、热泵、燃气锅炉、高、低压配电柜这类设备，实际运行中的性能受燃料组成、环境温度、负载率等多重因素影响，工程师很难在真实机组上反复试错——成本高、风险大、周期长。传统做法依赖厂家曲线和经验公式，颗粒度粗，回答不了"在特定工况组合下这套设备到底能效多少、排多少"这样的具体问题。
本项目面向能源行业工程师与研究人员，构建一个可交互的设备仿真工具：把物理模型搬进浏览器，让使用者自由调整工况参数，实时看到热效率、排放浓度、能耗的变化，从而在设备选型、运行优化、方案对比阶段获得量化依据。
系统由五个模块组成：
一、设备建模：以可视化方式创建和编辑配电柜、燃气锅炉、制冷器等设备的模型，定义设备类型、额定参数、结构组成与效率曲线，形成可复用的设备模型库。
二、运行过程仿真：按热力学与燃烧模型计算设备运行过程，覆盖燃烧、热传导、能量转换、排放生成等环节，输出不同工况下的运行状态。
三、参数调整与敏感性分析：支持调整燃料组成、燃烧温度、环境条件、负载率等输入参数，一键重算，观察单一变量或组合变量对结果的影响。
四、性能评估与方案对比：输出热效率、排放物浓度、单位能耗等核心指标，支持多个方案并排比较。
五、结果可视化：以曲线、仪表盘、对比图呈现仿真结果，支持图表与报表导出，供决策使用。
我在这条产品线上承担需求分析、技术方案设计与后端开发，同时参与产品设计。
具体承担的任务：
一是参与需求调研，把工程师口头描述的"我想看不同负载下的效率变化"翻译成可计算的输入输出模型，这是整条产品线最基础也最容易被低估的一步。
二是与团队共同确定仿真计算的技术路线：哪些指标走理论公式、哪些走拟合曲线、精度边界划在哪里，避免做出一个"数看着像但不敢用"的工具。
三是负责后端服务开发，包括设备模型的数据结构设计、参数校验、仿真任务调度与结果落库。
四是设计模型库与方案对比的数据组织方式，保证同一设备的多工况结果可追溯、可复用、可横向比较。
五是参与前端可视化方案设计，确定哪些指标用曲线、哪些用仪表盘、哪些用对比表。
六是跟进用户测试，收集工程师反馈，迭代计算口径与交互方式。
技术栈： Java、Spring Boot、Python、Vue、MySQL、Redis。后端承担模型管理与计算任务调度，重计算部分做异步化，避免阻塞请求；结果数据按"设备—方案—工况"三级组织存储，支撑横向对比。
主要难点：
一是业务模型转计算模型。工程师描述的是物理过程，系统要的是可执行公式与参数，中间的映射关系必须反复与业务方对齐，否则算出来的结果没人敢采信。
二是参数组合爆炸。多个可调参数全排列会产生海量计算任务，最终通过"预设工况模板 + 按需计算"控制范围，只算用户真正关心的组合，而不是穷举。
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