香港科技大学土木及环境工程系全奖博士招生 | Prof.  GHIDAOUI

导师简介

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教授是香港科技大学土木及环境工程系的讲座教授，同时担任Chinese Estates工程学教授。他于1993年获得加拿大多伦多大学土木工程博士学位，是国际知名的水力工程和流体力学专家。

教授拥有丰富的学术和研究经验，在水力学、水力工程、水文学、水环境工程以及水资源系统分析与管理等领域做出了卓越贡献。

研究领域

教授的教学和研究主要集中在以下几个密切相关的领域：

1. 水力工程与水力学/流体力学教授在水力工程领域拥有深厚的专业背景，尤其专注于管道系统中的水力瞬变现象研究。他的研究涉及管网中波动理论的基础研究与应用，特别是利用水力瞬变进行管道系统诊断和故障检测。在流体力学方面，教授关注流体在压力管道和开放渠道中的行为特性，结合数值模拟和实验方法开展深入研究。
2. 水文学与水环境工程
3. 在水文学领域，教授研究水文循环过程及其对工程系统的影响。他的水环境工程研究则侧重于水质监测、污染物扩散与迁移，以及水环境保护与修复技术。教授将水力学原理与环境保护目标相结合，开发创新技术以保障水环境质量。
4. 水资源系统分析与管理教授在水资源系统分析与管理方面的研究涵盖了水资源规划、优化配置和可持续利用。他特别关注城市供水系统的优化运行、管网监测和智能管理，将先进的信号处理技术、机器学习方法和时间反演原理应用于复杂水系统的诊断和管理。
5. 创新检测与诊断技术教授最具特色的研究方向是开发高精度、非侵入性的管道系统检测与诊断技术。他将声波传播理论、信号处理和人工智能相结合，构建了一系列用于管道泄漏检测、状态评估和故障诊断的创新方法，为水基础设施的智能化管理提供技术支持。

研究分析

1.《High resolution imaging of pressurised water supply lines》

发表于《Mechanical Systems and Signal Processing》(2025年4月)

该研究开发了一种用于压力供水管线的高分辨率成像技术，通过分析管道系统中的声波传播特性，实现了对管道内部状态的精确"可视化"。研究团队利用先进的信号处理技术和数学算法，将传统的管道检测从单点测量扩展到整体成像，极大提高了故障定位的精确性和可靠性。这一技术为供水系统的预防性维护提供了强有力的工具，有助于延长基础设施使用寿命并降低维护成本。

2.《Pipeline leak detection using hydraulic transients and domain-guided machine learning》

发表于《Mechanical Systems and Signal Processing》(2025年1月)

这项研究创新地将水力瞬变理论与机器学习技术相结合，开发了一种高效的管道泄漏检测方法。教授团队利用对水力学领域的深入理解，设计了特定的特征工程和算法约束，使机器学习模型能更准确地识别和定位管道系统中的泄漏点。该方法不仅提高了检测的准确性，还大幅减少了误报率，为智能水网管理提供了新思路。该研究还与多国学者合作，包括来自意大利佩鲁贾大学的研究团队，展示了教授研究的国际影响力。

3.《Invisible branches and trapped waves: redefining wave physics in pipe systems》

这是一篇会议论文，探讨了管道系统中波动传播的基础理论。研究挑战了传统的管网波动理论，揭示了"隐形分支"和"捕获波"这两种独特现象，这些现象在以往的管网水力分析中被忽略。通过理论分析和实验验证，教授团队阐明了这些现象对管网系统响应的重要影响，为更准确的管网建模和分析提供了新的理论基础。这一发现对于复杂管网系统的设计和运行具有重要指导意义。

4.《High-resolution pipeline leak localization using the side-lobes of the defect detection functional of matched-field processing》

发表于《Mechanical Systems and Signal Processing》(2024年8月)

该研究提出了一种创新的管道泄漏定位方法，巧妙利用匹配场处理技术中缺陷检测函数的侧瓣信息，大幅提高了泄漏定位的分辨率。传统方法通常只关注主瓣信息，而忽略了侧瓣中蕴含的重要细节。教授团队通过数学建模和信号处理技术，成功提取和利用这些侧瓣信息，使泄漏定位精度从米级提高到厘米级，为管网维护提供了更精准的指导。

5.《Do fire hydrants constitute viable access points for pipeline diagnostics?》

这篇会议论文探讨了利用现有消防栓作为管道诊断接入点的可行性。研究分析了消防栓的结构特性及其对诊断信号的影响，通过实验和数值模拟，证明了经过适当的信号处理和补偿，消防栓可以作为有效的管网监测点。这一发现具有重要的实际意义，因为它允许利用已有基础设施进行管网监测，无需额外安装专用接口，大大降低了监测系统的部署成本和复杂性。

6.《High frequency acoustic guided waves in elastic water pipe Coupled modes in the first Brillouin zone》

