项目介绍
本项目由奥克兰大学化学与材料工程系高级讲师Dr. Wei 与教授Dr. Young联合牵头。Dr. Wei 长期深耕化学与材料工程领域相关研究，具备丰富的科研指导经验. 本项目聚焦“数字决策”工具研发，通过融合实时数据、机理模型与机器学习技术，实现从实验室到工业规模发酵过程的自适应与预测性控制。
核心研究内容包括构建多尺度数字孪生系统(耦合微观代谢模型与宏观反应器传递过程，运用CFD、PBM、ABM等方法)、优化计算效率(如格子玻尔兹曼方法、并行计算技术)，并在中试/示范尺度开展验证，旨在突破发酵过程放大效应带来的技术瓶颈。
所属院系：奥克兰大学，化学与材料工程系
项目时长：2 年申请要求和方式
申请要求：·申请者需拥有化学工程(优先)或相关专业博士学位；·具有过程建模、Deep learning、发酵/生物过程工程基础；·熟悉 CFD、PBM/ABM 或机器学习者优先。
申请方式：按照导师要求，向导师发送邮件和证明材料。经过双向选择后，向院校递交申请。
