负责长三角地区3个省级工业园区高浓度有机废水处理系统的全周期管理，涵盖工艺设计优化、运行故障诊断及提标改造，重点解决难降解污染物（如苯系物、酚类）去除率低、高盐抑制微生物活性等行业痛点，确保出水稳定达《城镇污水处理厂污染物排放标准》一级A标准，同时降低系统运行能耗。

• 主导某化工园区2万m³/d废水站提标改造项目，针对原有A/O工艺对COD去除率仅78%的问题，创新性融合MBR膜分离与臭氧催化氧化单元，通过三维荧光光谱（3D-EEM）解析难降解物质分布，优化臭氧投加量（从80mg/L降至55mg/L）与接触时间（延长至40min），最终出水COD稳定降至45mg/L以下，总氮通过反硝化滤池协同控制低于15mg/L，项目获省级环保示范工程认证。
• 攻克高盐废水（TDS≥3000mg/L）导致活性污泥沉降比（SVI）异常升高（280mL/g）的难题，联合高校筛选耐盐菌剂（耐盐度≥5%），并通过梯度驯化提升污泥抗冲击能力，同步调整污泥龄（SRT）至25天，3个月内SVI回落至120mL/g，系统恢复率100%，年减少污泥处置成本约45万元。
• 搭建基于物联网的智慧水务监控平台，集成pH、DO、ORP等12项实时监测参数，开发预警模型（如氨氮超标前2h预判），将人工巡检频次从每日4次降至2次，同时通过数据驱动优化曝气强度（节能风机频率从75Hz调整至60Hz），年电耗降低18%，相关经验被公司纳入标准化运维手册。
• 牵头编制《工业园区废水处理常见问题应对手册》，梳理高浓度悬浮物（SS＞800mg/L）、毒性物质冲击等6类典型问题的诊断流程与解决方案，已在集团内部培训12场，覆盖80余名技术人员，推动同类项目故障响应时间缩短40%。

参与化工、制药行业废水处理项目的工艺设计、现场调试及运营支持，重点协助完成小试实验、数据采集分析及客户沟通，保障项目按节点推进并满足环保验收要求。

• 全程参与某制药园区1.5万m³/d废水站提标改造，负责AAO工艺与MBBR工艺的比选小试，通过污泥负荷（F/M）与硝化速率（NR）测试，验证MBBR对氨氮去除效率提升20%的优势，推动方案落地，项目提前15天通水，出水氨氮从25mg/L降至5mg/L，助力客户通过省级环保督查。
• 针对某农药厂废水站调试期出现的污泥膨胀（丝状菌丰度＞60%）问题，通过显微镜观察与营养盐（C:N:P=100:5:1）投加调整，结合DO控制在2-3mg/L，2周内污泥沉降比（SVI）从350mL/g恢复至150mL/g，保障系统稳定运行，获业主书面表扬。
• 建立废水水质数据库，累计分析COD、氨氮、TP等指标数据2万余组，绘制各生产车间排水规律图谱，协助设计团队优化调节池容量（从800m³增至1200m³），减少冲击负荷对生化系统的影响，后续项目同类问题发生率下降65%。
• 编制《废水处理站日常运维操作指南》，细化格栅拦截、污泥脱水（板框压滤机压力控制0.8MPa）、药剂投加（PAC/PAM配比1:3）等10项关键操作标准，降低新员工培训周期至2周，提升团队运维一致性。

负责工业废水采样、实验室分析及基础工艺辅助工作，为水处理方案设计提供数据支撑，同时参与小型废水站的运营维护。

• 承担园区企业废水月度监督性监测任务，使用HACH DR6000分光光度计、气相色谱仪（GC）等设备检测COD、挥发酚等20余项指标，累计出具报告1200+份，数据准确率99.8%，为零星废水偷排溯源提供关键证据。
• 协助完成3个小型电镀废水站的小试实验，操作六联搅拌器测定混凝沉淀效果（最佳PAC投加量300mg/L），对比芬顿氧化（H₂O₂/Fe²+摩尔比4:1）与化学沉淀对重金属（Cr⁶+、Ni²+）的去除效率，输出实验报告供设计参考，其中2个项目已落地实施。
• 参与某食品厂废水站日常运维，发现调节池浮渣堆积问题后，改进格栅间隙（从5mm调至3mm）并增加撇油装置，使浮渣清理频率从每日2次降至每周1次，人工成本降低50%，设备故障率下降30%。
• 整理3年积累的水质数据，绘制不同行业（电子、纺织、机械）废水污染物特征雷达图，直观展示各行业COD、SS、石油类的浓度范围，为公司市场拓展提供行业需求分析支持。

