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1. 科学机理研究: 围绕天然氢生成机制,研究水–岩反应过程,以及温度、压力、矿物组成、流体条件等因素对产氢过程的影响。 2. 产氢过程建模: 结合矿物学、地球化学、热力学与反应动力学,建立岩石–流体反应及氢气生成过程的定量分析模型,研究刺激条件对产氢效率的影响。 3. AI 模型与科学计算: 与 AI 算法团队合作,将实验数据融入模型,开展产氢潜力预测、关键影响因素识别、反应条件优化及候选区域筛选。 4. 实验与数据分析: 整理和分析岩石矿物组成、地球化学、流体性质及产氢实验数据,参与实验方案设计、结果分析与模型验证,形成可持续迭代的科研数据体系。 5. 科研成果产出: 围绕天然氢生成机理、智能预测方法及刺激产氢技术,推动高水平论文、专利、科研项目及技术方案产出。
1. 地球化学、地质学、岩石学、矿物学、地球物理、地球系统科学或相关专业博士学历。 2. 具备扎实的地球化学或岩石–流体相互作用研究基础。 3. 熟悉热力学、反应动力学、矿物演化或流体–岩石反应等相关理论,能够从科学机理出发提出可验证的研究假设。 4. 具备科研数据处理、定量建模及科学计算能力,能够使用 Python 等工具开展数据分析;有地球化学模拟、反应运移模拟或机器学习应用经验者优先。 5. 具备较强的独立科研能力、文献调研能力和跨学科协作能力,能够与地学专家、实验人员及 AI 算法工程师共同推进项目。 6. 具有良好的科研成果积累,在相关领域发表过高水平论文或参与过重要科研项目。



