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。

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。