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。

工业园区多源数据融合智慧环保数字孪生平台研发与应用

• 项目背景：国内工业园区普遍存在环保数据分散（企业DCS、在线监测、气象等多源数据异构）、监管预警滞后等问题，某省生态环境厅亟需一套整合多源数据的数字孪生平台，实现污染实时溯源与智能预警。我的总体职责是统筹平台架构设计与核心技术攻关，对接政府需求与研发团队进度，确保项目落地符合监管场景要求。
• 关键难题与技术：一是多源数据融合困难——企业数据格式不统一、同步延迟达分钟级，无法支撑实时孪生；二是园区污染扩散建模不精准——传统CFD模型无法关联实时工况波动。为此，我引入自研边缘计算网关（搭载协议解析模块）解决异构数据标准化问题，采用Apache NiFi做ETL清洗，并融合计算流体力学（CFD）与LSTM神经网络构建动态污染扩散孪生模型，打通“数据-模型-场景”的链路。
• 核心行动与创新：我主导设计了“端-边-云”三层架构——边缘侧通过网关实现企业数据低延迟传输，云端基于Spring Cloud搭建数据中台，结合Unity引擎开发三维可视化界面，将园区地形、企业布局与污染物浓度实时映射；创新点在于把企业生产负荷、治污设备运行参数嵌入孪生模型，让污染预测从“静态模拟”转向“动态响应”。
• 项目成果：平台覆盖5个重点工业园区、120家企业，接入20+类10万+点位数据；预警准确率从原有系统的65%提升至92%，帮助企业提前72小时预警违规风险，减少违规次数80%；为客户推动园区环保合规率升至98%，为公司带来300万/年订阅营收，获客户“优秀解决方案提供商”称号。

钢铁企业烧结机烟气超低排放智能优化控制系统开发

• 项目背景：某头部钢铁企业烧结机烟气排放存在“工况波动大、人工调控依赖经验、达标率不稳定”痛点，客户需一套系统实现喷氨、脱硫剂用量自动优化。我担任核心技术工程师，负责算法开发、系统集成及现场调试，目标是从“事后治理”转向“事前预测、事中优化”。
• 关键难题与技术：一是烧结工况（料层厚度、风量）快速变化导致SO2/NOx排放波动，传统PID控制无法实时适配；二是烟气传感器易受粉尘影响漂移，干扰调控精度。我采用强化学习（DDPG算法）构建“工况-排放”预测模型，同时开发基于激光光谱仪的漂移补偿算法，每2小时校准传感器数据。
• 核心行动与决策：我采集1年烧结工况与排放数据（10万+条）训练模型，将预测结果与DCS系统联动，实现喷氨量、脱硫剂投加量动态调整；针对现场粉尘大的问题，我优化了激光光谱仪的安装位置与采样频率，确保漂移补偿的准确性。这一过程需平衡算法响应速度与工业场景稳定性，最终选择轻量化模型部署在边缘端。
• 项目成果：系统上线后，烧结机排放达标率从90%升至99.5%，未发生超标事件；脱硫脱硝药剂用量降低25%，年节省成本180万元；成果获“XX省环保科技进步三等奖”，技术方案被企业推广至3条生产线，成为公司在钢铁行业的标杆案例。

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。