，基于XGBoost构建污染物溯源特征重要性评估体系，将O₃超标预警提前量从6小时延长至12小时，模型R²值提升至0.89，相关成果发表于《环境科学研究》期刊。
• 开发实时预警可视化平台，采用Vue3+ECharts实现风险等级热力图、污染物扩散动画等交互功能，对接省生态环境厅应急指挥中心大屏，支撑每日早会污染研判，系统上线后应急响应效率提升30%，被纳入省级环保培训教材案例。
• 应对新污染物（如VOCs物种）监测数据缺失问题，设计半监督学习框架，结合环保专家标注的2000+样本构建初始标签集，通过自编码器实现无标注数据特征提取，将新污染物预警覆盖率从55%提升至78%，获客户书面致谢。
• 主导模型年度验证工作，基于3年历史数据开展后评估，识别模型在静稳天气下的失效边界，提出融合激光雷达垂直廓线数据的改进方案，使重污染天预测偏差率从18%降至9%，通过生态环境部环境规划院技术评审。

参与化工园区环境预警系统试点项目，负责基础数据采集、模型训练及前端功能开发，探索AI技术在中小尺度环境风险预测中的应用可行性。

• 设计园区微型站+无人机巡检的立体监测方案，部署50+低成本传感器节点，开发基于卡尔曼滤波的数据融合算法，解决传感器时空分辨率不匹配问题，实现H₂S、NH₃等特征污染物空间分布可视化，试点区域监测盲区覆盖率从40%提升至80%。
• 搭建初始预警模型，采用LightGBM算法训练基于气象参数（温度、湿度、风速）与污染物浓度的二元分类模型，通过网格搜索优化超参数，实现简单污染事件（如局部泄漏）预警准确率75%，支撑园区完成首次AI预警试运行。
• 开发预警信息推送模块，基于WebSocket实现实时告警，结合企业GIS坐标生成疏散路线建议，完成与园区应急广播系统对接，试运行期间成功触发2次氨气轻微泄漏预警，缩短现场处置时间50%，获园区管委会创新奖。
• 梳理模型局限性报告，总结小样本、高噪声数据对预测效果的影响，提出引入卫星反演数据补充地面监测的改进方向，相关建议被纳入公司下一代产品研发路线图。

长三角某化工园区数字孪生智慧环保管控平台研发与应用

• 项目背景：长三角地区某大型化工园区面临三大痛点——污染物跨企业溯源耗时久（平均4小时/次）、应急响应与环境调控割裂、12家入驻企业的环保设施运行数据未打通。项目目标是通过数字孪生技术构建全要素感知、精准溯源、智能决策的一体化平台，助力园区实现“监测-预警-处置-优化”闭环管理。我作为负责人，主导需求调研、技术方案设计及跨企业/部门协同落地。
• 关键难题与技术应对：①多源异构数据融合障碍——企业DCS、在线监测、气象数据格式差异大且涉及商业隐私；②数字孪生模型精度与实时性平衡——化工工艺复杂（如乙烯裂解、VOCs合成），传统机理模型难以实时模拟；③业务场景深度联动缺失——溯源结果无法直接触发应急指令。针对数据问题，设计“边缘计算+联邦学习”架构：在企业端部署轻量级边缘网关预处理数据（过滤噪声、标准化格式），再通过联邦学习在不共享原始数据的前提下训练融合模型，解决数据孤岛与安全顾虑；模型层面，结合Aspen Plus化工机理模型与LSTM机器学习算法，构建高保真数字孪生体，实时模拟污染物扩散路径；业务联动方面，开发“溯源-预警-处置”闭环模块，对接园区应急指挥系统，实现溯源结果自动触发停产、封堵排污口等指令。
• 核心行动与创新：主导完成12家企业的设备接入与数据标准化，累计调试边缘网关23台；针对化工园区特有的“高温高压反应釜泄漏”场景，优化LSTM模型的特征工程，加入反应釜压力波动、周边风向变化等11个关键变量，将溯源准确率从初始的78%提升至95%；推动跨部门协作，协调园区管委会、企业环保负责人、应急管理局制定数据共享与指令执行流程，确保平台落地后的实操性。
• 项目成果与价值：平台上线后，园区污染物溯源时间缩短至15分钟内，应急响应效率提升70%；帮助企业优化环保设施运行（如调整RTO焚烧炉启停时间），综合能耗下降12%，每年减少不必要运维成本约800万元；项目成为长三角化工园区智慧环保标杆案例，直接带动公司获取3个同类园区项目商机（合计合同额超1500万元）。我的贡献在于主导技术方案设计与关键技术突破，解决了数据融合、模型精度及业务联动三大核心问题，推动项目从“技术验证”到“规模化落地”。

某地级市大气污染网格化精准管控系统升级项目

• 项目背景：该地级市原有大气监测系统依赖10个国控站点，存在“覆盖盲区大、溯源精度低”问题，无法支撑精细化管控。项目目标是将系统升级为“10个国控站+100个微型站”的网格化体系，实现小时级污染溯源与精准执法。我负责系统架构优化、算法升级及落地实施，从“技术执行”向“方案设计”转型。
• 关键难题与技术突破：①微型站数据噪声大——受城市交通、气象波动影响，数据误报率高达25%；②动态污染源清单缺失——区域内工地、餐饮油烟等面源排放变化快，原有静态模型无法适配；③系统集成困难——需对接环保局执法平台、气象局数据接口，存在协议不兼容问题。针对数据噪声，采用小波变换去除高频噪声，结合CNN卷积神经网络识别异常数据，将数据准确率提升至92%；构建“动态污染源清单模型”，整合企业生产日志、交通流量、餐饮门店营业时间等数据，每小时更新一次排放系数；用RESTful API与Kafka消息队列实现系统集成，数据同步延迟控制在1分钟以内。
• 核心行动与决策：带领3人小组完成100个微型站的选址与设备调试，针对城中村等敏感区域加密布点；针对“工地扬尘夜间超标”场景，优化溯源算法，加入PM10/PM2.5比值、周边施工机械声纹特征（联动环保局噪声监测数据），将工地扬尘溯源准确率从65%提升至88%；主动对接环保局执法人员，根据一线需求调整平台界面，增加“热点区域热力图”“执法路径推荐”功能，提升实操性。
• 项目成果与价值：系统上线后，区域PM2.5年均浓度下降18%，精准执法次数增加50%，当年空气质量达标天数较上年多25天；项目推动公司获得“市级智慧环保优秀案例”称号，我个人也因算法优化贡献获得公司年度技术创新奖。此项目让我积累了“从数据采集到业务落地”的全流程经验，为后续主导大型园区项目奠定了基础。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。