负责钢铁行业烧结机及化工企业废气治理项目的全流程技术执行，涵盖工艺设计、现场调试与运维优化，支撑客户满足超低排放及地方环保标准要求

• 主导某钢铁企业180㎡烧结机烟气治理项目（处理风量80万m³/h）的工艺设计，采用“石灰石-石膏法脱硫+SCR选择性催化还原脱硝”组合工艺，结合Fluent软件模拟烟气流场分布，解决传统设计中催化剂易堵塞问题；项目投运后SO₂稳定≤35mg/m³（国标50mg/m³）、NOₓ≤50mg/m³（国标100mg/m³），客户一次性通过环保验收
• 针对某化工企业VOCs治理项目（苯系物浓度150-200mg/m³），创新采用“活性炭纤维吸附+RTO蓄热焚烧”工艺，通过Aspen Plus模拟吸附剂再生周期，将活性炭更换频率从每月1次延长至每季度1次，年运维成本降低22%；运行后VOCs≤50mg/m³（地方标准60mg/m³），助力企业获环保补贴120万元
• 负责3个已投运项目的运维优化，搭建物联网平台实时监测脱硫塔pH值、脱硝氨逃逸率等参数，建立数据驱动故障预警模型，提前识别2起氨逃逸异常（从8ppm升至15ppm），避免环保处罚（预估50万元/次）；优化喷氨格栅策略，氨水消耗量降低18%
• 编制《钢铁行业烧结机烟气治理运维手册》，整合流场模拟、催化剂活性检测等操作规范，被公司作为同类项目技术标准推广，覆盖后续5个项目，减少30%现场调试时间

负责大型工业企业大气治理项目整体技术方案设计与技术攻关，牵头解决复杂工况下多污染物协同治理问题，推动项目向“超低排放+节能降耗”双目标升级

• 主导某焦化企业无组织VOCs治理项目，针对苯系物、硫化氢混合废气（风量5-15万m³/h、收集率仅65%），创新采用“生物滤池+化学洗涤+RTO”组合工艺，结合激光散射粉尘仪+FID分析仪实时监测，将收集率提升至92%；投运后无组织VOCs≤10mg/m³（国标40mg/m³），助力企业通过超低排放评估
• 牵头解决某钢铁企业烧结机硫硝协同脱除效率低问题（原SO₂≤50mg/m³时NOₓ升至80mg/m³），通过响应面法优化催化剂配方（增加钨含量）、调整喷氨摩尔比，将同步脱除效率提至95%以上；改造后SO₂≤30mg/m³、NOₓ≤45mg/m³，超标风险天数从25天降至0
• 推动某水泥企业窑尾烟气治理节能改造，原电耗12kWh/吨熟料、氨水1.8kg/吨熟料；引入脉冲反吹优化策略+低温SCR催化剂，电耗降至9.5kWh/吨熟料（降20.8%）、氨水降至1.2kg/吨熟料（降33.3%），年节约成本80万元
• 作为技术负责人参与“钢铁行业多污染物协同治理”研发项目，提出“预处理+多效催化+余热回收”集成工艺，申请发明专利1项（一种钢铁行业多污染物协同脱除装置），发表核心论文1篇（《钢铁烧结烟气多污染物协同治理技术研究》）

统筹公司大气治理业务技术战略落地，带领跨部门团队完成复杂项目方案评审与实施，推动新技术应用，支撑业务向高端化、智能化发展

• 统筹“化工园区大气污染智慧治理项目”，整合VOCs在线监测、气象数据、源解析模型，搭建园区级溯源预警平台；带领10人团队完成需求调研、系统设计与试点，平台定位误差≤500米、预警准确率≥90%，被管委会列为示范项目，带来3个园区合作意向
• 推动“低温SCR脱硝催化剂”在公司应用，联合高校研发出起活温度180℃的低温催化剂，在某钢铁企业试点；改造后无需额外加热，能耗降40%，年节约天然气60万元；项目成为标杆案例，已推广至5个同类项目
• 优化项目交付流程，引入敏捷管理方法，将技术方案评审从5步简化为3步（需求确认、可行性分析、方案定型），时间缩短35%；制定“项目质量checklist”覆盖12个关键环节，返工率从15%降至5%，客户满意度从88%提至95%
• 作为技术代表参与行业标准《钢铁行业烧结烟气超低排放技术规范》编制，负责“脱硝系统运行优化”章节撰写，将“流场模拟+催化剂活性检测”经验纳入标准，提升公司行业技术话语权

