那洪明

  • 讲师(高校) 硕士生导师
  • 教师拼音名称:neihongming
  • 入职时间:2022-05-10
  • 所在单位:冶金学院
  • 学历:博士研究生毕业
  • 性别:男
  • 学位:博士
  • 在职信息:在职
  • 毕业院校:东北大学
  • 学科:热能工程

      曾获荣誉:

    • 辽宁省自然学术成果奖
    • 辽宁省优秀毕业博士论文
    • 辽宁省优秀毕业生
    • 沈阳市自然学术成果奖
    • 东北大学优秀博士后
    • 东北大学优秀博士论文
    • 东北大学冶金学院“学术新星”

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个人简介

那洪明 博士 / 硕士生导师

冶金学院热能工程系
研究团队:能源科学与生态工业研究所(杜涛教授团队)

一、个人简介

那洪明,男,工学博士,硕士生导师。长期面向国家“双碳”战略、新型工业化和工业绿色低碳转型重大需求,围绕工业系统节能降碳、能源系统智能化、低碳能源高效利用以及资源循环与工业生态开展基础理论、关键方法与应用研究,重点关注复杂工业系统中能源、资源、环境与碳排放的多尺度耦合机理,以及人工智能、数字化技术与能源环境系统工程的交叉融合。

主持和参与中国科协青年人才托举工程项目(国家级青年人才计划)、国家自然科学基金、国家重点研发计划、省重点研发项目、省自然科学基金、中国科协学会联合体建设项目、中央高校基本科研业务费等科研项目12项。

发表SCI论文60余篇,其中以第一作者/通讯作者身份在 Renewable and Sustainable Energy Reviews、Resources, Conservation and Recycling 等SCI一区、二区期刊发表学术论文30篇;出版“十四五”规划教材2部,参编行业标准1项,申请发明专利及软件著作权10余项;获得辽宁省自然科学学术成果奖、辽宁省优秀博士学位论文、沈阳市自然科学学术成果奖等奖励10余项。

二、主要研究方向

1. 工业能源系统智能分析、预测与优化

面向复杂工业能源系统的数字化、智能化发展需求,研究机理模型与数据驱动融合的能源系统建模、分析、预测、诊断与优化方法。重点探索机器学习、深度学习、数字孪生、智能优化及人工智能等技术与能源系统理论的交叉融合,开展能源需求预测、运行状态识别、多能源介质协同调度、异常诊断与智能决策等研究,探索工业能源系统由数字化分析向自主优化与智能决策演进的新理论和新方法。

2. 工业系统节能降碳与能—物质—碳协同优化

面向工业领域深度节能降碳需求,研究复杂工业系统中能量流、物质流和碳素流的耦合机理、网络特征与协同优化方法。重点开展系统节能、余热余能利用、能源梯级利用、流程优化、能源结构调整、碳捕集利用与封存(CCUS)等技术的系统集成与综合评价,研究不同节能降碳技术对工业系统能源效率、资源效率和碳排放的作用机制,探索企业—园区等不同尺度下低碳、近零碳和零碳工业系统构建方法。

3. 低碳能源高效转换与多能系统协同

围绕工业能源结构低碳化和新型能源体系建设,研究电—热—气—氢—储等多能源系统的转换、耦合、配置与协同运行机制。重点关注余热余能、可再生能源、储能、氢能及多能互补等技术与工业生产过程的深度融合,开展多能源系统建模、综合能源效率评价、容量配置及运行优化研究,为高比例新能源条件下工业能源系统安全、高效、低碳运行提供理论与技术支撑。

4. 资源循环与工业生态系统分析

面向循环经济、资源高效利用和减污降碳协同发展需求,研究资源—能源—环境—碳排放之间的关联机制及系统优化方法。综合运用物质流分析(MFA)、生命周期评价(LCA)、碳足迹、工业代谢、投入产出分析及工业共生网络等方法,开展工业资源循环利用、固体废弃物资源化、跨产业资源能源协同、产品碳足迹及资源环境绩效评价研究,探索资源循环利用与节能降碳协同增效的新模式。

三、招生对象

硕士研究生: 每年计划招收1–2名。欢迎能源动力、动力工程及工程热物理、冶金工程、环境工程、资源与环境、化学工程、自动化、人工智能、计算机、数学等相关专业学生报考。

本科生: 每年指导本科毕业设计/论文2–3名,欢迎本科生提前进入团队参与科研训练、大学生创新创业项目、学科竞赛及科研项目,在研究过程中逐步确定适合自己的研究方向。

欢迎对以下交叉研究方向感兴趣的同学:

AI + 能源系统|工业节能降碳|能源系统优化|数字孪生|能—物质—碳协同|零碳工业系统|多能互补|物质流分析|生命周期评价|碳足迹|资源循环与工业生态

四、学生培养

注重学生科研思维、数理基础、编程能力、模型构建能力和学术表达能力的综合培养。不要求本科阶段已经具备丰富科研经历,更看重科研兴趣、学习主动性、逻辑思维以及持续学习能力。

研究过程中,根据学生专业背景和个人兴趣,形成“理论方法—模型算法—数据分析—工程应用”相结合的培养模式。鼓励学生掌握Python/MATLAB等科研工具,以及机器学习、数学建模、优化算法、生命周期评价和能源系统分析等方法,并参与国家及省部级科研项目。

团队鼓励能源动力、环境、冶金、化工、自动化、计算机和数学等不同专业背景学生开展交叉研究,围绕国家能源绿色低碳转型和工业领域“双碳”目标,从实际问题中凝练科学问题,开展具有理论创新和应用价值的研究。

五、希望寻找这样的你

如果你对能源、人工智能、双碳、资源循环和工业生态中的一个或多个方向感兴趣,希望通过数学模型、数据分析、人工智能或系统优化等方法解决复杂工业系统中的实际问题,欢迎加入团队。



其他联系方式

邮箱 :

通讯/办公地址 :

工作经历

[1] 2024.08 -- 2024.11
东北大学     冶金学院     讲师

[2] 2022.05 -- 2024.07
东北大学     冶金学院     博士后

社会兼职

[1] 担任《东北大学学报(自然科学版)》青年编委

[2] 担任 Resources, Conservation and Recycling、Applied Energy、Journal of Cleaner Production、Science of the Total Environment、Energy、Environmental Pollution、Journal of Environmental Management、Energy Strategy Reviews 和 Journal of Environmental Sciences 等杂志审稿人