2025年5月9日-11日，由中国高等教育学会工程热物理专业委员会主办的中国高等教育学会工程热物理专业委员会第三十一届学术年会在浙江宁波召开。来自全国128所高校及科研机构800余名专家学者、师生代表参加了会议，交流讨论了工程热物理领域最新研究进展和人才培养成果。清华大学燃烧能源中心/能动系杨斌教授作大会特邀报告“数据驱动的燃烧反应动力学”。报告介绍了碳中和背景下燃烧反应动力学研究所面临的核心科学挑战，阐释了燃烧反应反应动力学领域最新的实验方法进展，重点强调了基于人工智能和高质量实验数据的燃烧反应动力学模型构建方法的研究现状及趋势。杨斌教授以其团队所发展的最优实验(OptEx)计算平台为出发点，探讨了融合贝叶斯序列实验设计(BSED)和最优实验设计的智能化/自动化燃烧实验平台，实现了高质量实验数据库、高预测性燃烧反应动力学模型的智能化构建，为零碳/低碳燃料设计及新型空天动力发展提供了坚实的理论基础。

杨斌教授是清华大学能源与动力工程系及燃烧能源中心长聘教授，长期致力于燃烧反应动力学、燃烧诊断及低碳能源技术研究。他本科与博士均毕业于中国科学技术大学，后赴美国康奈尔大学、普林斯顿大学及桑迪亚国家实验室等从事博士后研究，2012年加入清华任教。杨斌教授团队提出了系列基于人工智能的燃烧模型分析与优化方法（如ANN-HDMR双层替代模型、ASSM活性子空间替代模型、多保真数据迁移等全局灵敏性分析方法，ANN-MCMC, ANN-HMC, ANN-VI等模型优化方法；灵敏性熵、替代模型相似性、活性子空间相似性、基于组分全局/局部灵敏性的组分排序、DRGSR组分排序、遗传算法、贝叶斯序列实验设计(BSED)、基于全局灵敏性的亲和性分析等多种实验设计、数据聚类和模型简化算法），推动燃烧动力学从经验模型向高预测性模型范式转变；基于新方法和平台，系统研究了碳中和燃料（如氢、氨气、醇类、生物燃料、SAF、合成燃料等）和新型发动机燃料(如稠环化合物等)的低/高温氧化机理和结焦机理，为清洁能源应用和发动机/燃料设计提供了理论基础。杨斌2021年当选国际燃烧学会会士，获2020年国际燃烧学会杰出研究奖及2018年国家自然科学二等奖（第三完成人）。现担任《Combustion Science and Technology》副主编及多个国际能源期刊编委。发表SCI论文170余篇，其中100篇发表于燃烧领域顶刊《Combustion and Flame》与《Proceedings of the Combustion Institute》，被引超5000次，其成果服务于我国“双碳”战略与能源安全。

供稿：燃烧能源中心

审核：刘有晟、游小清