专家详情：

1. 技术能力：专注于复杂流变流体混合与过程强化领域研究超过12年，尤其是在多相流测量、过程分析与智能监控方面。

核心技术：精通粒子图像测速（PIV）、激光诱导荧光（PLIF）、正电子发射粒子追踪（PEPT）、流变学、电阻抗断层扫描（ERT）、被动声学监测及机器学习数据分析。

突出成果：主导开发了基于被动声学与机器学习联用的智能过程监控技术，实现了对化工过程中混合状态、设备堵塞、清洁效率等关键参数的实时、非侵入式在线诊断与预测。此项技术已成功应用于工业管道监测与制药生产。是国际上公认的将先进测量技术与工业过程优化深度融合的资深专家。

2. 标志性成果

科研项目：作为主要负责人或联合导师，已成功指导完成16项博士/工程博士研究项目，涵盖从基础流体力学到工业应用的广泛课题。

具体突破：智能管道监测项目：利用被动声学传感器与神经网络算法，开发了一套实时识别管道堵塞的系统，解决了传统方法无法在线预警的瓶颈，技术已实现商业化应用。

制药清洁过程优化项目：通过声学发射技术监测在线清洗过程，精准确定最佳清洁终点，为合作企业平均减少20% 的清洗用水与能源消耗，单条生产线年节约成本预计超过 5万美元。

复杂流体混合放大项目：采用3D-PTV等先进手段研究非牛顿流体在放大过程中的流变行为，为全球某领先消费品公司的新产品生产线设计提供了关键缩放准则，成功助力其产能提升并避免了因放大失败可能导致的约 200万美元 的设备改造损失。

学术贡献：在ORCID记录中收录了62项研究成果，其中包括多篇发表于 《Chemical Engineering Science》、 《AIChE Journal》、 《Chemical Engineering Research and Design》 等化学工程顶级期刊的论文。长期担任上述期刊的审稿人。

行业荣誉：曾荣获 欧洲联邦化学工程学会颁发的“混合领域青年研究员奖”，并获 英国皇家工程院工业奖学金以支持其创新技术的产业转化。

学术影响：定期受邀在国际顶级会议发表主旨报告，如在国际水力输送大会上分享其关于多相系统测量技术融合的最新研究成果。