钢铁企业多介质污染物协同管控系统构建与落地项目

• 某大型国有钢铁企业面临超低排放改造深化需求，现有废气、废水、固废治理系统相互割裂，存在数据孤岛、动态工况下污染溯源慢、治理设施联动效率低等问题，目标是构建“监测-预警-溯源-联动”一体化多介质协同管控系统，实现全流程污染物减排与成本优化。我作为项目负责人，主导从需求调研、方案设计到落地运维的全周期工作。
• 项目核心挑战有三：一是多介质数据异构，企业内部12套监测系统（废气CEMS、废水在线、固废管理平台）数据格式、标准不兼容；二是动态工况精准溯源难，烧结、炼铁工序工况波动时，无法快速定位SO₂/NOx超标与废水重金属、固废含铁粉尘的关联来源；三是治理设施联动滞后，脱硫脱硝与废水处理设备缺乏协同逻辑。针对这些问题，我采用“物联网+机器学习+行业标准”组合方案——基于AWS IoT Core搭建本地化物联网平台，统一多源数据接入与清洗；引入LSTM模型预测烧结机工况变化，结合随机森林算法建立多介质污染物耦合溯源模型；参考GB 13457-92、GB 16297等标准，定义废气-废水-固废的关联阈值（如SO₂排放浓度每升高10mg/m³，对应废水重金属Cu浓度需提升5mg/L的预控逻辑）。
• 我的关键行动包括：1. 主导完成企业12套监测系统的接口改造与数据标准化，打通“废气-废水-固废”数据链路；2. 针对钢铁行业典型工序（烧结、炼铁、轧钢），校准多介质耦合模型，将溯源准确率从传统离线分析的65%提升至92%；3. 设计治理设施智能联动规则——当废气NOx超标时，系统自动提升脱硝效率至95%以上，同时调整废水处理药剂投放量（减少20%硫酸亚铁），避免前驱物累积导致的二次污染；4. 推动系统与ERP平台对接，实现减排效果与成本的实时核算。
• 项目上线后，企业实现：SO₂年排放量从8500吨降至4870吨（降低42%），NOx从7200吨降至4416吨（降低38%），废水COD从1500吨降至735吨（降低51%），固废综合利用率从78%提升至104%（含综合利用固废生产建筑材料）；每年节省超标罚款、药剂消耗、固废处置成本合计1800万元。项目获“2023年度省级钢铁行业绿色转型示范项目”，我主导的多介质协同模型被纳入公司核心技术库，推动企业从“单一介质治理”向“全要素系统管控”转型。

化工园区挥发性有机物（VOCs）精准溯源与闭环治理项目

• 某省级化工园区（入驻50家石化/化工/制药企业）存在VOCs排放“看得见（总浓度高）、找不到（具体泄漏点）、治不好（反复超标）”的问题，传统固定监测站仅能反映区域总浓度，无法定位泄漏源，导致园区VOCs年均浓度超标23%。我作为项目核心成员，负责现场排放源调研、溯源模型开发及落地实施，目标是构建“移动监测-精准溯源-闭环整改”的VOCs管控体系。
• 项目难点集中在：1. 园区VOCs成分复杂（苯系物、醇类、酮类等20余种），不同企业排放特征差异大；2. 固定监测站覆盖不足，无法捕捉泄漏点的三维空间扩散；3. 传统溯源模型依赖通用排放因子，对园区个性化场景适配性差。我采用“无人机移动监测+高斯扩散模型+机器学习”方案——搭载PID（便携式挥发性有机物检测仪）与GC-MS（气相色谱-质谱联用）的无人机，对园区进行10次全覆盖扫描，收集10万+条三维空间浓度数据；基于AERMOD模型校准园区专属气象参数（风场、温度层结），结合梯度提升树算法，融入企业特定排放因子（如某石化企业的苯排放系数较通用值高15%），提升溯源准确性。
• 我的核心行动：1. 完成园区50家企业的“一企一档”排放源调查，识别126个潜在泄漏点（储罐、反应釜、管道密封处）；2. 开发“VOCs泄漏点画像系统”，整合无人机扫描数据、企业工艺参数，实现泄漏点的“空间定位+成分识别+排放量估算”；3. 搭建闭环治理流程——系统预警泄漏点后，自动推送整改任务至企业端，要求48小时内完成修复，我负责跟踪整改效果并进行模型迭代；4. 针对园区夜间风速低、扩散差的问题，优化模型参数，将夜间溯源准确率从70%提升至85%。
• 项目运行6个月后，园区VOCs年均浓度降至1725μg/m³（超标率从23%降至5%以下）；泄漏点定位时间从传统24小时缩短至1小时内，累计推动企业整改43个泄漏点，每年减少VOCs排放1200吨。我主导的“无人机+模型”溯源方法成为园区VOCs管控的常规手段，也让我积累了复杂工业场景下VOCs精准治理的经验，为后续转向钢铁等多介质项目奠定了基础。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。