统筹区域12座水厂、86公里供水管网及3个加压泵站实时运行，联动水源地-制水-输配全链条保障日均45万吨供水安全，对接应急管理局、环保局完成突发情况协同处置

• 主导优化区域供水调度SCADA系统逻辑，结合EPANET软件构建管网压力流仿真模型，将早高峰（7:00-9:00）/晚高峰（18:00-20:00）供水压力波动从±0.15MPa压缩至±0.08MPa，彻底解决老城区12个小区高层断水问题，季度用户水压投诉率下降42%
• 核心参与制定《水源地突发污染事件三级调度预案》，联动环保局建立水质在线监测数据实时共享机制；2024年8月上游化工企业微量重金属泄漏时，30分钟内启动备用水源并调整管网分区供水策略，保障主城区85%区域正常供水，未引发群体事件
• 搭建“调度指令闭环管理系统”，整合电话、工单、视频监控多渠道指令，实现指令传达准确率从92%提升至99.6%、响应时长从15分钟缩至5分钟内，支撑全年21次暴雨内涝应急调度零差错
• 协调解决跨行政区供水矛盾，针对与邻区因管网压力差异引发的3起纠纷，运用“节点流量平衡法”重新核算边界阀门开启度，优化后两区供水压力均达标，促成区域供水协同协议签订，跨区投诉减少15%

负责区域内5座水厂、52公里管网日常调度，聚焦制水与输配环节衔接降漏损，对接客户服务部处理供水异常

• 主导搭建“制水-输配联动调度模型”，结合水厂出厂水压力、管网实时流量数据动态调整出水曲线，将管网漏损率从12%降至9.8%，年节约水资源180万吨、对应运营成本下降150万元
• 运用夜间最小流量分析法排查出3处漏点密集区，联动维修部实施精准补漏，使区域夜间压力稳定性从75%提升至92%，“水压小”投诉减少38%
• 推动调度与客户服务信息联动，建立“异常情况即时推送机制”，将管网压力/水质波动实时同步客服，问题响应时间从40分钟缩至15分钟，客户满意度从89分提至94分
• 参与夏季高峰供水准备，优化出厂水压力（从0.35MPa调至0.38MPa）并配合泵站调速，保障城乡结合部管网末梢压力达标率从88%升至95%，未出现末梢断水

协助调度主管开展2座水厂、30公里管网调度支持，负责数据统计、指令传达及简单异常处理

• 搭建“调度数据日报体系”，整合水厂水量、管网压力、水质指标12项关键数据，用Excel VBA实现自动生成报表，数据整理时间从2小时缩至30分钟，支撑调度决策时效性提升
• 2019年累计处理管网压力报警47起，通过压力下降速率快速定位漏点并通知维修，平均修复时长从2小时缩至1小时，保障管网运行连续性
• 协助修订《日常调度操作手册》，梳理10类常见异常处理流程，新员工培训周期从1个月缩至2周，团队操作标准化率从70%提至90%
• 参与节水宣传活动调度，制定现场管网压力调整方案，保障公园/社区活动供水充足同时避免周边压力波动，活动期间零投诉

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。

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。