字段级证据检索
对催化剂、反应条件和性能字段分别检索证据，保留原文与页码，不让模型脱离上下文猜测答案。
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华东理工大学化工学院油气储运专业本科生， 专业排名第一（1/91），致力于将扎实的工科底蕴 与新兴的人工智能技术融合贯通。 科研路上，我在实验室探索荧光材料的秘密； 学习之余，我在代码里寻找另一种优雅。
我就读于华东理工大学化工学院油气储运工程专业，学习成绩优异，品德优良。 专业综合排名第一（1/91），并获综合素质评价分90.4分。 学习之余，我通过了班级入党积极分子推优，始终以更高的标准要求自己。
在科研方向，我加入了贺晓鹏导师课题组， 从事 VIE 荧光诱导发光材料的合成与性能改进研究， 并入选学校创新人才培养计划，开始系统性地参与科研工作。
"既要扎根专业，也要仰望星空——在油气管道与神经网络之间，我寻找属于自己的交汇点。"
— 个人学习感悟课外，我积极投身学生工作与志愿服务， 累计志愿时长近200小时，也正在学习机器学习与计算机视觉， 备战全国大学生数学建模竞赛。
进入石油加工系油气储运工程专业，开启本科学习。
获学业优秀奖学金二等、“优秀学生”称号与社会工作奖 B 等。
受聘担任学生组织物流仓储部部长，聘期一年。
参与贺晓鹏课题组的 VIE 荧光材料研究；修读人工智能导论、机器视觉算法实训等课程。
构建可追溯的催化文献数据提取系统，处理 48 份 PDF，产出 288 条候选记录。
准备全国大学生数学建模竞赛，同时继续深化化工与人工智能的交叉探索。
Featured Research System · 2026
Catalysis Literature Intelligence Engine
从 PDF 催化文献中提取可追溯的字段级证据和实验记录候选，帮助科研人员快速比较原料、催化剂、反应条件与性能结果。
对催化剂、反应条件和性能字段分别检索证据，保留原文与页码，不让模型脱离上下文猜测答案。
利用对象关系、单位范围与催化化学规则过滤参考文献污染、裸 Y 催化剂和异常温度等高风险结果。
构建实验记录候选，并同步输出 Excel 与 audit JSON，支持人工逐条回看证据和审计路径。
“Over parent H-ZSM-5 (Si/Al = 25, MFI) at 360 °C, 2.0 MPa H₂ and WHSV = 1.5 h⁻¹, LDPE hydrocracking reached 96.4% conversion, but predominantly yielded C₄–C₈ light alkanes with only 28.5% C₁₀–C₁₆ jet-fuel selectivity due to severe secondary cracking inside 10-MR micropores.”
当前文献证据显示，中孔 MFI / H-ZSM-5 体系更常见于 C4-C8 产物；通向 C10-C16 航空燃料馏分仍受扩散、二次裂化、积炭和实验关系数据不足等限制。后续将重点比较 FAU、BEA、分级孔、介孔材料及金属-酸协同体系。
Zhang, T. (2026). Catalysis Literature Intelligence Engine: Evidence-First Extraction and Chemical Validation Pipeline (v2.1) [Research System]. East China University of Science and Technology. https://zts666.me/projects/catalysis
@software{zhang2026catalysis,
author = {Zhang, Tianshuo},
title = {Catalysis Literature Intelligence Engine: Evidence-First Extraction Pipeline (v2.1)},
year = {2026},
organization = {East China University of Science and Technology},
url = {https://zts666.me/projects/catalysis}
}将油气储运核心工程课程（专业排名 1/91）的物理机理思维、贺晓鹏教授课题组 VIE 分子合成的实验训练，与 Python 科学文献抽取及数学建模算法结合，形成可落地的跨界闭环。悬停下方任意技能卡或左侧星图顶点可查看对应实证指标。
天然气加工 95、物理化学 95、石油流变学 92、化工制图 91，全部核心课程满绩或高分。
独立构建催化文献智能数据引擎（48 份 PDF → 288 条可审计记录），通过全国计算机二级。
全国大学生数学竞赛省级二等奖；高等数学 97 分；系统备战全国大学生数学建模竞赛。
贺晓鹏教授课题组在研，入选校创新人才培养计划；有机化学 96、分析化学 96。
CET-4 583 分、CET-6 540 分；日常阅读英文催化与化学工程文献并完成结构化标注。
掌握经典机器学习与大模型结构化抽取流程，探索计算机视觉与化工过程结合应用。
以下为本人获得的部分证书与荣誉，包含英语等级证书、奖学金及学生工作认定，点击可放大查看。
欢迎导师、同学或企业朋友联系我，无论是科研合作、学习交流， 还是实习就业机会，我都期待与您建立连接。通常24小时内回复。
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机器学习 / 计算机视觉（自学方向）
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