负责工业聚集区AI环境预警系统端到端架构设计、模型迭代及业务落地，覆盖多源数据融合、算法优化与场景适配，支撑园区大气污染“早预警、早处置”

• 主导设计“工艺参数-排放数据”双驱动的LSTM-XGBoost融合预警模型，针对钢铁园区烧结机废气非线性时序特征，整合DCS系统炉膛温度、脱硫塔pH值等15维工艺参数与SO₂、颗粒物在线监测数据，通过SHAP值分析筛选滞后3小时的炉膛温度波动（特征重要性0.87）等关键因子，将超标预警准确率从78%提升至93%，漏报率下降45%；搭建模型每周在线更新机制，用新数据微调参数保持适应性
• 核心开发支持20+园区接入的预警平台，采用Spring Cloud Alibaba微服务架构，对接OPC UA、Modbus多协议设备采集，设计自适应数据清洗Pipeline（含缺失值插补、异常值Winsorization），解决传感器数据异构问题，数据可用率达99.6%；平台日均处理300万+条数据，预警响应时间从12分钟缩短至2.5分钟
• 优化边缘侧实时预警能力，将TensorFlow训练的LSTM模型量化压缩为TensorRT引擎部署边缘网关，针对量化后精度下降（从92%降至85%），用迁移学习以目标园区3个月数据微调，精度恢复至91.5%，实现边缘端预警延迟≤500ms，满足企业秒级响应要求
• 搭建预警有效性评估体系，结合混淆矩阵、ROC-AUC（0.91）及环保执法数据量化处置率；每月输出《园区废气预警效能报告》，推动整改15起“预警未处置”问题，预警事件实际查处占比从65%提升至88%，帮助企业规避3起环保处罚

参与大气环境预警系统算法开发与数据治理，推动系统从试点向规模化应用转化，解决模型泛化性与业务适配问题

• 参与某化工园区试点模型开发，针对化工废气（VOCs、苯系物）复杂性，用XGBoost融合气象、地理与排放数据构建多因子模型；通过网格搜索优化超参数，将苯浓度超标预测准确率从70%提升至85%，支撑试点完成“AI预警-核查-整改”闭环
• 负责系统数据层治理，梳理12家企业30+台设备数据，建立数据质量监控指标（缺失率≤1%、异常值占比≤0.5%），开发自动化校验脚本，将数据问题解决时间从4小时缩短至30分钟，保障模型输入可靠性
• 协助业务优化预警阈值，结合化工生产工艺与企业排放标准，用ROC曲线确定苯浓度预警阈值0.08mg/m³（低于国标0.1mg/m³），误报率从35%降至18%，提升企业对系统的信任度

负责企业废气排放数据统计分析与预警模型探索，为AI预警系统开发积累基础数据与经验

• 整合下属3家火电厂废气排放（SO₂、NOx、烟尘）与运行数据（机组负荷、煤质），用Hive构建数据仓库（含100+张表），通过SQL分析发现机组负荷超80%时NOx浓度上升显著（R²=0.75），为后续模型特征选择提供依据
• 探索传统模型局限性，用ARIMA预测SO₂排放，对机组启停等突发工况预测误差达40%；撰写《传统时序模型在动态工况下的局限性分析》报告，提出“工艺参数+机器学习”模型建议，为转向AI预警埋下伏笔
• 支持环保部门临时核查，用Python编写自动化报表脚本（Pandas处理、Matplotlib可视化），将月度排放报告生成时间从2天缩短至半天，提升工作效率

长三角某国家级经开区工业智慧环保管控平台研发与应用

• 项目背景：园区聚集200+家化工、电子、机械企业，原有环保监测系统分散，数据孤岛率达35%，应急响应依赖人工排查（平均耗时2小时），每年因超标排放罚款超500万元，单位工业产值能耗较行业均值高12%。核心目标是构建“监测-预警-管控-溯源”全链路智慧平台，实现精准治污与降本增效。我的总体职责是主导平台整体架构设计、核心技术攻关及三方（管委会、企业、第三方机构）需求对接，确保平台落地后覆盖园区95%以上环保场景。
• 关键难题与技术方案：1. 多源异构数据融合——企业端设备协议涵盖Modbus、MQTT、OPC UA等12种，数据格式混乱；2. 预警准确性低——传统规则引擎误报率22%，无法区分设备故障与环境异常；3. 污染溯源困难——缺乏生产数据与环境数据的关联模型。技术上采用“边缘计算+云平台”架构，自研轻量级协议转换网关解决数据解析问题；基于图神经网络（GNN）构建“企业-设备-环境因子”关联模型，整合生产负荷、工艺参数与PM2.5、VOCs等环境数据；应用层通过InfluxDB时序数据库与Grafana可视化系统实现秒级数据展示。
• 核心行动与创新：带队走访30+家重点企业，梳理化工企业VOCs排放波动特征，将注意力机制（Attention）嵌入GNN模型，提升瞬时超标事件识别能力；推动园区出台《智慧环保平台数据接入规范》，强制新入园企业按标准对接，确保数据完整性；针对应急场景设计“秒级预警-分钟级响应”流程，联动园区消防、环保队伍实现快速处置。
• 项目成果与价值：平台上线后，数据融合率从65%提升至92%，覆盖98%企业；实时预警准确率提升至95%，误报率下降17个百分点，年减少无效应急成本300万元；帮助企业平均降低能耗15%、VOCs排放20%，推动12家企业获“绿色工厂”认证。项目成为长三角园区智慧环保标杆，带动公司签约3个同类园区，年营收增长25%；我主导编制的《工业智慧环保平台技术导则》被园区管委会采纳为行业标准。

珠三角某化工园区危废全生命周期智慧监管系统开发

• 项目背景：园区危废年产生量增长18%，传统管理依赖纸质台账，存在转移联单造假、处置过程不可追溯、库存积压等问题，环保督查中多次因“危废账实不符”被通报。我的角色是负责系统需求分析、核心模块设计及与企业ERP对接，目标实现危废“产废-贮存-转移-处置”全链路数字化溯源。
• 关键难题与技术方案：1. 产废数据真实性——手工录入易篡改，误差达10%；2. 转移监管缺失——车辆GPS与系统脱节，无法实时监控路线；3. 库存预警滞后——仅统计期末库存，无法预测超标。技术上对接企业DCS系统，通过物料衡算模型自动计算产废量（基于反应釜温度、压力等工况数据）；集成GPS+RFID技术，给危废包装贴电子标签，实时上传运输车辆位置与状态；采用ARIMA+LSTM混合模型预测库存，提前7天预警超量危废。
• 核心行动与决策：与5家重点危废企业合作，采集1年产废与生产数据，优化物料衡算模型，将误差降至3%以内；对接省危废管理平台，实现转移联单自动同步，减少企业重复录入；设计“红黄绿”三级库存预警，红色预警触发后自动推荐处置企业并推送给环保部门。
• 项目成果与价值：系统上线后，危废台账准确率提升至98%，转移联单造假率为0；库存周转率提升25%，积压危废减少40%，企业年处置成本降低120万元；园区在省级环保督查中危废管理项得满分，成为“无废园区”试点。我个人获公司“年度创新贡献奖”，项目成果被纳入公司危废管理产品矩阵，支撑后续3个项目签约。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。