AI辅助的PEM水电解器动态行为与工程优化博士项目

【项目介绍】 绿色氢能因其清洁能源潜力，被广泛认为是到2050年实现全球净零碳排放转型的基石。其广泛采用的关键决定因素是可靠、高效、耐用的水电解器的工程设计，该设备通过电化学分解将水转化为氢气。然而，电解器系统面临重大挑战：其运行本质上是动态的，受可再生能源输入波动、复杂的物理化学过程和逐渐退化路径的影响。这些因素阻碍了一致的效率、长期稳定性和成本效益，突显了需要先进的工程解决方案来克服这些限制。

本博士项目专注于质子交换膜（PEM）水电解器的设计、运行和优化，重点在于理解其在实际运行条件下的瞬态和稳态行为。主要研究领域包括： • 变负荷条件下系统响应的详细表征 • 减缓退化和延长组件寿命的工程策略 • 单堆和多堆配置的优化，以提高可扩展性和效率 • 将物理化学和电化学见解整合到先进设计框架中

为补充这一工程重点，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术将作为加速发现、预测和优化的使能工具。数据驱动模型将用于预测性故障分析、实时性能监控和主动维护规划。通过将严格的实验和工程见解与AI驱动的建模相结合，该项目旨在提供稳健的预测工具和设计指南，以增强稳定性、降低成本，并推动下一代PEM电解器的发展。最终，这项研究将有助于降低绿色氢能的平准化成本，并加速其融入全球可持续能源系统。

【申请要求】 • 工程/科学学位一等荣誉，优先考虑化学工程/物理/化学专业 • 优秀的英语书面和口头表达能力 • 对水电解和绿色技术开发有浓厚兴趣 • 具备机器学习工具使用知识者优先 • 拥有高影响力的学术出版物（如：高影响力同行评审期刊的第一作者文章） • 能够独立开展研究并具有团队合作精神

【申请材料】 有意申请且符合上述条件的候选人应向Prof Chong Meng Nan（Chong.Meng.Nan@monash.edu）提交以下材料： • 一页求职信，概述您的技能和经验 • 简历，包括教育背景和发表记录（如有） • 英语能力测试证明（如有）（如：IELTS、TOEFL）

【申请流程】 建议您首先联系主要导师，提供您的学术背景和成就，以确定您是否“适合”该研究课题。如果您认为自己“适合”，请填写意向书（Expression of Interest），包括与本项目相关的研究计划。您的意向书将被评估，如果符合资格，您将被邀请申请博士候选人资格，并可能被选中参加奖学金面试。

【重要提示】 自2026年5月起，上述意向书流程将不再适用。更新的申请说明将于2026年5月4日起在本页面发布。

【资助信息】 本项目由Monash University Malaysia资助。成功的博士候选人将获得津贴及全额资助的学费。