匡亚莉
矿物加工工程理论、过程管理与设计、过程模拟与优化
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- 姓名:匡亚莉
- 目前身份:
- 担任导师情况:
- 学位:
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学术头衔:
博士生导师
- 职称:-
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学科领域:
选矿工程
- 研究兴趣:矿物加工工程理论、过程管理与设计、过程模拟与优化
匡亚莉(1954.7- ),女,天津人。教授,博士生导师,江苏省教学名师。1982年1月本科毕业于中国矿业大学综合系选矿专业,1989.12于中国矿业大学获硕士学位,2002.6于中国矿业大学获博士学位。现任教于中国矿业大学化工学院。2008年起受聘为中国矿业大学矿物加工工程国家重点学科的学科带头人,2006年、2011年分别当选为中共中国矿业大学第12、13届党委委员。2012年获得国务院颁发的政府特殊津贴。
主要科研方向为:
1、矿物加工工程理论、管理、设计、过程模拟与优化控制,主要研究内容为选煤过程的优化管理、数学模拟与控制、决策支持管理信息系统开发、计算机辅助设计等。
2、生物质能源中的能源微藻采收理论与技术研究,主要研究微藻的气浮采收、低能耗脱水理论与技术等。
先后作为负责人承担6项国家和省部级纵向项目、40余项横向项目的研究。主持的科研项目获省部级科研奖励4项。发表论文60余篇,被SCI/EI收录近20篇,出版专著、教材10部。
主讲的《选矿厂设计》课程被遴选为国家级精品课程、江苏省精品课程和江苏省一类优秀课程,主持的“全方位应用现代教育技术,深化专业课各教学环节的改革”教学研究成果获国家级优秀教学成果二等奖、江苏省优秀教学成果一等奖,主编的教材《选煤工艺设计与管理》被评为江苏省精品教材,主编的多媒体教学课件获国家教委优秀教学课件和江苏省优秀教学课件奖励。
先后获得“江苏省教学名师”、“江苏省优秀教育工作者”、“江苏省高校道德建设先进个人”、“徐州市劳动模范”等省、市级荣誉称号10余项。
代表性成果和项目:
- 国家精品资源共享课,选矿厂设计,2013.12
- 国家精品课程,选矿厂设计,2009. 10
- 国家级优秀教学成果二等奖 矿物加工工程专业工程设计能力培养体系建设, 2001.12 ,排名第一
- “选煤厂设计课程CAI” “第二届全国普通高等学校优秀计算机辅助教学软件”三等奖,1997.12
- 江苏省优秀教学成果二等奖,矿物加工工程专业工程设计能力培养体系建设, 2011.9
- 江苏省教学名师奖,2011.06,江苏省教育厅
- 江苏省精品教材《选煤工艺设计与管理》 2007.12
- 江苏省精品课程(二类)选矿厂设计 2006.9
- “全方位应用现代教育技术,深化专业课各教学环节的改革”,江苏省优秀教学成果 一等奖 江苏省教育厅,2001.02
- 选煤厂设计 江苏省一类优秀课程, 江苏省教育委员会, 1998.7
- 2013年中国煤炭工业协会科学技术奖 二等奖,“杨涧选煤厂重介系统智能控制”2013.12
- 2009年中国煤炭工业协会科学技术奖 三等奖,“矿区煤质与选煤系统计算机管理研究与应用”2009.11
- 中国电子学会电子信息科学技术三等奖,“矿区煤质与选煤计算机综合管理研究与应用”,2009.12
- 2004年中国煤炭工业协会科学技术奖 三等奖 “决策支持型选煤厂信息管理系统的研究”,2004.11
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匡亚莉
选煤技术2006年2月第1期/COAL PREPARATION TECHNOLOGY Feb. 2006, No. 1,-0001,():
-1年11月30日
针对选煤厂在进行生产系统自动化改造时生产经营信息化管理系统没有成熟模式的现实,总结近两年进行选煤厂信息化管理的经验,提出了选煤厂综合自动化系统框架、框架各部分的主要研究内容及其发展现状。指出今后综合自动化的主要任务是开发软件系统和信息集成平台, 目的是综合利用在线和离线信息, 实现决策支持和产品质量控制。
选煤, 自动化, 信息集成平台, 决策支持
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引用
匡亚莉, 邓建军, 刘怀宇
选煤技术2003年12月第6期/COAL PREPARATION TECHNOLOGY Dec. 2003, No. 6,-0001,():
-1年11月30日
按照选煤专业的自身特点,建立了决策支持型选煤厂管理信息系统,实现了生产经营信息的计算机管理、网上传输和资源共享;应用人工智能技术、现代管理理念和方法以及选煤专家知识,按照行业标准,实现生产分析决策支持功能。
选煤厂, 管理, 信息系统, 决策支持
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引用
匡亚莉, 邓建军, 刘怀宇
中国矿业大学学报2001年11月第30卷第6期/Journal of China University of Mining & Technology Nov. 2001, Vol. 30, No. 6,-0001,():
-1年11月30日
介绍了人工智能技术在选煤领域应用的概况,对主要研究成果“选煤厂设计专家系统”、“选煤厂管理专家系统”、“智能型选煤设备图形数据库”等的功能、实现方式进行了论述,并在知识表述、基于数据库和知识库的信息采集、知识发现方法和理论等方面提出一些见解.最后指出,类似选煤厂这样的工业系统都是复杂大系统.而在复杂大系统的设计、管理和控制中运用人工智能技术是非常必要的,但也是非常困难的,在这种系统中,知识的类型复杂,知识表述、知识推理的方式决不会是单一的,必须综合采用适合系统特.最的多种方法.
人工智能, 选煤, 设计, 管理
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引用
匡亚莉, 何亚群, 陈建云, 杨海旺
中国矿业大学学报2003年11月第32卷第6期/Journal of China University of Mining & Technology Nov. 2003, Vol. 32, No. 6,-0001,():
-1年11月30日
应用跳汰模型实验系统和高速动态分析系统,研究了跳汰床层在不同操作条件下的分层过程.研究表明,利用高速动态分析系统可以清晰地观察跳汰床层在10-2~0.5×10-3S内的运动情况.通过观察和分析,绘制了跳汰床层运动的位移、速度、加速度、能量和受力曲线,揭示了跳汰床层分层过程的一些现象和机理.
跳汰床层, 高速动态分析, 分层, 运动特性
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