一、个人简介

范爱龙，男，安徽巢湖人，1990年9月生，太阳成集团tyc234cc古天乐船机系，教授（特设）、博士/硕士生导师。入选第七届中国科协青年人才托举工程。湖北东湖实验室智能船用装备技术创新中心副主任。

2017年毕业于太阳成集团tyc234cc古天乐轮机工程专业，获博士学位，导师严新平院士。2016年11月–2017年11月赴英国伦敦大学学院（UCL）博士联合培养，导师Richard Bucknall教授。

2018年入职从事教学与科研工作。2021年4月–2022年5月赴工业和信息化部产业发展促进中心借调。

2019年至2024年，工信部“绿色智能内河船舶创新专项”主要研究人员和专项办公室成员。

二、研究方向

船舶新能源与能效优化控制、混合动力与能量管理、船载动力设备智能控制、动力系统仿真验证、大气污染物和温室气体排放监控、实船测试和数据挖掘等技术研究。

三、科研平台

水路交通控制全国重点实验室、国家水运安全工程技术研究中心、智能航运与海事安全国际科技合作基地。

四、学术兼职

[1]《交通运输工程学报》青年编委

[2]《哈尔滨工程大学学报》青年编委

[3]中国造船工程学会第二届青年工作委员会委员

[4]中国机械工程学会设备智能运维分会青年委员

[5]国际标准化组织船舶与海洋技术委员会内河船分委会（ISO/TC8/SC7）国内技术对口工作组专家

五、主要成果

代表性项目

[1]科技部国家重点研发计划子课题, 2022YFB4300803, 实海况条件下船舶营运能效多源协同优化控制技术研究－多变要素耦合作用下船舶营运能效建模技术研究, 2022.12-2025.11,主持；

[2]科技部中国－克罗地亚科技合作委员会第10届例会人员交流项目,航运业温室气体净零排放关键技术研究, 2024.11-2026.11,主持；

[3]湖北省国际科技合作项目,电动船舶动力系统能量管理技术研究,2024.9-2026.9,主持；

[4]国家自然科学基金青年基金项目, 51809202, 复杂环境与载况耦合作用下的混合动力船舶能效预测控制方法研究, 2019.01-2021.12,主持；

[5]工信部高技术船舶科研目,内河绿色智能船舶动力系统应用技术研究－能效管理技术研究及软件开发,2020.01-2022.12,主持；

[6]科技部中国－克罗地亚科技合作委员会第9届例会人员交流项目,内河绿色船舶节能和环保动力系统研究,2019.11-2021.11,主持；

[7]中远海运集团科技项目，近海船舶运行控制关键技术研究及应用－船舶营运能效模型性能提升与场景应用技术研究,2024.07-2026.06,主持；

[8]长航集团科技创新项目，船舶碳排放监测应用研究,2025.1-2025.12,主持；

[9]水路交通控制全国重点实验室开放基金,基于实测法的LNG和甲醇动力船舶节能减排评估分析,2023.02-2024.02,主持；

[10]企业委托项目,考虑复杂工况的船舶CO₂及污染物实船测试与评估方法研究,2024.03-2025.03,主持；

[11]国家自然科学基金面上项目, 51279149, 船舶主机能效与通航环境动态响应关系研究, 2013.01-2016.12,参与；

[12]工信部高技术船舶科研项目, 2030型绿色智能沿海内河示范船－沿海内河船舶智能技术研究, 2023.01-2025.12,参与；

[13]工信部高技术船舶科研项目,船舶混合动力系统工程化应用研究－混合动力系统总体设计技术研究,2019.01-2021.12,参与；

[14]工信部高技术船舶科研项目,基于船舶能效指数（EEDI）验证状态实船测试及航速预报技术研究,2015.01-2017.12,参与；

[15]中国工程院战略咨询项目,水运低碳发展实现路径及重点任务,2022.01-2022.12,主要参与；

[16]中国工程院战略咨询项目,新时期现代港航物流发展路径与重点任务研究,2023.03-2024.02,参与；

[17]企业委托项目,长江干线船舶智能能效管理系统开发,2021.04-2024.04,参与；

代表性论文

[1]Fan A, Wang Y, Yang L, et al. A novel grey box model for ship fuel consumption prediction adapted to complex navigating conditions[J]. Energy, 2025.