这项研究探讨了弹性水管中高频声学导波的传播特性，特别关注第一布里渊区中的耦合模式。通过理论分析和实验验证，教授团队揭示了流体-结构耦合系统中复杂的波动传播机制，并建立了预测这些波动行为的数学模型。这一基础研究为开发更高效的管道无损检测技术提供了理论支撑，有助于提高管道系统监测的灵敏度和准确性。

通过这些论文分析，我们可以看到教授的研究主要集中在管道系统中的波动传播、泄漏检测和系统诊断等方面，他的工作将理论研究与实际应用紧密结合，为水基础设施的智能管理和安全运行提供了创新解决方案。

项目分析

1. On damping of waves in pressurised water pipes and approaches to compensate for it

这是由香港研究资助局(RGC)通过优配研究金(General Research Fund)资助的研究项目，教授担任项目负责人。该项目深入研究压力管道中声波衰减的机理和规律，并开发相应的补偿方法。在管道诊断和监测中，声波衰减是影响检测距离和准确性的关键限制因素。通过建立更精确的衰减模型和设计有效的信号补偿算法，该项目旨在显著提高基于声波的管道检测技术的性能和适用范围。这一研究不仅具有理论创新价值，也有望为实际工程应用提供重要支持。

2.Automated and Autonomous Time Reversal-Based Diagnostic System for Water Supply Networks

这是由香港创新科技基金(Innovation and Technology Fund)资助的项目，教授担任项目负责人。该项目将时间反演技术与自动化系统相结合，开发用于供水管网的智能诊断系统。时间反演是一种源自物理学的技术，能够通过反向传播波动信号来精确定位波动源或异常点。教授团队将这一先进技术应用于水管网诊断，并进一步实现系统的自动化和智能化，使其能够自主完成数据采集、信号处理和故障诊断等一系列任务。该项目的成功实施将为城市供水系统的智能化管理提供强有力的技术支持，有助于提高供水安全性和降低运维成本。

3.Climate, Weather and Water Forum (CWWF) 2025(2025年气候、天气与水论坛)

这是由裘槎基金会(Croucher Foundation)资助的项目，教授作为团队成员参与其中。该论坛旨在汇集气候、天气和水领域的专家学者，探讨气候变化对水资源和水环境的影响，以及应对策略和技术解决方案。教授的参与反映了他将水力工程研究与更广泛的环境挑战相结合的视野，也体现了他在跨学科研究中的重要作用。通过这一平台，教授能够将其在水力工程领域的专业知识与气候变化研究相结合，为应对全球环境挑战贡献智慧。

研究想法

1. 多尺度、多物理场耦合的管网系统建模与分析

• 教授的研究显示，传统的管网模型往往无法充分捕捉复杂系统中的"隐形分支"和"捕获波"等现象。一个创新的研究方向是发展多尺度、多物理场耦合的管网系统建模方法，将微观流体动力学与宏观网络理论相结合，同时考虑流体-结构-声学三场耦合效应。具体可从以下方面开展研究：
• 开发基于小波变换的多尺度分析框架，针对不同尺度的管网问题采用相应的物理模型
• 构建考虑管材非线性力学行为的流-固耦合模型，更准确地描述实际管道系统中的波动传播
• 探索量子计算在复杂管网系统模拟中的应用潜力，以突破传统计算方法的限制

2. 基于边缘计算的分布式管网监测系统

• 随着物联网技术的发展，可以将教授的管网诊断技术与边缘计算相结合，开发新一代分布式管网监测系统：
• 设计低成本、低功耗的智能传感节点，能够在本地完成信号预处理和特征提取
• 开发适用于边缘设备的轻量级算法，实现实时泄漏检测和定位
• 构建多层次监测网络架构，实现数据和计算任务在云端与边缘节点之间的智能分配
• 研究基于区块链的数据共享和验证机制，保障监测数据的安全性和可信度

3. 面向气候变化的韧性水基础设施管理

• 结合教授参与的气候、天气与水论坛项目，可以开展面向气候变化的韧性水基础设施管理研究：
• 研究极端气候事件对水力系统动力学行为的影响，建立适应性水力模型
• 开发基于情景分析的管网系统脆弱性评估方法，识别在气候变化背景下的关键风险点
• 设计智能调度策略，提高水系统在极端事件下的应变能力和恢复弹性
• 构建考虑气候不确定性的管网更新与扩建决策支持系统

4. 声学成像与AI结合的全新管道无损检测技术

• 拓展教授在高分辨率管道成像领域的研究，将声学成像与深度学习技术结合：
• 开发基于深度神经网络的声学信号去噪和特征增强算法，提高弱信号检测能力
• 研究自监督学习方法，利用大量未标记数据改善模型性能，减少对标记样本的依赖
• 探索生成对抗网络在管道缺陷仿真和数据增强中的应用
• 开发适应性成像算法，能够根据管道材质和环境条件自动调整成像参数

