SSE WEEKLY COLLOQUIUM活动回顾 | 2025理工学院系列研讨会第八十五讲-第八十八讲
2025年10月17日-11月7日，每周五上午，理工学院Weekly Colloquium举办了第八十五场-第八十八场系列讲座。讲座邀请嘉宾分别为Zico Alaia Akbar Junior教授、张功球教授、罗达教授、江彦教授。让我们一起回顾讲座内容吧！
一、Zico Alaia Akbar Junior教授
题目：Advances in Ionic Thermoelectric Polymers for Flexible Energy Harvesting
时间：10月17日（周五）10:30-11:30
讲座内容：
来自印度尼西亚大学的Zico Alaia Akbar Junior教授系统阐述了离子热电材料领域的最新进展及其在柔性能量收集中的应用。该研究的核心目标在于开发新型材料，以实现从废热或体热到可用电能的高效转化。
Zico Alaia Akbar Junior教授讲座现场
讲座首先从基本机理出发，对比了传统热电材料与离子热电材料的根本区别。传统材料依赖电子或空穴的输运（electron or hole transport）产生塞贝克效应（Seebeck effect），而离子热电材料（ionic thermoelectric materials）则利用离子在热梯度下的定向迁移（ion migration）进行能量转换。由于阴阳离子的淌度差异，在温差驱动下产生净电荷分离，从而形成一种被称为“离子塞贝克效应”（ionic Seebeck effect）的电势差，实现热能到电能的直接转换。
随后，讲座深入探讨了该领域的前沿突破。Zico Alaia Akbar Junior教授介绍了其团队在设计兼具机械耐用性与高离子热电势（ionic thermopower）的软性、可拉伸、自愈合（soft, stretchable, and self-healable）离子热电材料方面的研究。通过运用离子液体（ionic liquids）、聚合物-离子复合物（polymer–ion complexes）以及有机-无机杂化框架（hybrid organic–inorganic frameworks），这些新材料展现出优异的离子电导率、柔韧性以及自主修复能力。
这些先进材料的突出优势在于，它们正在重新定义热电技术。通过构建“离子热电”模型，能够开发出灵活的、可自供电的系统，从而有效规避传统半导体材料刚性、易碎的缺点。Zico Alaia Akbar Junior教授指出，该技术在可穿戴电子设备（wearable electronics）和可持续能量收集（sustainable energy harvesting）领域已展现出应用潜力。
最后，Zico Alaia Akbar Junior教授总结了该领域的研究前景，并结合其在可再生能源材料和分子电子学领域的专长，为设计用于下一代可持续技术的软性、多功能材料描绘了发展蓝图。
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二、张功球教授
题目：Stochastic Volatility Models with Sticky Drawdown and Drawup Processes: A Deep Learning Approach
时间：10月24日（周五）10:30-11:30
讲座内容：
张功球教授系统阐述了一种名为SVSDU（Stochastic Volatility Models with Sticky Drawdown and Drawup Processes，具粘性回撤与反弹过程的随机波动率模型）的新型金融模型。该研究的核心目标在于构建一个能同时捕捉随机波动性（stochastic volatility）即市场中常见的“连赢”（winning streaks）和“连亏”（losing streaks）现象的数学框架。
张功球教授讲座现场
讲座首先阐述了现有金融模型，如布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes model），在描述市场动态时的局限性，它们无法同时刻画粘性回撤（sticky drawdown）与粘性反弹（sticky drawup）这两个重要特征。为解决此问题，张教授团队提出了SVSDU模型。然而，在该模型下为期权定价（pricing options）极具挑战性，主要归因于其复杂的、高维度的动态特性，以及解析解（closed-form solutions）的缺失，导致标准数值方法计算量巨大。
随后，讲座深入探讨了解决这一难题的前沿方法。张教授介绍了一种深度学习方法（deep learning approach）来求解与欧式期权定价（European option price）相关的高维偏微分方程（high-dimensional PDE），生成了从时间状态和参数到期权价格的映射，从而得到了一种高效的分析算法。该方法不仅能有效解决该高维问题，还提供了一个从模型参数到期权价格的解析映射（analytical mapping），从而实现了高效的模型校准（efficient calibration）。
该框架的突出优势得到了验证。张教授指出，数值模拟和实证研究（numerical and empirical studies）均证实了该方法的准确性与高效性。该工作清晰地展示了在金融模型中同时考虑两种市场“惯性”的重要性，为随机波动率建模和金融衍生品定价提供了全新的视角。
