负责化工园区20万m³/d级高浓度混合废水处理系统的提标改造、运行优化及合规性管理，统筹工艺设计、调试及企业端预处理协同，支撑园区整体COD、TN减排目标达成。

• 主导园区核心处理单元（原A²/O工艺段）提标改造，针对进水COD 8000-12000mg/L、TN 400-600mg/L的高浓度特征，引入MBBR填料强化硝化反应，结合三维荧光光谱（3DEEM）解析难降解有机物分布，动态调整碳源投加策略（乙酸钠:葡萄糖=3:1），解决原有系统TN去除率仅65%的瓶颈，改造后TN稳定≤15mg/L，COD≤45mg/L，年削减COD 210吨，助力园区获评省级“绿色园区”。
• 搭建企业端预处理协同平台，运用HACH DR6000分光光度计与GC-MS联用技术，建立特征污染物（苯酚、苯胺类）预警阈值（分别≤5mg/L、≤1mg/L），通过“周度数据巡检-异常企业约谈-工艺整改跟踪”机制，推动12家企业完成预处理升级（如新增芬顿氧化池、树脂吸附装置），园区进水水质波动系数从35%降至12%，系统抗冲击能力提升2.3倍。
• 编制《园区废水处理系统智能运维指南》，集成MBR膜污染预测模型（基于TMP变化率ΔTMP＞0.1bar/周触发碱洗）、污泥膨胀预警规则（MLSS＞8000mg/L且SVI＞150mL/g时投加次氯酸钠），将非计划停机时间从年均28天压缩至6天，吨水运维成本下降22%。
• 牵头应对省级环保督察，完成17项整改任务：通过调整缺氧段DO（0.5-0.8mg/L）与内回流比（200%-300%），解决硝酸盐积累导致的出水总氮偶发超标问题；优化污泥脱水药剂（PAC:PAM=10:1），泥饼含水率从82%降至75%，满足危废填埋标准。

负责市政污水厂及小型工业园区废水处理项目的工艺设计、现场调试及验收，聚焦可生化性低、重金属污染等复杂水质场景的技术方案落地。

• 核心参与某电镀园区3000m³/d综合废水项目，针对Cr⁶+（8-12mg/L）、Ni²+（6-10mg/L）及低可生化性（B/C=0.22）特征，创新提出“硫化钠除重金属+电催化氧化+水解酸化+A/O”组合工艺，主导编制工艺包及设备清单，项目建成后出水总Cr≤0.3mg/L、总Ni≤0.8mg/L，优于《电镀污染物排放标准》（GB 21900-2008）表3限值，一次性通过生态环境部专项验收。
• 驻场调试期间，运用SBR工艺时序优化策略（好氧段DO控制在2-4mg/L，厌氧段ORP维持-300mV），解决初期污泥膨胀（SVI峰值320mL/g）问题，45天内将MLSS稳定在3800-4200mg/L，COD去除率从55%提升至88%，项目提前20天进入商业运营，节约调试成本45万元。
• 构建项目运行数据库，整合pH、TP、氨氮等25项指标，通过SPSS相关性分析发现水温＜12℃时硝化速率下降40%，提出“冬季增加保温层+MLSS提升至4500mg/L”方案，冬季氨氮去除率从62%提升至78%，全年出水稳定达标，获业主“优秀运维团队”表彰。

协助完成工业废水实验室小试、现场设备调试及技术资料编制，为基础工艺验证与项目落地提供数据支撑。

• 主导某农药厂高盐废水（COD 18000mg/L，TDS 12000mg/L）小试，筛选Fenton+混凝沉淀组合工艺，通过正交试验确定FeSO₄·7H₂O投加量0.9g/L、H₂O₂投加量3.2g/L、pH=3.5的最优条件，COD去除率达78%，B/C比从0.11提升至0.38，为后续生化处理提供可行性依据，小试报告被纳入EPC项目投标技术方案。
• 现场支持2个乡镇污水处理站建设，负责计量泵校准（误差率＜2%）、曝气头堵塞排查（使用高压水枪清理率100%）及在线监测设备（CODmax、NH3-N分析仪）调试，解决3起因管道坡度不足导致的污泥沉积问题，确保站点按期通水，客户满意度9.5/10。
• 整理近3年5个项目运行数据，归纳化工、制药、食品废水可生化性差异（B/C范围0.15-0.42）及预处理需求，编制《工业废水常见污染物去除手册（试用版）》，包含8类污染物的药剂选型（如PAC除SS、NaClO除余氯）及投加量参考，被部门列为新人培训教材。

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。