田玮

天津科技大学教授
田玮，天津科技大学教授，天津大学博士，剑桥大学博士后。曾工作于卡尔加里大学（加拿大）、普里茅斯大学（英国）、统计及应用数学研究中心（美国）。国际建筑性能模拟协会成员，全国暖通空调学会计算机模拟专业委员会委员，IBPSA官方期刊Journal of Building Performance Simulation编委，入选全球前2%科学家榜单（“终身科学影响力”和“年度科学影响力”）。研究方向包括绿色建筑能源综合利用及优化分析、建筑及装备生命周期评价、城市区域能源空间分析、太阳能光伏光热技术、能源大数据机器学习、能耗不确定及敏感性分析、气候变化与建筑热性能相关性等 ，共发表150余篇论文，包括50余篇SCI论文和2篇ESI高被引论文。
人物经历
2013-今，天津科技大学机械学院
2011-2013，英国剑桥大学(University of Cambridge)工程学院，研究助理
2011-2011，美国统计及应用数学研究中心(SAMSI)，研究员
2009-2011，英国普利茅斯大学(Plymouth)，工程学院，博士后
2006-2008，加拿大卡尔加里大学(Calgary)，环境设计系，博士后
2003-2006，天津大学化工学院，博士研究生
1993-2000，天津轻工业学院机械工程学院，本科/硕士研究生
研究方向
1: 建筑节能
· 绿色建筑能耗的模拟与检测
· 建筑碳排放和生命周期评价
· 地理信息系统(GIS)和空间回归方法用于城市建筑能耗分析
· 不确定性、敏感性分析和机器学习方法应用于建筑能耗分析
· 贝叶斯方法用于城市和单体建筑能源分析
· 城市微气候、建筑能耗与太阳能技术的相互影响
2: 过程工业节能
· 过程工业过程模拟
· 过程工业能耗检测及优化分析
· 工业设备生命周期评价
获奖记录
World Top  2%  scientists (career & single year) in the field of building and construction
IBPSA官方期刊Journal of Building Performance Simulation编委
全国暖通空调学会计算机模拟专业委员会委员
Top reviewers in Engineering - Publon
天津市技术发明二等奖，2020年
发表论文
中文期刊论文：
1)      朱传琪,田玮*,史佳鑫，尹宝泉，抽样方法与样本数量对建筑能耗机器学习模型精度的影响研究，建筑科学，2020.36（4）：199-207
2)      高秀玲，田玮*，孟献昊，戴晓勇，张安朝, 精酿啤酒装备的环境影响及敏感性分析，食品工业，2020，41(01):204-209.
3)      孟献昊，田玮*，张峻霞，乳品降膜蒸发器的生命周期评价分析，食品工业，2018，39(10):199-204。
4)     何成，朱丽，田玮，城市建筑布局的能耗敏感性分析，哈尔滨工业大学学报，2018，50（4）：174-180.
5)田玮*，刘云亮，孙禹，尹宝泉，孟庆新，孟献昊，傅兴，基于地理信息系统的城市建筑能耗模型建立方法[J]，建筑节能，2017，45（7）：40-46
英文期刊论文：
1)     ChuanqiZhu,Wei Tian*, Baoquan Yin,Zhanyong Li, Jiaxin Shi. Uncertainty Calibration of Building Energy Models by Combining Approximate Bayesian Computation and Machine Learning Algorithms,Applied Energy, 2020, 268:115025. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.115025
2)Wei Tian*, Chuanqi Zhu, Yu Sun, Zhanyong Li, Baoquan Yin.Energy Characteristics of urban buildings: assessment by machine learning, Building Simulation, 2020. https://doi.org/10.1007/s12273-020-0608-3
3)     JitianSong,Wei Tian*, Xiaofei Xu, YeningWang, Zhanyong Li, Thermal Performance of a Novel Ultrasonic Evaporator Based on Machine Learning Algorithms,Applied Thermal Engineering, 2019, 148: 438-446.
4)Wei Tian*, Pieter de Wilde, Zhanyong Li, Jitian Song, BaoquanYin, Uncertainty and Sensitivity Analysis of Energy Assessment for OfficeBuildings based on Dempster-Shafer Theory,EnergyConversion and Management, 2018, 174:705-718.
5)Wei Tian *, Yeonsook Heo, Pieter de Wilde, Zhanyong Li, Da Yan,Cheol Soo Park, Xiaohang Feng, and Godfried Augenbroe, A review of uncertainty analysis in building energy assessment,Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018, 93: 285-301.
6)Wei Tian*, Song Yang, Jian Zuo, ZhanYong Li, YunLiang Liu,Relationship between built form and energy performance of office buildings in a severe cold Chinese region,BuildingSimulation: an International Journal,2017,10(1):11-24, DOI:10.1007/s12273-016-0314-3
7)Wei Tian*, Pieter de Wilde, Impact of global warming on thermal performance of domestic buildings using probabilistic climate data,International Journal of Global Warming,2016, 10(4): 514-535.
8)Wei Tian*, Yunliang Liu, Yeonsook Heo, Da Yan, Zhanyong Li,Jingjing An, and Song Yang, Relative Importance of Factors Influencing BuildingEnergy in Urban Environment,Energy,2016, 111: 237-250, DOI: 10.1016/j.energy.2016.05.106
9)Wei Tian*, Song Yang, Zhanyong Li, Shen Wei, Wei Pan, YunliangLiu, Identifying informative energy data in Bayesian calibration of building energy models,Energy and Buildings,2016, 119: 363-376, http://dx.doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.03.042.
科研项目
1.  国家自然科学基金面上项目，基于机器学习算法的城区建筑能耗不确定性及敏感性研究，主持。
2.  教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目，可持续发展中的绿色设计研究，子课题“绿色产品设计评价体系”负责人。
3.  教育部“留学回国人员科研启动基金”，基于全局性敏感性分析方法的建筑节能研究，主持。
4.  天津市科学技术委员会应用基础与前沿技术研究计划，基于三维城市地理信息系统的天津市建筑节能研究，主持。
5. 天津科技大学，基于地理信息系统的校园建筑能耗研究， 主持。
6.  英国工程和自然科学研究委员会EPSRC项目 (Energy EfficientCities, EP/F034350/1)，参与。
7.  美国国家科学基金会项目“Risk ConsciousDesign and Retrofit of Buildings for Low Energy (NSF 1038248) led by Prof. GodfriedAugenbroe of the Georgia Institute of Technology, USA”，参与。
8.  美国国家科学基金会项目，Program onuncertainty quantification in SAMSI: (Statistical and Applied MathematicalSciences Institute, Durham, NC), 工程研究中的不确定分析，参与。