负责工业集聚区多维度环境风险AI预警系统的全周期研发，涵盖需求拆解、多源数据融合建模、系统集成及落地验证，支撑生态环境监管部门对VOCs超标、恶臭扩散等事件的提前72小时精准预警。

• 主导某国家级化工园区AI环境预警平台升级项目，针对园区内32家涉气企业的17类监测设备（CEMS、PID、气象站等）产生的时序数据，设计基于XGBoost与LSTM混合架构的多源异构数据融合模型，解决传统单模型对复杂气象条件（如静稳天气）下污染物扩散预测偏差大的问题；通过引入注意力机制捕捉时间序列中长程依赖关系，将VOCs浓度异常预警准确率从82%提升至91%，误报率下降40%，支撑园区全年拦截3起潜在群体性污染事件。
• 牵头构建园区级环境风险知识图谱，整合企业工艺参数（如反应釜温度、物料投加量）、地理信息（厂界距离、敏感目标分布）及历史事故案例，开发基于图神经网络（GNN）的风险传导预测模块；针对某石化企业泄漏事故模拟，系统提前68小时预测到下风向3公里范围内居民区苯浓度将超标，协助监管部门启动Ⅱ级应急响应，避免约2000人暴露风险。
• 优化模型部署方案，基于Docker容器化与Kubernetes编排，将预警模型推理延迟从120秒压缩至25秒，满足监管部门实时监控需求；同步设计A/B测试框架，每月对比模型预测与人工巡查结果，推动模型迭代效率提升30%，近半年累计优化特征工程参数17组，关键指标（F1-score）稳定在0.89以上。
• 对接中国环境监测总站标准，主导编制《工业集聚区AI环境预警系统性能评估指南》，提出包含时空覆盖度、预警时效性、误报容忍度等6项核心指标的量化评估体系，被纳入省级智慧环保平台验收规范。

聚焦大气环境质量预警场景，负责空气质量预测模型开发、气象-污染协同机制研究及预警产品落地，支撑城市生态环境局对PM2.5重污染、臭氧污染的提前48小时预警。

• 针对华北地区臭氧污染成因复杂（VOCs/NOx协同、光化学反应）的特点，改进传统CMAQ模型与机器学习的融合框架，引入迁移学习解决不同季节（夏季高温高湿vs秋季静稳）下模型泛化性差的问题；通过迁移WRF气象模式输出的边界层高度、混合层厚度等参数作为辅助特征，将臭氧超标预警准确率从75%提升至86%，关键区域（如城市建成区）提前量延长至60小时。
• 搭建城市级大气污染源反演系统，基于卫星遥感数据（TROPOMI的NO2柱浓度）与地面监测站数据，使用贝叶斯层次模型量化工业企业、机动车、扬尘的贡献占比；在某次夏季臭氧重污染事件中，系统精准识别出3家化工企业VOCs无组织排放异常，协助执法部门开展靶向核查，最终关停2家违规企业，当月区域臭氧浓度同比下降12%。
• 设计预警信息智能推送策略，结合地理围栏（敏感人群密集区）与风险等级（红/橙/黄），开发基于规则引擎+协同过滤的个性化推送模块；上线后预警信息触达率从65%提升至88%，重点企业负责人对预警响应的及时率从70%提高至92%，获市生态环境局“年度技术创新奖”。

参与地表水环境预警系统基础算法研发，聚焦水质指标（COD、氨氮）时序预测及异常波动识别，为区域水污染联防联控提供技术支撑。

• 基于某流域10个国考断面的逐小时水质监测数据，构建结合小波变换与BiLSTM的水质预测模型，解决传统ARIMA模型对突发污染（如上游企业偷排）响应滞后的问题；通过小波分解提取高频噪声与低频趋势特征，模型对氨氮浓度骤升的预测提前量从12小时延长至28小时，在2021年“6·18”跨境污染事件中成功预警，避免下游3个城市饮用水源受影响。
• 开发水质异常检测模块，采用孤立森林（Isolation Forest）与滑动窗口统计法融合的方法，识别因仪器故障或人为干扰导致的异常数据；上线后系统自动标记可疑数据点占比15%，经人工复核确认真实异常事件23起，数据可用率从89%提升至95%，保障了后续预警模型的训练质量。
• 参与编写《流域水质AI预警模型技术规范》，定义模型训练数据要求（至少3年连续监测数据）、评价指标（MAE≤15%、漏报率≤5%）及运维流程（月度模型校准），成为公司承接省级水环境项目的标准技术文档。

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。