负责化工、冶金行业高盐高COD废水“零排放”项目全周期设计，涵盖工艺路线比选、关键单元优化、现场调试及长效运行验证，统筹资源化利用与系统稳定性平衡。

• 主导某5000m³/d化工园区综合废水零排放项目，针对原水COD 8000mg/L、TDS 15000mg/L、含镍铬重金属的特性，创新采用“多级AO除碳脱氮+MBR截留有机物+NF分盐+RO浓缩+MVR强制蒸发结晶”工艺链；通过Aspen Plus模拟优化浓缩倍数至8倍，解决传统工艺膜结垢速率快（原模拟预测每月结垢1.2mm）问题，实际运行结垢速率降至0.3mm/月，系统连续稳定运行超18个月无停机清洗。
• 牵头完成项目水平衡重构，识别原工艺中冷却循环水排污水（占比35%）直接外排的浪费点，新增浓水回用至冲渣系统路径，配套开发pH智能调节模块（基于PLC的ORP在线监测+PID控制），使回用水量提升至1200m³/d，年节水43.8万吨，吨水直接成本下降18%。
• 应对蒸发结晶单元硫酸钠晶体粒度不均（原平均粒径0.5mm，易堵管）难题，联合高校研发晶种投加策略（按NaCl浓度梯度动态投加0.5-2g/L），结合结晶器搅拌转速分段控制（150-250rpm），晶体平均粒径提升至1.8mm，卸料频率从每日3次降至每周2次，人工运维成本降低40%。
• 编制《高盐废水零排放系统运维手册》，建立膜压差、蒸发器温度、结晶盐纯度等12项关键指标预警阈值，项目获省级“工业废水资源化典型案例”，客户复购率提升至65%。

辅助完成钢铁、制药行业废水零排放方案设计，聚焦预处理单元优化、膜系统污染防控及能耗分析，支撑主设完成项目可行性研究与初步设计。

• 参与某2000m³/d钢铁厂冷轧废水零排放项目，负责水平衡校核与预处理段设计；发现原工艺未考虑乳化油去除（油类浓度8-12mg/L），导致后续超滤膜污染速率超预期（通量衰减至设计值60%仅需15天），提出“气浮破乳+活性炭吸附”组合工艺，油类去除率提升至99%，膜污染周期延长至45天，项目调试周期缩短20天。
• 针对制药废水高氨氮（NH3-N 500mg/L）、难降解COD（1500mg/L）特性，协助主设开发“短程硝化反硝化+电催化氧化”预处理单元；通过正交试验优化反应pH（7.5-8.0）、曝气强度（0.8m³/h·m²），氨氮去除率从70%提升至92%，为后续RO系统稳定运行提供保障。
• 搭建Aspen Energy Analyzer模型，对项目各单元能耗（电耗、蒸汽耗）进行基准分析，发现MVR蒸发单元蒸汽利用率仅65%（行业平均75%），提出增设二次蒸汽预热器方案，蒸汽单耗从120kg/m³降至98kg/m³，年节约标煤1200吨，获客户“技术创新奖”。

负责电镀、线路板行业废水处理工艺设计，重点完成物化沉淀、生化处理单元图纸绘制与现场技术交底，保障出水达到《电镀污染物排放标准》。

• 独立完成某1500m³/d电镀废水处理站设计，针对含氰废水（CN⁻ 20-30mg/L）与含铬废水（Cr⁶+ 8-12mg/L）混合处理的难点，优化“破氰槽+还原槽”分段反应参数（破氰pH 10-11，还原pH 2-3），氰化物、六价铬去除率分别达99.8%、99.5%，出水稳定达标。
• 改进传统化学沉淀法除镍工艺，引入硫化钠-石灰复合沉淀体系（S²⁻投加量0.8mg/L，pH 10.5），镍离子残留浓度从8mg/L降至0.5mg/L以下，解决原工艺出水镍超标问题，项目一次性通过环保验收。
• 编制《废水处理站运行操作指南》，细化PAC/PAM投加量（按进水浊度动态调整50-150mg/L）、污泥脱水频率（含水率≤80%时启动压滤）等操作标准，客户运维人员培训周期缩短至3天，系统异常响应时间从4小时压缩至1小时。

