徐圆，女，工学博士、教授、博士生导师。北京市科协委员、智能过程系统工程教育部工程研究中心副主任、北京自动化学会常务理事兼秘书长、入选首届北京市科协托举人才计划、北京市青年英才计划、北京市组织部优秀人才、中国科学技术协会第十次全国代表大会代表、中国自动化学会过程控制专业委员会委员、中国自动化学会数据驱动控制、学习与优化专业委员会委员、中国人工智能学会不确定性人工智能专业委员会委员、中国化工学会信息技术应用专业委员会委员、北京市高等教育教学成果奖评审专家、中国政府奖学金来华留学评审专家、中国科学技术出版社有限公司（暨科学普及出版社）科技/科普专家。主要研究方向为系统安全分析与建模、故障检测与诊断、报警设计与监控、机器学习与系统仿真。作为项目负责人或子课题负责人承担了国家自然科学基金、国家重点研究计划项目子课题、北京市自然科学基金、北京市人才计划、中石油吉林石化分公司研究开发项目等，荣获3项省部级奖项(1项技术发明一等奖、1项科技进步一等奖、1项技术发明二等奖)，发表SCI、EI论文100余篇，授权国家发明专利10余项。
教学课程Teaching courses
课程名称 | 面向对象 |
安全系统工程 | 研究生 |
系统工程导论 | 本科生 |
主要科研项目 Research Projects
项目名称 | 项目来源 |
面向端边云协同的弹性计算与智能分析技术 | 国家重点研发计划课题 |
高置信城市信物融合理论与体系架构 | 国家重点研发计划课题 |
不平衡小样本数据下复杂石化工业危化品灾害风险演化预测方法研究 | 国家自然科学基金项目 |
复杂工业过程报警识别分析与依赖溯源关键技术研究 | 国家自然科学基金项目 |
化工过程可拓故障诊断方法的研究 | 国家自然科学基金项目 |
基于可拓理论和VRGIS的危化品事故预测及其虚拟展示关键技术研究 | 北京市自然科学基金项目 |
城市公共安全评估与协同控制 | 北京市科协青年人才托举计划(首届) |
基于VRGIS的城市危化品防灾模拟仿真与应急救援演练关键技术研究 | 北京市优秀人才培养资助项目 |
基于流程图的网络化MIBK设备监控管理系统 | 中国石油天然气股份有限公司吉林石化分公司研究开发项目 |
主要成果、奖励Main achievements（例如学术论文、教学名师、科技奖项等）
代表性论文：
1. Yuan Xu, Cuihuan Fan, Qun-Xiong Zhu, Abbas Rajabifard, Nengcheng Chen, Yiqun Chen, and Yan-Lin He*. Novel pattern matching integrated KCVA with adaptive rank-order morphological filter and its application to gault diagnosis. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2019, DOI: 10.1021/acs.iecr.9b05403(TOP SCI, JCRQ1, IF= 3.375)
2. Qun-Xiong Zhu, Zhong-Sheng Chen, Xiao-Han Zhang, Abbas Rajabifard, Yuan Xu*, Yiqun Chen, Dealing with small sample size problems in process industry using virtual sample generation: a Kriging-based approach, Soft Computing, 2019, DOI:10.1007/s00500-019-04326-3 (JCRQ3, IF= 2.784)
3. Meng, Q. Q. , Zhu, Q. X. , Gao, H. H. , He, Y. L. , Xu, Y.*. A novel scoring function based on family transfer entropy for bayesian networks learning and its application to industrial alarm systems. Journal of Process Control, 2019, 76: 122-132 (JCRQ3, IF= 3.316)
4. Yuan Xu, Sheng-Qi Shen, Yan-Lin He, Qun-Xiong Zhu*. A novel hybrid method integrating CA-PCA with relevant vector machine for multivariate process monitoring. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2018,99 :1-8(JCRQ2, IF= 5.371)
5. Zhu, Qun-Xiong;Zhang, Chen; He, Yan-Lin; Xu, Yuan*. Energy modeling and saving potential analysis using a novel extreme learning fuzzy logic network: A case study of ethylene industry. Applied Energy, 2018, 213:322-333 (TOP SCI, JCRQ1, IF= 8.426)
6. Yuan Xu, Mingqing Zhang, Liangliang Ye, Qun-Xiong Zhu, Zhiqiang Geng, Yanlin He, Yongming Han*. A novel prediction intervals method integrating an error & self-feedback extreme learning machine with particle swarm optimization for energy consumption robust prediction. Energy, 2018, 164: 137-146 (TOP SCI, JCRQ1, IF= 5.537)
7. Yan-Lin He, Ping-Jiang Wang, Ming-Qing Zhang, Qun-Xiong Zhu, Yuan Xu*. A novel and effective nonlinear interpolation virtual sample generation method for enhancing energy prediction and analysis on small data problem: A case study of Ethylene industry. Energy, 2018,147:418-427 (TOP SCI, JCRQ1, IF= 5.537)
