马丽坤


马丽坤 

职称: 讲师



E-mail: malikun@ecust.edu.cn

地址: 上海市徐汇区梅陇路130号17楼


个人简介: 

1994年6月生,籍贯山东淄博,2025年7月入职华东理工大学。入选上海市浦江人才计划,担任中国化工学会化工ESG专业委员会副秘书长、中国腐蚀与防护学会化工过程专业委员会委员,研究方向为化工分离过程强化、化工多相流测量及模拟、人工智能赋能化工。主持国家自然科学基金青年基金项目、国家重点研发计划项目子课题、中国博士后科学基金特别资助项目、上海市“超级博士后”激励计划等多个国家级和省部级项目以及上海石化等企业委托的技术开发项目。


工作经历

2025.07-至今             华东理工大学          开云官方网页版官网         讲师

2022.12-2025.06       华东理工大学          动力工程及工程热物理      博士后(合作导师:白志山 教授)


教育背景

2016.09-2022.11    中国科学院大连化学物理研究所   化学工程     博士               .(导师:叶茂 研究员,刘中民 院士)

2020.01-2021.03    加拿大阿尔伯塔大学                    机械工程     公派联培博士  (导师:David S. Nobes 教授)

2012.09-2016.06    中国石油大学(北京)                .化学工程与工艺(创新班)   学士

研究方向

面向化工废水资源化利用,针对化工废水分离过程强化、化工多相流动过程测量及模拟、智能化工等方面开展系列研究。

主讲课程

过程装备集成科学与技术

承担科研项目

上海市浦江人才计划(主持)

国家自然科学基金青年基金项目(主持)

国家重点研发计划项目子课题(主持)

中国博士后科学基金特别资助项目(主持)

上海市“超级博士后”激励计划(主持)

上海石化科学技术研究开发项目(主持)

获奖成果

上海市浦江人才

北京市“优秀毕业生”

代表性著作

(1)    Likun Ma, Qinghai Huang, Zhaojin Lu, Lian Zhang, Jibin Zhou, Zhiwen Wang, Zhishan Bai*. Dynamic behavior of droplets impacting porous particles in oil–water separation. Chemical Engineering Science, 2025, 309, 121452. 

(2)    Likun Ma, Sina Kashanj, Zhishan Bai, Qiang Guo, Qinghai Huang, David S Nobes*, Mao Ye*. Effects of permeability on the flow past porous spheres at moderate Reynolds number: A PIV experimental study. Fuel, 2025, 381, 133212.

(3)    Likun Ma, Sina Kashanj, Xue Li, Shuliang Xu, David S Nobes*, Mao Ye*. Experimental investigation of fluid flow around a porous cube for Reynolds numbers of 400~1400. Chemical Engineering Science, 2023, 269, 118443.

(4)    Likun Ma, Qiang Guo, Xue Li, Shuliang Xu, Jibin Zhou, Mao Ye*, Zhongmin Liu. Drag correlations for flow past monodisperse arrays of spheres and porous spheres based on symbolic regression: Effects of permeabilityChemical Engineering Journal, 2022, 445: 136653

(5)    Likun Ma, Sina Kashanj, Shuliang Xu, Jibin Zhou*, David S Nobes, Mao Ye*. Flow reconstruction and prediction based on small particle image velocimetry experimental datasets with convolutional neural networks. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2022, 61(24): 8504-8519.

网页发布时间: 2025-10-23