负责工业聚集区大气污染物AI预警系统的全生命周期开发，聚焦VOCs、氮氧化物等特征污染物的高精度预测与异常识别，通过模型优化与工程落地解决传统监测滞后性问题，支撑园区环保监管从‘被动响应’向‘主动预防’转型。

• 主导设计基于时序注意力LSTM的VOCs浓度多步预测模型，针对工业排放数据存在的高噪声、非稳态特性，创新融合滑动窗口去噪与变分自编码器（VAE）特征增强，将72小时预测MAE从12.6μg/m³降至5.8μg/m³，模型在3家化工园区试点中提前4-6小时预警异常排放事件，准确率达91%。
• 牵头优化实时预警引擎架构，采用Apache Flink构建低延迟流计算链路，集成规则引擎与机器学习模型双校验机制，将预警响应时间从15分钟压缩至30秒内；同步开发异常溯源模块，通过SHAP值可解释性分析定位主要致因（如某时段RTO装置燃烧不充分贡献65%异常值），辅助园区快速锁定责任主体。
• 推动系统与园区CEMS、气象站、无人机巡检数据的多源对接，制定《工业废气预警数据接入规范V1.0》，定义23类关键指标的清洗规则与时间戳对齐逻辑，实现97%外部数据的自动化接入与标准化处理，减少人工干预成本40%。
• 联合环保监管部门开展模型验证，基于某钢铁园区18个月的排放数据，对比传统阈值法与AI模型预警效果，发现系统对非计划性排放（如设备泄漏）的检出率提升35%，相关成果被纳入园区年度环保白皮书案例。

参与省级大气污染联防联控预警平台建设，负责多源异构环境数据的融合建模与区域级污染事件预警，重点突破跨尺度（局地-区域）、跨污染物（PM2.5-O3）的关联预测难题。

• 核心开发基于时空图卷积网络（ST-GCN）与XGBoost的O3生成潜势预测模型，整合气象模式数据（WRF）、交通流量、工业源清单等多维度信息，将未来72小时O3超标概率预测准确率从78%提升至89%，支撑省生态环境厅制定差异化管控策略。
• 设计动态阈值调整算法，结合AERMOD大气扩散模型输出的气象敏感性系数，自动修正不同季节、风向下污染物的预警阈值（如夏季午后O3阈值较冬季上调15%），系统误报率从22%降至15%，获平台用户（地市环保局）书面表扬。
• 主导编写《AI环境预警系统运维指南》，涵盖模型漂移检测（PSI指数监控）、数据质量评估（完整性/时效性指标）、故障应急响应流程等内容，完成12场客户培训（覆盖80+运维人员），推动平台上线后首年故障响应效率提升50%。

聚焦垃圾焚烧发电场景的大气污染物排放预测，为环保监管提供技术支撑，同时探索AI在工业源环境风险识别中的基础应用。

• 构建二噁英排放预测模型，基于焚烧炉工况数据（燃烧温度、停留时间、过量空气系数）与烟气参数（CO浓度、HCl含量），采用随机森林筛选关键特征并训练梯度提升树模型，预测误差控制在8%以内，为焚烧厂优化燃烧控制提供数据依据。
• 开发边缘端预警模块，通过TensorRT对LSTM模型进行量化压缩，将推理耗时从2秒缩短至500ms，适配焚烧厂现场PLC设备的算力限制，实现燃烧工况异常（如炉温骤降）的毫秒级响应，相关方案在2家垃圾焚烧企业落地。
• 参与生态环境部《重点行业AI环境预警技术指南》课题，负责焚烧场景技术路线编写，提出的‘工况-排放-气象’三维特征融合方法被采纳为指导原则，间接推动行业标准制定。

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。