1968年生，四川遂宁人。清华大学学士，四川大学硕博士。
四川大学互联化工研究中心负责人，首席专家，过程系统工程学科与人工智能与新能源技术创新团队带头人。中国系统工程学会过程系统专业委员会委员；中国化工学会信息技术应用专业委员会委员；中国化学学会公共安全化学专委会委员；化学工业专用仪器仪表标准化技术委员会委员；四川省普通本科高等学校公安技术与安全科学工程类专业教学指导委员会委员；四川省高性能计算专业委员会委员。
研究领域：
高性能材料（化学品）合成与加工；材料基因组与高通量技术；新能源材料、催化剂；氢能与绿色液体燃料；过程安全与可靠性；智慧控制与智能制造。主持国家级、省部级和企业委托项目70余项，领域覆盖新能源、化工、电子、高性能材料和核工业等领域，科研经费超亿元，发表高水平论文200余篇文章。
教育、学术与产业贡献：
教学成果：建设了人工智能技术与化工工艺的交叉融合创新专业“四川大学互联化工交叉试验班”。 获中国石油和化工教育教学优秀论文一等奖、中国化工教育协会“全国石油和化工优秀教学团队”奖，四川省教学成果一等奖，“互联网+”大学生创新创业大赛四川省金奖、银奖，四川大学教学成果特等奖，四川大学德沃群芳育人文化教学标兵团队奖。出版两部交叉学科教材：化工信息化技术概论、化学工业智能制造-互联化工。
AI4S：长期从事数据挖掘（智能技术）、高通量与材料的交叉领域研究，于2004年发表了本领域的第一篇高水平论文。开发了基于自然语言、卷积神经网络、深度学习方法的材料性能智能预测模型与材料逆向设计方法，成功应用于高分子复合材料、无机非金属材料、金属材料、多孔材料、溶剂与催化剂等体系。成果获重庆市2019年科学技术进步一等奖。
AI4E：突破了绿电直连下合成绿氨\绿甲醇过程 “能-质”流多时空域耦合与动态调控的关键瓶颈，开发了高响应且宽幅高频波动下的催化反应动力学、复杂工况流场仿真、多稳态柔性工艺、智慧调度与先进控制技术，形成绿电耦合氢氨（醇）成套技术方案。成功应用于全球首台套最大单体10万吨以上级绿氨绿色甲醇工业装置。
代表性科研项目：
1.高密度、高粘度熔融态流体挤出反应过程的计算机模拟研究（NSFC）
2.纳米石墨片等离子体表面功能化改性计算机模拟研究及其应用（NSFC）
3.适应柔性生产的合成氨工艺流程优化与调控技术（重点研发）4. 光伏制氢/氨、醇耦合系统项目研发（工信部揭榜挂帅）
5.动态合成氨多变量预控方法及“绿电-氢-氨”系统实时优化技术研究与平台开发（企业委托）
6. 十万吨液态阳光项目智慧管控平台项目（企业委托）
7.绿氢耦合二氧化碳制绿色甲醇关键技术及工程化研究（企业委托）
8.柔性绿氨合成工艺技术开发（企业委托）
代表性论文：
氢能领域
1、吉旭,周步祥,贺革,邱一苇,毕可鑫,周利,戴一阳.大规模可再生能源电解水制氢合成氨关键技术与应用研究进展[J].工程科学与技术,2022,54(5):1-11.
2、吉旭,林今,聂李红,周利,袁绍军,张欢,贺革,戴一阳.适用可再生能源不确定特性的合成氨多稳态柔性工艺技术[J].洁净煤技术,2024,30(2):23-35.
3、贺革,吉旭*,苏鹏,于吉庆,田青旺,曹爱东,郑勇,赵航,章驰,李桂栋,邱一苇. 规模化绿电驱动下绿氨多稳态柔性调控技术与工程实践[J].化工进展, 2026.
4、方舟,赵航,贾玉莹,孙宏宇,王志军,章驰,郑勇,吉旭*,贺革*.面向柔性运行绿氨合成塔的基于Hammerstein模型的预测控制[J]. 化工学报, 2026.
5、Yang L，Li X，Zhang H，…, Ji X*,et al. Causality Analysis of the Green Ammonia Synthesis Process Using the Convergent Cross Mapping Algorithm[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research，2024，63（17）：7743-7759.
6、Yang S，Yang L，Zhang W，…, Ji X*,et al. Optimal scheduling of power-to-ammonia systems considering multi-load operations[J]. Energy Conversion and Management，2025，327：119569.
