西安理工大学
导师风采
申烨华
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个人信息

Personal Information

  • 导师类别:硕士,博士生导师
  • 性别: 女
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:材料科学与工程学院
  • 所属专业: 材料工程  、 资源与环境  、 材料与化工  、 电气工程
  • 邮箱 : yhshen@nwu.edu.cn
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

申烨华,女,1964年12月生,中共党员,博士,二级教授。国家重点研发计划项目负责人(首席专家),国家教学成果奖二等奖主持人。曾任西安理工大学党委常委、副校长。国家林草局创新团队负责人,国家林草局工程技术研究中心副主任,国家林草局创新联盟理事长。长期从事资源化学、材料化学与分析化学的教学和科研工作,主要聚焦复杂体系物质组学解析、生物功能与作用机制研究、生物质功能碳材料构筑等研究工作。主持科技部重点研发计划项目和课题、科技部科技惠民计划课题、国家自然科学基金联合基金重点项目和面上项目、陕西省重大重点科技专项、美国波音公司等科研项目20余项。主持研发的长柄扁桃食用油获批国家新资源食品认证。发表论文100余篇,在Nat. Commun.,Small,Chem. Eng. J., Anal.Chem.等SCI期刊收录150余篇。获国家授权发明专利30余项。主持获得国家教学成果奖二等奖、陕西省科技进步一等奖、陕西普通高等学校教学成果奖特等奖等。主持国家基金委人才基金、国家大学生校外实践基地、省级特色专业、教学团队等教学项目十余项。


  • 研究方向Research Directions
生物质功能碳材料构筑,生物功能与作用机制研究,复杂体系物质组学解析、
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
科研项目

课题组主要在研项目

[1] 超低温高比能超级电容器关键材料及储能机制,国家自然科学基金联合基金重点项目,260万元,2025.01-2028.12。

[2] 纳米纤维素/功能多孔碳柔性电极的结构设计及储能机制,国家自然科学基金面上项目,60万,2022.01-2025.12。

[3] 多功能油料作物产业关键技术研究与应用示范 , 国家重点研发计划课题,175万, 2024.12 - 2027.11

[4] 墨水直写-3D打印技术构建一体化柔性超级电容器及机制研究,国家自然科学基金青年项目,30万,2023.1-2025.12

[5] 光热协同催化CO2与木质纤维素共同高值转化的性能研究, 国家自然科学基金青年项目,30万,2023.1-2025.12

[6] 基于主客体相互作用—肼化学策略的单糖修饰O-糖肽富集新方法,国家自然科学基金青年项目,30万,2025.1-2027.12

[7] 多级孔螺旋聚炔杂化整体新材料及手性药物拆分性能研究,国家自然科学基金青年项目,30万,2025.1-2027.12

[8] 水伏效应激活ZnIn2S4光催化全解水反应界面的构筑及其催化机理研究,国家自然科学基金青年项目, 30万,2025.1-2027.12


研究成果

代表性成果

[1] W. Guo, et al. Achieving pH-universal oxygen electrolysis via synergistic density and coordination tuning over biomass-derived Fe single-atom catalyst, Nature Communications, 2025, 16(1): 2920.

[2] J. Geng, et al. Dual-functionally N-doped porous carbon synthesized from Liquidambaris fructus and melamine-formaldehyde resin for high-performance CO2 adsorption and supercapacitors. Chemical Engineering Journal, 2025, 510: 161700.

[3] Y. Shu, et al. A novel ZIF-8@Cellulose composite monolithic carbon via a facile template-free strategy for selective and efficient CO2 adsorption. Chemical Engineering Journal, 2024, 488: 151079.

[4] M. Cao, et al. Design of biomass-based N, S co-doped porous carbon via a straightforward post-treatment strategy for enhanced CO2 capture performance. Science of The Total Environment, 2023, 884: 163750.

[5] L. Qiao, et al. Hierarchically N-doped porous carbon synthesized from 3D cellulose alcogel decorated by in-situ growth of ZIF-8 for high performance CO2 capture [J]. Journal of Environmental Chemical Engineering, 2024, 12(5) : 114133.

[6] Jing-Jing Zhang, et al. Detection of walnut oil adulterated with high-linoleic acid vegetable oils using triacylglycerol pseudotargeted method based on SFC-QTOF-MS [J]. Food Chemistry, 2023, 416, 135837.

[7] Jing-Jing Zhang, et al. In situ rapid analysis of squalene, tocopherols and sterols in walnut oils based on SFC-QTOF-MS [J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2023, 71, 43, 16371-16380.

[8] Bonan Xi, et al. Characterization and metabolism pathway of volatile compounds in walnut oil obtained from various ripening stages via HS-GC-IMS and HS-SPME-GC-MS [J].Food Chemistry, 2024, 435, 137547.

[9] Jing-Jing Zhang, et al. Lipidomics and metabolomics reveal the molecular mechanisms underlying the effect of thermal treatment on composition and oxidative stability of walnut oil  [J]. Food Research International, 2024, 191, 114695

[10] Lu Gao, et al. Recent advances in the extraction, composition analysis and bioactivity of Camellia (Camellia oleifera Abel.) oil  [J]. Trends in Food Science & Technology,  2024, 143, 104211

[11] Jingyi Zheng, et al. Gut Microbiome and brain transcriptome analyses reveal the effect of walnut oil in preventing scopolamine-induced cognitive impairment. Food & Function, 2023, 21(14), 9707-9724.

[12] Ting Kang, et al. Amelioration of walnut, peony seed and camellia seed oils against D-galactose-induced cognitive impairment in mice by regulating gut microbiota. Food & Function, 2024, 15(13), 7063-7080.

[13] Like Lin, Cong Li, Yehua Shen, et al. An in silico scheme for optimizing the enzymatic acquisition of natural biologically active peptides based on machine learning and virtual digestion[J]. Analytica Chimica Acta, 2024, 1298:


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