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。

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。

• 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。