负责工业集聚区多维度环境风险AI预警系统的核心技术研发与全生命周期管理，涵盖化工/钢铁园区大气、水、土壤污染事件的预测模型构建、系统集成及业务化落地，支撑监管部门提前72小时识别异常排放风险。

• 主导省级化工园区AI环境预警平台升级项目，针对园区内128家工业企业排口在线监测数据（SO₂、NOx、VOCs等12类指标）、300+大气微型站传感器数据及气象预报数据（风速、湿度、气压）的多源异构融合难题，设计基于时空图卷积网络（ST-GCN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合模型架构，解决传统单模态模型对污染物扩散路径捕捉不足的问题，将PM2.5超标预警提前量从48小时延长至72小时，试点期间成功预警3起企业偷排导致的区域性污染事件。
• 针对小样本污染事件（如恶臭物质非甲烷总烃瞬时峰值）预测准确率低（原65%）的痛点，引入迁移学习框架，基于历史相似园区（长三角3个化工区）的2000+标注案例迁移特征表示，结合半监督学习（FixMatch算法）挖掘未标注数据中的潜在模式，将小样本事件预警准确率提升至89%，误报率从22%降至9%。
• 牵头完成模型生产环境部署优化，基于TensorRT对LSTM推理模块进行量化压缩（FP32转INT8），结合Kubernetes容器化调度，使单节点预警计算耗时从1200ms缩短至280ms，支撑园区日均300万条数据的实时处理需求，系统全年可用率达99.98%。
• 建立预警效果闭环验证机制，联合环境监测站梳理近3年127起实际污染事件，回溯模型预测偏差原因，针对性优化特征工程——新增企业生产日志（如反应釜温度、物料投加量）与污染排放的滞后相关性特征（通过格兰杰因果检验筛选出5个显著滞后因子），模型整体F1分数从0.76提升至0.88。

聚焦流域水环境风险预警场景，负责地表水水质异常预测模型的开发与流域级预警平台的功能迭代，覆盖工业废水、农业面源污染导致的水质恶化事件预判。

• 核心参与长江支流某段水环境预警平台建设，整合上游15家工业企业排污数据、5个国控断面水质监测数据（COD、氨氮、总磷）及降雨径流数据（来自气象部门雷达测雨），构建基于随机森林（RF）与卷积神经网络（CNN）的融合模型，识别工业废水冲击性排放与农业面源污染（如暴雨后农田径流）对水质的差异化影响，模型对总磷超标事件的7日预测准确率达85%，较传统统计模型提升20%。
• 解决模型泛化性不足问题——针对不同季节（丰水期/枯水期）水流条件变化导致的预测偏差，引入时间序列交叉验证（TimeSeriesSplit）划分训练集，结合贝叶斯超参数优化（Optuna框架）动态调整模型参数，使模型在跨季度测试集上的准确率波动从±15%收窄至±5%。
• 推动预警结果与应急响应联动，开发基于规则引擎的预警分级模块（分为蓝色/黄色/红色三级），结合GIS地图可视化展示污染扩散路径（通过AQUASIM水动力模型耦合预测结果），平台上线后支撑当地生态环境局处置6起突发水污染事件，平均响应时间从4小时缩短至1.5小时。
• 主导编写《流域水环境AI预警模型运维手册》，建立模型漂移监测指标（如KS检验统计量、预测残差方差），设置月度模型性能评估机制，全年完成4次模型重训练，确保长期运行下模型准确率稳定在80%以上。

负责大气环境质量预测的基础算法研究与数据治理，为后续预警模型提供高质量输入数据与特征支撑，覆盖PM2.5、O₃等常规污染物的短期（1-3天）浓度预测。

• 搭建大气污染数据清洗与特征工程体系，针对10个国控站点、200+微型站的小时级监测数据（存在缺失率15%-20%、异常值率5%），设计基于孤立森林（Isolation Forest）与三次样条插值的混合清洗方案，将数据可用率从82%提升至98%；进一步通过互信息法（MI）与随机森林特征重要性分析，筛选出与PM2.5浓度强相关的23个特征（包括前体物浓度、气象要素、地理地形参数），为后续模型提供关键输入。
• 开发基于梯度提升树（XGBoost）的PM2.5小时级预测模型，通过网格搜索优化超参数（学习率0.1、最大深度6），在测试集上实现MAE（平均绝对误差）12μg/m³，较传统ARIMA模型（MAE 25μg/m³）提升52%，相关成果应用于市级空气质量日报的辅助预测。
• 参与编写《环境监测数据质量评估标准》（企业内部版），定义数据完整性（缺失率≤5%）、准确性（与国标站偏差≤15%）、一致性（站点间时空匹配度≥90%）等6项核心指标，推动前端监测设备数据采集规范优化，间接提升后续预警模型的输入质量。
• 协助完成某钢铁园区小范围预警试点，基于前期数据与模型输出，对烧结机废气排放导致的周边PM2.5升高事件进行预判，试点期间成功预警2次，验证了数据治理与基础模型的有效性，为后续AI预警系统研发奠定技术基础。

