讲座标题：机器学习和辐射测量在燃烧诊断领域的应用

时间：2019年10月11日（周五）上午10:00

地点：动力系会议室

主讲人：任涛，上海交通大学

摘要：尽管用于温度和浓度测量的光学燃烧诊断技术已经发展多年，但是无论从测量手段还是反演算法来讲，目前并没有能够执行令人满意的多维、高速、高时空分辨率、多种介质温度和浓度同时测量的光学诊断方法。而机器学习和新的辐射测量手段的结合，为火焰温度和燃烧产物浓度的快速同步测量提供了一种全新的可能性。本报告将从辐射测量和燃烧诊断的机理出发，着重介绍机器学习方法和辐射测量手段的结合在燃烧诊断领域的应用实例。包括基于多光谱测量的温度和浓度场反演，基于单光谱碳烟火焰图像测量的温度和碳烟浓度场重建，以及基于高光谱辐射测量的火焰三维温度场和三种主要气体产物CO2、H2O和CO浓度场的快速反演重建等。

个人简介：任涛，博士，上海交通大学中英国际低碳学院副教授。2008年毕业于西安交通大学，获热能与动力工程专业学士学位；2011年毕业于华中科技大学，获热能工程专业硕士学位。2015年于美国加州大学默塞德分校机械工程专业获得博士学位，师从国际辐射换热专家Michael Modest教授。自2015年6月起在美国加州大学默塞德分校从事博士后、讲师和助理项目科学家等工作。2018年9月入职上海交通大学。任涛博士的研究致力于燃烧中辐射换热模型的开发和基于辐射光谱测量的燃烧诊断。研究内容包括高精度辐射换热方程求解，辐射介质光谱模型开发，湍流-辐射交互作用研究，基于辐射光谱测量的燃烧诊断以及机器学习和大数据在辐射换热领域的应用。