钱  锋

中国工程院院士

国家杰出青年科学基金获得者

国家973计划首席科学家

何梁何利基金科学与技术创新奖获得者

新世纪百千万人才工程国家级人选

教育部跨世纪优秀人才

钱锋，中国工程院院士，自动控制和过程系统工程专家。

现任华东理工大学教授、博士导师、副校长，能源化工过程智能制造教育部重点实验室主任，过程系统工程教育部工程研究中心主任，国务院学位委员会控制科学与工程学科评议组成员，中国石油和化工自动化应用协会副理事长，中国仪器仪表学会副理事长。全国政协第十一届、十二届、十三届委员会委员。

他长期从事化工过程资源与能源高效利用的流程制造智能控制和系统集成优化方法与关键技术研究。创新研发了乙烯装置智能控制与优化运行技术、软件和系统，在国内乙烯行业全面推广应用，成效显著；突破了精对苯二甲酸装置全流程优化运行关键技术，实现工业装置大幅度节能降耗；发明的油品管道在线调合优化控制技术，实现了调合过程实时优化系统长周期高效运行。研究成果已在数十套大型石油化工装置上成功应用，取得了显著经济和社会效益。先后获得5项国家科技进步二等奖、13项省部级科技进步一等奖等20余项省部级科技奖励，授权国家发明专利45项，登记国家计算机软件著作权88项，获得3项中国专利优秀奖、2项上海市发明创造奖发明专利一等奖，出版专著3部、发表论文被SCI/EI收录300余篇。研究成果入选中国高校产学研合作十大优秀案例。

先后荣获首届新世纪百千万人才工程国家级人选、国家“973计划”项目首席科学家、国家重点研发计划首席科学家、国家杰出青年科学基金、入选国家高层次人才计划、何梁何利基金科学与技术创新奖、全国发明创业奖、上海市科技精英、上海市劳动模范等荣誉。

基本信息：

        所属部门：自动化系

        Email：fqian@ecust.edu.cn

主讲课程：

        信息学科大类概论、自动化专业概论

科研方向：

        工业自动化、人工智能与智能系统、流程工业智能制造

主要学术团体兼职：

        中国仪器仪表学会副理事长、中国石油和化工自动化应用协会副理事长、上海市科学技术普及志愿者协会理事长。

科研项目：

      [1] 国家自然科学基金基础科学中心项目，61988101，物质转化制造过程智能优化调控机制，2020/01-2024/12，项目负责人。

      [2] 国家重点研发计划项目，2016YFB0303400，水泥生产智能化控制关键技术及应用， 2016/07-2020/07，项目负责人。 

      [3] 973计划项目，2012CB720500，化工过程物质与能量高效利用的集成优化基础研究，2012/01-2016/12，项目负责人。

      [4] 国家自然科学基金重点项目，61333010，面向工程系统运行优化的建模方法和关键技术，2014/01-2018/12，项目负责人。

      [5] 国家自然科学基金国际（地区）合作研究与交流项目，61720106008，炼油装置短期最优操作运行研究，2018/01-2022/12，项目负责人。

代表性论文：

• Qingchao Jiang, Xiaoming Fu, Shifu Yan, Runlai Li, Wenli Du, Zhixing Cao, Feng Qian, Ramon Grima. Neural network aided approximation and parameter inference of non-Markovian models of gene expression. Nature Communications. 2021, 12(1), 2618.

• Chongzhen Zhang, Jianrui Wang, Gary G. Yen, Chaoqiang Zhao, Qiyu Sun, Yang Tang*, Feng Qian, Jürgen Kurths. When autonomous systems meet accuracy and transferability through AI: A survey. Patterns (Cell Press). 2020, 1(4), 100050.

• Wangli He*, Feng Qian*, Qing-Long Han, Guanrong Chen. Almost sure stability of nonlinear systems under random and impulsive sequential attacks. IEEE Transactions on Automatic Control. 2020, 65(9): 3879-3886.