最后，张教授总结了该研究的意义，并指出其在金融数学、金融工程与机器学习等领域的应用价值。
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三、罗达教授
题目：Synthesis of Graphene and Diamond in New Ways
时间：10月31日（周五）10:30-11:30
讲座内容：
罗达教授主要阐述了低维碳材料制备领域的最新突破。鉴于金刚石与石墨烯优异的物理特性，开发可规模化（scalable production）生产高质量材料的方法，对电子、光学及力学等技术应用具有重大意义。
罗达教授讲座现场
讲座首先聚焦于石墨烯的化学气相沉积（CVD）生长。罗教授介绍了其团队在铜-镍（111）合金箔上制备石墨烯的研究成果，该方法的关键在于温度（1000-1030K）、衬底（Cu-Ni(111)合金箔）以及碳前驱体（乙烯）。其研究揭示了亚表面过饱和碳析出形成非均匀多层石墨烯岛的成核过程，并开发出一种生长均匀单层石墨烯的通用方法。团队还通过揭示金属基底的表面重构，全面阐明了石墨烯的褶皱过程，并开发出消除褶皱的新策略，以实现超平坦的单晶单层石墨烯。此外，该研究还识别了石墨烯与金属表面之间存在的界面间隙——即小分子的界面扩散路径——从而开发出一种通过共形接触保护金属表面免受氧化和/或腐蚀的新策略。
随后，讲座深入探讨了金刚石合成的颠覆性进展。罗教授指出，传统制备金刚石的“主流范式”（prevailing paradigm）必须依赖极端的条件。为挑战该范式，其团队开发了一种Ga/Ni/Fe/Si液态金属合金体系，在1个大气压和中等温度下成功生长金刚石，彻底打破了现有的范式。这种新方法将为未来的基础科学研究和以新的方式扩大金刚石的生长规模开辟诸多可能性。
该系列研究的突出优势在于为两种关键碳材料提供了全新的、更具可行性的制备路径 。罗教授所展示的新合成方法，有效规避了传统工艺的严苛限制，为实现高性能碳材料的规模化应用提供了新的可能。
最后，罗教授总结了这些新合成方法对未来技术革新的重要性。作为专注于低维碳材料（如石墨烯、碳纳米管）可控合成的专家，他的研究为材料科学领域开辟了新的道路，并描绘了下一代材料的发展蓝图。
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四、江彦教授
题目：Charting a Stable, Safe and Incentive Path Towards Green Energy Systems
时间：11月7日（周五）10:30-11:30
讲座内容：
江彦教授系统阐述了在全球去碳化（decarbonization）和电气化（electrification）背景下，绿色能源系统面临的多维度关键挑战。这些挑战包括AI等新兴产业激增的用电需求、供电设施的物理安全问题，以及高比例不稳定的新能源接入。该研究的核心目标在于为新一代电力系统提供兼顾稳定性（Stability）、安全性（Safety）和激励性（Incentive）的智能解决方案。
江彦教授讲座现场
讲座首先阐述了稳定性挑战。电力系统的运行目标是实现供需的瞬时严格平衡。江教授指出，随着提供机械惯性（mechanical inertia）的传统同步发电机被逐步淘汰，以及分布式能源（Distributed Energy Resources, DERs）的大量接入，电力系统的转动惯量显著降低，频率稳定性面临严峻考验。为此，其团队研究了一种为逆变器接口的可再生能源（inverter-interfaced renewables）设计的简约控制器。该方法通过引入虚拟惯性（Virtual inertia）及并网整型控制（Grid-forming shaping control），使基于逆变器的资源（IBRs）能够主动塑造系统频率响应。通过检验分散式标准（decentralized criteria），该方法可有效确保高比例可再生能源接入下的系统稳定性。
随后，讲座深入探讨了激励机制与安全问题。在激励机制方面，鉴于用户对个人隐私（privacy concerns）的日益关注，系统运营商难以获取个体偏好，无法对需求侧资源进行直接控制。江教授介绍了一种自适应定价框架（adaptive pricing framework），该框架旨在不获取用户隐私数据的前提下，设计激励信号，引导用户行为与全局社会福利（social welfare）目标保持一致。在安全方面，江教授强调，尽管IBRs提供了控制灵活性，但这也为网络物理攻击（cyber-physical attacks）带来了新的切入点。她展示了一种用于识别未来能源系统中此类潜在攻击的高效算法。
该系列研究的突出优势在于，它为绿色能源转型提供了多维度、系统性的解决方案。江教授所展示的方法，巧妙地平衡了系统稳定性、用户隐私保护下的激励机制以及网络安全三大核心需求，为构建稳定、安全且高效的未来电力系统提供了清晰的技术路径。
最后，江教授总结了该领域的研究前景。江教授专注于控制（control）、优化（optimization）和学习（learning）在电力系统应用，她的研究为我们描绘了一幅利用智能算法规划稳定、安全且具激励性的绿色能源系统的发展蓝图。
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文案 | 谢嘉翔（理工学院 学勤书院）
