研究聚焦于材料科学、环境工程与可持续发展管理的交叉领域，致力于开发创新技术解决方案，推动工业绿色转型与碳中和目标的实现。主要研究方向包括：

功能性纳米材料与自修复涂层

围绕高分子功能性涂层的分子设计与纳米结构调控，开发兼具自修复、抗菌、阻燃等多重功能的智能涂层材料。通过可逆化学键设计、纳米填料复合等策略，实现材料性能的协同优化。研究成果包括自修复聚脲涂层，耐燃时间提升40%、抑菌率达99%、自修复效率超90%，已在高端医疗器械、海洋工程装备及工业防护领域获得应用。

工业碳管理与半导体行业减排

针对半导体制造过程中氟化物（PFCs）、N₂O等高增温潜势气体的排放问题，开展减排技术研究与碳足迹核算方法学开发。研究覆盖碳排放监测、数据核查、减排技术评估、碳税政策响应等全链条碳管理环节。主导完成的半导体节能减排项目实现年减排CO₂当量7万余吨，创造显著经济效益与环境效益。

可持续审核、验证与碳中和认证

系统研究ISO 14064（温室气体核算与核查）、ISO 14067（产品碳足迹）、ISO14068/PAS 2060（碳中和声明）、ISO 14001/45001（环境与职业健康安全管理体系）等国际标准在企业层面的应用实践。为企业提供从碳盘查到碳中和认证的全流程技术支持，开展独立核查、管理体系审核及碳税合规验证。作为BSI认证的温室气体首席审计师，主导完成多项国际标准稽核与认证项目。

净零排放路径与碳中和战略

探索不同行业（半导体、钢铁、新能源汽车等）实现长期减排目标的转型路径，涵盖科学碳目标（SBTi）设定、净零路线图规划、减排技术组合优化、碳信用使用策略等内容。主导完成新加坡金管局重点项目，实现半导体制造过程温室气体排放量从10万吨降至2.5万吨，为行业净零转型提供实践参考。

环境工程与废水处理技术

聚焦工业废水处理中的关键技术问题，重点开展含氟离子废水深度处理与资源化利用、生物膜控制、废水回收工艺优化等研究。结合高分子材料技术与过程工程方法，开发高效、低耗、可持续的废水处理解决方案。实现含氟废水回收效率70%以上，有效降低企业运营成本与环境负荷。

人工智能在环境与能源领域的应用

探索人工智能与机器学习技术在环境管理与能源优化中的创新应用，包括建筑能耗监测与预测、环境信息披露智能识别、碳管理数据分析平台等。主导开发的AI建筑能源在线计算器已面向公众开放，显著提升建筑能耗模拟效率与准确性，推动人工智能在环保领域的落地实践。