钢铁企业多污染物协同管控智能平台研发及产业化项目

• 项目背景为某头部钢铁集团面临‘双碳’目标下SO₂、NOₓ、颗粒物、VOCs多污染物协同治理难题——传统监测系统数据碎片化，人工调控依赖经验导致排放超标率超15%、能耗居高不下；核心目标是构建‘监测-预测-管控’一体化智能平台，实现污染物排放‘精准感知、动态优化、降本合规’。我在项目中承担需求调研、技术架构设计与全流程落地主导，对接企业生产、环保、设备三大部门梳理23项核心需求。
• 关键难题有三：一是多源异构监测数据（DCS、CEMS、PID等11类设备）无法实时融合；二是现有模型未考虑生产工艺（如高炉出铁、转炉炼钢）波动对排放的影响，预测准确率不足70%；三是管控策略与企业生产节奏冲突，易导致产能损失。针对这些问题，我牵头采用MQTT协议+边缘计算网关实现数据秒级同步，基于LSTM神经网络融合生产工艺参数（如炉温、氧含量）开发动态排放预测模型，并引入强化学习算法优化管控策略与生产负荷的匹配度。
• 我的核心行动包括：1）带领5人团队完成12个车间46套监测设备的协议适配与数据清洗，搭建企业级物联网平台；2）迭代3版预测模型，引入‘生产工况标签’特征工程，将排放预测准确率提升至92%以上；3）与生产调度部门联合设计‘分级管控规则库’，当预测排放接近限值时自动触发‘原料切换’‘设备降负荷’等柔性干预措施，而非直接停产。
• 项目成果：平台上线后，企业多污染物综合排放浓度下降28%，年环保罚款减少150万元，因管控导致的产能损失降低90%，年节约能耗成本约800万元；该平台成为公司钢铁行业标杆产品，后续推广至3家千万吨级钢企，带动公司年度营收增长12%。我个人也因核心技术贡献获公司‘年度技术创新奖’。

某省级化工园区VOCs精准溯源与集群化治理项目

• 项目背景是园区内18家化工企业长期存在VOCs异味投诉（月均12次），传统‘一刀切’监管方式无法定位隐藏排放源，企业治污效率低。核心目标是解决‘找不准源、治不对症’的问题，实现VOCs‘精准溯源-靶向治理-长效管控’。我作为项目技术骨干，负责溯源方案设计、源解析及治理路径制定。
• 关键难题：一是园区企业工艺复杂（涉及苯系物、酯类、酮类等20余种VOCs组分），传统FID/PID走航仅能定性，无法精准定位‘微泄漏点’；二是风速风向多变导致常规大气扩散模型（AERMOD）模拟误差超30%，难以关联排放源与受体点浓度。针对这些，我提出‘走航+无人机+源解析’组合技术：采用高分辨率GC-MS走航识别区域特征污染物，用搭载PID的无人机排查厂界无组织排放，再通过CMB8.2源解析模型定量追溯企业贡献率。
• 我的核心行动包括：1）设计‘日间网格走航（1km×1km）+夜间无人机低空巡航（50m高度）’方案，累计排查3轮，发现5处隐藏排放源（如某企业储罐呼吸阀泄漏、某车间密封件老化）；2）采集120份企业废气样本建立‘园区VOCs成分谱数据库’，修正扩散模型参数后将模拟误差降至10%以内；3）针对不同企业组分特征，提出‘源头替代（如用低VOCs树脂替换溶剂型涂料）+末端升级（安装RTO焚烧炉）’的差异化方案，而非统一要求‘提标改造’。
• 项目成果：园区VOCs平均浓度从180μg/m³降至106μg/m³（下降41%），异味投诉减少85%；推动6家企业完成源头替代，4家升级末端治理设施，年削减VOCs排放量约120吨。项目被评为‘省级挥发性有机物治理示范项目’，我个人受邀参与编制《化工园区VOCs精准管控技术指南》，并成为园区‘环保顾问’，积累了从‘技术应用’到‘标准输出’的成长经验。

• 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。