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陆明哲的照片
陆明哲
责任心不是口号,而是渗透在每个工作细节中的行动准则。
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
三个月内到岗
工作经历
2025.08 - 至今
小楷绿色科技有限公司
废旧电池回收技术总监

负责公司废旧锂离子电池全生命周期回收技术体系建设,统筹预处理至有价金属提取全流程研发、优化及产业化落地,联动生产、质量与供应链部门实现技术迭代与成本管控,支撑年处理5万吨废旧电池产能的达产与达标。

  • 主导设计“冷冻研磨+气流分级+湿法冶金”耦合预处理工艺,针对磷酸铁锂废料中铝箔与正极活性物质黏连导致的金属浸出率低问题,运用Fluent流体力学软件模拟研磨介质配比(刚玉球:氧化锆球=3:1)与冷冻温度(-80℃),将铝箔残留率从12%降至3%,正极材料浸出率从75%提升至92%,单吨废料回收成本下降18%,该工艺已申请发明专利(公开号:CN202510XXXXXX)。
  • 搭建废旧三元电池梯次利用AI评估系统,基于电化学阻抗谱(EIS)采集1000+组退役电池数据,训练容量衰减动力学模型预测剩余寿命(RUL),将预测准确率从82%提升至95%,支撑梯次利用产品(储能电池模组)合格率从78%提高至91%,助力公司获得某电网公司2GWh梯次利用订单。
  • 优化钴镍锰三元材料再生烧结工艺,针对传统箱式烧结导致的晶格缺陷问题,引入微波烧结技术(功率1.5kW,升温速率10℃/min),缩短烧结时间40%(从4h降至2.4h),材料首次放电比容量从155mAh/g提升至170mAh/g,达到行业头部水平,对应再生材料营收年增长2500万元。
  • 构建电池回收数据管理平台,整合原料溯源、工艺参数、产品品质等12类300+指标,运用LSTM算法挖掘工艺波动规律,提前72小时预警压滤机堵料故障,使生产线 downtime 从每月5天降至3天,年节约运维成本450万元。
2021.03 - 2025.07
小楷新能源材料研究院
高级研发经理(废旧电池回收方向)

牵头废旧铅酸电池及小型锂电池回收技术研发与产业化,建立工艺标准化体系,推动实验室成果向中试线转化,负责团队技术培训与外部合作对接(如高校、电池厂)。

  • 主导完成废旧铅酸电池自动化拆解线研发,针对传统拆解中硫酸雾与铅尘扩散问题,设计“封闭式腔体+负压吸尘(风速0.5m/s)+碱液喷淋(NaOH浓度5%)”集成系统,使车间空气中铅浓度从1.2mg/m³降至0.3mg/m³(低于GBZ 2.1-2019限值),拆解效率从2吨/小时提升至4吨/小时,年处理量从5万吨扩大至12万吨。
  • 突破小型锂电池(电动自行车用)带电破碎技术,采用低温等离子体(功率300W,处理时间10s)预处理电解液,分解率达98%以上,避免了破碎燃爆风险,回收的铜铝箔纯度从98%提升至99.5%,支撑公司获得3项实用新型专利,中试线良品率达93%。
  • 搭建铅酸电池再生铅质量管控体系,引入ICP-MS在线监测系统实时跟踪铅膏中Fe、Zn杂质含量,调整熔炼温度(从450℃优化至500℃)与还原剂(焦炭)配比(从3%增至5%),使再生铅纯度从99.2%提升至99.7%,符合GB/T 26493-2011一级标准,成功进入某新能源汽车配套供应链。
  • 推动与某高校合作开发“废旧电池材料基因数据库”,录入50+种电池材料成分、工艺参数与性能数据,为工艺优化提供数据支撑,相关成果获省科技进步三等奖。
2018.07 - 2021.02
小楷环保科技有限公司
研发工程师(电池回收方向)

参与废旧锂离子电池预处理技术研发,聚焦铝箔与正极材料分离及活性物质回收,负责小试工艺开发、数据记录与分析,支撑后续中试线设计。

  • 参与开发废旧三元电池铝箔剥离工艺,针对传统热处理(400℃)导致铝箔氧化严重问题,采用低温真空热处理(300℃,真空度10⁻² Pa)结合机械刮削,使铝箔氧化率从15%降至3%,剥离效率提升至98%,支撑后续湿法冶金工序金属浸出率提高10%。
  • 优化磷酸铁锂废料球磨细化工艺,运用响应面法优化球磨转速(450rpm)、时间(3h)与球料比(8:1),使正极活性物质粒径D50从15μm减小至8μm,反应表面积增加40%,浸出率从70%提升至82%,相关工艺参数被纳入公司SOP。
  • 协助搭建预处理阶段小试评价平台,建立“分离效率-金属损失率-能耗”三维指标体系,累计完成20组不同来源电池测试(涵盖特斯拉、宁德时代等品牌),筛选出最优工艺组合,为中试线设计提供数据支撑。
  • 参与撰写《废旧锂离子电池预处理技术研究报告》,梳理国内外10+种主流工艺优缺点,提出“物理分离为主、化学辅助”的技术路线,被公司采纳为长期研发方向。
项目经验
2022.05 - 2024.02
中绿智循科技有限公司
循环经济事业部高级项目经理