[2]Fan A,Xiong Y, Yan J, et al. Microscopic characteristics and influencing factors of ship emissions based on onboard measurements [J]. Transportation Research Part D Transport and Environment, 2024, 133: 104300.（SCI，中科院1区，影响因子7.6）

[3]Liu H, Fan A*, Li Y, Li Y., Bucknall R, et al. Multi-objectivehierarchical energy management strategy for fuel cell/battery hybrid powerships[J]. Applied Energy, 2025, 379: 124981.（SCI，中科院1区，影响因子10.1）

[4]He Y, Yan X, Fan A*, et al. Assessing the Influence of Actual LNG Emission Factors within the EU Emissions Trading System [J]. Transport Policy, 2024, 159: 345-358.（SCI，JCR 1区，影响因子6.3，通讯作者）

[5]Fan A, Li B, Yan J, et al. Analysing Ship Emissions Under Complex Operating Conditions: Insights from Onboard Measurement Data[J]. Marine Pollution Bulletin, 2024, 209: 117280.（SCI，JCR 1区，影响因子5.8）

[6]Fan A,FanX,ZhangM, et al. Data-driven ship typical operational conditions: a benchmark tool for assessing ship emissions[J]. Journal of Cleaner Production, 2024: 144252.（SCI，中科院1区，影响因子11.1）

[7] Liu H, Fan A*, Li Y, Bucknall R., Chen L. Hierarchical distributed MPC method for hybrid energy management: A case study of ship with variable operating conditions[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2024, 189: 113894.（SCI，中科院1区，影响因子15.9，通讯作者）

[8]Liu H, Fan A*, Li Y, et al. Testing methods for multi-energy ship energy management system: A systematic review[J].Ocean Engineering, 2024, 304: 117889. （SCI，中科院1区，影响因子5，通讯作者）

[9]Fan A, Li Y, Fang S, et al. Energy management strategies and comprehensive evaluation of parallel hybrid ship based on improved fuzzy logic control [J]. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 2023.3332772.（SCI，中科院1区，影响因子7）

[10] Yan X, He Y, Fan A*. Carbon Footprint Prediction Considering the Evolution of Alternative Fuels and Cargo: A Case Study of Yangtze River Ships [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2023, 173: 113068.（SCI，中科院1区，影响因子15.9，通讯作者）

[11]Fan A, Wang Y, Yang L, et al. Comprehensive evaluation of machine learning models for predicting ship energy consumption based on onboard sensor data [J]. Ocean and Coastal Management, 2024, 248: 106946.（SCI，中科院1区，影响因子4.6）

[12]Fan A, Yan J, Xiong Y, et al. Characteristics of real-world ship energy consumption and emissions based on onboard testing[J].Marine Pollution Bulletin, 2023, 194: 115411.（SCI，JCR 1区，影响因子5.8）

[13]Fan A, Li Y, Liu H, et al. Development trend and hotspot analysis of ship energy management [J]. Journal of Cleaner Production, 2023, 135899.（SCI，中科院1区，影响因子11.1）

[14]Fan A, Xiong Y, Yang L, et al. Carbon footprint model and low–carbon pathway of inland shipping based on micro–macro analysis [J]. Energy, 2023, 263: 126150.（SCI，中科院1区，影响因子9）

[15]Fan A, Yang J, Yang L, et al. Joint Optimisation for Improving Ship Energy Efficiency Considering Speed and Trim Control [J].Transportation Research Part D Transport and Environment, 2022, 113: 103527.（SCI，中科院1区，影响因子7.6）

[16]Fan A, Yang J, Yang L, et al. A review of ship fuel consumption models [J]. Ocean Engineering, 2022, 264: 112405.（SCI，中科院1区，影响因子5）

[17]Fan A, Wang J, He Y, et al. Decarbonising inland ship power system: alternative solution and assessment method[J]. Energy, 2021, 226: 120266.（SCI，中科院1区，影响因子9）

[18] He Y, Fan A*, Wang Z, et al. Two-phase energy efficiency optimisation for ships using parallel hybrid electric propulsion system[J]. Ocean Engineering, 2021, 238: 109733.（SCI，中科院1区，影响因子5，通讯作者）

[19] Duan M, Wang Y, Fan A*, et al. Comprehensive analysis and evaluation of ship energy efficiency practices[J]. Ocean and Coastal Management, 2023, 231, 106397.（SCI，中科院1区，影响因子4.6，通讯作者）

[20]Fan A, Wang Z, Yang L, et al. Multi-stage decision-making method for ship speed optimisation considering inland navigational environment[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part M: Journal of Engineering for the Maritime Environment, 2021, 235(2): 372-382.（SCI，JCR 3区）

[21] Wang Z, Fan A*, Tu X, et al. An energy efficiency practice for coastal bulk carrier: speed decision and benefit analysis[J].Regional Studies in Marine Science, 2021, 47: 101988.（SCI，JCR 2区，通讯作者）

