统筹城市核心供水管网实时运行调度、突发爆管/水源污染等应急事件处置及原水-生产-输配全链路资源优化，保障区域内320万人口夏季高峰供水安全与管网稳定

• 主导搭建“SCADA系统+水力模型”双驱动实时调度体系：整合212个管网压力监测点、18座水厂出水流量数据，接入自研EPANET算法优化的水力模型，实现管网压力波动预警响应时间从15分钟压缩至3分钟；夏季高峰期间，通过模型预测调整3座主力水厂出水流量分配，将管网漏损率从1.8%降至1.2%，年节约原水成本约450万元
• 核心落地三级应急调度预案：针对爆管、极端高温、水源地氨氮超标5类场景，编制《供水调度应急处置操作手册》，明确“10分钟故障段隔离、30分钟备用水源切换、2小时主要区域恢复”关键节点；2022年某主干管爆管事件中，快速调度2条支管分流，协调相邻区域水厂增援，受影响用户从预估8万户压缩至1.2万户，获市城管局通报表扬
• 推动“生产-调度-客服”跨部门协同机制：整合水厂沉淀池水位、加药量数据与客服系统投诉关键词（如“水压低”“水流小”），每周输出《供水运行协同分析报告》，优化早高峰前1小时水厂预加压流程；实施后用户“水压不足”投诉量下降40%，跨部门信息传递延迟从2小时缩至30分钟
• 负责调度团队能力建设：设计“理论+实操”培训体系（含SCADA操作、水力模型基础、应急模拟演练），搭建“季度案例复盘会”提炼“压力突变下水量调配五步法”；团队应急处置考核通过率从85%升至100%，2名成员晋升调度组长

负责区域150万人口供水管网日常调度、水厂生产衔接及小型应急事件处置，支撑管网压力合格率与水厂产能利用率双提升

• 主导优化老旧小区管网压力调控：分析12个小区压力监测数据，定位二级泵站变频控制参数波动问题，调整参数并结合夜间低峰期压力预设，将小区水压合格率从92%提升至98%，用户投诉减少35%
• 参与水厂产能与管网需求匹配：收集3座水厂流量、水质数据及管网末端需求，用Excel构建简易需求预测模型（基于历史同期+气温变化），提前1周调整水厂日供水计划，水厂产能利用率从78%升至85%，单位制水成本下降8%
• 处置多起小型应急事件：2019年某小区二次供水设备故障停水，协调调度系统临时增加周边管网流量，联动物业2小时内修复，避免群体投诉
• 推动调度数据可视化：用Power BI搭建实时看板，整合压力、流量、水质8项关键指标及异常报警；看板上线后，调度员获取信息效率提升50%，异常判断时间缩短20%

协助调度主管开展管网压力监测、调度指令传达及基础数据统计，保障县域50万人口供水稳定

• 负责管网压力监测与异常上报：每日监控45个压力点数据，建立“每日压力曲线分析表”，识别3处高频压力骤降区域，上报后推动管网改造，解决长期水压不稳定问题
• 协助编制调度指令：根据水厂生产与主管要求，下达流量调整、区域切换指令超1000条，准确率100%，未出现指令错误导致的供水事故
• 统计数据与报告支撑：每周统计压力合格率、漏损率等数据，撰写《每周供水调度报告》，2016年通过报告数据推动某段管网修复，漏损率下降0.5%
• 参与应急处置培训：学习爆管定位、故障隔离流程，2017年协助处理小型爆管事件，按流程快速恢复供水，获主管表扬

老城区供水管网漏损管控与压力均衡优化项目

• 项目背景：所在城市老城区供水管网服役超30年，存在管材老化、布局混乱问题，漏损率高达18%（远超国家12%的节水标准），同时30%用户反映水压波动大（尤其高层住宅）。项目目标是将漏损率降至12%以内、水压达标率提升至95%以上，我担任技术负责人，主导管网诊断、方案设计与全流程落地。
• 关键难题：一是老管网基础数据缺失（仅15%管线有准确坐标），传统声波测漏效率低（单月仅排查5公里）；二是管网压力分布失衡，局部高压加剧漏损、低压导致供水不足的矛盾并存；三是老旧小区铸铁管与新型PE管衔接存在接口渗漏隐患。
• 核心行动：1. 牵头采用“探地雷达+智能远传水表+GIS空间建模”组合技术，3个月内完成210公里老管网普查，构建包含管线坐标、材质、运行压力的精准数字孪生模型；2. 运用EPANET流体力学仿真软件，模拟10余种压力设定场景，确定“DMA分区计量+动态压力调控”方案——将老城区划分为12个DMA子区域，每个区域安装智能压力调节阀，根据实时流量自动调整压力；3. 联合高校材料学院研发“铸铁管-PE管梯度过渡接头”，通过材质渐变解决接口渗漏问题。
• 项目成果：漏损率从18%降至9.1%（低于国家节水型城市标准），水压达标率提升至98.7%，用户水压投诉量下降65%；形成的《老城区供水管网优化技术导则》被纳入市级市政公用事业标准，推广至全市5个老城区，累计节约水资源约120万吨/年。

城区易涝点智能预警与供排水协同调控项目

• 项目背景：近3年公司管辖区域发生16次严重内涝（老城区下穿隧道、城乡结合部尤为突出），同时雨季污水溢流导致河道污染事件达8次，核心问题是排水管网数据碎片化、泵站调度依赖人工、易涝点预警滞后。项目目标是将内涝点数量减少至3个以内、污水溢流率降至5%以下，我担任项目负责人，统筹供排水智慧化系统设计与落地。
• 关键难题：一是排水管网、气象、地形数据分散在市政、气象、水利3个部门，未实现互联互通；二是传统泵站靠人工经验调度，无法应对短时强降雨（如1小时降雨量超50mm）；三是下穿隧道积水监测精度不足（误差15%），预警滞后导致多次车辆被困。
• 核心行动：1. 打通3部门数据壁垒，搭建“供排水智慧大脑”平台，接入1200个物联网传感器（覆盖排水管网、泵站、下穿隧道）；2. 用LSTM机器学习算法训练降雨径流预测模型，整合历史降雨、地形坡度、管网运行数据，提前2小时预测内涝风险区域；3. 改造8座老旧泵站为“无人值守+AI调度”模式，结合实时水位、预测降雨量自动调整泵组运行频率；4. 在下穿隧道安装“超声波+视频AI”复合监测设备，将积水深度监测精度提升至95%，联动交通信号灯实现积水点自动封路。
• 项目成果：内涝点数量从16个降至2个，严重内涝事件零发生；污水溢流率从12%降至4.3%，河道水质达标率提升至96%；智慧平台上线后，泵站调度响应时间从30分钟缩短至5分钟，累计减少经济损失约800万元/年。项目获“省级市政公用事业智慧化示范项目”，相关经验在全省10个城市推广应用。

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。