李强 男 中国科学院过程工程研究所
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研究领域
研究者及其所在团队围绕资源-能源-环境交叉领域清洁生产、绿色过程以及资源循环利用相关研究，以工业固废绿色高效利用为目标，开展了多产业链接物质流分析与优化、工业固废资源化系统重金属迁移转化分析、产业链接风险控制与管理等研究工作，形成了一批研究成果，持续得到国家自然科学基金、“863”计划、国家科技支撑计划、国家重点研发计划等国家重大、重点科技项目支持。
1、多产业链接物质流分析与优化
参考 EW-MFA、SFA 等宏观物质流分析方法框架，针对重化工产业聚集区、工业园区在整体物质代谢效率、工艺尺度污染物分析的共性问题和需求，提出基于多元数据耦合的工业系统物质流研究方向，建立了包括物质流账户和多源数据核算的多产业链接物质流分析方法，进一步拓展物质流分析方法在中小尺度工业领域对象的应用，解决企业-工艺单元尺度物质流分析中的数据转换处理、物质流波动影响因素等核心问题，重点开展生产和污染关键元素-氮、硫、碳元素流向及其波动规律研究，应用于焦化、有色、化工等行业工艺单元、企业、园区不同尺度物质/元素流分析，得到了工艺单元误差小于5-10%的碳、氮污染排放结果。研究获得国家青年科学基金、国家重点研发计划支持，相关成果发表于Energy Policy、Journal of Cleaner Production 等期刊上。
2、工业固废资源化系统重金属迁移转化分析
在上述方法基础上，针对工业固废资源化系统重金属迁移转化及其污染控制需求，以产品生产-使用-处置全过程各环节物质流追踪为核心，构建了全生命周期单元尺度的重金属迁移转化模型及分析方法，量化描述了铝、硅主元素以及铅、铬、汞等含量为10-100ppm 级的微量元素在工艺单元间的迁移转换规律，解决了微量重金属元素分析、关键单元操作优化等核心问题，应用于粉煤灰等工业固废资源化系统环境风险控制和产品生态设计，降低产品中主要重金属含量30%左右，降低产品全生命周期环境影响约36%，实现了工业固废资源化全过程重金属毒害组分分布控制。研究获得863 计划项目、国家重点研发计划项目支持，相关成果发表于Resources, Conservation and Recycling 等期刊上。
3、产业链接风险控制技术与集成示范
申请人针对工业园区内产业链接信息动态监控和生产、环保要求，通过集成实时监测、物质流模拟与风险分析、风险预案应急等技术，形成产业链接风险控制与大数据平台设计技术，解决了多源数据快速分析、反馈集成控制等核心问题，提升
了物质流数据获取、分析能力60%以上。应用于20 万吨/年高铝粉煤灰提铝产业链，建成物质流监控、风险控制一体化集成平台，实现关键物质及重点有害元素实时监控，可分析14 种产业链接风险因子，运行过程中风险预警率达到80%，预警准确率达到75%。研究获得国家科技支撑计划、国家重点研发计划项目支持，取得多元素快速在线原位分析设备、产业链接风险监控和预警平台系统等多项专利和软件著作权，相关成果发表在Resources, Conservation & Recycling，Clean Technologies and Environmental Policy 等期刊上。
招生信息
融合当下热门的人工智能技术，面向对双碳、资源环保、产业分析战略需求；
日常研究包括：资源环境效益测算、全产业链碳足迹核算、产业链条智能优化、各类环保技术评估、行业行情分析与长期发展规划；
核心聚焦两大刚需领域：战略金属资源安全供给、大宗工业固废回收循环。