负责高性能固态储氢材料的设计开发、性能优化及中试转化，聚焦稀土-镁基、钛基复合体系，支撑公司车载/固定式储氢系统量产需求。

• 主导开发新一代稀土-镁基配位氢化物储氢材料，基于密度泛函理论（DFT）计算筛选La-Mg-Ni掺杂组分，结合行星球磨-等离子体活化工艺调控微观结构，将材料起始放氢温度从320℃降至240℃，吸氢速率（@1bar H₂）从2.1wt%/min提升至3.0wt%/min，解决传统材料车载场景响应慢的痛点，相关参数达行业领先水平。
• 针对固定式储氢系统长循环需求，优化MgH₂@C@TiCr₂O₇纳米复合体系界面设计，通过原位X射线光电子能谱（XPS）追踪界面氢扩散路径，引入石墨烯导热桥接层改善热管理，循环100次后容量保持率从78%提升至92%，支撑完成200L级储氢模块A样件交付，获客户技术认可。
• 牵头搭建储氢材料高通量评价平台，整合高压PCT测试（精度±0.01wt%@H₂）、电化学阻抗谱（EIS）热导率分析及第一性原理模拟，将材料筛选周期从8周压缩至3周，累计评估217组合物，输出3项核心发明专利（CN20231XXXXXXX等），其中1项进入实审阶段。
• 协同工艺工程团队攻克材料量产一致性难题，通过喷雾干燥-流化床烧结工艺参数优化（如进风温度从550℃调整至620℃、停留时间延长15s），将粉末粒径分布D90-D10从0.8μm缩小至0.3μm，中试批次合格率从81%提升至95%，支撑年产50吨中试线顺利投产。

聚焦硼氢化物、金属有机框架（MOFs）储氢体系改性研究，探索高容量、低能耗储氢材料开发路径，推动实验室成果向工程化过渡。

• 创新设计氨基修饰ZIF-8基MOFs复合储氢材料，通过后合成共价键接枝-NH₂基团，增强框架与H₂的范德华相互作用，室温（25℃）、30bar下储氢量从1.8wt%提升至2.3wt%，突破MOFs室温储氢容量瓶颈，研究成果发表于《International Journal of Hydrogen Energy》（IF=7.1，第一作者）。
• 针对NaBH₄水解制氢副产物NaBO₂堵塞管路问题，提出微胶囊封装技术方案，通过界面聚合法制备SiO₂@NaBH₄核壳颗粒（壳厚50nm），使水解反应速率可控性提升50%，连续运行50小时无堵塞，支撑实验室完成100g级放大实验，为后续量产提供数据基础。
• 构建储氢材料多维度数据库，整合23种主流材料的PCT曲线、热导率（激光闪射法测试）及100次循环容量衰减数据，开发基于随机森林算法的机器学习预测模型，对新体系储氢量的预测误差率≤5%，获研究院年度技术创新一等奖。
• 主导解决Mg2CuH5储氢合金吸放氢滞后问题，通过添加0.5wt%纳米TiN作为催化剂，降低相变能垒（通过VASP计算验证），滞后ΔH从12kJ/mol降至6.8kJ/mol，材料实用化潜力显著提升，相关结论被纳入公司技术白皮书。

协助储氢材料实验室基础研发，参与合金熔炼、粉末表征及工艺参数调试，搭建标准化测试流程。

• 参与Mg2NiH4储氢合金熔炼-快淬工艺优化，调整氩气保护流量（0.8L/min→1.2L/min）及铜辊转速（20m/s→25m/s），将氧化物杂质含量从1.2%降至0.4%，材料吸氢平台压从0.1MPa降至0.07MPa，接近日本TDK商业化合金水平。
• 负责材料表征支持，使用XRD分析晶格常数变化（Cukα射线，步长0.02°），结合SEM观察熔速对形貌的影响（柱状晶→等轴晶转变），建立“晶格畸变率-吸放氢动力学”关联规律，输出3份工艺改进建议，其中2项被采纳实施。
• 搭建小型储氢测试系统，集成高压PCT仪（ accuracy±0.005wt%）与GC-7920气相色谱，实现吸放氢过程H2浓度实时监测（响应时间<1s），测试效率提升30%，支撑团队完成5种稀土储氢合金的基础性能评估。

