校友专栏
 校友信息 
 校友风采 
当前位置: 学院主页>>校友专栏>>校友信息>>正文
 
张天龙
2016-08-26 15:46  

张天龙,男,汉族,1987年6月8日生于甘肃镇原。

联系方式:18709220110;E-mail:tlzhang@nwu.edu.cn

教育经历:

1.2010/9–2015/7,西北大学分析科学研究所,分析化学,硕博士,导师:李华教授

2.2006/9–2010/7,天水师范学院生命科学与化学学院,应用化学,学士

工作经历:

1. 2015/7-至今,西北大学,分析科学研究所,讲师

科研成果:

科研项目:

[1] 项目名称:基于激光诱导击穿拉曼光谱技术的大气颗粒污染源解析化学计量学理论和方法研究(项目批准号:21605123)

项目类别:国家自然科学基金(项目负责人)

起止时间:2017.1-2019.12

[2] 项目名称:基于LIBS-Raman数据融合技术的陶瓷成分分析方法研究

项目类别:西北大学科学研究基金(自然科学类)(项目负责人)

起止时间:2016.1-2017.12

[3] 项目名称:基于LIBS-IR数据融合技术的大气颗粒物源解析技术研究

项目类别:西北大学科研启动基金(项目负责人)

起止时间:2015.10-2017.10

[4] 项目名称:“创新型多功能光谱仪器开发与应用”子任务1-2“化学计量学方法用于光谱背景的扣除和基线校正”(任务编号:2011YQ03011301)和子任务5-1“LIBS和LIBRAS仪器数据库开发”(任务编号:2011YQ03011305)

项目类别:科技部国家重大科学仪器设备开发专项子任务(排名第五,主持人:李华)

起止时间:2011.10-2016.9

[5] 项目名称:现场激光诱导击穿光谱的化学计量学理论及方法集成(项目批准号:21375105)

项目类别:国家自然科学基金(排名第四,主持人:李华)

起止时间:2014.1-2017.12

[6] 项目名称:一种基于随机森林的激光诱导击穿光谱定量分析方法(项目批准号:YZZ13020)

项目类别:西北大学研究生自主创新资助项目(项目负责人)

起止时间:2014.1-2015.1

代表性论文:

[1]Tianlong Zhang, Donghui Xia, HongshengTang, Xiaofeng Yang, Hua Li*, Classification of steel samples by laser-inducedbreakdown spectroscopy and random forest[J], Chemometrics and IntelligentLaboratory Systems, 2016, 10.1016/ j.chemolab.2016.07.001

[2]Tianlong Zhang, Shan Wu, JuanDong, Jiao Wei, Kang Wang, Hongsheng Tang, Xiaofeng Yang, Hua Li*, Quantitativeand classification analysis of slag samples by Laser-induced breakdownspectroscopy(LIBS) coupled with support vector machine(SVM) and partial leastsquare(PLS)methods[J], Journal of Analytical Atomic Spectrometry, 2015, 30(2): 368-374

[3]Hongsheng Tang,Tianlong Zhang*, XiaofengYang, Hua Li*, Classification of different types of slag samples bylaser-induced breakdown spectroscopy(LIBS) coupled with random forest based onvariable importance(VIRF)[J], Analytical Methods, 2015, 7(21): 9171-9176

[4]张天龙,吴珊,汤宏胜,王康,段忆翔,李华*,化学计量学在激光诱导击穿光谱中的研究进展[J],分析化学,2015, 43(6): 939-948

[5]Liwen Sheng,Tianlong Zhang, GuanghuiNiu, Kang Wang, Hongsheng Tang, Yixiang Duan, Hua Li*, Classification of ironores by laser-induced breakdown spectroscopy(LIBS)combined with randomforest(RF)[J], Journal of Analytical Atomic Spectrometry,2015, 30(2): 453-458

[6]Liwen Sheng,Tianlong Zhang, KangWang, Hongsheng Tang, Hua Li*, Quantitative analysis of Fe content in iron oreusing the external calibration in conjunction with internal standardizationmethod by LIBS technique[J], Chemical Research in Chinese Universities, 2015, 31(1):107-111

[7]Shan Wu,Tianlong Zhang, HongshengTang, Kang Wang, Xiaofeng Yang, Hua Li*, Quantitative analysis of nonmetalelements in steel using laser-induced breakdown spectroscopy combined withrandom forest[J], Analytical Methods, 2015,7(6): 2425-2432

[8]Tianlong Zhang, Long Liang, KangWang, Hongsheng Tang, Xiaofeng Yang, Yixiang Duan, Hua Li*, A novel approachfor quantitative analysis of multi-elements in steels based on laser-inducedbreakdown spectroscopy(LIBS)and random forest regression(RFR)[J], Journal ofAnalytical Atomic Spectrometry, 2014, 29(12): 2323-2329

[9]LongLiang,Tianlong Zhang, Kang Wang, Hongsheng Tang, Xiaofeng Yang, XiaoqinZhu, Yixiang Duan, Hua Li*, Classification of steel materials by laser-inducedbreakdown spectroscopy coupled with support vector machines[J]. Applied Optics,2014, 53(4): 544-552

发明专利:

[1] 李华,张天龙,王康,等,一种随机森林算法结合激光诱导击穿光谱识别钢材牌号的方法[P],中国专利,201310388288.X(已授权)

[2] 李华,盛丽雯,张天龙,等,一种基于激光诱导击穿光谱技术检测铁矿石全铁的方法[P],中国专利,201410087468.9(已授权)

[3] 李华,张天龙,汤宏胜,一种基于最小二乘支持向量机结合激光诱导击穿光谱识别炉渣种类的方法[P],中国专利,201510102111.8

[4] 李华,张天龙,汤宏胜,一种基于最小二乘支持向量机算法结合激光诱导击穿光谱的钢铁中铬和锰定量分析方法[P],中国专利,201510102861.5

[5] 李华,张天龙,吴珊,一种随机森林算法结合激光诱导击穿光谱定量分析钢铁中硫磷的方法[P],中国专利,201510102028.0

[6] 李华,张天龙,董娟,一种基于遗传算法结合激光诱导击穿光谱提高自由定标分析精度的方法[P],中国专利,201510101932.X

[7] 李华,张天龙,魏娇,一种基于偏最小二乘法的墨水中重金属测定方法[P],中国专利,201510102862.X

[8] 李华,梁龙,张天龙,等,一种改进的支持向量机结合激光诱导击穿光谱对钢铁材料的分类方法[P],中国专利,201310389591.1

[9] 李华,高钧,张天龙,等,一种基于非负矩阵分解法结合中红外光纤探头研究反应机理的方法[P],中国专利,201510040384.4

软件著作权:

[1] LIBS光谱预处理及分析系统软件[简称:LIBS光谱分析处理软件V1.0],登记号:2014SR026246.(第六完成人)

[2] LIBS光谱预处理及分析系统软件[简称:LIBS光谱分析处理软件V2.0],登记号:2014SR026246.(第四完成人)

关闭窗口

Copyright @2020 All right reserved .天水师范学院化学工程与技术学院版权所有  地址:甘肃省天水市秦州区藉河南路

甘公网安备 62050202000257号  陇ICP备15003457号   

电话:0938-8367717   学院邮箱:hgxy2015@163.com   邮编:741000