[22]Fan A, Yan X, Yin Q, Bucknall R, et al. A Novel Ship Energy Efficiency Model Considering Random Environmental Parameters [J].Journal of Marine Engineering and Technology, 2020, 19(4): 215-228.（SCI，JCR 1区）

[23]Fan A, Yan X, Yin Q, et al. Clustering of the Inland Waterway Navigational Environment and Its Effects on Ship Energy Consumption [J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part M: Journal of Engineering for the Maritime Environment, 2017, 231(1):57-69.（SCI，JCR 3区）

[24]Fan A, Yan X, Yin Q. A Multisource Information System for Monitoring and Improving Ship Energy Efficiency [J]. Journal of Coastal Research, 2016, 32(5): 1235-1245.（SCI，JCR 4区）

[25]Fan A, Yan X, Yin Q. Modeling and Analysis of Ship Energy Efficiency Operational Indicator based on the Monte Carlo Method [J].Naval Engineers Journal, 2017, 129(1): 87-98.（SCI，JCR 4区）

[26]范爱龙,严新平,李忠奎,张海颖.我国航运业绿色低碳发展的需求、路径与展望[J].船海工程,2024, 53(04): 1-5+12.（中文核心）

[27]范爱龙,刘汉有,杨福宝等.船舶混合动力系统硬件在环仿真平台和试验研究[J].中国造船,2023,64(03):262-274.（EI）

[28]范爱龙,李永平,杨强,涂小龙.船舶混合动力系统能量管理预测控制方法研究[J].哈尔滨工程大学学报,2023,44(04).（EI）

[29]范爱龙,王拯,孙星,瞿小豪.基于不同场景的船舶航速优化模型与影响因素研究[J].中国造船,2021,62(01):162-171.（EI）

[30]严新平,刘佳仑,胡欣珏,范爱龙.新一代航运系统下未来船舶技术展望[J].船海工程,2024, 53(05): 1-4.（中文核心）

[31]范学龙,范爱龙,盛晨兴.基于聚类分析的船舶工况构建方法[J].船海工程,2025.（中文核心，录用）

[32]贺亚鹏,严新平,范爱龙^*,王拯.船舶智能能效管理技术发展现状及展望[J].哈尔滨工程大学学报,2021,42(03):317-324.（EI）

[33]范爱龙,严新平,尹奇志,等.船舶主机能效模型[J].交通运输工程学报, 2015, 15(4): 69-76.（EI）

[34]范爱龙,涂小龙,吴洁,田智齐,李永平,贺亚鹏.船舶能效知识图谱构建与研究现状分析[J].中国航海,2022,45(04):117-128.（中文核心）

[35]范爱龙,熊宇祺,贺亚鹏等.长江船舶替代燃料动力全生命周期碳足迹研究[J].船舶工程,2022,44(12):70-75+81.（中文核心）

[36]范爱龙,贺亚鹏,严新平,等.智能新能源船舶的概念及关键技术[J].船舶工程, 2020, 42(03)：8-12+38.（中文核心）

[37]范爱龙,李方轩.基于实船监测的内河船舶能效数据特征挖掘及建模研究[J].太阳成集团tyc234cc古天乐学报,2020,42(06):26-34.

[38]严新平,贺亚鹏,贺宜,范爱龙,刘佳仑,张笛.水路交通技术发展趋势[J].交通运输工程学报,2022,22(04):1-9.（EI）

[39]严新平,刘佳仑,范爱龙,马枫,李晨.智能船舶技术发展与趋势简述[J].船舶工程,2020,42(03):15-20.（中文核心）

[40] Tian Z, Fan A, Li S, et al. Research on modelling method of ship hybrid power system[C]//2023 7th International Conference on Transportation Information and Safety (ICTIS). IEEE, 2023: 1-8.

[41] Li Y, Fan A, Fang S, et al. Energy Management and Simulation Verification of Hybrid Power Ship Based on Double-Layer ECMS[C]//2023 IEEE/IAS Industrial and Commercial Power System Asia (I&CPS Asia). IEEE, 2023: 663-668.

[42] Liu J, Yan X, Liu C, A Fan, et al. Developments and Applications of Green and Intelligent Inland Vessels in China [J].Journal of Marine Science and Engineering, 2023, 11(2): 318.

[43] Koričan M, Vladimir N, Fan A. Investigation of the energy efficiency of fishing vessels: Case study of the fishing fleet in the Adriatic Sea[J]. Ocean engineering, 2023, 286: 115734.

[44] Perčić M, Vladimir N, Fan A. Techno-economic assessment of alternative marine fuels for inland ship in Croatia[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2021, 148: 111363.

[45] Perčić M, Vladimir N, Fan A. Life-cycle cost assessment of alternative marine fuels to reduce the carbon footprint in short-sea ship: A case study of Croatia[J]. Applied energy, 2020, 279: 115848.