动力电池梯次利用全链条标准化体系搭建与规模化落地项目

  • 新能源汽车产业爆发催生动力电池退役潮,2022年全国退役电池量达42万吨,但行业缺乏统一的检测、拆解、重组标准,导致梯次利用成本高、安全风险大、场景适配性差。公司目标是通过搭建全链条标准化体系,推动梯次电池在工商业储能、低速电动车等场景的规模化应用,我作为高级项目经理,负责统筹体系设计、跨部门(研发、生产、市场)协同及试点项目落地。
  • 项目面临三大核心挑战:一是不同车企电池包规格、连接方式差异大,缺乏兼容的检测与拆解工艺;二是梯次电池剩余寿命(SOH)预测精度仅82%,重组后储能系统安全隐患突出;三是车企、回收商、终端用户的利益分配机制模糊,阻碍产业链协同。
  • 针对规格差异,牵头整合电化学、机械设计团队,参考GB/T 34015-2017《车用动力电池回收利用 余能检测》等标准,开发“动力电池模块化拆解工艺包”,兼容92%的主流车型电池包,拆解效率较传统方式提升45%;针对寿命预测,联合高校大数据团队构建“基于LSTM神经网络的SOH动态评估模型”,融合电池充放电历史、温度、电压数据,将预测精度提升至95%;针对利益分配,设计“成本共担、收益分层”协议——车企承担回收运输成本,回收商负责检测拆解,终端用户按电池性能支付溢价,明确各方分成比例(车企15%、回收商25%、终端60%)。
  • 项目搭建了国内首个动力电池梯次利用全链条标准化体系,落地5个工商业储能试点项目(总容量12MWh)和3个低速车电池替换项目,梯次电池利用率从行业平均35%提升至68%,单瓦时成本下降22%;年处理退役电池5GWh,带动公司新增营收8000万元,项目入选工信部“动力电池梯次利用试点示范项目”,我主导编制的《动力电池梯次利用场景适配指南》草案被纳入《新能源汽车动力蓄电池回收利用管理办法》修订版,个人贡献获公司年度“技术创新奖”。
2020.03 - 2022.04
绿源再生资源有限公司
循环经济项目主管

工业废塑料高值化转化制备环保建材技术研发与产业化项目

  • 工业废塑料(PE、PP占比约60%)传统处置以填埋、焚烧为主,不仅占用土地资源,还会释放二噁英等有害物。公司瞄准环保建材市场需求,目标是研发废塑料转化为高附加值建材的技术,实现“减量化-资源化-增值化”,我作为项目主管,负责技术研发对接、中试线搭建及客户验证。
  • 项目初期遇到三大瓶颈:一是废塑料含灰尘、金属杂质,熔融过程中易产生有毒气体,环保排放不达标;二是转化后的建材抗压强度仅18MPa(行业标准≥25MPa),无法用于承重结构;三是规模化生产时单位成本达1200元/吨,高于传统混凝土砌块(900元/吨),缺乏竞争力。
  • 针对环保问题,引入“催化裂解+气相净化”技术,自主研发含氧化铝、二氧化硅的复合催化剂,将有毒气体(如乙烯、丙烯)转化为无害的CO₂和H₂O,排放指标优于《大气污染物综合排放标准》(GB16297-1996);针对力学性能,优化配方加入15%玻璃纤维和5%矿渣粉,增强分子间结合力,使产品抗压强度提升至38MPa,远超行业标准;针对成本问题,设计“预处理-精准计量-连续反应”中试线,减少人工干预,将单位生产成本降至1050元/吨,接近传统建材水平。
  • 项目成功研发“废塑料基环保建材”产品,获得2项发明专利(一种利用废塑料制备的环保砌块及其制备方法、一种废塑料催化裂解的废气处理装置),落地3条生产线,年处理工业废塑料2万吨,产品销往江苏、浙江等10个省份的装配式建筑项目,为公司新增营收1.2亿元;年减少废塑料填埋量2万吨,相当于节省土地15亩/年,项目被评为“2023年省级循环经济示范项目”,我主导的技术路线被公司列为“废塑料资源化核心工艺”,个人晋升为循环经济事业部负责人。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
奖项荣誉
  • 电池回收处理工(高级技师)
  • 中国再生资源回收利用协会优秀技术案例奖
  • 2023年度公司新能源回收技术创新奖
自我评价
  • 10余年扎根能源环保赛道,聚焦废旧电池回收技术战略,擅长锚定“双碳”政策与市场痛点,提前布局技术方向,推动业务与行业趋势共振。
  • 主导构建全链路回收技术体系,整合梯次利用与再生利用路径,解决高价值金属提取效率与成本平衡的核心命题。
  • 对环保合规有强预判性,曾牵头搭建覆盖原料至输出的全流程合规框架,助力企业零重大违规通过多重监管审核。
  • 惯于带领跨研发、生产、供应链团队,用“问题拆解-资源匹配-结果验证”逻辑推动技术落地,确保方案从实验室到产线高效转化。
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  • 个人名称
  • 头像
  • 基本信息
  • 求职意向
  • 工作经历
  • 项目经验
  • 实习经验
  • 作品展示
  • 奖项荣誉
  • 校园经历
  • 教育背景
  • 兴趣爱好
  • 技能特长
  • 语言能力
  • 自我评价
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