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姓    名

郭骏宇

性     别

男

职  称

特聘副研究员

出生年月

1990.04

学历/学位

工学博士

教研室

机制教研室

行政职务

博导/硕导

硕导

学科专业

机械工程、人工智能

硕博士招生学科专业

机械工程（学、专）；动力工程及工程热物理（学、专）

研究方向

（1）大语言模型赋能的长输油气管道智能运维

（2）大语言模型驱动的海上风机智能运维

电子邮件

junyguo@163.com; junyguo@swpu.edu.cn

个人简介

郭骏宇，中共党员，工学博士。2019年6月获得电子科技大学机械工程工学博士学位。现任国家自然科学基金通讯评审专家、教育部学位中心通讯评议专家、中国运筹学会可靠性分会理事及四川省机械工程学会会员，石油天然气装备教育部重点实验室固定研究人员，油气生产安全与风险控制重庆市重点实验室流动研究人员。专注于人工智能在能源装备智能运维中的理论与实践研究，主要涉及大语言模型赋能的长输油气管道智能运维、大语言模型驱动的海上风机智能运维等前沿领域。近年与所指导研究生合作，作为第一作者或通讯作者在Applied Energy、Energy等中科院1.2区顶级期刊上发表8篇论文，其中2篇论文为ESI热点论文（ESI学科全球前0.1%以内的论文），3篇论文为ESI高被引论文（ESI学科全球前1%以内的论文），并荣获Wiley威立中国开放科学高贡献作者。

课题组配备双PRO6000高性能工作站等计算平台，科研经费与项目支撑充足，研究生可深度参与真实工程场景课题，系统提升科研能力与工程落地能力。团队与新加坡国立大学、里斯本大学、西苏格兰大学等国际高乐鱼登录平台和科研机构保持合作，为学生提供联合培养、学术交流与海外深造机会；同时依托乐鱼登录平台企合作与行业资源，为学生在能源装备、风电与油气管道等方向的高质量就业提供有力支撑。

论文著作

?  部分代表性论著：

[1] Guo J*, Yang Y, Li H*, Wang J, Tang A, Shan D, Huang B. A hybrid deep learning model towards fault diagnosis of drilling pump. Applied Energy. 2024; 372: 123773.（中科院1区TOP期刊，与葡萄牙里斯本大学玛丽居里学者李贺博士合作完成）

[2] Guo J*, Wang Z, Li H*, Yang Y, Huang C-G, Yazdi M, Kang H-S. A Hybrid Prognosis Scheme for Rolling Bearings Based on a Novel Health Indicator and Nonlinear Wiener Process. Reliability Engineering & System Safety. 2024; 245: 110014.（中科院1区TOP期刊， ESI热点论文，ESI高被引论文，与葡萄牙里斯本大学玛丽居里学者李贺博士合作完成，西苏格兰大学、马来西亚理工大学为参与单位）

[3] Guo J*, Yang Y, Li H*, Dai L, Huang B. A parallel deep neural network for intelligent fault diagnosis of drilling pumps. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024; 133: 108071.（中科院1区TOP期刊， ESI高被引论文，与葡萄牙里斯本大学玛丽居里学者李贺博士合作完成）

[4] Guo J*, Wan JL, Yang Y, Dai L, Tang A, Huang B, Zhang F, Li H*. A deep feature learning method for remaining useful life prediction of drilling pumps. Energy. 2023; 282: 128442. （中科院1区TOP期刊， ESI热点论文， ESI高被引论文，与葡萄牙里斯本大学玛丽居里学者李贺博士合作完成）

[5] Dai L, Guo J*, Wan JL, Wang J, Zan X. A reliability evaluation model of rolling bearings based on WKN-BiGRU and Wiener process. Reliability Engineering & System Safety. 2022; 225:108646.（中科院1区TOP期刊，第一作者为所指导硕士研究生）

[6] Guo J*, Song Y, Wang Z, Ma T, Xiao Y, Xu Z.  A hybrid data-driven prognostic scheme based on unsupervised health indicator construction and random-effects Wiener process.  Computers & Industrial Engineering. 2025: 111706. （中科院2区TOP期刊，与英国利物浦约翰摩尔大学玛丽居里学者许子非博士合作完成）