8. Zhang, Xiao-Han;Zhu, Qun-XiongHe, Yan-Lin;Xu, Yuan*. Energy modeling using an effective latent variable based functional link learning machine. Energy, 2018, 162:883-891 (TOP SCI, JCRQ1, IF= 5.537)
9. Zhang, Xiao-Han;Zhu, Qun-Xiong;He, Yan-Lin;Xu, Yuan*. A novel robust ensemble model integrated extreme learning machine with multi-activation functions for energy modeling and analysis: Application to petrochemical industry. Energy, 2018, 162:593-602 (TOP SCI, JCRQ1, IF= 5.537)
10. Qun-Xiong Zhu, Xiao Wang, Yan-Lin He, Yuan Xu*. An improved extreme learning machine integrated with nonlinear principal components and its application to monitoring complex chemical processes. Applied Thermal Engineering, 2018, 130: 745-753 (TOP SCI, JCRQ2, IF=4.026)
11. Yongming Han, Qunxiong Zhu, ZhiqiangGeng, Yuan Xu*.Energy and carbon emissions analysis and prediction of complex petrochemical systems based on an improved extreme learning machine integrated interpretative structural model, Applied Thermal Engineering, 2017, 115: 280-291 (TOP SCI, JCRQ2, IF=3.771)
12. Yuan Xu, Mingqing Zhang, Qunxiong Zhu, Yanlin He*. An improved multi-kernel RVM integrated with CEEMD for high-quality intervals prediction construction and its intelligent modeling application. ChemometricsandIntelligent Laboratory Systems, 2017, 171: 151-160 (JCRQ3, IF=2.701)
13. Zi-Qian Zhou, Qun-Xiong Zhu, Yuan Xu*. Time series extended finite-state machine-based relevance vector machine multi-fault prediction. Chemical Engineering & Technology, 2017, 40 (4): 639-647 (JCRQ3, IF=1.588)
14. Han Liu, Gao Huihui, Xu Yuan*, Zhu Qunxiong. Combining FAP, MAP and correlation analysis for multivariatealarm thresholds optimization in industrial process. Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2016, 40: 471-478 (JCRQ3, IF=1.818)
15. XU Yuan, YE Liangliang, ZHU Qunxiong*. A new DROS extreme learning machine with differential vector KPCA approach for real-time fault recognition of nonlinear processes. Journal of Dynamic Systems. Measurement and Control, 2015. 137(5): 1101-1110 (JCRQ4, IF=0.975)
16. XU Yuan, ZHOU Ziqian, ZHU Qunxiong*. A new feedback DE-ELM with time delay-based EFSM approach for fault prediction of non-linear process. Canadian Journal of Chemical Engineering, 2015, 93: 1603-1612 (JCRQ4, IF=1.066)
1. 石化企业虚拟现实应急救援演练与安全教育网络化智能系统，中国石油和化学工业联合会，项目鉴定，2017
2. 基于工艺机理、专家知识和智能学习的延迟焦化装置优化控制技术，中国石油和化工自动化应用协会，技术发明奖，一等奖，2012
3. 基于数据驱动的大型石化装置智能优化运行技术及工程应用，中国石油和化工自动化应用协会，科技进步奖，一等奖，2010
4. PTA生产溶剂系统智能优化控制，中国石油和化学工业协会，科技进步奖，二等奖，2008
5. 荣获中国自动化学会“优秀学会工作者”，2018
6. 北京市科协系统“先进个人”，2017
7. 荣获第十六届中国化工学会信息技术应用专业委员年会优秀论文，2017
8. 第十四届北京化工大学“优秀青年主讲教师”，2016
9. 第六届全国信息技术应用水平大赛“最佳指导老师”称号，2011
10. 荣获第十二届中国化工学会信息技术应用专业委员会年会优秀论文一等奖 ，2009
11.荣获The 3rdInternational Symposium on Computational Intelligence and Industrial Applications最佳论文发表奖，2008