学校首页

中国科学院过程工程研究所

当前位置: 首页 > 师资力量 > 科教融合导师 > 正文

张晨牧

作者: 发布时间:2024-05-24 点击数:

姓名

张晨牧

性别

 

出生年月

1987.10

职称

副研究员

学历

博士

研究生导师

硕导

E-mail

cmzhang@ipe.ac.cn

联系电话

 

通讯地址

北京市海淀区中关村北二街1

邮编

100190

个人简介

张晨牧,男,198710月生,博士,中国科学院过程工程研究所副研究员,硕士生导师。

研究领域

研究方向:资源绿色循环智能管控。主要从事清洁生产、生态工业及循环经济理论研究及关键技术研发与应用工作,研究领域涉及工业代谢人工智能仿真模拟、资源能源环境协同优化测评及绿色低碳智能管控系统开发等方面。

科研工作

近三年,承担和参与国家自然科学基金、国家重点研发计划、美丽中国先导专项等纵/横向项目10余项,相关研究成果在国内外重要学术刊物上共发表论文10余篇,登记软件著作权8项,授权发明专利5项。

论著获奖

代表论著:

[1]. Chenmu Zhang, Yao Shi*, Linhua Jiang*, Yingyan Hu, Qiang Li, Huiquan Li. Analysis of lead pollution control in anode slime micromorphology evolution induced by Mn2+ ions for cleaner production of zinc electrolysis. Journal of Cleaner Production. 297(2): 26700-126710, 2021.

[2]. Chenmu Zhang, Ning Duan*, Linhua Jiang*, Fuyuan Xu, Jin Luo. Influence of Mn2+ ions on the corrosion mechanism of lead-based anodes and the generation of heavy metal anode slime in zinc sulfate electrolyte. Environmental Science and Pollution Research. 25(12): 11958-11969, 2018.

[3]. Chenmu Zhang, Ning Duan*, Linhua Jiang*, Fuyuan Xu, Jin Luo. The impact mechanism of Mn2+ ions on oxygen evolution reaction in zinc sulfate electrolyte. Journal of Electroanalytical Chemistry. 811: 53-61, 2018.

[4]. Chenmu ZhangLinhua Jiang*Fuyuan Xu*Ning DuanBaoping XinGuimei HanGe ZhangYucheng Wen. New insight into cleaner control of heavy metal anode slime from aqueous sulfate electrolytes containing Mn(): Preliminary characterization and mechanism analysis. Journal of Cleaner Production177276-2832018.

[5]. Weining Liu, Yao Shi*, Chenmu Zhang, Langming Liu, Huiquan Li,.et al. Environmental impact of typical zinc smelting that implements solid waste collaborative utilization in China[J]. The International Journal of Life Cycle Assessment, 27:1316-13332022.

[6]. 刘伟宁,石垚*,张晨牧,刘朗明,李会泉,庄才备,孙天友,胡应燕,曹春,李强. 长江经济带典型锌冶炼园区不同固废协同利用模式生态效率研究. 生态学报,42(6):1-16, 2022.

[7]. 李啸,石垚*,金炳界*,张晨牧,顾四海,王望龙,李会泉,熊彩虹.粤港澳大湾区典型固废综合处置园区能量代谢特征研究. 环境科学学报,42(12)481-494, 2022.

[8]. 昝智,张晨牧*,伍继君*,石垚,刘朗明,刘卫平,庄才备. 基于神经网络预测的锌挥发率影响机制分析过程工程学报, DOI: 10.12034/j.issn.1009606X.222390 ,2023.