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RESUME
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陆明哲
在平凡的岗位上创造不平凡的价值,这是我的职业信仰。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
求职意向
废旧电池回收技术总监
无锡
薪资面谈
随时到岗
工作经历
2022.09 - 2025.08
小楷循环科技有限公司
废旧电池回收技术总监

统筹公司废旧动力电池全生命周期回收技术研发、工艺迭代及产业化落地,主导从实验室到产线的技术转化,协同生产、质量、市场部门实现降本增效与技术壁垒构建,工作边界覆盖工艺设计、团队管理、环保合规及海外标准对接。

  • 主导设计高镍三元退役电池‘物理分选-定向浸出-短流程提纯’核心工艺路线,针对正极材料杂质(如Mg、Al、Ca)分离效率低的问题,引入梯度磁选设备与EDTA络合剂协同调控技术,将钴镍锂综合回收率从95%提升至98.6%,年增经济效益1800万元;同步搭建DCS控制系统,实现pH、温度、浸出时间等12项关键参数实时监控,工艺稳定性提升至99.2%。
  • 优化退役电池预处理环节,针对电池包一致性差(SOC差异±30%)导致的破碎分选能耗高问题,牵头开发基于X射线透射成像与激光诱导击穿光谱(LIBS)的AI分选模型,结合迁移学习算法训练电池类型/剩余容量识别模块,分选效率从8吨/小时提升至15吨/小时,破碎环节电耗降低31%(从42kWh/吨降至29kWh/吨)。
  • 统筹搭建‘实验室-中试-量产’三级验证体系,主导编制《退役动力电池回收技术规范》(Q/XK-2024)企业标准,推动‘高杂质浸出液深度净化’‘低品位钴盐短流程提纯’3项核心工艺申报发明专利(已授权2项);支撑公司通过ISO 14046水足迹认证及欧盟电池循环利用法规(EU 2023/1542)预审核,为德国、匈牙利海外工厂技术输出奠定基础。
  • 组建12人技术团队(含3名博士、5名硕士),制定‘项目制攻坚+季度技能考核’培养机制,主导完成全员LCA(生命周期评估)、湿法冶金热力学等专项培训16场;推动团队与清华大学合作开发退役电池健康度(SOH)预测算法,将梯次利用电池组一致性达标率从82%提升至95%,支撑公司在浙江、广东落地3个工商业储能梯次利用项目(总规模12MWh)。
2019.03 - 2022.08
小楷新能源科技有限公司
废旧电池回收技术经理

负责退役锂电池回收工艺研发与中试验证,聚焦湿法冶金环节技术突破,推动实验室成果向工程化转化,工作边界涵盖工艺参数优化、设备选型及成本核算,需保障中试线稳定运行并为量产提供数据支撑。

  • 针对传统硫酸体系浸出液中杂质(Fe、Cu、Zn)含量高(≥5g/L)的问题,提出‘硫化钠沉淀-甲基异丁基酮(MIBK)萃取’耦合除杂工艺,通过正交试验优化硫化钠投加量(0.8g/L)与MIBK萃取级数(3级),将浸出液杂质含量降至0.1g/L以下,为后续沉锂工序提供Li⁺浓度≥8g/L的高纯度溶液,支撑中试线实现碳酸锂纯度99.8%的稳定产出。
  • 主导搭建50kg/批次的中试实验平台,完成10种不同退役电池(磷酸铁锂占比40%、三元占比60%)的回收工艺验证,编制《不同体系电池回收参数对照表》(含酸耗、浸出时间、温度窗口等23项指标),形成标准化操作手册,将单批次中试周期从45天缩短至28天,为3000吨/年量产线设计提供关键工艺参数。
  • 解决中试阶段废水处理成本高的痛点(原处理成本8元/吨),引入‘超滤膜+反渗透+蒸发结晶’组合工艺,将废水回用率从60%提升至85%,年减少废水排放1.2万吨,降低环保处理成本42万元/年;相关技术方案被纳入公司环保合规改造计划,获当地生态环境局专项补贴15万元。
2016.07 - 2019.02
小楷绿色技术研究院
电池回收研发工程师

参与退役电池回收基础研究,聚焦物理分选与预处理技术开发,为后续工艺优化提供理论支撑,工作边界包括实验设计、数据采集分析及成果转化建议,需配合团队完成专利申报与技术报告撰写。

  • 参与‘退役动力电池自动化拆解安全与高效分选’课题,开发基于六轴机械臂的拆解装置,优化刀具角度(与电池包夹角45°)与冲压压力(12MPa),将拆解效率从30台/小时提升至60台/小时,同时通过压力传感器实时监测电池包形变(阈值≤2mm),将短路起火风险降低至0.01%以下,相关成果获研究院年度技术创新奖(排名2/5)。
  • 系统研究不同放电方式对电池残余电量的影响,对比盐水浸泡(放电率85%)、电阻放电(92%)、脉冲放电(频率1kHz,占空比30%,放电率98.8%)三种方法,确定脉冲放电为最优方案,使电池残余电量从8%降至1.2%,年减少电能浪费约5万度(按年处理1000吨电池测算)。
  • 搭建电池材料成分分析数据库,累计录入500组不同品牌(宁德时代、比亚迪等)、型号(NCM523、NCM811等)电池的正负极材料成分数据(Li、Ni、Co含量偏差≤0.5%),开发基于随机森林的成分快速判别算法原型,为后续AI分选模型提供数据基础,相关论文发表于《电源技术》(2018年第6期)。
兴趣爱好
摄影
看书
阅读
跑步
语言能力
  • 英语(专业八级)
  • 普通话(一级乙等)
自我评价
  • 深耕废旧电池回收全链路技术(拆解/梯次利用/再生),秉持“工艺前置合规、成本倒推效率”思维,实现技术从实验室到规模化的闭环落地。
  • 紧扣能源循环与环保政策内核,擅长将技术路径融入产业链战略,支撑原料溯源与高值化利用的闭环构建。
  • 习惯跨研发、生产、供应链整合资源,用“问题溯源-方案验证-标准化”方法论,解决过工艺稳定性与原料适配痛点。
  • 以预判性视角捕捉行业难点(废料波动、技术迭代),主导前置技术储备与团队培养,保障长期竞争力。
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