发明专利

[1]严新平,范爱龙,尹奇志,等.基于主机能效与通航环境的船舶航速优化装置及方法, 2014.10.8,中国, ZL201410289556.7.（已授权）

[2]范爱龙等.一种混合动力船舶的能效预测控制系统及方法, 2020.7, 中国, ZL202010705302.4.（已授权）

[3]范爱龙,刘汉有等.一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法与系统[P].中国：202310399190.8, 2023.04.（公开实审）

[4]范爱龙,熊宇祺等.小比例混合动力船舶能量管理半实物仿真测试方法与平台[P].中国：202310407756.7, 2023.04.（公开实审）

[5]范爱龙,李永平等.一种虚实融合的船舶能量管理策略验证方法与平台[P].中国：202310399187.6, 2023.04.（公开实审）

[6]范爱龙,田智齐,等.一种混合动力船舶模式切换过程波动抑制方法[P].中国：202310612125.9, 2023.05.（公开实审）

[7]范爱龙,熊宇祺,等.一种营运船舶本地化排放因子测试方法和系统[P].中国：202310801791.7, 2023.06.（公开实审）

[8]范爱龙,范学龙,等.船舶气体污染物和温室气体监管大数据平台[P].中国：202310905346.5, 2023.07.（公开实审）

[9]范爱龙,邱皓,等.多能源混合动力船舶能量管理策略的实时仿真验证方法[P].中国：202310937854.1, 2023.07.（公开实审）

[10]范爱龙,范学龙,等.营运船舶的排放评估方法、计算机设备和存储介质[P].中国：202410659004.4, 2024.05.（公开实审）

[11]范爱龙,李斌,袁成清,等.一种船舶碳排放在线监测系统[P].中国：202410891074.2（公开实审）

[12]范爱龙,王亦夫,等.一种结合机理模型和数据驱动模型预测船舶油耗的方法[P].中国：202410900823.3（公开实审）

[13]范爱龙,范学龙,等.基于发动机模型的船舶实际航行工况模拟与排放评估方法[P].中国：202411095944.1.（公开实审）

[14]范爱龙,李涛涛,等.基于深度强化学习的船舶能量管理策略构建与验证方法[P].中国：202411664289.7.（已受理）

学术专著

[1]交通运输行业低碳发展的实现路径和重点任务研究，科学出版社，2024.（负责水路交通部分）；

[2]中国能源与交通领域战略研究报告，科学出版社，2020.（参编水路交通部分）；

[3]交通运输领域前沿技术及其展望，人民交通出版社，2020.（参编水路交通部分）。

获奖情况

[1]新能源船用关键技术研究及工程应用（2018年度中国航海学会科学技术奖一等奖）完成人：范爱龙（12）等；

[2]贺亚鹏,严新平,范爱龙^*,王拯.船舶智能能效管理技术发展现状及展望[J].哈尔滨工程大学学报,2021,42(03):317-324.（《哈尔滨工程大学学报》2021~2022年优秀论文）；

[2]范爱龙,贺亚鹏,严新平,等.智能新能源船舶的概念及关键技术[J].船舶工程2020.,42(03)：8-12+38.（中国造船工程学会2020年优秀学术论文）；

[3]范爱龙,熊宇祺,贺亚鹏等.长江船舶替代燃料动力全生命周期碳足迹研究[J].船舶工程,2022,44(12):70-75+81.（2022-2023年度《船舶工程》优秀学术论文）；

[4]船舶动力系统可靠性与绿色技术创新团队（2021年度交通运输行业科技创新人才推进计划重点领域创新团队）核心成员。

六、公司产品

研究生招生

[1]博士研究生：交通运输工程（学术型）、交通运输（专业型）、机械工程（学术型）、机械（专业型）

[2]硕士研究生：交通运输工程（学术型）、交通运输（专业型）、机械工程（学术型）、机械（专业型）

指导研究生

[1]指导硕士研究生：已毕业3人，在读14人

[2]指导博士研究生：在读4人

其中一人次获得博士生国家奖学金；三人次获得硕士生国家奖学金

本科专业

交通设备与控制工程专业、轮机工程专业

指导学生

第十七届全国老员工交通运输科技大赛获国家级二等奖

第十一届中国研究生能源装备创新设计大赛国家级三等奖

第七届全国老员工船舶能源与动力创新大赛特等奖、优秀指导教师

欢迎交通运输工程、轮机工程、船舶与海洋工程相关学科背景同学报考本课题组研究生和从事访学、博士后研究！

联系方式：范爱龙fanailong@whut.edu.cn