5. 数字孪生技术驱动的智慧水务管理

• 将教授的管网诊断技术与数字孪生理念相结合，构建智慧水务管理新模式：
• 建立集成水力、水质和能耗多维度的管网数字孪生模型
• 研究实时数据同化技术，实现物理模型与实测数据的动态融合
• 开发基于数字孪生的故障预测和预防性维护策略
• 构建虚实结合的管网运行优化系统，实现能耗最小化和服务质量最大化

申请建议

1. 学术背景与知识储备

核心学科知识体系构建

• 流体力学与水力学基础：深入掌握流体力学基本理论，特别是非稳态流、压力波传播和流固耦合等方面的知识。推荐研读经典教材如Wylie & Streeter的《Fluid Transients》和Chaudhry的《Applied Hydraulic Transients》。
• 信号处理与波动理论：教授的研究大量应用信号处理技术分析水力瞬变波，申请者应具备傅里叶分析、小波变换和时频分析等基础知识，并了解声学波传播理论。
• 数值模拟方法：熟悉有限差分、有限元和特征线法等数值方法，能够构建和求解描述水力系统的偏微分方程。

交叉学科知识拓展

• 机器学习基础：鉴于教授近期将机器学习应用于管道诊断，申请者应了解基本的机器学习概念和算法，特别是监督学习和时间序列分析方法。
• 系统辨识与控制理论：这些知识对理解教授在管网系统动态特性识别和诊断方面的研究很有帮助。
• 声学与振动理论：这对理解教授在管道声学检测方面的研究至关重要。

2.研究经历与技能培养

关键研究能力

• 实验设计与数据分析：培养设计控制变量实验的能力，以及处理和分析复杂数据集的技能。如有条件，参与水力实验室的实践项目，积累水力瞬变实验经验。
• 数值模拟与计算：掌握MATLAB、Python等科学计算工具，能够实现复杂流体系统的数值模拟。特别是学习如何使用方法特征线(MOC)等方法模拟水锤现象。
• 编程与软件开发：具备开发研究所需软件工具的能力，包括数据采集、信号处理和可视化等功能。

学术训练与积累

• 参与相关研究项目：尝试参与与水力系统、流体动力学或信号处理相关的研究项目，积累实际研究经验。
• 撰写高质量学术论文：尝试在相关领域发表论文，展示自己的研究能力和学术潜力。
• 参加学术会议与交流：参加水力工程相关的学术会议，了解最新研究动态，建立学术网络。

3. 研究计划书的精准定位

研究主题选择

• 与教授研究方向高度契合：仔细研究教授的最新论文(2023-2025年)，选择与其当前研究兴趣紧密相关的主题，如水力瞬变在管道诊断中的应用、高分辨率管道成像技术或时间反演在管网监测中的创新应用。
• 结合自身专长与创新点：在契合教授研究方向的基础上，融入自己的专长和创新视角，展示独特的研究潜力。
• 问题导向与实际应用：强调所提研究问题的实际工程价值和应用前景，这与教授注重理论与应用结合的风格相符。

研究计划书的结构与内容

• 文献综述与问题提出：全面梳理包括教授在内的关键研究成果，准确识别研究空白和机遇，并清晰阐述研究问题的重要性。
• 方法论与技术路线：详细描述拟采用的研究方法和技术路线，展示对研究领域的深入理解和解决问题的能力。
• 预期成果与创新点：明确陈述研究的预期成果和可能的创新点，强调对教授现有研究的继承与发展。

4. 个人陈述的策略与重点

学术动机与研究兴趣

• 个人学术发展轨迹：清晰展示个人学术兴趣的形成过程和发展轨迹，特别是与水力工程和流体力学相关的经历。
• 对教授研究的理解与兴趣：表达对教授特定研究领域的深入理解和浓厚兴趣，说明为什么教授的研究方向与个人学术追求高度匹配。
• 长期学术目标：阐明个人的长期学术目标，以及博士研究如何帮助实现这些目标。

专业素养与学术潜力

• 技术能力与学术成果：具体描述相关技术能力和已取得的学术成果，特别是与教授研究相关的技能和成就。
• 解决问题的能力：通过具体例子展示分析问题和解决问题的能力，这是教授可能看重的特质。
• 学习能力与适应性：强调快速学习新知识和适应新研究领域的能力，这对于跨学科研究尤为重要。

博士背景

Bridge，985土木工程学院博士生，专注于桥梁工程和抗震结构设计研究。擅长运用高性能计算和人工智能技术，探索新型材料和结构在桥梁工程中的应用。在研究大跨度悬索桥抗风性能优化方面取得重要突破。曾获国家奖学金和中国土木工程学会优秀青年工程师奖。研究成果发表于《Journal of Structural Engineering》和《Engineering Structures》等顶级期刊。