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  • 金汉锋 ( 特任教授 )

    的个人主页 http://faculty.ustc.edu.cn/jinhanfeng/zh_CN/index.htm

  •   特任教授   博士生导师   硕士生导师
个人简介

中国科学技术大学特任教授,德国洪堡学者,入选国家创新人才青年项目(海外优青)。任职于火灾科学国家重点实验室,致力发展人工智能辅助的火灾燃烧工程模型开发工具。热烈欢迎燃烧学、安全科学与工程、物理化学、应用数学与神经网络、计算流体力学专业的本科生、研究生、博士后和特任副研究员加入本团队。

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金汉锋,浙江绍兴人。2005年9月-2015年6月,本硕博就读于中国科学技术大学,获安全科学与工程博士学位,师从齐飞教授。期间于2012年9月-2013年9月,在意大利米兰理工大学的化学、材料和化工系联合培养,导师为Tiziano Faravelli教授。2016年5月至2017年4月受洪堡基金会资助在德国比勒菲尔德大学,与Katahrina Kohse-Hoeinghaus教授(时任国际燃烧学会主席)开展合作研究,主要从复杂燃料体系低温着火特性的反应动力学研究。2017年5月至2023年3月,受聘于阿卜杜拉国王科技大学,先后担任博士后和研究科学家,与Aamir Farooq教授开展合作研究,主要从事燃烧过程中多环芳烃和碳纳米颗粒物形成的化学机制研究。2022年入选国家创新人才计划青年项目(优秀青年科学基金项目(海外)),遂于2023年3月回国入职中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室,担任特任教授。

研究领域为森林野火和火灾烟雾的实时准确预测,包括 (1) 野火和烟气基础燃烧机理研究。开发“指纹峰”红外光谱诊断平台、低压光电离高分辨气溶胶质谱仪等实验装备,实验研究野火发生发展和烟气形成的化学机理。使用量子化学计算手段,探索燃烧反应路径。(2) 工程燃烧模型数据库建设。利用机器学习、人工智能方法,实现层级反应网络库、集总简化方法和模型自动化构建。(3) 高精度火灾燃烧模拟方法发展。打破传统Arrhenius模型架构,基于Cantera和OpenFOAM开发燃烧数值仿真工具,将工程燃烧模型应用于火灾预测。团队研究“集多种交叉学科于一体”,包括燃烧学、应用数学与神经网络、物理化学、计算流体力学等,致力于发展人工智能辅助的火灾燃烧工程模型开发工具。

在燃烧、化学领域的国际顶级期刊上已发表SCI论文40余篇,包括化学领域权威期刊Journal of the American Chemical Society (IF: 16.383) 1篇,The Journal of Physical Chemistry Letters (IF: 6.888) 1篇;燃烧领域权威综述期刊Progress in Energy and Combustion Science (IF: 35.339) 1 篇;燃烧领域权威期刊Combustion and Flame和Proceedings of the Combustion Institute数十篇。详细论文列表见:Google ScholarORCID




教育经历
  • [1]. 2009.9 -- 2015.7

    中国科学技术大学       安全科学与工程       研究生       博士      导师:齐飞教授

  • [2]. 2012.9 -- 2013.9

    米兰理工大学       化工与材料系      导师:Prof. Tiziano Faravelli

  • [3]. 2005.9 -- 2009.7

    中国科学技术大学       热能与动力工程       本科       学士

工作经历
  • [1]. 2023.4 -- 至今

    中国科学技术大学      火灾科学国家重点实验室      特任教授

  • [2]. 2017.5 -- 2023.3

    阿卜杜拉国王科技大学      清洁燃烧研究中心      研究科学家

  • [3]. 2016.5 -- 2017.4

    比勒菲尔德大学      化学物理系      博士后/洪堡学者      导师:Prof. Katharina Kohse-Hoeinghaus,国际燃烧学会主席

其他联系方式
  • [1] 邮编 :
  • [3] 通讯/办公地址 :
  • [4] 办公室电话 :
  • [6] 邮箱 :
团队成员
团队名称:
CACK (Computer Aided Combustion Kinetics)

团队介绍:当前野火和烟气等研究对燃烧反应动力学的运用尚不成熟,本课题组致力于发展人工智能辅助的火灾燃烧工程模型开发工具。(1) 野火和烟气基础燃烧机理研究。开发“指纹峰”红外光谱诊断平台、低压光电离高分辨气溶胶质谱仪等实验装备,实验研究野火发生发展和烟气形成的化学机理。使用量子化学计算手段,探索燃烧反应路径。(2) 工程燃烧模型数据库建设。利用机器学习、人工智能方法,实现层级反应网络库、集总简化方法和模型自动化构建。(3) 高精度火灾燃烧模拟方法发展。打破传统Arrhenius模型架构,基于Cantera和OpenFOAM开发燃烧数值仿真工具。将工程燃烧模型应用于火灾预测。结合火灾实验探测,迭代优化工程模型,提高火灾预测精度。团队研究“集多种交叉学科于一体”,包括燃烧学、人工智能、量子化学、计算流体力学等。

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