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热功能与交叉应用实验室 (X-THERMAL LAB)招生！

发布日期：2024-05-21 作者：来源：点击：

热功能与交叉应用实验室（X-Thermal Lab）招生！团队拟计划招2025届硕博保送生。对保研有兴趣的同学欢迎了解以下详情并投简历给我们！

X-Thermal Lab科研团队简介

热功能与交叉应用实验室负责人为能源与动力工程学院二级教授杨荣贵。现有正教授3名，研究员1名，副教授3名，其中国家海外高层次人才引进项目3人，省高层次人才引进项目1人，博士后1名，硕博士生30余人。团队中杨荣贵教授和靳开元副教授属于煤燃烧国家重点实验室（研究生报考二级方向为热能工程），其余老师属于工程热物理系（研究生报考二级方向为工程热物理）。

实验室围绕功能材料、芯片、储能、新型电力系统等国家亟需领域，研究与凝聚态物理、超快光学、能源化学、表面科学、高性能计算、机器学习等多学科交叉的热科学与工程问题，主攻方向包括：

1）功能材料、芯片与新型电力系统的热、电耦合输运与热管理技术；

2）新型电力系统的大规模储能与多能利用。

实验室近年来获得了包括科技部重点研发计划、国家自然科学基金重点项目和面上项目、青年基金在内的多项国家研究基金资助。团队成员在Science, Nature Materials等子刊，Joule, Materials Science & Engineering R, ACS Energy Letters等国际知名期刊发表论文，受包括《科技日报》等多家媒体和行业自媒体的长期追踪报道。

实验室成立伊始就受到了社会各界的广泛关注，不到五年时间吸引了各类人才加入。实验室将继续深耕传热领域，致力于基础与应用科学研究，培养复合型人才。

团队导师介绍

杨荣贵，二级教授，博导。2006年获得麻省理工学院机械工程系博士学位。随后就职于美国科罗拉多大学博尔德校区机械工程系，任助理教授、副教授、正教授。2018年起就职于华中科技大学。

杨教授深耕于传热学与能源领域，迄今为止已发表包括4篇Science、4篇Nature Materials、3篇Science Advances、4篇Joule、1篇Review of Modern Physics在内的260多篇期刊论文。Web of Science总引用26000余次（他引25000余次），H指数76；Google Scholar总引用34000余次，H指数88。于2010年作为10位“可能扭转美国科技衰落的杰出科学家”的青年科学家典型之一被列入《美国科技的兴起与衰落》一书。2021-2023连续3年获得科睿唯安“全球高被引科学家”和艾思唯尔“中国高被引作者”、国际热科学纪念奖（Nukiyama Memorial Award）（2020）、物理世界评选的“十大物理突破”（2017）和《科技评论》TR35全球杰出青年发明家（2008）等十余项世界级奖项。2023年被推选为中国科学院技术科学部院士有效候选人（中国科协推荐）。

在美期间先后培养了30余位硕博士研究生、博士后和访问学者，其中20余位就职于北卡罗莱纳州立大学、上海交通大学、华中科技大学、东南大学和大连理工大学等知名高校以及Intel，Chevron等高科技公司。

刘德欢，教授，博士生导师。入选第十五批海外高层次人才引进计划“青年项目”。2012年获台湾大学应用力学所博士学位；2015年至2019年在麻省理工学院陈刚院士课题组任博士后研究员。从事纳微米尺度热、电输运等理论/计算研究，具体方向为：(1)芯片/能源半导体中声子-声子、电子-声子耦合及能量转换；(2)神经网络势能在固体材料热学输运中的应用；(3)固态电解质体系中的离子输运与热传递现象。EPW-nano计算软件主要开发者；发表论文获麻省理工学院官网首页全版报道、PHYS.ORG、Green Car Congress、麻省理工科技评论等国内外科技媒体报道。迄今在PNAS、Adv Mater、InfoMat、Angew Chem Int Ed、Cell Rep Phys Sci等学术期刊发表论文50余篇，ESI高被引论文4篇，h指数25。