[7] Guo J, Zan X, Wang L, Lei L, Ou C, Bai S*. A random forest regression with Bayesian optimization-based method for fatigue strength prediction of ferrous alloys. Engineering Fracture Mechanics. 2023; 293: 109714. （中科院2区TOP期刊）

[8] Guo J*, Luo H, Xing Y, Hu C, Yan J, Wu Y. A hybrid fault diagnosis scheme for milling tools using MWN-CBAM-PatchTST network with acoustic emission signals. Nondestructive Testing and Evaluation. 2025: 2450610. （中科院2区期刊）

[9] Chen Q, Guo J*, Mao S, Zhang F, Yang Y, Bai S, Yazdi M. Parallel Diagnosis Scheme for Drilling Pumps Using WA-Memory Transformer-TCN Network. Quality and Reliability Engineering International. 2025; 41(7), 2810-2829. （中科院3区期刊，与澳大利亚麦考瑞大学合作完成，第一作者为所指导硕士研究生）

[10] Guo J*, Song Y, Wang Z, Chen Q. A dual-channel transferable model for cross-domain remaining useful life prediction of rolling bearings under uncertainty. Measurement Science and Technology. 2025, 36(3): 036151.（中科院3区期刊）

[11] Wang Z, Guo J*, Wang J, Yang Y, Dai L, Huang CG, Wan JL. A deep learning based health indicator construction and fault prognosis with uncertainty quantification for rolling bearings. Measurement Science and Technology. 2023, 34, 105015. （中科院3区期刊，与新加坡国立大学合作完成，第一作者为所指导硕士研究生）

[12] Guo J*, Wang J, Wang Z, Gong Y, Qi J, Wang G, Tang C. A CNN-BiLSTM‐Bootstrap integrated method for remaining useful life prediction of rolling bearings. Quality and Reliability Engineering International. 2023, 39(5): 1796-1813. （中科院3区期刊）

[13] Wang J, Guo J*, Wang L, Yang Y, Wang Z, Wang R. A hybrid intelligent rolling bearing fault diagnosis method combining WKN-BiLSTM and attention mechanism. Measurement Science and Technology. 2023; 34(8): 085106. （中科院3区期刊，第一作者为所指导硕士研究生）

近三年课题组研究生获奖情况

?  乐鱼登录平台十佳杰出研究生：王治元（2022级硕士研究生）

?  四川省优秀毕业生：王江（2021级硕士研究生）、王治元（2022级硕士研究生）

?  国家奖学金：王治元（2022级硕士研究生）、杨雨铼（2022级硕士研究生）

?  中国石油奖学金：王治元（2022级硕士研究生）、杨雨铼（2022级硕士研究生）

?  优秀研究生：王江（2021级硕士研究生）、王治元（2022级硕士研究生）、杨雨铼（2022级硕士研究生）

?  优秀研究生干部：王江（2021级硕士研究生）、王治元（2022级硕士研究生）

?  Wiley威立中国开放科学高贡献作者：王治元（2022级硕士研究生），陈青松（2023级硕士研究生）

?  第十届全国大学生统计建模大赛四川省三等奖：杨雨铼（2022级硕士研究生）

?  乐鱼登录平台第五届西柚TED大赛三等奖：杨雨铼（2022级硕士研究生）

课题组已毕业学生去向：

?  2022级硕士研究生：

杨雨铼：乐鱼登录平台（攻读博士学位），四川成都

王治元：中国石化集团西南石油局有限公司，四川成都

欧创杰：重庆三峡水利电力（集团）股份有限公司，重庆市

?  2021级硕士研究生：

王江：云南电网昆明供电局，云南昆明

昝学萍：中核四川环保工程有限公司，四川广元

?  2020级硕士研究生：

代乐：四川九洲电器集团有限责任公司，四川绵阳

万佳伦：中国南方电网鼎和财产保险股份有限公司，深圳市

备注

团队现有4位教师，具备扎实的科研积累与工程实践经验。诚邀机械工程、动力工程及工程热物理等专业同学报考我们团队，聚焦大语言模型驱动的能源装备智能运维（海上风机、长输油气管道等）。研究生将在真实工程课题与高性能算力平台支撑下，系统提升科研创新、工程落地与学术表达能力，并获得国际交流与高质量就业/深造的综合支持。