工商业氢燃料电池分布式供能系统集成与商业化项目

• 双碳目标下，江苏、浙江地区100-500kW工商业用户面临光伏/风电间歇性供电痛点，需兼顾低碳性与负荷灵活性；项目核心目标是开发“光伏+储能+氢燃料电池”一体化系统，解决用户侧“峰时缺电、谷时弃光”的矛盾，同时实现年减排CO₂≥1万吨的单项目目标。我作为技术负责人，统筹系统架构设计、核心技术攻关及从实验室到现场的落地全流程。
• 项目遇到两大关键技术瓶颈：一是氢燃料电池动态响应慢（原单堆响应时间＞5秒），无法匹配工商业瞬时负荷（如机床启动、空调投运的1-3秒功率跳变）；二是系统综合效率低（仅65%），因燃料电池尾气余热未有效利用，且氢电转换环节（空压机、增湿器）损耗占比达20%。针对前者，我研究多堆并联的“主从控制”架构，通过分担功率负载提升调节灵活性；针对后者，引入TRNSYS热管理仿真工具，设计“尾气-水换热器+用户侧散热盘管”的余热回收路径，将废热利用率从15%提升至40%。
• 核心行动包括：1）牵头搭建MATLAB/Simulink系统仿真平台，输入12类典型工商业负荷曲线（如电子厂、食品厂的班制负荷），优化模型预测控制（MPC）算法的预测步长（从10秒缩短至2秒）与功率分配策略，将燃料电池动态响应时间压缩至1.2秒；2）与国内头部燃料电池厂商联合定制“快速响应型电堆”，调整膜电极的水管理涂层配方，提升单堆功率调节范围（从20%-100%拓宽至10%-100%）；3）在江苏常州某智能制造工厂现场测试，针对其峰谷负荷差达800kW的问题，优化氢气供应系统的比例阀组，将供氢压力波动从±0.1MPa降至±0.02MPa，确保燃料电池稳定运行。
• 项目成果显著：1）系统综合效率提升至82%，动态响应满足IEC 62282-3-100标准中“Fast Load Tracking”最高等级要求；2）落地3个工商业项目（总装机容量1.2MW），累计年发电180万kWh，减排CO₂1.2万吨，为客户降低综合用能成本20%（从0.8元/kWh降至0.64元/kWh）；3）主导的“氢燃料电池动态响应控制方法”申请2项发明专利（已公开），技术方案成为公司氢电耦合系统的核心卖点；4）项目贡献4500万元营收，占公司当年氢能业务收入的35%，推动公司与3家工商业园区签订长期合作协议。

大规模储能系统BMS SOC估算精度优化与规模化验证项目

• 2019年公司承接多个100MWh级风电配套储能项目，但现有BMS的SOC估算精度仅±5%，导致电池循环寿命从预期的6000次缩短至5000次，大幅增加客户全生命周期成本；项目目标是优化SOC估算算法，将精度提升至±3%以内，支撑储能项目规模化盈利。我负责BMS算法开发、实验室验证及现场调试全流程。
• 核心难点在于传统安时积分法受电池老化（容量衰减率达每年2%）、温度波动（-20℃~45℃）及大电流充放（＞1C）影响，误差随运行时间累积；单一算法无法覆盖全工况需求。我提出“卡尔曼滤波+LSTM神经网络”的融合方案：卡尔曼滤波修正安时积分的累积误差，LSTM学习电池老化的非线性特征（如内阻增长、极化效应），提升不同工况下的估算鲁棒性。
• 关键行动：1）收集公司30组退役磷酸铁锂电池的全生命周期数据（包含温度、电流、电压、SOC标签），建立电池老化特征数据库；2）用Python开发融合算法模型，对比10种参数组合（如LSTM隐藏层节点数从64调整至128，卡尔曼滤波过程噪声协方差矩阵从0.01调整至0.005），筛选出最优方案；3）在实验室搭建100kWh储能测试平台，模拟高温高湿（45℃/85%RH）、大倍率充放（1.5C放电）等极端工况，验证算法在不同场景下的精度；4）针对北方某风电项目（-10℃环境），优化算法的温度补偿系数，将低温下的估算偏差从±4%降至±1.5%。
• 项目成果：1）SOC估算精度提升至±2%（远超目标），达到UL 1973标准中“High Accuracy Estimation”等级；2）储能系统循环寿命延长至8500次（提升70%），支撑公司中标5个100MWh级风电储能项目，合同总额达6亿元；3）算法被纳入公司BMS标准模块，后续项目直接复用，节省研发成本约800万元；4）项目使公司在储能BMS领域的技术口碑提升，市场份额从2019年的8%增长至2021年的15%，成为国内TOP5的储能系统供应商之一。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。