研究

理解气溶胶，从流动到界面

我们围绕实验装置中的传质与反应、大气颗粒物的表界面过程，以及复杂动力学的智能求解展开研究，并探索相关机理在超净环境颗粒捕集中的转化应用。

研究图谱

装置、界面、分子与算法

我们的研究从流场和反应器出发，经由液滴与颗粒界面进入分子反应网络，再以可检验的模型把不同尺度连接起来。

开放获取图像均按原论文许可署名；其余概念图由本网站根据课题组研究方向绘制。

两条主线 · 一项转化探索

实验室把装置表征、定量测量和机制模型放在同一条证据链上。我们关注的是可解释、可校验的过程认识，而不是仅对数据做经验拟合。

烟雾箱和流动管反应器中的流场、混合、停留时间分布及壁损会改变实验信号。我们结合传质理论、示踪实验与计算流体动力学，识别这些装置效应并建立可用于动力学解释的定量模型。

大气液滴和颗粒物的界面并非被动边界。我们发展质谱与粒径测量方法，解析气相—界面—凝聚相之间的传质、光化学与多相反应，关注二次有机气溶胶的形成和演化。

基于气溶胶凝结增长与惯性分离机理，我们探索面向半导体超净环境的亚微米颗粒捕集路径。项目目前处于概念验证阶段（TRL 1–3）；已有小流量原理性曲线，规模化流量、效率和压降仍需通过原型与真实场景验证。

研究链条

机器学习在这里用于帮助处理高维测量和刚性动力学问题，并接受物理规律、守恒关系和独立实验的检验。

01生成受控气溶胶

02测量粒径与化学组成

03刻画传质与流场

04建立反应动力学模型

05用数据检验与迭代

正在寻找问题，也寻找伙伴

欢迎来自环境、化学、化工、机械、计算机与数据科学等背景的学生和研究人员联系交流。