区域级工业废气智慧监测与动态管控平台研发及产业化应用

• 项目背景源于区域工业废气监管痛点——原有监测系统数据分散、异构，超标排放预警滞后，政府难以实现精准管控。项目目标是研发集“实时监测-智能预警-溯源管控-效果评估”于一体的智慧平台，覆盖区域内500家工业企业、2000+监测点位，实现废气排放从“被动响应”到“主动治理”的转变。我在项目中主导技术架构设计、核心算法攻关及产业化落地全流程。
• 项目面临三大关键挑战：一是多源监测设备（电化学传感器、PID检测仪、红外热成像仪）数据格式不统一，融合准确率不足70%；二是工业废气成分复杂，传统机器学习模型对VOCs等特征污染物浓度预测准确率仅78%；三是中小企业设备接入成本高，缺乏轻量化适配方案。为此，我引入边缘计算 gateway 实现异构数据实时清洗与特征提取，构建“设备层-边缘层-云端”三层数据处理体系；同时融合LSTM时序模型与注意力机制，纳入气象参数（风速、湿度）作为辅助特征，解决污染物扩散预测的非线性问题；此外，制定MQTT协议轻量化适配规范，将企业端设备接入成本降低45%。
• 核心行动中，我牵头搭建了“数据-模型-应用”闭环：首先，针对数据融合难题，设计基于规则引擎与机器学习的混合校准算法，将多源数据一致率提升至95%以上；其次，为优化预测模型，收集区域内120家企业的3年历史排放数据，做特征工程时引入“工艺参数-环境变量-排放浓度”关联规则，将VOCs预测准确率提升至92%；最后，推动平台与企业ERP系统对接，实现超标预警自动触发企业减排方案，同时向政府提供“区域排放热力图+企业合规评分”可视化看板，支撑精准执法。
• 项目成果显著：平台上线6个月内，区域工业废气超标排放次数同比下降85%，政府监管响应时间从2小时缩短至15分钟，助力3个园区成功创建“国家级绿色工业园区”。技术层面，形成2项发明专利（一种工业废气多源数据融合方法、基于注意力机制的VOCs浓度预测模型）、1项行业标准（《区域工业废气智慧监测系统技术规范》），并获得省级环保科技进步二等奖。我的贡献在于打通了从技术研发到产业落地的最后一公里，既解决了政府的监管痛点，也为企业提供了可操作的减排路径，直接推动公司智慧环保业务营收增长40%。

钢铁企业烧结环节能耗与排放智能优化系统开发

• 项目聚焦钢铁行业烧结环节的高能耗、高排放问题——烧结环节能耗占钢铁企业总能耗30%，SO2、NOx排放占比达40%。企业需求是在保证产量的前提下，实现能耗与排放的协同优化。我在项目中负责数字孪生模型搭建、强化学习算法应用及工艺-技术衔接，是从“单点技术应用”向“系统优化”的重要成长项目。
• 项目难点在于烧结过程的强耦合性：料层厚度、机速、燃料配比等10+工艺参数相互影响，传统机理模型难以捕捉非线性关系；同时，实时数据的噪声与延迟会导致优化决策偏差。为此，我采用数字孪生技术，基于物理机理（烧结矿化学反应动力学）与数据驱动（历史运行数据）融合建模，构建烧结过程的虚拟镜像；引入PPO强化学习算法，以“能耗最低、排放最少、产量稳定”为多目标函数，实现工艺参数的动态优化。
• 核心行动中，我首先联合工艺工程师梳理烧结机关键参数，通过敏感性分析筛选出5个核心控制变量（料层厚度、燃料配比、机速、返矿率、风箱温度）；然后，利用历史运行数据训练数字孪生模型，将模型预测误差控制在3%以内；接着，设计强化学习奖励函数，平衡能耗（权重0.4）、排放（权重0.3）、产量（权重0.3）的优先级，通过离线仿真与在线微调，逐步优化参数。例如，将料层厚度从传统的650mm提升至700mm，燃料配比从5.2%降至4.8%，同时保持烧结矿产量稳定。
• 项目成果：系统在某大型钢铁企业180㎡烧结机上应用后，烧结环节能耗降低12%（年节省标煤1.2万吨），SO2排放减少18%、NOx排放减少22%，每年为企业创造直接经济效益800万元。技术层面，申请1项实用新型专利（一种烧结过程能耗排放智能优化装置），发表2篇EI论文（《基于数字孪生的烧结过程参数优化》《强化学习在烧结环节能耗排放协同中的应用》）。我的贡献是解决了“工艺-数据-算法”的跨领域衔接问题，将数字孪生与强化学习落地到复杂的工业场景，验证了智能优化系统在流程工业中的可行性，也为后续承接更大规模的智慧环保项目积累了经验。

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。