长三角某区域钢铁企业废钢-电炉短流程产业链协同闭环项目

• 项目背景：钢铁行业占全国碳排放15%，但区域内废钢比仅22%（远低于发达国家40%），且产业链存在“回收分散、质量波动、数据割裂”三大痛点——政策要求2025年废钢比提升至30%，企业亟需构建“回收-分拣-检测-冶炼”全链路协同体系，目标是将废钢利用率从68%提升至85%以上，降低吨钢碳排放20%。
• 关键难题与技术工具：一是回收商信息化水平低，无法追踪废钢来源；二是人工分拣误差达5%，无法满足钢厂杂质率≤1%的要求；三是产业链数据不通，钢厂匹配废钢批次需24小时。我选择用“区块链+计算机视觉+智能匹配”组合方案——区块链做全链路溯源，ResNet50视觉模型做废钢分类，机器学习算法做需求匹配。
• 核心行动与创新：1）牵头对接15家回收商，推动安装区块链节点设备，实现“回收-运输-分拣”数据实时上链；2）带领团队收集10万条废钢样本，训练视觉模型将分拣准确率提至98%，替代80%人工；3）设计“质量分级+动态定价”机制，将废钢分为A/B/C三级，激励回收商提升质量；4）联合3家电炉钢厂调试智能匹配系统，将订单响应时间从24小时缩至2小时。
• 量化成果与价值：项目运行18个月，累计处理废钢120万吨，废钢利用率提升至89%（超目标4pct）；吨钢碳排放从1.85吨降至1.45吨，降幅21.6%，帮钢厂获碳减排补贴860万元；构建区域首个废钢数字化闭环平台，接入23家企业，年营收增4500万元。我主导编制的《钢铁企业废钢供应链协同技术规范》被行业协会采纳为参考标准，奠定了公司在钢铁循环领域的技术话语权。

新能源汽车动力电池梯次利用全链条商业化体系搭建项目

• 项目背景：2020年新能源汽车进入退役高峰期，国内梯次利用率仅35%，痛点是“健康度评估慢、拆解易损坏、场景匹配难”——企业需建立可复制的“检测-拆解-重组-应用”体系，目标是将梯次利用率提至70%以上，找到盈利模式。
• 关键难题与技术工具：一是传统容量测试需24小时，无法批量处理；二是人工拆解电芯损坏率8%，重组后性能不稳定；三是下游场景（储能、低速车）需求分散，难以规模化。我用“AI+IoT健康度评估+自动化拆解+场景匹配平台”方案——NFC标签采数据，LSTM模型测SOH，视觉机器人做拆解，算法匹配场景。
• 核心行动与创新：1）与车企合作获取1000组退役电池样本，训练模型将SOH评估时间从24小时缩至10分钟，准确率95%；2）参与设计自动化拆解产线，用视觉引导机器人（精度±0.1mm）将电芯损坏率降至1%；3）搭建场景匹配平台，整合5家储能、3家低速车企业需求，用算法精准匹配电池性能与场景要求；4）设计“按效果付费”模式，降低客户初始投入门槛。
• 量化成果与价值：项目落地6个月，处理退役电池80MWh，梯次利用率提至76%（超目标6pct）；单瓦时成本从1.2元降至0.81元，降幅32.5%，每MWh营收12万元、毛利率28%。与2家储能企业签长期协议，年供100MWh，带来稳定营收1200万元。形成的模式写入《新能源汽车动力电池梯次利用行业白皮书》，我获“2022年循环经济技术创新奖”，成为公司在新能源循环领域的核心技术标杆。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。