报告题目：化工工业智能化——过程建模、智能算法和数据技术应用

报告时间：2020 年10月15日上午 9:30-11:00

报告地点：昇华楼201会议室

报告人：潘明副教授

单    位：中山大学

举办单位：bat365官网登录入口

报告人简介：

潘明博士2003年获得浙江大学化工学士学位；2008年获得华南理工大学化工博士学位；2009-2014年英国曼彻斯特大学过程集成中心副研究员；2014-2016年英国剑桥大学计算和建模中心副研究员；2016年至今中山大学化工学院副教授。潘明博士长期从事工业智能化、系统多尺度建模和架构、优化算法、知识图谱、软件系统集成和开发等相关领域的应用研究工作。开设多门化工和能源系统智能化大学课程。在AIChE Journal, Chemical Engineering Science, Renewable and Sustainable Energy Reviews, IEEE Transactions 系列等期刊发表论文90余篇，引用次数逾900次，h-index 19，部分项目如下:

• 化工厂智能生产“单元—过程—整厂”多尺度耦合集成与动态解耦方法研究，主持，国家自然科学基金面上项目，2021年

• 基于大数据和智能制造的化工和能量系统优化方法论研究，主持，广东省高层次人才项目，2017年

• 安徽六国化工磷酸智能生产、国星化工复合肥智能生产、铜陵泰富能源系统智能调度，主持，阿里工业大脑项目，2019年

• 新加坡智慧工业园，主要研究员，新加坡-剑桥大学国际合作项目，2014年

• 苏格兰电厂系统集成和智能化，主要研究员，欧盟合作项目，2012年

• 炼油厂能量系统智能生产，主要研究员，欧盟合作项目项目，2009年

   

  报告简介：

  常规的人工智能技术期望机器具有类似于人类的感知和学习能力。而化工工业智能化更着重于构建一个智能化多尺度体系，实现工业系统内资源和能源的高效利用，达到经济效益、环境影响、人类社会活动等方面的协同优化。工业智能化研究属于多学科交叉领域，涉及应用数学、过程工程、管理工程、计算机和信息工程。该报告从传统人工智能技术与工业智能化技术的比较入手，并介绍本人在工业智能化方向的研究工作。结合工程应用案例，分别从工业多尺度建模和优化、本体知识库搭建、大数据平台开发、系统集成四方面介绍工业智能化的实施和应用。