钱鑫，教授，博士生导师。2014年本科以荣誉学生毕业于华中科技大学能源学院第一届创新实验班，2019年博士毕业于科罗拉多大学博德校区机械工程系，并获应用科学与工程学院年度唯一的杰出博士论文奖。2019-2021年于麻省理工学院从事博士后研究。在美留学期间参与多项美国科学基金会及高级能源研究项目机构的科研项目。2021年入选海外高层次人才项目青年项目。从事微纳尺度输运和能量转换的研究，关注传热学、材料物理、物理化学交叉领域的科学问题，主要研究兴趣包括：复杂功能材料的热输运计算与实验表征；离子输运与能量转换器件、低品位热能回收利用。迄今发表了包括Science, Nature Materials, Materials Science & Engineering-R, Physical Review B, Advanced Materials, Journal of Physical Chemistry Letters等期刊在内的论文30余篇（一作论文16篇），总被引2000余次；担任Physical Review Letters, Nature Communications, Nano Letters, Physical Review B, Applied Physics Letters等国际权威期刊审稿人。

江普庆，研究员，博士生导师。2015年获新加坡国立大学机械工程系博士学位。2016年至2021年先后在美国科罗拉多大学博尔德校区机械工程系和匹兹堡大学机械工程系从事博士后研究。入选湖北省与武汉市人才计划。目前主要的研究兴趣在于开发新型微纳尺度热测量实验方法、测量和改进异质界面热阻、高温下的微纳尺度热测量等。迄今为止以第一或通讯作者身份在Adv. Mater., PRB, PRM, APL, JAP, IJHMT等国际权威期刊发表SCI论文17篇，总被引770余次，h-index指数为12。

李小波，副教授，硕士生导师。研究领域为热储能及电子器件热管理。2004年本科毕业于中国科学技术大学，2007年获中国科学院工程热物理所硕士学位，2012年获美国科罗拉多大学博尔德分校博士学位，之后于麻省理工学院从事博士后研究，2014年入职华中科技大学能源学院。主持2项国家自然科学基金、3项热管理相关的企业横向项目（合作企业包括华为、亿纬锂能等），参与1项国家重点研发计划，1项国家自然科学基金重点项目。发表论文近40篇，SCI引用2000余次。入选第十三批“3551光谷人才计划”。

刘修良，博士，副教授，硕士生导师。2016年博士毕业于上海交通大学，师从郑平院士。2016~2019年任职于中国船舶集团公司第七一九所，期间获聘高级工程师，于2019年调入华中科技大学。主要从事电子器件与能源系统热管理、微纳尺度相变传热、微纳功能流固界面传递调控等方面的研究，先后主持国家自然科学基金青年和面上项目、基础加强计划等，参与国家自然科学基金重点项目、基础加强计划重点基金项目等。迄今发表包括National Science Review、Int. J. Heat Mass Tran.、Materials Today Physics、Renewable Energy、Appl. Therm. Eng.等期刊在内的SCI论文三十余篇，授权专利十余项。

靳开元，副教授，硕士生导师。2015年本科毕业于清华大学能源与动力工程系，2019年博士毕业于加州大学洛杉矶分校（UCLA）机械与航天工程系，并留校在美国机械工程师学会会士、UCLA Schauerman讲席教授Timothy Fisher团队开展博士后工作。在美留学期间，曾参与和协助管理多项美国能源部与加州能源委员会资助的科研项目，作为核心科研人员对多项新型热储能与热发电技术开展基础研究与系统示范。2022年9月入职华中科技大学，研究方向包括：储热材料热物性改进、储热材料高温抗腐蚀技术、大温差换热器设计与优化等。在权威期刊包括Applied Energy, Journal of Power Sources，International Journal of Heat and Mass Transfer等发表论文12篇，并担任Journal of Power Sources, Corrosion Science等期刊审稿人。

研究方向

01功能材料与芯片的热输运

开发先进的热功能材料与界面是光电子器件热管理、热障涂层、热-电转换等应用领域的重要基础，而微纳尺度下材料与界面的热输运是材料科学、凝聚态物理和传热学交叉领域的长期挑战。团队专注于先进功能材料与芯片的热-电耦合输运机理研究，自主开发了材料热-电输运理论计算框架，搭建了基于超快飞秒激光的热表征平台，并结合先进的人工智能方法，解决复杂结构化功能材料与电子芯片的热、电输运预测与表征难题，探索实现超导热、超绝热与可控热输运的科学路径。

1.1先进纳米材料与界面的热-电输运理论

Pic 1 机器学习驱动的声子输运计算方法

Pic 2 基于第一性原理的热-电耦合输运理论预测

理解固体材料与界面的热输运性质对开发热障涂层、极限导热材料等先进热功能材料的开发、筛选以及光电器件设计具有重要意义。团队在复杂固体与界面的声子输运理论与热电输运理论开展前沿性研究。开发了机器学习驱动的高精度机器学习原子间作用势，实现了高温相变材料、无定型材料热导率的无经验参数计算，解决了复杂材料声子输运的预测难题；从第一性原理出发，研究功能材料中电子-声子间的耦合、缺陷及合金散射、边界与尺寸效应对热-电耦合输运调控机理。团队正致力于纳米尺度下、超快多粒子耦合输运的跨尺度预测理论的发展，探索超导热、超绝热以及热-电输运调控的新方法。

