2018—2022
浙江大学 · 本科
能源与环境系统工程
专业排名 2 / 60
能源环境系统工程
Education & Practice
教育与实践
2022—2027
浙江大学 · 博士研究生
动力工程及工程热物理
导师：高翔教授
气体传感材料智能设计污染监测
科研项目
深度参与国家自然科学基金面上、青年基金撰写，并参与国家重点研发计划课题与浙江省重点研发课题。
产业调研
在国科长三角资本控股新能源部门实习，走访电池产业链企业与中科院研究团队，开展技术与产业化调研。
现场场景
研究面向上虞、宁波石化及京津冀石化园区等真实场景，聚焦无组织气体污染物的移动监测。
Selected Outputs
代表成果
01
论文
Published & In Review
An on-chip microarray platform for material-temperature optimization and gas discrimination
Jiang Y. et al. · Sensors and Actuators B: Chemical, 409 (2024), 135633
Intelligent sniffer: A chip-based portable e-nose for accurate and fast essence evaluation
Jiang Y. et al. · Sensors and Actuators B: Chemical, 426 (2025), 136989
A risk-constrained machine learning method for reproducible and sensitive gas-sensing material screening
Jiang Y. et al. · Journal of Hazardous Materials, 515 (2026), 142900
From discovery to optimization: Data-driven development of NH₃ sensing materials validated by experiments and DFT
Zhao Z.¹, Jiang Y.¹ et al. · Journal of Hazardous Materials, 495 (2025), 139169
ACS Sensors manuscript
Jiang Y., Yao L.*, Gao X.* · submitted
Journal of Cheminformatics manuscript
Jin Z.¹, Jiang Y.¹, Yao L.*, Gao X.* · submitted
Research Film
嗅觉传感方向介绍
RESEARCH FILM · 网页展示版
从材料感知到园区巡检
以一支短片串联气敏材料、智能计算、器件开发与真实工业现场，快速了解研究从材料发现走向环境监测的完整路径。
00:23 · MP4Research System
从材料发现到现场部署
材料候选→计算与实验验证→平台化沉淀→移动巡检
MODULE 01
智能材料开发
融合半自动高通量实验、DFT 高通量计算与机器学习，加速气敏材料从候选发现到性能优化的闭环迭代，并把可重复性风险纳入筛选目标。
- 搭建涵盖配液、超声喷涂、机器人搬运、气敏膜表征与测试的半自动实验链路
- 建立材料—过程组合的高通量计算与数据管理流程
- 提出兼顾灵敏度与可重复性的风险约束机器学习筛选方法
高通量实验DFT机器学习材料筛选
MODULE 02
功能平台搭建
搭建“智嗅云实验室”，把文献、实验、材料与 DFT 数据、嗅觉图谱及智能分析汇入统一工作台，让跨尺度数据可管理、可比较、可复用。
- 五大模块覆盖文献分析、高通量实验、材料数据库、嗅觉图谱与智能分析
- 打通文献库、实验库、结构/DFT 库、嗅觉库与结论库的数据流
- 熟练使用大模型开展提示词设计、复杂任务拆解、多智能体协作和科研 Agent 工具链搭建
科研工作台数据闭环大模型Agent
MODULE 03
监测设备开发
开发具备无线传输能力的轻量化监测设备，并适配无人机和四足机器人，让气体传感从固定点位走向复杂园区的移动巡检。
- 完成微型气体传感器、测试气路、控制单元与无线传输模块集成
- 设计可搭载四足机器人的移动监测方案与多端数据界面
- 面向上虞、宁波石化与京津冀石化园区等场景开展应用探索
无线传输四足机器人移动巡检园区监测
