随着人工智能、大数据和高性能计算技术的快速发展，人工智能正加速与能源动力、流体力学、传热学等传统工程学科深度融合，推动能源行业向数字化、智能化转型。为适应“人工智能+能源”发展需求，内蒙古科技大学能源与环境学院依托能源动力学科优势、工程热物理教学科研基础及国家级一流本科课程《流体力学》，开设“智慧热工”微专业。

本微专业以“AI+流体传热+热工过程”为特色，将机器学习、数据驱动建模、智能计算和优化决策等技术融入热工专业教学，注重理论学习、计算实践与工程案例相结合，培养具备人工智能技术应用能力和热工工程实践能力的复合型人才。

        一、培养目标

面向能源动力及相关工业领域智能化发展需求，培养掌握热工基础理论和人工智能基本方法，具备数据分析、智能建模、数值仿真、性能预测和优化决策能力的复合型人才。

通过课程学习与项目实践，使学生能够综合运用人工智能和数据驱动方法，分析和解决流动传热、热工系统及能源工程中的实际问题，提升跨学科创新与工程实践能力。

        二、课程设置

本微专业学制1年，设置5门课程，共12学分、192学时，按照“数学基础—数据驱动—智能计算—优化决策—工程实践”的路径组织教学。

三、招生对象及要求

招生对象：内蒙古科技大学大二以上全日制理工科在校生。

先修课程要求：面向全校理工科学生开放，原则上无严格先修课程要求。建议学生具备高等数学、线性代数、概率、大学物理及计算机基础知识。

四、课程介绍

1. 《机器学习数学基础》

介绍机器学习所需的数学理论与基本算法，涵盖线性代数、概率统计、数值计算及优化方法，为人工智能建模与计算奠定基础。

2. 《流动与传热数据驱动》

围绕流动与传热过程中的实验、仿真及运行数据，学习数据处理、特征提取、降阶建模与智能预测方法。

3. 《计算流体力学与智能计算》

介绍计算流体力学基本理论与数值模拟方法，融合机器学习、代理模型和物理信息神经网络等技术，提升复杂流动传热问题的智能计算能力。

4. 《热工过程优化与决策》

学习热工系统参数优化、多目标优化及智能决策方法，培养热工过程能效分析、运行优化与方案评价能力。

5. 《热工系统建模与工程实践》结合科研项目与工程案例，开展热工系统数据分析、数值仿真、性能预测及优化实践，提升人工智能技术解决实际工程问题的能力。

五、学习收获与发展方向

通过本微专业学习，学生将具备运用人工智能技术开展热工过程数据分析、智能建模、数值仿真、性能预测和优化决策的初步能力。相关知识和方法可应用于新能源开发利用、智能电网、风力发电、光伏发电、工业节能及综合能源系统等领域，为学生未来从事能源动力、人工智能与工程技术交叉领域的学习和发展奠定基础。

六、智慧热工微专业负责人介绍

李海广，工学博士，副教授，硕士研究生导师。主要从事热力系统分析与故障诊断、数据驱动与人工智能、工业过程数字化及节能优化等方面的研究，研究方向涵盖流动与燃烧过程的张量低秩建模、电力系统深度调峰及新能源系统优化仿真。现任中国电力教育协会热能动力专委会委员、全国高等院校学生发电机组集控运行技术技能竞赛监督员。曾获内蒙古自治区优秀硕士学位论文奖、北方联合电力公司科技进步奖等，相关研究成果已应用于电力、化工、水泥等行业。

内蒙古科技大学智慧热工微专业（第一届）招生报名时间为2026年11月11日—11月18日，请各位同学扫描下方二维码进行报名。能源与环境学院将统筹智慧热工微专业的招生工作，特此通知。

能源与环境学院
教务处       
2026年11月11日