1.2基于超快激光的微纳尺度热输运表征

Pic 3基于超快飞秒激光时的域热反射实验系统

热表征技术对发现、筛选极限（超高与超低）热导率功能材料、阐明微纳尺度热输运机理均有不可替代的作用。实验室致力于搭建先进的时域热反射法、频域热反射法等表征工具，开发了结构纳米材料与界面等多物性同步表征方法，解决了低对称性晶体各向异性热导率张量的测量难题，为开发新型热功能材料提供实验表征技术。团队正致力于进一步拓宽表征精度、时空分辨率与测量环境极限，开发极低温、超高压、物理化学反应等极端环境下的原位表征方法；结合先进的人工智能图像识别与重建算法，实现热导率空间分布的高通量成像与表征。

02电子、光电与电力系统的热管理技术

随着电子芯片、通信基站、储能与动力电池、军事装备、航空航天器、新型电力系统等的集成化与工作性能的不断提高，受限空间高热流热管理已成为解决器件与系统发展瓶颈的关键技术。电子、光电器件的失效率与器件工作温度呈指数关系，工作温度每升高10℃，系统的可靠性会降低50%。而新型电力系统同样面临高效热管理的巨大挑战，如以锂离子电池为代表的新能源汽车、电化学储能技术，温度是影响锂离子电池的容量衰减与安全性的关键因素，工作温度过高有可能引发热失控。团队正致力于具有极高冷却能力的汽液相变强化的研究，并开发下一代热管理系统。

2.1相变传热机理研究

Pic 4 利用微纳功能表面强化气液相变换热

当前电子、光电与电力系统热流密度节节攀升，如GaN芯片热点的热流密度达到10kW/cm2的量级，传统的风冷和液体单相强迫对流难以满足高热流散热需求；汽液相变由于利用了流体的相变潜热，具有极高的冷却能力，适用于电子、光电与电力系统的高热流热管理。团队聚焦于发展可规模化制备的微纳结构表面，如利用微尺度3D打印、电镀、热扩散键合、磁控溅射镀膜、光刻、化学刻蚀等制备工艺，成功地开发了一系列微纳米结构功能表面，并用于增强汽液相变换热（蒸发/沸腾、冷凝、喷雾冷却等）；探索相变中汽-液动力学、换热机理强化的新原理和新机制。如结合池沸腾与液膜蒸发的换热优势，利用液膜-汽泡耦合调控，提出液膜沸腾高效散热的新策略；综合膜状冷凝和滴状冷凝的换热优点，耦合液膜-液滴输运，实现滴膜冷凝强化新机制；通过增强液膜沸腾占比的新视角，大幅提高喷雾冷却的换热系数和临界热流密度，突破了传统冷却技术的散热极限。

2.2高热流集成冷却热管理技术

Pic 5 高热流集成冷却热管理技术和广阔的应用前景

局部超高热流散热、整体动态热负荷大幅波动、快速精准控温已成为器件和系统封装中集成高效冷却技术面临的三大挑战。团队致力于相变传热机理性研究成果的应用，开发超薄/大幅面均温板、喷雾/射流散热模块、嵌入式微通道等汽液相变散热器件，并探索将相变散热器件与高导热衬底、低热阻界面和封装材料、热电微器件等集成构筑，形成高热流集成冷却高效热管理技术。高热流集成冷却热管理技术在芯片与电子器件、通信基站、储能与动力电池、军事装备、航空航天器、新型电力系统等的应用，为器件和系统的长期、高效、可靠和安全运行提供保障。

03高温热储能技术

随着世界能源格局向清洁化、低碳化、高效化转型，建设以可再生能源为主的新型电力结构将对产能和用能等提出前所未有的挑战，储能技术被认为是解决可再生能源波动以及电网调频/调峰的关键技术。相比其他储能技术，热储能具有安全、成本低、装机规模大、不受地理因素制约等明显优势，有望在电源侧耦合传统火电系统、应用于光热电站等，实现大规模电网储能，以及在用能侧实现冷、热、电、汽联供，极具规模化应用前景。团队致力于新型电力系统高温热储能技术的关键技术开发，包括热储能材料、关键热设备、与源网荷的耦合等。

