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陆明哲
用系统化的思维解决问题,用温度化的方式交付成果,这是我的工作准则。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
陆明哲的照片
求职意向
AI环境预警系统工程师
重庆
薪资面谈
一周内到岗
工作经历
2024.07 - 至今
小楷智环科技(上海)有限公司
高级AI环境预警系统工程师

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。
2022.03 - 2024.06
小楷环境智能技术(北京)有限公司
AI环境预警系统工程师

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”。
2020.09 - 2022.02
小楷生态科技(深圳)有限公司
环境算法工程师(侧重预警方向)

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。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
兴趣爱好
摄影
看书
阅读
跑步
自我评价
  • 定位为AI与环境场景的深度连接者,深耕能源环保预警赛道,熟稔污染物扩散、设备异常等核心场景的技术落地逻辑。
  • 秉持“业务问题转算法-效果闭环验证”思维,曾推动预警模型从“事后响应”迭代至“72小时事前预判”。
  • 擅长多模态数据融合建模,能将气象、排放、传感器异构数据转化为可行动的预警信号。
  • 主动对齐业务目标,常与环保专家、一线运维协同迭代,确保技术方案贴合实际运营痛点。
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