报告题目：Digitalisation and Decabonisation in Maritime Transport
报告人：鄢然 助理教授
邀请人：徐梦俏 副教授
报告时间及地点：2026年5月27日 10：00-11：30 经济管理学院B312
报告人简介：
鄢然博士自2023年3月起担任新加坡南洋理工大学（NTU）土木与环境工程学院（CEE）航海运输方向助理教授。2024年5月到2025年4月她也曾担任新加坡科技研究局（A*STAR）高性能计算研究院（IHPC）联合高级科学家。鄢然博士分别于2020年和2022年在香港理工大学获得哲学硕士和哲学博士学位。她自2022年5月至2023年3月在香港理工大学物流与航运学系担任研究助理教授。鄢博士的研究兴趣包括航运数据分析、航运大数据挖掘、绿色航运管理与优化、航运风险管理以及港口和航运优化。鄢然博士研究受到新加坡教育部、新加坡科技局、新加坡能源联盟、新加坡南洋理工大学、COSCO等政府部门和企业的资助累计超过210万新币（项目负责人）。她是海事知名会议IAME 2026的联席主席。
鄢然博士已在交通和航运的知名SCI/SSCI期刊，包括但不限于Communicarations Engineering (Nature Portfolio), Nature Reviews Earth & Environment (Nature Portfolio), Transportation Research Part B/C/D/E, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, Computers and Operations Research, Computers & Industrial Engineering, Applied Energy, Enery, Journal of Cleaner Production, Maritime Policy & Management, Transport Policy, Advanced Engineering Informatics, Ocean & Coastal Management, and Ocean Engineering等发表论文100余篇，其中以第一作者或通讯作者发表70余篇。著有英文专著一本。她被评为2025年全球前2%顶尖科学家，荣获2025年Swarm and Evolutionary Computation期刊最佳论文奖、2025年新加坡南洋理工大学土木与环境工程学院优秀研究奖。
报告内容摘要：：
数字化和减碳是海运行业的未来和热门研究方向。本报告将介绍MARINA Lab（PI: Asst Prof Yan Ran）近期开展的基于大数据和人工智能的绿色航运和海运减碳的研究。研究主题主要包括船舶油耗预测、船舶即时到港（JIT）评估和优化、绿色及数字化航运走廊研究，使用的主要方法包括机器学习、深度学习、强化学习/深度强化学习和大语言模型以实现高精度预测和实时优化。
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