澳门大学全奖博士项目（WANHUAN ZHOU教授）

一、导师简介

WANHUAN ZHOU教授现任澳门大学科技学院土木与环境工程系主任，学术轨迹显示其自2009年起在该校任教，2015年晋升教授并执掌系务。此前于香港理工大学土木与结构工程系历任研究助理与讲师，积累四年教研经验。

研究方向呈现明确聚焦：Geomaterials本构模型构建、岩土工程数值模拟、地基处理技术（soil nails、pile-supported embankment、geosynthetics等）、概率分析方法及先进室内外试验技术。五维研究体系相互支撑，形成从材料本构到工程系统分析的完整链条。

学术产出量化指标显示：286篇出版物累计获4501次引用，WOS与Scopus双库H-index分别为41与42，FWCI值1.16表明其成果影响力超出全球平均水平16%。这一数据在岩土工程领域处于前列位置。

二、近期文章和项目解析

2.1 沉管隧道长期性能评估体系

2025年发表于Tunnelling and Underground Space Technology的"Settlement-based triple factor framework for long-term safety assessment of immersed tunnel"构建了三因素安全评估框架。该框架的突破在于将沉降监测数据转化为服役期安全判据，而非传统的设计阶段验算。

沉管隧道维护期的安全评估长期缺乏有效标准，既有规范多针对施工阶段。三因素框架的价值在于建立了"观测数据-结构状态-安全等级"的直接映射，使维护决策从经验判断转向量化分析。这种范式转换对港珠澳大桥这类世纪工程尤为重要。

联网检索信息补充显示，Zhou团队在该领域形成技术集群：Physics-informed machine learning (PIML)算法应用于港珠澳大桥（HZMB）沉管隧道，通过反演地基模量时变特性，将预测误差削减30毫米以上。这一精度提升意味着结构健康状态判别的敏感度大幅提高。PIML方法的核心优势在于融合多梁模型物理机制与机器学习数据驱动特性，在监测数据有限条件下仍保持预测鲁棒性。

2.2 海洋环境智能传感技术

IEEE Sensors Journal 2025年刊载的"Dynamic Thermal-Compensated FBG Pressure Sensor for Seawater Environment"针对海水温度干扰难题，开发动态热补偿光纤光栅传感器。传统FBG传感器在海洋环境中受温度-压力耦合效应影响，数据可靠性下降40%以上，该技术通过算法解耦将误差控制在5%以内。

澳门作为滨海城市，其基建工程全生命周期暴露于高盐雾、潮汐波动环境。Zhou团队将监测技术研发与本地工程需求紧密结合，形成"环境适配-数据净化-结构评估"的技术闭环。这种问题导向的研究路径，使实验室成果具备直接工程转化价值。

2.3 地质模型概率调参与数字孪生

Engineering Geology发表的"Efficient probabilistic tuning of large geological model (LGM) for underground digital twin"解决大规模地质模型不确定性量化难题。地下工程数字孪生的瓶颈在于地质参数空间变异性巨大，直接建模计算成本不可承受。该研究提出高效概率调参方法，将贝叶斯更新与代理模型结合，使计算效率提升一个数量级。

数字孪生概念在岩土工程领域落地困难，根源在于地质体不可见性与参数不确定性。Zhou团队没有追求"全要素数字化"的浮夸目标，而是聚焦"概率调参"这一核心瓶颈，体现工程务实思维。FWCI值高于1进一步印证该研究解决的是真问题而非伪需求。

2.4 灾害链式效应定量评估

International Journal of Disaster Risk Reduction刊出的"Quantitative evaluation of life loss induced by embankment failure with the impact of riverbed deformation"将岩土工程失效后果分析从经济损失拓展至生命损失。研究创新在于纳入河床变形动态过程，而非静态假设溃口形态。

传统岩土工程安全分析止于结构稳定性，Zhou团队将研究边界延伸至灾害社会学领域。这种跨学科延伸并非简单堆砌概念，而是通过"河床变形-溃决模式-淹没过程-人口暴露"的因果链建立力学模型与社会影响模型的接口，为工程伦理决策提供计算依据。

2.5 岛礁工程材料特性

Lecture Notes in Civil Engineering收录的"Particle Breakage Prediction of Coral Sand Using Machine Learning Method"聚焦珊瑚砂破碎预测。岛礁工程普遍面临的材料难题是珊瑚砂高颗粒破碎率导致地基模量衰减，该研究用XGBoost算法建立应力路径与破碎率的非线性映射，预测精度达R²=0.87。

选择珊瑚砂而非常规石英砂作为研究对象，直接指向南海岛礁建设需求。机器学习应用不是为追赶热点，而是解决"传统弹塑性模型无法描述破碎效应"的力学理论盲区，工具选择服务于问题本质。

2.6 生态岩土工程交叉探索

Biogeotechnics 2025年发表的"High-temporal-resolution ERT characterization for vegetation effects on soil hydrological response under wet-dry cycles"用电阻率层析成像捕捉植被根际水力过程。高时间分辨率（分钟级）数据采集揭示干湿循环中根系吸水-开裂-愈合的微观机制。

该研究偏离传统岩土工程主航道，却暗合"双碳"目标下生态护坡、碳汇地基等新兴需求。ERT技术通常用于污染物运移监测，将其移植至根-土相互作用研究，体现方法学迁移能力。这种探索性工作为团队开辟第二增长曲线预留可能。

三、未来研究预测

结合技术成熟度与工程需求紧迫性，三个方向具备高概率拓展性：

3.1 多物理场耦合的数字孪生操作系统

现有LGM概率调参与PIML沉降预测可集成为统一平台。港珠澳大桥20年监测数据构成稀缺训练资源，未来可能发展出"监测-识别-预测-决策"闭环系统。关键突破点在于将接头差异沉降预测精度提升至与总体沉降相当水平，当前误差仍大，这或是博士生切入点。

3.2 气候韧性基础设施的智能设计方法

澳门位于台风、风暴潮前沿，团队已具备概率风险分析能力。下一步可能发展基于气候情景模拟的性能设计方法，将海平面上升、极端降雨等环境荷载纳入地基处理设计标准。这涉及改造现有ground improvement技术体系，加入适应性构造措施。

3.3 深海工程岩土力学理论拓荒

当前海洋研究集中于近海岛隧工程，向深海浮式平台、海底采矿工程延伸是逻辑递进。深水环境原位测试技术空白、天然气水合物分解导致的地层弱化机制等，均与Zhou团队的advanced testing和constitutive modeling专长相契合。澳门背靠南海，具备区位研究优势。