英国诺丁汉大学全奖博士项目招生中！

今天，我们为大家解析的是英国诺丁汉大学的博士研究项目。

“Open PhD position: Data-Driven Reaction Optimisation”

学校及院系介绍

学校概况: 诺丁汉大学(University of Nottingham)是一所位于英国中部诺丁汉市的世界顶尖公立研究型大学。

作为罗素集团成员,该校在教学和科研方面享有盛誉。学校成立于1881年,现有约35,000名学生,其中国际学生占比约25%。诺丁汉大学拥有5个主要校区,分别位于英国、中国和马来西亚。学校设有5个学院,涵盖艺术与社会科学、工程、医学与健康科学、科学以及社会科学等领域。

院系介绍: 该博士项目由诺丁汉大学工程学院化学与环境工程系主办。该系拥有一支由50多名教职工组成的强大科研团队,其中包括多位在反应工程、流动化学和机器学习领域享有盛誉的教授。

实验室配备了先进的设备,包括:

• 商用高通量实验平台
• 定制的流动化学系统
• 3D打印设备(与增材制造中心合作)
• 高性能计算集群

此外,该系与诺丁汉大学其他院系,如计算机科学系和化学系保持密切合作,为学生提供了广阔的跨学科研究平台。

专业介绍

本次招生的博士项目名为"数据驱动反应优化"(Data-Driven Reaction Optimisation),属于化学工程与化学交叉学科领域。

该项目旨在培养能够运用先进的实验技术、自动化设备和机器学习算法来优化化学反应的高级研究人才。
  培养目标:

• 掌握高数据密度反应技术,如流动化学和高通量实验
• 熟练运用机器学习和动力学建模分析复杂数据集
• 具备跨学科合作能力,能与不同背景的研究人员协作
• 培养创新思维,能够设计和制造定制设备

  就业前景:毕业生可在以下领域和岗位大展身手:

• 制药公司的药物研发部门
• 化工企业的工艺优化团队
• 材料科学研究所
• 人工智能驱动的科技创业公司
• 高校和科研机构的教学与科研岗位

申请条件

1.学历要求:

• 已获得或即将获得化学、化学工程或相关领域的硕士学位
• 本科或硕士阶段应有优秀的学习成绩

2.专业背景:

• 具有反应优化技术、流动化学和/或高通量实验的研究经验将是加分项
• 熟悉机器学习常用编程语言(Python/MATLAB)者优先,但也可在博士期间学习

3.语言要求:虽然招生信息中未明确提及,但作为英国高校,申请者通常需要提供有效的英语语言成绩证明,如IELTS或TOEFL。建议申请者提前准备,一般要求:

• IELTS: 总分不低于6.5,单项不低于6.0
• TOEFL iBT: 总分不低于90,单项不低于20

4.其他要求:

• 具备良好的沟通和人际交往能力,能够在跨学科团队中有效协作
• 对科研工作充满热情,有独立思考和解决问题的能力
• 具有创新精神,能够提出新颖的研究思路

项目亮点

1.跨学科融合:

该项目将化学、化学工程、计算机科学和人工智能等领域紧密结合,体现了现代科研的跨学科特征。这种融合不仅能培养学生的多元思维,还能让他们在未来职场中具备独特优势。

2.前沿技术应用:项目重点研究高数据密度反应技术,如流动化学和高通量实验,这些都是当前化学工程领域的热点。学生有机会接触和掌握这些先进技术,为未来的职业发展奠定坚实基础。

3.人工智能赋能:将机器学习应用于化学反应优化是一个极具前景的研究方向。这不仅能提高实验效率,还能发现人类难以察觉的规律,推动化学工程领域的创新。

4.定制设备开发:项目鼓励学生与增材制造中心合作,设计和3D打印定制设备。这种动手能力的培养将大大提升学生的创新能力和解决实际问题的能力。

5.产学研结合:虽然是学术性博士项目,但研究成果有望直接应用于制药等行业,体现了基础研究与应用研究的紧密结合。这种导向有利于培养既懂理论又重实践的复合型人才。

有话说

项目理解

本博士项目展现了化学工程、计算机科学和人工智能的深度融合。这个跨学科项目旨在通过高数据密度反应技术和先进的机器学习算法来优化化学反应过程，提高反应效率和产品质量。

具体而言，项目采用流动化学和高通量实验等创新技术，结合动力学建模和机器学习方法，为反应优化提供了全新的理论框架。这种方法不仅能显著提高实验效率，还能发现传统方法难以察觉的反应规律。

从理论贡献来看，该项目将为化学工程学科带来新的数据驱动优化范式，有望revolutionize现有的反应设计和优化流程。在应用价值方面，项目成果可直接应用于制药工业，加速新药研发进程，降低生产成本；在材料科学领域，可用于快速筛选和优化新材料的合成路线；在精细化工行业，能够提高产品质量，减少副产物生成。此外，项目培养的跨学科人才将成为推动化学工程与人工智能结合的关键力量，为行业发展注入新的活力。

创新思考

在研究方向上，可以进一步拓展到生物技术领域，如蛋白质工程和代谢工程的优化；在纳米材料领域，可用于精确控制纳米结构的合成过程。技术手段方面，可以引入量子计算来处理复杂的分子模拟问题，使用强化学习算法来实现全自动的实验设计和执行。

在理论框架构建上，可以尝试建立一个多尺度优化模型，综合考虑从分子层面到宏观反应器尺度的各种因素，实现更精准的反应预测和优化。为提升项目的国际影响力，可以建立一个全球性的数据共享平台，吸引世界各地的研究者贡献数据和算法，形成一个开放的研究生态系统。

同时，可以与工业界建立更紧密的合作关系，设立联合实验室，加速科研成果的产业化转化。此外，将绿色化学原则和可持续发展理念融入到优化算法中，不仅能提高反应的经济效益，还能降低环境影响，体现项目的社会责任。

通过引入科技伦理、科学哲学等人文社科元素，可以培养学生更全面的科研素养，为未来的科技发展把握正确方向。

博士背景

985化学工程硕士，现为美国top10院校化学工程系博士生。研究方向为多相催化和纳米材料设计，专注于开发新型高效催化剂用于可再生能源转化。在国际顶级期刊《Journal of the American Chemical Society》和《Nature Catalysis》发表多篇高影响力论文。曾获美国化学学会催化科学与技术分会青年研究者奖。