3.1宽温域熔融盐热储能

Pic 6宽温域熔融盐热储能在新型电力系统中具有不可替代的作用

熔融盐热储能具有储放热速率高，储能时间长，系统复杂度低、寿命长等优势。然而目前的商用熔盐材料还受制于熔点高，高温易分解，高温腐蚀性强等挑战，可长期稳定工作的温度区间较窄，不能满足超临界火电机组、第三代光热电站等新型电力系统的应用要求。团队致力于发展宽温域熔盐热储能技术：在材料方面，通过热力学建模与实验结合预测多元熔盐性能并开发新型熔盐配方，同时研究熔盐材料的高温分解与腐蚀机理并提升系统的高温稳定性与抗腐蚀能力；在设备与系统方面，基于新型的熔盐配方研制大温差熔盐换热器、高电压熔盐电加热器等设备技术，并解决大规模熔盐热储能系统与电网耦合交互等系统层面的挑战。

3.2高温单质硫热储能

Pic7高温硫热储能系统

探索能够与现有熔融盐热储能互补的储热材料与系统技术是热储能领域的发展方向之一。单质硫在密闭系统中有很好的高温（>1000℃）稳定性，同时具备低熔点（114℃）、低蒸气压（700℃时的饱和蒸气压约为1.7Mpa）与低成本（1-1.5元/kg）的特点，是一种新型的高温热储能材料。相比商用的双罐熔盐储热系统，基于单质硫的高温热储能系统有望达到更高的温度上限，更高的能量密度与更低的投资成本，极具规模化应用的潜力。团队致力于解决单质硫热储能相关的科学与技术挑战，正在研究单质硫的热物性调控机理、高温抗腐蚀方法以及高效储放热装备技术，并开发新一代高温硫热储能系统，为新型热储能与电力系统的发展提供重要的理论指导与技术支撑。

04低品位热能回收利用

Pic8热流电池示意图

Pic9基于离子明胶的可穿戴电源

低品位热能(<100℃)占全球能量耗散的一半以上，不仅与产能和用能效率密切相关，而且人体体温的回收利用对于医疗大数据、物联网具有重要意义，因此提高低品位热能的利用效率也是低碳能源发展的重要方面。囿于低品位热能卡诺效率低、分布广泛且分散的特点，有效回收低品位热源是能源研究的长期挑战。传统的有机朗肯循环难以实现分布式低品位热回收，而热电技术成本高昂，且由于Seebeck系数(10到100 μV/K)较小难以用于回收低品位热能。实验室致力于结合跨尺度计算与电化学实验，并结合先进的机器学习方法，开发超高热电势电解质，并实现高效回收低品位热能器件的构筑与性能表征，突破低品位热能回收的科学技术难题，助力双碳目标的实现。

05能源与资源的协同优化

5.1太阳能的综合利用：建筑节能、新型温室与现代农业

5.2资源的高效回收利用

近期成果展示

01.薄液膜沸腾的统一传热模型

团队提出了一个高精度和通用的薄液膜沸腾传热模型，可对烧结铜网、烧结粉末、微柱阵列等多种微结构表面的薄液膜沸腾换热特性（包括传热系数和临界热流密度）进行准确预测。该模型包括液膜内部沸腾、液膜顶部蒸发的自适应框架，可得到不同热流密度下，液膜内部沸腾和顶部蒸发的换热比例与汽液两相含率，从而实现内部热质传递的准确计算。同时，传热模型可以用于预测毛细结构表面上薄液膜沸腾的完整沸腾传热曲线。在对应的假设条件下，所开发的模型可以简化为文献中已有的沸腾与蒸发换热模型，说明其是一个具有强大功能的、基于机理的、更为统一的传热模型，并有望为设计薄液膜沸腾表面提供指导。相关研究以“A heat transfer model for liquid film boiling on micro-structured surfaces”发表于《国家科学评论》（National Science Review, NSR).

Pic 液膜沸腾传热示意图

Pic 模型预测：(A)完整的液膜沸腾换热曲线和(B)不同热流下的液膜顶部蒸发的传热占比

Pic 多种结构表面上的液膜沸腾换热性能预测：(A)传热系数和(B)临界热流密度

02.离子热电非平衡热力学最新研究

近年来，以离子作为电荷和能量载流子的离子热电材料(i-TE)与器件引起了广泛兴趣，因其具有高达若干至上百mV/K的超高热电势，为回收低品位热能提供了新的技术路径。然而，目前研究热电普遍集中于进一步提高热电势，而忽略了非平衡态下离子输运、电化学反应动力学对器件效率的影响。团队率先在研究中阐明了影响i-TE器件效率的非平衡热力学机理，分析了传热、离子输运、反应势垒等因素对效率的影响规律，并从熵的角度总结并且分析了现有文献中提升离子热电器件功率与效率的可行方法。同时，在最新研究进展中进一步提出，不同于半导体热电材料，离子热电器件无法仅基于材料性质定义热电优值(ZT)；团队通过对离子输运、电化学反应、传热的耦合分析，严格推导出了热离子电容与热化电池等离子热电器件的正确热电优值定义，并准确描述离子热电中传热、传质、电化学反应对器件效率的协同影响。相关论文发表于《ACS能源快报》(ACS Energy Letters).

