面向能源（化石能源和新能源）、动力（常规动力和核动力）领域内关键理论和核心技术，围绕多相流动传热问题开展理论分析、实验研究和数值计算研究工作，研究方向涉及流动沸腾及强化换热、多孔介质内单相/两相流动换热、先进反应堆热工水力及关键部件的优化设计、反应堆严重事故缓解技术等，并积极探索和利用数据驱动与人工智能技术、低碳经济及可持续发展理论开展学术交叉研究。
数据驱动下的先进核反应堆热工水力分析
在机器学习方法和数字孪生技术的支持下，扎根先进反应堆热工水力的难点痛点，建立了铅冷快堆主泵数字孪生平台、严重事故碎片床多孔流型识别，铅冷快堆主换热器设计优化，为先进核反应堆的快速响应，实时监测与多目标优化提供参考。
- 基于多目标PINN代理模型的铅冷快堆数字孪生平台开发
- 核反应严重事故-碎片床多孔介质流型识别
- 基于GA算法的铅冷快堆主换热器优化研究
- 机器学习算法下的风机疲劳寿命实时监测
以往研究内容与其他研究方向：
