个人简介

天津理工大学化学化工学院副教授。主要从事化工流程/多相流模拟仿真及人工智能技术在相关领用的应用，包括流化床等化工设备中的多相流流动机理研究及流体力学模拟仿真、人工智能在化工流程控制/优化上的应用、深度神经网络等人工智能技术在计算流体力学中的应用及算法开发等。主持了包括1项国家自然科学基金在内的3项纵向与横向课题；在国内外学术期刊上发表学术论文10余篇。

主讲课程

化工应用数学，化工设计与过程模拟

学术经历

2004.09-2008.07  清华大学化工专业学习，获学士学位
2008.09-2014.06  中科院过程工程研究所化工专业学习，获博士学位
2014.09-2016.03  苏黎世联邦理工大学 博士后
2017.09-2017.12  天津理工大学化学化工学院 讲师
2018.01-至  今  天津理工大学化学化工学院 副教授、硕导

科研项目

1、瑞士SCCER-SOE项目thermal spallation drilling子项目：Modeling of thermal spallation drilling，2014.9-2016.3，30万元，第一；
2、国家自然科学青年基金项目：基于深度学习的气固流态化体系高效粗网格模型的构建及算法改进研究（22208249），2023.01-2025.12, 30万元，第一。

代表性论文

1、Feifei Song, Wei Wang, Jinghai Li. A lattice Boltzmann method for particle-fluid two-phase flow. Chemical Engineering Science 2013, 102, 442-450
2、Feifei Song, Wei Wang, Kun Hong, Jinghai Li. Unification of EMMS and TFM: Structure-dependent analysis of mass, momentum and energy conservation. Chemical Engineering Science 2014, 120, 112-116
3、Feifei Song, Thomas Schmid, Richard Häfeli, Philipp Rudolf von Rohr. A numerical research on limits of the dispersion model. Chemie Ingenieur Technik 2017, 89, 765-771
4、Feifei Song, Fei Li, Wei Wang, Jinghai Li. A sub-grid EMMS drag for multiphase particle in cell simulation of fluidization. Powder Technology, 2018, 327: 420-429
5、宋飞飞. 基于神经网络的能量最小多尺度曳力模型. 中国颗粒学会第十一届学术年会, 2020, 中国厦门
6、宋飞飞. 基于深度学习的气固流态化系统数值模拟稳定性研究. 第六届全国颗粒材料计算力学会议, 2022, 中国杭州
7、Bingzhen Zhang, Feifei Song. A self-adaptive fitting algorithm for EMMS drag using Artificial Neural Network. 14th International Conference on Circulating Fluidized Bed Technology, 2024, Taiyuan China.