日前，教育部学位与研究生教育发展中心公示了2025年度主题案例立项结果，西安交大推荐的4项案例获批，其中3项来自能动学院。这是学校专业学位研究生培养模式改革和教学案例建设的重要成果。

（按主题方向及项目编号排序）

获批主题案例项目概览

1.机理-数据双驱动的数字孪生核反应堆技术研发与应用

项目介绍：项目紧扣我国现代化产业体系建设与清洁能源发展战略需求，针对核能领域高层次应用型人才培养“理论与工程实践脱节、传统教学与技术创新脱节”的问题，依托自主研发的压水堆堆芯分析软件NECP-Bamboo及机理-数据双驱动数字孪生体技术，结合与核能集团和监管机构的长期合作实践，拟建设2个教学型案例和2个研究型案例，形成“成熟应用-理论深化-场景拓展-前沿突破”的逻辑闭环。案例覆盖华龙一号堆芯数字孪生体落地、数字孪生误差溯源、破损燃料精准定位和快堆孪生体研发四大场景，破解工程融合、精度优化等核心难题，填补核能数字孪生领域专业学位案例空白，培养跨学科视野与工程创新力的卓越人才，适用于核能相关专业学位研究生及本科高年级前沿课程。

学理价值：一是从我国原创技术实践中提炼双驱动数字孪生体理论框架，建立误差溯源体系与传导模型，揭示机理偏差与数据噪声耦合机制，丰富复杂工业场景数字孪生理论；二是构建“精细建模-智能融合-工程验证”的方法论范式，创新数据扩充与跨学科技术融合路径，为先进核能智能化提供参考；三是深化“技术-应用-产业”转化机制认知，揭示了技术创新与产业需求双向驱动逻辑，为卓越工程人才培养提供学理支撑。

案例逻辑关系示意图

2.灵活高效清洁低碳能源动力系统卓越工程人才培养实践

项目介绍：面向全球能源转型与我国“双碳”战略目标，聚焦能源动力系统“灵活高效、清洁低碳”的核心技术变革，依托能源动力A+学科优势，结合团队多年教学科研积累，围绕人工智能赋能建模仿真、先进智能感知测控、多能互补系统集成三大前沿方向，拟总结凝练1个教学型案例和2个研究型案例。教学型案例“人工智能赋能能源动力系统建模与仿真”将生成式AI深度融入课程教学，构建“测评—学习—追踪—提升”的个性化培养闭环，提升学生对热力发电、新能源系统动态特性的理解与建模能力。研究型案例“多光谱融合智能感知与能源动力系统调控”聚焦高温高压等极端环境下的“测不了、测不准”难题，融合原子发射与分子吸收光谱技术，实现多参数原位在线感知，支撑系统精准调控。研究型案例“新一代能源动力系统：多能互补与多联产”面向工业园区、数据中心等典型场景，开展系统构型设计、容量配置与运行调度优化研究，提升学生解决复杂工程问题的综合能力。项目成果可支撑多门研究生及本科生核心课程教学，推动能源动力学科人才培养模式从知识传授向能力塑造转变。

学理价值：项目紧扣能源动力系统向“智能化、灵活化、低碳化”演进的学科前沿，从教学范式、技术路径、系统集成三个维度回应了传统教学中“内容碎片化、过程静态化、互动不足”的突出问题。一是通过AI赋能建模仿真，突破传统以机理推导为主的教学局限，推动学生从“被动接受知识”向“主动构建认知”转变，体现了“人机协同”的教育理念。二是将多光谱智能感知技术引入教学研究，使学生在高温高压等极端工况下掌握“测不全、测不准”瓶颈的破解之道，强化了从现象观测到机理反演的科学研究思维。三是以多能互补多联产为切入点，引导学生面向真实场景开展系统构型、容量配置与运行调度的多目标优化实践，培养“源-网-荷-储”协同优化的系统思维能力。

案例内容与学理价值示意图

3.人工智能驱动下的工业循环水全流程智慧运维实践

项目介绍：积极响应国家“人工智能+”战略部署，直击工业循环水系统“感知滞后、数据孤岛、决策盲区”三大痛点，以虚构实体“东华化工”为载体开发4个递进案例，展现AI驱动智慧运维的新路径。其中，案例一聚焦“电化学指纹”提取与噪声清洗，实现水质实时预警；案例二构建物理机理约束的数字孪生模型，破解小样本“黑盒”模型泛化难题；案例三运用深度强化学习，在安全硬约束下实现药剂与排污全局优化；案例四探讨人机协作闭环的技术经济价值与落地路径。项目深度融合环境工程、控制与AI技术，构建“前端感知+后端算法”特色教学场景，致力于培养具有跨学科视野与解决复杂工程问题能力的新工科人才。

学理价值：一是深化“机理-数据”融合认知，突破“重算法、轻机理”局限，嵌入电化学方程约束深度模型，破解小样本建模难题。二是构建“感知-决策”跨学科闭环，融合环境与AI，确立“感知为基、决策为用”的技术逻辑，贯通从信号处理到优化的全链条方法论。三是拓展复杂约束下的决策优化框架，通过安全与经济多目标博弈，揭示最优决策机制，培养学生全局系统思维，契合新工科人才培养要求。

案例开发及其在专业学位人才培养中的作用示意