统筹生物质直燃发电项目全周期技术管理，覆盖前端资源评估、中端工艺优化及后端运行诊断，工作边界包含原料特性分析、燃烧系统调试及跨部门技术协同。

• 主导完成华东区域5个秸秆直燃发电项目的前端技术尽调，使用CHNS/O元素分析仪与工业分析仪测定12种秸秆样本的热值（14-18MJ/kg）、灰分（3-8%）及氯含量（0.1-0.3%），建立动态资源数据库并标注季节性波动规律，支撑项目选址与燃料收储方案设计，预可研通过率从78%提升至92%。
• 针对某项目投产后炉膛温度波动大（±80℃）问题，基于Fluent软件搭建二维燃烧模型，模拟二次风配比对温度场的影响，提出「中心风+分层风」改造方案（调整12个风门开度至35-45°），实测温度波动收窄至±30℃，飞灰含碳量从8.1%降至3.9%，年节约标煤1200吨。
• 协同设备部解决燃料输送堵料难题，分析不同湿度（15-30%）秸秆的流动性差异，引入微波水分在线监测装置（精度±0.5%）与螺旋输送机变频控制（频率30-50Hz联动），堵料停机次数从月均3次降至0.5次，机组年运行小时数从7000h提升至7800h。
• 编制《秸秆直燃锅炉运行优化手册》，提炼「三段式配风」「低负荷稳燃」等6项操作标准，推动3个项目获评「省级生物质能示范工程」，技术复用率达85%。

聚焦厌氧发酵制沼气工艺研发与产业化转化，负责中试项目技术攻关、微生物群落调控及工程参数验证，工作边界涵盖原料预处理、反应器运行优化及成果标准化。

• 牵头开展玉米秸秆-猪粪共发酵中试（500m³/d），采用IWA厌氧消化模型（ADM）模拟有机负荷（OLR）与挥发性脂肪酸（VFA）的动态关系，制定阶梯式OLR提升策略（1.2→2.5kgVS/(m³·d)），配套投加微量元素（Ni 0.15mg/L、Co 0.1mg/L）激活产甲烷菌，解决高负荷下VFA积累（>5g/L）抑制问题，最终产气率从180m³/tTS提升至260m³/tTS。
• 针对南方高湿秸秆（含水率75-85%）预处理效率低痛点，引进滚筒式湿热预处理设备，优化工艺参数（温度120℃、压力0.6MPa、时间30min），秸秆TS降解率从35%提高至52%，沼液COD浓度从12000mg/L降至8640mg/L，为后续沼液还田提供水质保障。
• 主导编制《规模化沼气工程技术规范（Q/XX 001-2023）》，整合C/N比（20-30:1）、pH缓冲（碳酸氢钠投加量0.5%TS）等12项关键参数，推动公司3个项目通过省级沼气工程验收，技术复用率达85%。
• 发表核心期刊论文《玉米秸秆与猪粪共发酵微生物群落演替特征》，揭示厚壁菌门（Firmicutes）占比从45%提升至62%与产气效率的正相关性，获行业协会技术创新奖。

负责生物质成型燃料项目的技术支持与运行维护，涵盖燃料制备工艺调试、锅炉燃烧参数调整及客户现场技术服务，工作边界包含设备选型配合、能耗分析及问题诊断。

• 参与3个生物质成型燃料（BMF）锅炉供热项目调试，使用热重分析仪（TGA）测定BMF的燃烧特性（着火点280℃、燃尽温度560℃），优化炉排振动频率（8-10次/min）与一次风温（180℃），使锅炉热效率从78%提升至85%，年节约运行成本45万元/项目。
• 针对某项目冬季BMF易吸潮结块问题，设计「密封仓储+脉冲除湿」方案（仓储湿度控制在40%RH以下，除湿机功率5kW），燃料破碎率从12%降至3%，保障连续稳定供料，客户投诉率下降70%。
• 编制《生物质成型燃料锅炉操作指南》，总结「低负荷稳燃」「灰渣综合利用」等5项实操要点，培训一线运维人员20人次，项目平均故障间隔时间（MTBF）从45天延长至75天。
• 协助完成项目能效测评，依据GB/T 30728-2014标准，实测项目综合能耗降至120kgce/GJ，获评「国家可再生能源建筑应用示范项目」。

深远海风电柔直输电系统故障诊断与可靠性提升项目

• 项目背景：随着我国深远海风电规模化开发，柔直输电系统作为“风电场-陆地电网”的核心通道，面临海上高盐雾、强振动复杂环境，传统故障诊断存在定位慢（平均45分钟/次）、误报率高（28%）的痛点，严重影响发电连续性与电网消纳。我担任技术负责人，统筹算法设计、仿真验证与工程落地全流程，目标是实现故障快速精准定位与系统可靠性提升。
• 关键难题：一是传统机器学习算法无法适配海上环境变量（温度、湿度、海浪冲击）对故障特征的干扰，二是多设备（换流阀、海底电缆、变压器）时序数据融合困难，难以协同诊断。我选择LSTM+注意力机制深度学习模型，聚焦时序数据长期依赖关系，引入环境修正系数调整特征权重；同时采用EdgeX Foundry边缘计算平台，实现设备端数据实时预处理，降低云端负载。
• 核心行动：牵头搭建深远海风电柔直系统数字孪生仿真平台，导入1000+小时实测SCADA与环境参数，新增盐雾浓度、海浪频率等6个环境变量优化输入特征；通过网格搜索调整模型超参数（隐藏层节点数、学习率），将故障分类准确率从78%提升至93%；联合运维团队开展6个月现场验证，针对误报案例迭代模型，最终误报率降至5%以内。
• 项目成果：落地后故障定位时间从45分钟缩至8分钟，年减少停电损失1200万kWh（对应营收840万元），运维成本节省300万元/年。我主导的“深远海风电柔直输电系统故障诊断方法”获发明专利1项（实质审查中），形成企业技术标准2项，成为公司深远海风电项目核心技术模块。

陆上集中式光伏电站群智能运维与能效提升项目

• 项目背景：公司运营西北3省8座共500MW集中式光伏电站，存在人工巡检效率低（单站3天/次）、组件故障（微裂纹、积灰）发现滞后（延误7天）问题，导致整体能效比设计值低6%。我任高级项目工程师，负责设计智能运维体系，提升能效与运维效率。
• 关键难题：一是组件级故障检测精度不足（传统AI模型82%），早期微裂纹识别困难；二是多电站数据分散（不同数据库），难以跨站点分析与策略优化。我采用YOLOv5模型优化图像识别，通过旋转、加噪数据增强提升微裂纹感知能力；同时搭建MySQL电站群数据中台，整合辐照度、温度、功率多维度数据。
• 核心行动：制定无人机巡检航线规划算法（结合地形与组件布局），单站巡检时间缩至1天；标注10万张故障图像（含微裂纹、积灰、鸟粪），训练YOLOv5模型将故障检测精度提至95%；开发“光伏电站智能运维平台”，实现故障预警、派单及基于辐照度预测的积灰清洗策略（积灰损失超3%触发清洗）。
• 项目成果：运行1年内，故障修复及时率从65%提至92%，整体能效提升8%（年增发电2400万kWh，营收1680万元），运维人员从每站5人减至3人，年省人力成本150万元。我主导的“光伏组件AI故障检测模型”纳入公司技术手册，推动运维从“被动抢修”转“主动预防”，成为后续光伏项目运维标准。

• 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。