姓    名

郭駿宇

性     別

男

職  稱(chēng)

特聘副研究員

出生年月

1990.04

學(xué)歷/學(xué)位

工學(xué)博士

教研室

機(jī)制教研室

行政職務(wù)

博導(dǎo)/碩導(dǎo)

碩導(dǎo)

學(xué)科專(zhuān)業(yè)

機(jī)械工程、人工智能

碩博士招生學(xué)科專(zhuān)業(yè)

機(jī)械工程（學(xué)、專(zhuān)）；動(dòng)力工程及工程熱物理（學(xué)、專(zhuān)）

研究方向

（1）大語(yǔ)言模型賦能的長(zhǎng)輸油氣管道智能運(yùn)維

（2）大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的海上風(fēng)機(jī)智能運(yùn)維

電子郵件

[email protected]; [email protected]

個(gè)人簡(jiǎn)介

郭駿宇，中共黨員，工學(xué)博士。2019年6月獲得電子科技大學(xué)機(jī)械工程工學(xué)博士學(xué)位?，F(xiàn)任國(guó)家自然科學(xué)基金通訊評(píng)審專(zhuān)家、教育部學(xué)位中心通訊評(píng)議專(zhuān)家、中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)可靠性分會(huì)理事及四川省機(jī)械工程學(xué)會(huì)會(huì)員，石油天然氣裝備教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室固定研究人員，油氣生產(chǎn)安全與風(fēng)險(xiǎn)控制重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室流動(dòng)研究人員。專(zhuān)注于人工智能在能源裝備智能運(yùn)維中的理論與實(shí)踐研究，主要涉及大語(yǔ)言模型賦能的長(zhǎng)輸油氣管道智能運(yùn)維、大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的海上風(fēng)機(jī)智能運(yùn)維等前沿領(lǐng)域。近年與所指導(dǎo)研究生合作，作為第一作者或通訊作者在Applied Energy、Energy等中科院1.2區(qū)頂級(jí)期刊上發(fā)表8篇論文，其中2篇論文為ESI熱點(diǎn)論文（ESI學(xué)科全球前0.1%以?xún)?nèi)的論文），3篇論文為ESI高被引論文（ESI學(xué)科全球前1%以?xún)?nèi)的論文），并榮獲Wiley威立中國(guó)開(kāi)放科學(xué)高貢獻(xiàn)作者。

課題組配備雙PRO6000高性能工作站等計(jì)算平臺(tái)，科研經(jīng)費(fèi)與項(xiàng)目支撐充足，研究生可深度參與真實(shí)工程場(chǎng)景課題，系統(tǒng)提升科研能力與工程落地能力。團(tuán)隊(duì)與新加坡國(guó)立大學(xué)、里斯本大學(xué)、西蘇格蘭大學(xué)等國(guó)際高校和科研機(jī)構(gòu)保持合作，為學(xué)生提供聯(lián)合培養(yǎng)、學(xué)術(shù)交流與海外深造機(jī)會(huì)；同時(shí)依托校企合作與行業(yè)資源，為學(xué)生在能源裝備、風(fēng)電與油氣管道等方向的高質(zhì)量就業(yè)提供有力支撐。

論文著作

?  部分代表性論著：

[1] Guo J*, Yang Y, Li H*, Wang J, Tang A, Shan D, Huang B. A hybrid deep learning model towards fault diagnosis of drilling pump. Applied Energy. 2024; 372: 123773.（中科院1區(qū)TOP期刊，與葡萄牙里斯本大學(xué)瑪麗居里學(xué)者李賀博士合作完成）

[2] Guo J*, Wang Z, Li H*, Yang Y, Huang C-G, Yazdi M, Kang H-S. A Hybrid Prognosis Scheme for Rolling Bearings Based on a Novel Health Indicator and Nonlinear Wiener Process. Reliability Engineering & System Safety. 2024; 245: 110014.（中科院1區(qū)TOP期刊， ESI熱點(diǎn)論文，ESI高被引論文，與葡萄牙里斯本大學(xué)瑪麗居里學(xué)者李賀博士合作完成，西蘇格蘭大學(xué)、馬來(lái)西亞理工大學(xué)為參與單位）

[3] Guo J*, Yang Y, Li H*, Dai L, Huang B. A parallel deep neural network for intelligent fault diagnosis of drilling pumps. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024; 133: 108071.（中科院1區(qū)TOP期刊， ESI高被引論文，與葡萄牙里斯本大學(xué)瑪麗居里學(xué)者李賀博士合作完成）

[4] Guo J*, Wan JL, Yang Y, Dai L, Tang A, Huang B, Zhang F, Li H*. A deep feature learning method for remaining useful life prediction of drilling pumps. Energy. 2023; 282: 128442. （中科院1區(qū)TOP期刊， ESI熱點(diǎn)論文， ESI高被引論文，與葡萄牙里斯本大學(xué)瑪麗居里學(xué)者李賀博士合作完成）

[5] Dai L, Guo J*, Wan JL, Wang J, Zan X. A reliability evaluation model of rolling bearings based on WKN-BiGRU and Wiener process. Reliability Engineering & System Safety. 2022; 225:108646.（中科院1區(qū)TOP期刊，第一作者為所指導(dǎo)碩士研究生）

[6] Guo J*, Song Y, Wang Z, Ma T, Xiao Y, Xu Z.  A hybrid data-driven prognostic scheme based on unsupervised health indicator construction and random-effects Wiener process.  Computers & Industrial Engineering. 2025: 111706. （中科院2區(qū)TOP期刊，與英國(guó)利物浦約翰摩爾大學(xué)瑪麗居里學(xué)者許子非博士合作完成）

