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）。

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。

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）。

钢铁/磷肥行业工业副产石膏耦合制备α型高强石膏产业化项目

• 项目背景：我国每年产生约3亿吨工业副产石膏（钢铁脱硫石膏、磷肥磷石膏占比超60%），传统填埋方式占用土地且污染土壤地下水；而α型高强石膏（抗压强度≥50MPa）作为高端建材原料，市场缺口达1200万吨/年但依赖天然石膏制备。项目目标是通过副产石膏杂质定向脱除与晶型调控技术，实现高值化利用，同时解决企业固废消纳痛点。我在项目中负责从实验室研发到产业化落地的端到端技术攻关与团队协调。
• 关键难题与技术方案：副产石膏含氟、铁、有机物等杂质，易导致煅烧后产品开裂、强度波动；传统回转窑煅烧能耗高达80kg标煤/吨，成本缺乏竞争力。我引入“多级梯度除杂+微波辅助活化”组合工艺——先用磁选+浮选去除铁、有机物杂质，再用微波（2.45GHz、800W）精准加热至150℃完成石膏晶型转变，替代传统高温煅烧。同时基于Aspen Plus模拟优化热交换流程，降低能耗。
• 核心行动与创新：牵头建立涵盖200+个副产石膏样品的杂质数据库，通过正交试验确定最佳除杂剂配比（硫酸铝3wt%+聚丙烯酰胺0.1wt%）；针对磷石膏氟含量高的问题，添加0.5wt%纳米二氧化硅封堵氟离子溶出通道，产品氟浸出浓度从150mg/kg降至30mg/kg以下（符合《建筑材料放射性核素限量》GB6566-2010）。此外，与下游装配式建筑企业合作，根据其石膏板抗折强度要求（≥8MPa）调整配方，加入10wt%粉煤灰增强韧性。
• 项目成果与价值：建成年处理5万吨工业副产石膏的示范生产线，产品α型高强石膏抗压强度稳定在55-60MPa，达到GB/T 20378-2018一级标准；吨产品能耗降至45kg标煤，成本较天然石膏制备降低25%。项目落地后，合作钢铁企业副产石膏消纳率从15%提升至55%，累计为企业节省填埋成本1200万元/年，带动公司获得3项发明专利（ZL202210234567.X等），并与2家头部装配式建材企业签订长期供应协议，年营收增加4800万元。

苏州工业园区固废协同处置数字化平台开发与应用项目

• 项目背景：苏州工业园区聚集1.2万家工业企业，年产固废约180万吨，但存在“企业底数不清、处置需求匹配低效、全流程监管缺失”三大痛点——企业固废数据靠人工填报，误差率超30%；处置企业因信息不对称，常出现“有料无车”或“有车无料”情况。项目目标是通过数字化手段实现固废“产生-收集-运输-处置”全生命周期闭环管理，推动园区固废综合利用率从65%提升至85%。我在项目中负责需求调研、平台架构设计与生态资源整合。
• 关键难题与解决路径：一是企业固废分类标准不统一，120家试点企业的编码差异达40%；二是IoT设备采集的重量、成分数据易受环境干扰，准确率仅70%；三是跨主体（企业、运输方、处置方）利益难协同，企业担心数据泄露不愿上传。我牵头制定《园区工业固废数字化分类编码规范》，涵盖3大类21小类固废，统一数据字段；采用“边缘计算+区块链”方案——在企业端部署智能终端（带称重、红外光谱功能），本地预处理数据后再上链，确保不可篡改；引入“碳积分激励机制”，企业上传真实数据可获得碳积分，兑换处置费用折扣或政府补贴。
• 核心行动与决策：走访120家企业调研需求，设计“PC端管理后台+移动端APP”双端界面，企业可实时查看固废转运进度、处置成本；与园区环保局、处置企业（如某危废焚烧厂）、运输公司（如某冷链物流）打通API接口，实现订单自动匹配——系统根据固废类型、重量、处置企业产能，推荐最优路线与服务商。此外，开发AI预测模型（基于Python Scikit-learn），通过企业生产数据（如产量、工艺）预测固废产生量，提前3天调度运输车辆。
• 项目成果与影响：平台上线6个月覆盖园区85%工业企业（1.02万家），固废转运空驶率从40%降至15%，处置成本降低20%；数据准确率提升至95%，园区固废综合利用率达到88%，超额完成目标。项目获得“2022年江苏省循环经济数字化示范项目”，推动园区年度碳减排约1.2万吨（相当于种植66万棵冷杉）；平台模式被复制到无锡、常州2个园区，为公司带来1800万元年度营收，我也因此晋升为循环经济事业部数字化负责人。

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。