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。

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。

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。