有机工质体系热物性的分子模拟和机器学习预测研究

发布时间:Apr 13, 2022 放大 缩小

邀请课题组:汪凤翔课题组陈龙祥团队

讲座时间: 2022416日(星期六)下午  2:30-5:30

讲座地点: 腾讯会议  会议号:808-112-344

参加人员: 科研人员、  研究生

主持人: 陈龙祥

报告人: 李期斌

 

报告简介:  热力循环是目前能源转化的主要工具,也是未来保障性能源的重要形式。工质是热力循环的“血液”,是提升热力循环性能的关键之一。有机工质被广泛应用于中低品位余热回收利用和制冷空调热力循环系统中,随着“双碳目标”节能增效和环境保护工作的不断推进,新型有机工质也不断被研发。在大规模推广应用新型工质之前仍存在诸多关键技术亟待解决,其中之一就是它们的热物性还有待深入探索。但由于有机工质分子结构复杂多样,各种不同组分配比的混合工质也在不断涌现,仅靠实验手段获取工质热物性是难以满足应用需求,而现有的理论模型存在精度低或适用范围窄等缺点。亟需采用有效可行手段,拓展工质热物性的研究。报告人围绕这一问题,介绍团队近期有机工质体系热物性的分子模拟和机器学习预测工作。

 

报告人简介: 李期斌,重庆大学能源与动力工程学院教授,博士生导师,九三学社社员。长期围绕热力循环系统、循环工质热物性、储能系统与储能材料等相关领域开展研究。主持国家自然科学基金项目3项,省部级及其他项目多项。目前任中国工程热物理学会热力学与能源利用分会青年工作委员会委员,低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室室务委员,中国力学学会流体控制工程专业委员会青年专家组委员,机械工业环境保护机械标准化技术委员会余热回收利用技术委员会委员,International Journal of Hydromechatronics青年编委,Processes客座编辑。在国内外学术期刊发表论文100余篇(其中第一作者或通讯作者60余篇),他引1700余次,入选ElsevierStanford公布的世界排名前2%科学家名单(World’s Top 2% Scientists)的“2020年度科学影响力排行榜。授权专利7项,专利转让1项。