Pic 离子热电器件的非平衡态热力学过程与器件效率

03. 新型功能材料的热电耦合输运的第一性原理研究

团队开发了全第一性求解电子-声子耦合输运于相互作用的计算软件，能够从载流子层面对热、电耦合输运散射机理进行理论预测，深入研究宽带隙半导体、热电材料、压电及热释电材料的能量转换机理，为性能优化调控提供理论基础。例如，团队通过对高温相硒化亚锡的电子及声子散射作了系统性的研究，阐明了电子的谷间散射在n型硒化亚锡中电学输运的重要性，提出了利用纳米工程将硒化亚锡晶粒限缩在10纳米左右，能够有效的提高提热电优值。团队进一步研究了压电半导体中，由于电偶矩导致的长程电声耦合作用对热导率的影响。团队提出了关于压电及弗勒里希耦合引起的声子散射率的解析公式。我们发现在六方氧化锌中，由于晶体中心对称性缺失的声子占多数，因此电声耦合对其热输运的影响较大。相关论文发表于Materials Today Physics。

Pic SnSe电-声耦合的第一性原理研究

Pic 压电声子-电子耦合的第一性原理研究

04. 基于机器学习的高通量超快光学热测量数据处理

高通量测量和数据处理是开发新型功能材料的重要环节。团队利用机器学习模型实现了大量实验大数据的高通量处理。通过训练神经网络，使得机器能够“识别”信号并快速“说出”信号所对应的热物性参数，从而极大地缩减了信号处理的时间。比如，机器学习模型可用于快速蒙特卡洛误差分析，将原本需要超过24小时的迭代处理缩减为12秒即可准确完成。机器学习模型的另一大优势在于能够识别实验信号的细微特征，从而能够同时准确提取多个参数。例如，对于HOPG样品的TDTR测量信号，采用机器学习模型来处理即可同时确定其面内、纵向热导率和界面热导，并快速给出误差分析。此项工作发表于Journal of Applied Physics，并被选为Editor's Pick。

Pic 基于机器学习的高通量实验数据处理

05. 耦合火电的大规模热储能与经济性研究

目前，煤电仍是我国的主要电力来源，随着“双碳”目标的推进，煤电将逐渐从基础性负荷电源转变为调节性电源，耦合热储能是实现煤电灵活性改造的重要方法。为解决新型电力系统的稳定性问题以及提高煤电的灵活性，研究团队提出一种采用熔盐储能与火电厂耦合的电网储能方法，电-热-电转化往返效率可以达到42%，与抽水蓄能相当。基于储能的火电厂比传统电厂具有更高的热效率，在释能时长<10h时，与抽水蓄能、压缩空气储能、液流电池相比，具有更低的度电成本。

Pic 基于熔盐储能与火电厂耦合的电网大规模储能

06. 梯度多孔结构强化液膜沸腾与喷雾冷却

传统的单相冷却的热流密度和换热系数都难以满足高热流器件热管理的散热需求。本团队综合利用液膜蒸发与池沸腾的优势，提出了液膜与气泡耦合调控的策略，实现了高效液膜沸腾的新型相变模式，并基于主动式液膜沸腾的新视角，进一步提高喷雾冷却的超高散热性能。在液膜沸腾的强化研究中，通过在毛细液膜中引入有效的汽泡核化位点，并利用梯度结构的非对称界面张力驱动汽泡定向移除，实现了稳定的液膜沸腾和高效的传热性能；同时，基于实验结果，构建了相应的液膜沸腾成核、换热系数和临界热流密度的理论模型。并且，本团队利用多孔微铜网促进喷雾冷却中液膜沸腾的占比，增强液膜输运，利用微纳结构与喷雾流量的协同作用，同步提升喷雾冷却的热流密度和换热系数。相关工作发表于Cell Reports Physical Science、International Journal of Heat and Mass Transfer、Materials Today Physics。