[7] Guo J, Zan X, Wang L, Lei L, Ou C, Bai S*. A random forest regression with Bayesian optimization-based method for fatigue strength prediction of ferrous alloys. Engineering Fracture Mechanics. 2023; 293: 109714. （中科院2區(qū)TOP期刊）

[8] Guo J*, Luo H, Xing Y, Hu C, Yan J, Wu Y. A hybrid fault diagnosis scheme for milling tools using MWN-CBAM-PatchTST network with acoustic emission signals. Nondestructive Testing and Evaluation. 2025: 2450610. （中科院2區(qū)期刊）

[9] Chen Q, Guo J*, Mao S, Zhang F, Yang Y, Bai S, Yazdi M. Parallel Diagnosis Scheme for Drilling Pumps Using WA-Memory Transformer-TCN Network. Quality and Reliability Engineering International. 2025; 41(7), 2810-2829. （中科院3區(qū)期刊，與澳大利亞麥考瑞大學(xué)合作完成，第一作者為所指導(dǎo)碩士研究生）

[10] Guo J*, Song Y, Wang Z, Chen Q. A dual-channel transferable model for cross-domain remaining useful life prediction of rolling bearings under uncertainty. Measurement Science and Technology. 2025, 36(3): 036151.（中科院3區(qū)期刊）

[11] Wang Z, Guo J*, Wang J, Yang Y, Dai L, Huang CG, Wan JL. A deep learning based health indicator construction and fault prognosis with uncertainty quantification for rolling bearings. Measurement Science and Technology. 2023, 34, 105015. （中科院3區(qū)期刊，與新加坡國(guó)立大學(xué)合作完成，第一作者為所指導(dǎo)碩士研究生）

[12] Guo J*, Wang J, Wang Z, Gong Y, Qi J, Wang G, Tang C. A CNN-BiLSTM‐Bootstrap integrated method for remaining useful life prediction of rolling bearings. Quality and Reliability Engineering International. 2023, 39(5): 1796-1813. （中科院3區(qū)期刊）

[13] Wang J, Guo J*, Wang L, Yang Y, Wang Z, Wang R. A hybrid intelligent rolling bearing fault diagnosis method combining WKN-BiLSTM and attention mechanism. Measurement Science and Technology. 2023; 34(8): 085106. （中科院3區(qū)期刊，第一作者為所指導(dǎo)碩士研究生）

近三年課題組研究生獲獎(jiǎng)情況

?  西南石油大學(xué)十佳杰出研究生：王治元（2022級(jí)碩士研究生）

?  四川省優(yōu)秀畢業(yè)生：王江（2021級(jí)碩士研究生）、王治元（2022級(jí)碩士研究生）

?  國(guó)家獎(jiǎng)學(xué)金：王治元（2022級(jí)碩士研究生）、楊雨錸（2022級(jí)碩士研究生）

?  中國(guó)石油獎(jiǎng)學(xué)金：王治元（2022級(jí)碩士研究生）、楊雨錸（2022級(jí)碩士研究生）

?  優(yōu)秀研究生：王江（2021級(jí)碩士研究生）、王治元（2022級(jí)碩士研究生）、楊雨錸（2022級(jí)碩士研究生）

?  優(yōu)秀研究生干部：王江（2021級(jí)碩士研究生）、王治元（2022級(jí)碩士研究生）

?  Wiley威立中國(guó)開(kāi)放科學(xué)高貢獻(xiàn)作者：王治元（2022級(jí)碩士研究生），陳青松（2023級(jí)碩士研究生）

?  第十屆全國(guó)大學(xué)生統(tǒng)計(jì)建模大賽四川省三等獎(jiǎng)：楊雨錸（2022級(jí)碩士研究生）

?  西南石油大學(xué)第五屆西柚TED大賽三等獎(jiǎng)：楊雨錸（2022級(jí)碩士研究生）

課題組已畢業(yè)學(xué)生去向：

?  2022級(jí)碩士研究生：

楊雨錸：西南石油大學(xué)（攻讀博士學(xué)位），四川成都

王治元：中國(guó)石化集團(tuán)西南石油局有限公司，四川成都

歐創(chuàng)杰：重慶三峽水利電力（集團(tuán)）股份有限公司，重慶市

?  2021級(jí)碩士研究生：

王江：云南電網(wǎng)昆明供電局，云南昆明

昝學(xué)萍：中核四川環(huán)保工程有限公司，四川廣元

?  2020級(jí)碩士研究生：

代樂(lè)：四川九洲電器集團(tuán)有限責(zé)任公司，四川綿陽(yáng)

萬(wàn)佳倫：中國(guó)南方電網(wǎng)鼎和財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司，深圳市

備注

團(tuán)隊(duì)現(xiàn)有4位教師，具備扎實(shí)的科研積累與工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。誠(chéng)邀機(jī)械工程、動(dòng)力工程及工程熱物理等專(zhuān)業(yè)同學(xué)報(bào)考我們團(tuán)隊(duì)，聚焦大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的能源裝備智能運(yùn)維（海上風(fēng)機(jī)、長(zhǎng)輸油氣管道等）。研究生將在真實(shí)工程課題與高性能算力平臺(tái)支撐下，系統(tǒng)提升科研創(chuàng)新、工程落地與學(xué)術(shù)表達(dá)能力，并獲得國(guó)際交流與高質(zhì)量就業(yè)/深造的綜合支持。