• Hengmin Zhang, Feng Qian*, Fanhua Shang, Wenli Du*, Jianjun Qian, Jian Yang. Global convergence guarantees of (a) gist for a family of nonconvex sparse learning problems. IEEE Transactions on Cybernetics. 2020, DOI: 10.1109/ TCYB.2020.3010960.

• Mengqi Xue, Yang Tang, Ligang Wu, Weimin Zhong*, Feng Qian*. Switching stabilization for Type-2 fuzzy systems with networked-induced packet losses. IEEE Transactions on Cybernetics. 2019, 49(7): 2591-2604.

• Mengqi Xue, Yang Tang*, Ligang Wu, Feng Qian*. Model approximation for switched genetic regulatory networks. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2018, 29(8):3404-3417.

• Yuanming Zhu, Z. Hou, Feng Qian*, Wenli Du. Dual RBFNNs-Based Model-Free Adaptive Control With Aspen HYSYS Simulation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2017, 28(3): 759-765.

• Xin Peng, Yang Tang, Wenli Du*, Feng Qian*. Multimode Process Monitoring and Fault Detection: A Sparse Modeling and Dictionary Learning Method. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2017, 64(6): 4866-4875.

• Feng Qian*. Smart Process Manufacturing Systems: Deep Integration of Artificial Intellig-ence and Process Manufacturing. Engineering. 2019, 5(6):981-981.

• Feng Qian*. Smart and Optimal Manufacturing: The Key for the Transformation and Development of the Process Industry. Engineering. 2017, 3(2):151-151.

• Feng Qian*, Wei-Min Zhong, Wen-Li Du. Fundamental Theories and Key Technologies for Smart and Optimal Manufacturing in the Process Industry. Engineering. 2017, 3(2):154-160.

• Yu Zhang, Reyniers P A, Schietekat C M, Wenli Du, Feng Qian*. Computational fluid dynamics-based steam cracking furnace optimization using feedstock flow distribution. AIChE Journal. 2017, 63(7):3199-3213.

• Xin Peng, Yang Tang, Wenli Du*, Feng Qian*. An Online Performance Monitoring and Modeling Paradigm based on Just-in-time Learning and Extreme Learning Machine for Non-Gaussian Chemical Process. Industrial & Engineering Chemistry Research. 2017, 56(23): 6671-6684.

• Wenjiang Song, Vladimir Mahalec*, Jian Long, Feng Qian*. Modeling the hydrocracking process with deep neural networks. Industrial & Engineering Chemistry Research. 2020, 59(7): 3077-3090.

• Fu-Pei Li, Feng Qian*, Chen Fan, Vladimir Mahalec*. Hinging hyperplanes crude oil mixing model for production planning optimization. Industrial & Engineering Chemistry Research. 2020, 59(18): 8704-8714.

• Min Wei, Minglei Yang*, Feng Qian*, Wenli Du, Weimin Zhong. Integrated Dual-Production Mode Modeling and Multi-objective Optimization of an Industrial Continuous Catalytic Naphtha Reforming Process. Industrial & Engineering Chemistry Research. 2016, 55(19): 5714-5725.

• Feifei Shen, Liang Zhao*, Wenli Du, Weimin Zhong, Feng Qian*. Large-scale industrial energy systems optimization under uncertainty: A data-driven robust optimization approach. Applied Energy. 2020, 259, 114199.

• Benfeng Yuan, Yu Zhang, Wenli Du, Meihong Wang*, Feng Qian*. Assessment of energy saving potential of an industrial ethylene cracking furnace using advanced exergy analysis. Applied Energy. 2019, 254, 113583.

• Yi Liang, Wangli He, Weimin Zhong*, Feng Qian*. Objective reduction particle swarm optimizer based on maximal information coefficient for many-objective problems. Neurocomputing. 2018, 281: 1-11.

• Min Wei, Feng Qian*, Wenli Du, Jun Hub, Meihong Wang, Xiaobo Luo, Minglei Yang. Study on the integration of Fluid Catalytic Cracking Unit in Refinery with Solvent-based Carbon Capture through Process Simulation. Fuel. 2018, 219: 364-374.