7、Fan W，Zhang Y，Zhang L，…, Ji X*,et al. Study on Configuration and Scheduling Optimization of the Green Methanol Production System for the Fluctuation of Renewable Energy[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research，2026，65（9）：5072-5086.
8、Yukui Ren, Dawei Liu, Lei Luo, Fang Li, Haoyu Li, Ge He*, Xu Ji*. Causality-Guided STM-VAE for Anomaly Detection in Green Ammonia Processes under Variable Load Conditions. Computers & Chemical Engineering 2026.
AI4S类
1、吉旭，李忠明，朱立嘉. 数据挖掘技术在共混材料制备的工艺研究中的应用. 高分子材料科学与工程. 2004.20(3) 29-32 .
2、Xie L，Xu H，Niu B，…, Ji X*,et al. Unprecedented Access to Strong and Ductile Poly(lactic acid) by Introducing In Situ Nanofibrillar Poly(butylene succinate) for Green Packaging[J]. Biomacromolecules，2014，15（11）：4054-4064.
3、吉旭，钟淦基，于洋，李忠明.高分子材料行业云制造的关键技术及应用.计算机集成制造系统. 2015，21（11）：3072-3078.
4、Xu Ji, Yang Yu, Junyi Ji, Jianping Long, Jianjun Chen, Daijun Liu. Theoretical studies of the pressure-induced phase transition and elastic properties of BeS. Journal of Alloys and Compounds, 2015(623): 304-310.
5、Zhe Yuan, Lin-Na Wang, Ji Xu*, Prediction of concrete compressive strength: Research on hybrid models, genetic based algorithms and ANFIS,Advances in Engineering Software 2014 ;67 (1) 156–163 .
6、Xue X，Cheng M，Wang S,…, Ji X*,et al. High-Throughput Screening of Metal–Organic Frameworks Assisted by Machine Learning: Propane/Propylene Separation[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research，2023，62（2）：1073-1084.
7、Huang H-D，Zhou S-Y，Zhou D，…, Ji X*,et al. Highly Efficient “Composite Barrier Wall” Consisting of Concentrated Graphene Oxide Nanosheets and Impermeable Crystalline Structure for Poly(lactic acid) Nanocomposite Films[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research，2016，55（35）：9544-9554.
8、Xin B，Feng M，Cheng M，…, Ji X*, et al. Combining Interpretable Machine Learning and Molecular Simulation to Advance the Discovery of COF-Based Membranes for Acid Gas Separation[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research，2024，63（18）：8369-8382.
AI4E类
1、吉旭，朱立嘉，赵丰等.面向知识管理的过程企业知识模型体系研究.计算机集成制造系统-CIMS. 2006.3 382-389.
2、吉旭,党亚固,周利,等.化学工业多尺度融合的智能制造模式——互联化工[J].化工进展, 2020, 39(8):10.
3、Ge He, Chenglin Zhou, Tao Luo*, Li Zhou, Yiyang Dai, Yagu Dang, Xu Ji*. Online optimization of fluid catalytic cracking process via a hybrid model based on simplified structure-oriented lumping and case-based Reasoning. Industrial & Engineering Chemistry Research 2021, 60(1): 412-424.
4、Jia-Bei Yu, Yang Yu, Lin-Na Wang, Ze Yuan, Xu Ji*. The knowledge modeling system of ready-mixed concrete enterprise and artificial intelligence with ANN-GA for manufacturing production[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2016，27（4）: 905-914.
5、Luo L，He G，Chen C，…, Xu Ji*，et al. Adaptive Data Dimensionality Reduction for Chemical Process Modeling Based on the Information Criterion Related to Data Association and Redundancy[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research，2022，61（2）：1148-1166.
6、He G，Zhou C，Luo T，…, Xu Ji*，et al. Online Optimization of Fluid Catalytic Cracking Process via a Hybrid Model Based on Simplified Structure-Oriented Lumping and Case-Based Reasoning[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research，2021，60（1）：412-424.
7、Li H，Han Z，Zheng X，…, Xu Ji*，et al. Intelligent molecular design of working fluid and multi-objective optimization of system for ocean thermal energy conversion[J]. Chemical Engineering Science，2027，338：125094.
8、Yi Que 1 & Wei Zhong2 & Hailin Chen1 & Xinan Chen1 & Xu Ji,Improved adaptive immune genetic algorithm for optimal QoS-aware service composition selection in cloud manufacturing[J],The International Journal of Advanced Manufacturing Technology (2018) 96:4455–4465.
教改论文
1、吉旭,袁绍军,党亚固,等.互联化工:基于"信息+"的新工科改革实践[J].高等工程教育研究, 2021(2):5.
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