UP简历小U

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个人总结

专注于氢能燃料电池研发的应届毕业生，具备扎实的电化学、材料科学理论基础与丰富的实验操作经验。在实习期间，深度参与质子交换膜（PEM）耐久性提升项目，熟练掌握PEMFC关键材料性能表征与测试，通过严谨的实验对比与数据分析，成功优化膜电极组件（MEA）性能。渴望将所学知识与实践经验应用于前沿氢能技术开发，为可持续能源发展贡献力量。

工作经历

研发实习生

某知名新能源科技公司

2023-03 - 2023-09

深度参与公司氢能燃料电池核心研发项目，主要聚焦于提升质子交换膜（PEM）的耐久性与稳定性。
负责设计并执行PEMFC膜电极组件（MEA）的加速老化实验（AST），系统性对比不同改性PEM材料在严苛操作条件下的性能衰减行为，累计完成超过1000小时的台架测试。
熟练运用电化学工作站、扫描电镜（SEM）、透射电镜（TEM）等先进设备对PEM和催化层进行微观结构与元素分析，为材料失效机理提供关键数据支撑，撰写实验报告10余份。
通过循环伏安法（CV）、电化学阻抗谱（EIS）等电化学测试手段，量化评估MEA的电化学活性面积（ECSA）和电荷传输阻力，发现并优化了3种关键工艺参数，成功将PEMFC的循环寿命提升了15%。
协助团队开发新型氟碳聚合物基质子交换膜，在实验室条件下，其质子传导率较现有商业膜提升了8%，并表现出更优异的抗自由基氧化能力。

项目经历

基于机器学习的质子交换膜燃料电池性能预测模型开发

上海交通大学

2022-09 - 2023-02

项目背景：针对质子交换膜燃料电池（PEMFC）性能受多种操作条件影响的复杂性，开发一套能够准确预测其性能的智能模型。
个人职责：主导数据收集、特征工程及模型构建。收集了不同温度、湿度、压力等操作条件下的PEMFC性能数据，并进行预处理。
技术应用：使用Python编程语言，结合Scikit-learn等机器学习库，构建了基于决策树和神经网络的预测模型。
项目成果：模型在测试集上的预测准确率达到了92%，显著提升了PEMFC运行状态的实时评估与优化效率，为后续智能控制系统开发奠定了基础。

新型非氟质子交换膜材料的合成与性能研究

上海交通大学

2021-10 - 2022-07

项目背景：为降低PEMFC成本并提高环境友好性，研究开发新型非氟聚合物基质子交换膜。
个人职责：负责聚合物单体的合成、聚合反应条件优化，以及膜材料的制备与表征。
实验方法：通过FTIR、NMR、DSC、TGA等手段对合成的聚合物进行结构和热稳定性分析，并测试了膜的离子交换容量（IEC）、吸水率和质子电导率。
项目成果：成功合成并制备出一种具有良好热稳定性和较高质子电导率（达到0.08 S/cm，在非氟膜中处于较高水平）的非氟质子交换膜，为下一代PEMFC材料提供了新的方向。