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

• 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。

某大型钢铁企业多源废气超低排放协同管控系统开发与应用

• 项目背景：钢铁行业是大气污染物排放重点管控领域，服务客户为年产800万吨钢的大型钢企，其烧结机头、高炉出铁场、轧钢加热炉等多源废气排放波动大，传统单一污染物末端治理模式无法满足《钢铁工业大气污染物超低排放标准》（SO₂≤35mg/m³、NOₓ≤50mg/m³、颗粒物≤10mg/m³）要求，存在达标率低（原89%）、治理成本高的痛点。我的总体职责是主导协同管控系统的技术方案设计与全流程落地，统筹数据采集、模型开发与工程实施。
• 解决的关键难题：一是多源废气（3类工艺、6套治理设施）的污染物排放相关性弱，传统PID控制无法应对工况波动；二是不同工艺段的DCS、CEMS、气象站数据未打通，实时同步延迟达15分钟以上，导致调控滞后。我选择以机器学习+物联网+流体力学模拟（CFD）的组合方案：用LSTM神经网络融合温度、风速、原料硫分等12个变量预测排放趋势，解决波动预测问题；通过MQTT协议搭建物联网平台，实现多源数据毫秒级同步；用CFD模拟烧结机头布袋除尘器的风速分布，优化滤袋布置。
• 核心行动与创新：① 主导构建“数据感知-趋势预测-动态调控”闭环体系：开发LSTM预测模型，排放浓度预测误差控制在8%以内，提前10分钟预警超标风险；② 设计联动调控算法，当某段排放超标时，自动调整上下游设施参数——如烧结机头SO₂预测超标时，同步提高脱硫塔液气比（从1.2提升至1.5）并降低高炉出铁场除尘风速（减少二次扬尘输入）；③ 推动治理设施的“个性化配置”：基于CFD模拟结果，将布袋除尘器的脉冲喷吹周期从60秒缩短至45秒，提升除尘效率15%。
• 项目成果与价值：系统上线后，企业超低排放达标率提升至99.6%，年减少SO₂排放1200吨、NOₓ800吨、颗粒物500吨；生产成本降低15%（年节省超标罚款及药剂费用约800万元）。该项目成为公司钢铁行业标杆案例，直接带动3个同类钢企项目签约。我个人主导了技术路线设计与核心模型开发，申请发明专利1项（“一种钢铁企业多源废气协同调控方法”），并获公司“年度技术创新奖”。

某省级化工园区挥发性有机物（VOCs）精准溯源与管控系统研发

• 项目背景：化工园区VOCs来源分散（涵盖化工生产、储罐泄漏、装卸挥发等10余类），传统总浓度监测无法定位具体污染源，客户为某承接国家级VOCs治理试点的化工园区，目标是建立“可溯源、可管控”的系统，实现VOCs排放“底数清、责任明”。我的职责是负责溯源算法开发与数据共享机制设计，支撑系统落地。
• 解决的关键难题：一是VOCs组分复杂（涉及苯系物、酯类、酮类等200+种），传统源谱匹配算法溯源准确率仅70%；二是园区内企业与环保部门数据孤立，企业担心数据泄露不愿共享生产日志。我采用“组分识别+贝叶斯溯源+区块链存证”的组合策略：建立本地化VOCs源谱数据库（涵盖园区主要企业的生产工艺特征）；用贝叶斯网络融合气象数据（风向、风速）、组分监测数据与企业生产日志，提升溯源准确性；通过区块链技术实现数据“可追溯、不可篡改”，解决企业信任问题。
• 核心行动与创新：① 主导采集园区内15家重点企业的VOCs排放特征，构建包含200+种组分的源谱数据库，覆盖95%以上的园区VOCs排放类型；② 开发贝叶斯溯源模型，融合实时风向、企业生产负荷等变量，溯源准确率提升至92%；③ 推动园区管委会出台《数据共享激励办法》，要求企业上传生产日志至区块链平台，作为溯源结果认定的依据。
• 项目成果与价值：系统上线后，园区VOCs超标事件处理时间从48小时缩短至6小时，年减少VOCs排放300吨；助力园区获评“国家VOCs综合治理示范园区”。我个人设计了溯源算法与数据共享机制，申请实用新型专利1项（“一种化工园区VOCs溯源监测装置”），并参与编写园区《VOCs精准管控技术指南》，形成可复制的区域治理经验。