姓名：王博文

性别：男

单位：天津大学

奖励：第四期中国内燃机学会青年人才托举计划

王博文主要从事先进高效电-氢-氨转化过程中的电化学与工程热物理交叉研究，针对燃料电池、电解水制氢等技术，开展器件级多物理场仿真与健康状态诊断，关键部件制备与测试表征，系统级仿真建模与调控设计，全生命周期技术经济性计算，人工智能辅助的高效预测与智能优化设计等工作。

目前以第一或通讯作者在Joule, Energy Environmental Science, Science Bulletin等期刊发表论文35 篇；以共同作者在Nature 发表论文；累计SCI 他引3000 余次；撰写中英文专著4 部；获授权国家发明专利13 项，软件著作权4 项。获全国博管办香江学者计划；主持国家重大科技专项（子课题）、国家基金青年项目与国际合作交流项目、军科委项目、中国博士后基金等国家级项目，以及广东电网、中汽中心等横向课题，累计直接负责经费500余万元。入选2024 年度全球前2%顶尖科学家榜单。担任Energy and AI（影响因子9.6）Associate Editor、天津大学学报（英文版）客座编辑、西安交通大学学报青年编委，担任20余本国际期刊的审稿人。

王博文所建立得基于电化学与热质传输过程耦合的燃料电池电堆动态模型，考虑液态水饱和度阶跃、水转化路径等重要机理，能够为电堆动态仿真和策略设计提供针对性方案。该仿真技术支撑了国家重点研发计划课题“无外增湿电堆关键技术”的重要研究内容。该仿真技术应用于德国博世、一汽集团、上汽集团/捷氢科技、潍柴动力、长城汽车等企业的多款电堆产品开发，为提升电堆输出性能、增强电堆工作稳定性以及改善冷启动特性等提供有效指导，并大幅节约研发周期；所产生的直接技术服务收入超600万元。该模型作为燃料电池仿真模块，完全应用于中汽中心开发的国内首款面向汽车行业的国产工业系统仿真软件Cautosim，仿真能力可比肩如 AVL、AMEsim 等国外主流仿真软件。

提出了基于AI算法与机理建模相融合的燃料电池数字孪生方法，其兼具高计算效率和高预测精度，有效解决了原有方法存在的实验观测困难、高精度仿真效率低等难题。该方案在捷氢科技M4电堆开发中获初步验证；西安交通大学陶文铨院士文章（Applied Energy, 2022, 324:119763）评价该工作“据作者所知，燃料电池领域的数字孪生最早是由Wang 等在2020年利用数据驱动-代理模型引入的… 所提出的方法可以非常快速的预测现场运行条件下的燃料电池多物理场…”。

目前氢燃料电池在运行和调控层面存在技术难点，直接影响了燃料电池的大规模商业化进程。申请人具备较好的研究基础和平台条件，希望进一步通过内燃机学会的青年托举平台，提升学术能力，拓宽学术视野，建立与领域专家的学习沟通渠道，以我国氢能与燃料电池技术和产业发展做出贡献。