团队成员：
闫勇 院士（组长）
团队主要研究方向：
1. 多相流测量
集成静电、电容、压电、电涡流、声发射、图像及过程层析成像等多类型传感技术，融合人工智能算法，面向气/液、气/固、液/固等多相流流量、流速、相含率的测量，开展多模态计量与可视化成像方法研究，研制复杂流量智能检测仪表，研发适用于碳捕集、利用、封存链中的碳计量技术和建立相应的碳计量标准。
此外，研究电学层析成像的多相流参数传感机理与智能成像方法以及面向工程应用的多相流参数分布动态监测仪器，为低空—水下高速装备的全生命周期安全运行提供坚实的技术基础与测量保障。
2. 燃烧过程检测与诊断
研究光学、图像、静电、电容、声发射等多类型传感技术，融合人工智能算法，实现对氢/氨/SAF/金属/生物质/煤粉/废料等燃料燃烧过程（进料，燃烧、尾气等）的实时检测与诊断，开展多模态传感与可视化成像方法研究，开展压电静电传感融合感知、紫外/红外//可见光/高光谱成像、激光吸收光谱层析成像、激光拉曼/瑞利散射光谱、燃烧辐射场三维诊断等关键技术研究，实现航空发动机、航天发动机、火力发电厂、冶金高炉、稀有金属还原/碳化/烧结炉等的动态监测，为燃烧系统性能优化、燃烧稳定性调控与故障溯源提供核心技术支撑。
3. 面向氢能及低碳场景的MEMS多参量原位传感与分布式监测
专注于MEMS/NEMS传感器设计与微纳制造（薄膜热电偶、电化学气体传感器等），集成到电解槽、燃料电池、热交换器等系统中实现原位监测。结合AI技术对温度、应力、应变、气体组分等参量进行数据分析，优化系统效率与稳定性。
4. 能源颗粒制备过程的多参数检测与数字孪生
聚焦能源颗粒材料的制备与调控，开展能源颗粒材料低碳智能制备过程关键技术开发和多参数原位测试技术，开展基于颗粒数值计算和数字孪生的应用基础研究和产业化探索应用。在新能源、化工生产等领域开展示范应用，助力行业的智能化升级。
实验设施(部分):
1. 碳捕捉、利用和封存（包括碳驱油）条件下二氧化碳计量测试平台
该标准装置是目前国际上设计最先进、功能最齐全、管径最大的碳计量平台。该平台可提供二氧化碳单相液、单相气、气液两相、超临界流体流量的测量与标定。参考数据源自称重装置和流量标准表。管路包括水平、垂直和倾斜测试管段，内径为25mm, 50mm, 80mm，杂质气体可以加入到测试管段。测试管段有透明观察窗，可安装高速摄像和其它测试仪器。
