报告人：陈帜 特聘研究员（北京大学工学院航空航天系）

报告内容：

在科学计算领域，计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，简称CFD）被广泛认为是最成功 的范例之一，已成为众多行业的重要研发设计工具。相比于CFD在空气动力学等领域的成功，涉及剧烈 燃烧化学反应的CFD，还远没有到达同等的可信度和普及度。在AI for Science的科研范式革新浪潮之下， 深度学习为代表的数据驱动方法有望突破传统牛顿范式的物理建模限制，从根本上提升燃烧CFD的效率 和精度。在此背景之下，本报告将分享报告人团队面向AI for Science新范式的燃烧流体计算平台 DeepFlame项目，并分享传统燃烧流体研究与机器学习和高性能计算领域交叉的初步探索与实践。 

报告人简介：

陈帜，北京大学工学院特聘研究员、博导，北京科学智能研究院 研究员。博士毕业于剑桥大学，研究方向为空天发动机与清洁能源系 统的湍流燃烧理论与数值计算。主持国家自然科学基金面上项目、重 大研究计划重点项目，入选英国皇家工程院杰出人才，中国科协航空 发动机领域青年人才托举工程，曾获国际燃烧学会伯纳德-路易斯奖、 英国自然科学基金委超算应用奖。近年来致力于推动人工智能与高性 能计算方法在燃烧流体领域的融合发展，发起了“数据驱动的燃烧研 究”、 “AI+燃烧新方法”等全国学术研讨会，并主导开发了DeepFlame 开源计算平台等AI for Science科研生态建设工作。 

主持人：赵耀民 研究员（北京大学应用物理与技术研究中心）

时  间：2024年2月29日（周四）12:00

地  点：北京大学工学院1号楼210会议室