控制科学与工程学院

针对复杂精馏过程，研究基于机理建模与智能学习建模融合的非线性混合建模方法、过程在线监测以及先进控制方法

数据驱动的工业过程故障诊断，包括统计特征提取、模式分类和识别、质量相关故障检测、故障趋势预测

1.物联网 2.无线传感器网络 3.移动自组织网络 4.安全与隐私保护 5.RFID 6.UAV

工业过程监控与故障诊断技术 工业过程质量监控技术 控制系统性能评价技术 机器学习方法在工业数据分析中的应用

随钻测控技术开发 多相流计量技术

[1]多物理场耦合探测与成像： 主要研究电磁场、声场、温度场等多物理场的相互耦合机制与成像探测方法，探索其在油气探测领域、生物医学领域和无损探测领域的应用。包括电磁逆散射成像、磁声成像、热声成像...

[1] 系统的稳定性与鲁棒控制 简介：针对实际工程中应用广泛的跳变系统、随机系统以及神经网络系统，研究系统的稳定性与镇定控制、鲁棒H∞控制与H2/H∞控制等问题。 [2]...

油气井分层测控技术、随钻测控技术、多相流计量技术、井下/地面通信技术、油气田自动化

[1]过程气体分析仪研制：研制了基于调制吸收光谱技术（TDLAS）的各类在线气体分析仪。在化工领域的过程，实现了H2S、CH4、C2H4、C2H6、C3H6、H2O、CO、CO2等一系列气体的高...

主要研究方向为模式识别、机器学习理论及其应用

[1] 石油&化工生产过程智能优化、控制 主要针对油气田、化工生产过程中存在的问题，基于生物信息智能对数据处理、优化计算、模型辨识和优化节能效率控制技术研究。 [2]...

视觉图像的表示与分类 主要研究再生核希尔伯特空间，基于词典学习、深度学习、流形学习、稀疏编码等算法的视觉图像表示与分类技术

[1]潜油电泵机组性能检测及故障诊断 通过检测潜油电机的电压、电流及潜油电泵输出的压力和流量等参数，分析电泵机组的性能，并结合振动检测，进行潜油电泵的故障诊断。 [2]井下振动测量研究 设计一...

模式识别、计算机视觉等

主要从事智能结构及振动控制研究，包括：高性能负刚度减振系统；低耗能主动隔振系统；基于强化学习的减振系统算法优化设计

[1]控制理论与控制工程 石油化工生产过程建模仿真、先进控制、智能控制、软测量的理论与应用技术研究，石化生产过程仿真培训系统开发。 混杂控制系统理论研究。 [2]模式识别与智能系统 图像处理算...

针对炼油/化工生产过程(如催化裂化、两段提升管多产丙烯催化裂解、甲醇制烯烃和聚丙烯)，研究融合机理分析和数据驱动的建模方法和以节能降耗为目标的先进控制和智能优化方法

1．心理学启发下的人脑视觉图像感知和记忆建模 2．脑机记忆接口实现及应用 3．人脑网络连接（Human Brain Connectivity）

[1]多相流动分析与参数检测技术 根据传统仪表检测的管道内压力、温度、速度等信息，应用现代信息分析与处理技术，研究管道内多相介质共同流动的流动机理、相间相互作用、流态识别及流动参数检测方法。 ...

智能信息处理 主要从事油气勘探领域的信号数字处理方法研究