报  告  人：周腾

报告时间：2022年06月10日（周五）15:00-16:00

报告地点：生化楼113会议室

主  持  人：王邦芬

报告简介：

由于传统的工业气体分离过程能耗大，因此，迫切需要设计开发出性能优异的分离材料（如吸收溶剂、多孔吸附剂等）以降低工业气体分离过程能耗，减少碳排放。传统的材料设计方法仅考虑材料自身少数几种关键性质（如亨利常数、吸附选择性等），开发出的分离材料在工业应用过程中往往效果不尽如人意。考虑到分离材料数量众多，且对过程有多方面的影响，报告人针对复杂气体分离过程发展了一套可靠的计算机辅助材料设计方法。通过对气体分离过程（吸收、吸附等）进行严格的数学建模将分离材料的不同性质对过程的影响进行综合考量，以最终的过程性能为唯一评价指标来指导材料设计。同时，为兼顾材料设计与过程优化，提出了材料与过程集成设计的理念与解决方法，旨在获得最佳材料的同时，兼得与之匹配的最优过程工艺条件。为降低材料与过程集成设计的求解难度，报告人开发了一系列机器学习模型来替代传统的热力学模型。本报告首先阐述计算机辅助材料与过程集成设计的理论与方法，随后具体介绍若干实际应用的案例，包括基于离子液体溶剂的二氧化碳捕集过程以及基于金属-有机骨架的低碳烃分离和储氢过程。

报告人简介：

周腾，香港科技大学（广州）可持续能源与环境学域助理教授、博士生导师、可持续过程系统工程实验室独立PI，兼任香港科技大学化学与生物工程系助理教授。研究兴趣包括分子辨识分离工程、二氧化碳捕集与转化、机器学习与材料设计、以及复杂工业过程智能建模与节能减排优化。周博士2016年毕业于德国马普复杂技术系统动力学研究所并获德国最高等级工学博士学位，曾先后在德国马普所和马格德堡大学担任课题组负责人及W1教授职位。以第一或通讯作者发表SCI论文30余篇（含AIChE J. 8篇、Chem. Eng. Sci. 6篇和Ind. Eng. Chem. Res. 5篇），谷歌学术总被引1700余次、h指数为26。担任多个国际学术期刊的副主编、客座主编或编委以及第14届国际过程系统工程大会及第31届欧洲计算机辅助过程工程大会学术委员会委员，并获得全球华人化工学会“未来化工学者”及美国化学工程师协会CAST Directors Award等多项重要学术荣誉和奖项。