院校介绍 010 | 帝国理工学院

名称：

Environmental Data Science and Machine Learning MSc，环境数据科学与机器学习硕士

介绍：

加入这个多学科的一年制理学硕士课程，培养基本的计算和数据科学技能，并塑造您对环境科学的理解。伦敦帝国理工学院的环境数据科学与机器学习理学硕士课程将培养学生在环境科学领域应用的基本计算和数据科学技能。该课程由地球科学与工程系的计算科学家专家指导。除了应用计算科学与工程理学硕士课程中既定的机器学习、计算科学和现代编程技能模块外，该课程还重点关注环境大数据。 

学费、申请截止时间、入学要求和课程概览见相关网页：

https://www.imperial.ac.uk/earth-science/prosp-students/pg-courses/data-science-ml/

名称：

Geo-Energy with Machine Learning and Data Science MSc ，地热能与机器学习和数据科学理学硕士

介绍：

加入这个为期 12 个月的地热能与机器学习和数据科学硕士学位课程，从 2022 年 10 月开始。为了准备能源转型，您将学习地下地球科学和工程，重点是数据科学和机器学习。您将培养可应用于二氧化碳储存、水管理、碳氢化合物回收、地热能和其他地下过程的技能。该课程将加强您对数字、分析和计算概念的理解，并由这些领域的专家授课。该课程面向希望获得与能源转型各个方面工作相关的高级计算、数据科学、机器学习和数值技能的地球科学家和工程师。

学费、申请截止时间、入学要求和课程概览见相关网页：

https://www.imperial.ac.uk/earth-science/prosp-students/pg-courses/geo-energy-machine-learning/

名称：

Renewable Energy with AI and Data Science: Geology and Geophysics (READY) MSc, 可再生能源与人工智能和数据科学：地质学和地球物理学 (READY) 理学硕士

介绍：

加入 READY MSc，获得表征浅层地下广泛可再生能源应用所需的地质学、近地表地球物理学和计算技能。  为了实现全球绿色能源目标，未来二三十年内海上可再生能源项目的数量必须大幅增加。海上风电是海上可再生能源的一种选择，随着技术的成熟，波浪能和潮汐能的重要性预计将日益增加。本课程将为您提供离岸数据收集经验和行业接触机会。本课程将带您了解一门课程，该课程将使您深入了解与尖端数据科学、人工智能、机器学习和相关计算和观察技术相关的知识和技能，以及它们在可再生能源应用的地下特征描述中的应用。该计划目前得到了可再生能源领域多家公司的支持，这些公司为课程开发做出了贡献，并将组建一个行业咨询委员会，以确保所教授的技能与能源转型所需的技能相匹配。  

学费、申请截止时间、入学要求和课程概览见相关网页：

https://www.imperial.ac.uk/earth-science/prosp-students/pg-courses/renewable-energy,-ai,-data,-geology,-geophysics/

名称：

Metals and Energy Finance MSc, 金属与能源金融理学硕士

介绍：

为期一年的全日制课程，涉及自然能源和矿产资源项目的技术和财务评估；帝国理工学院地球科学与工程系与帝国理工学院商学院联合项目；在金属和能源项目背景下教授定量财务分析、战略管理和技术地质概念方面独树一帜。

学费、申请截止时间、入学要求和课程概览见相关网页：

https://www.imperial.ac.uk/earth-science/prosp-students/pg-courses/metals-energy-finance-msc/

名称：

New generation data assimilation and rapid response models for urban flooding，城市洪涝新一代数据同化与快速响应模型  

介绍：

该项目的总体目标是开发一种超快速建模软件工具，用于城市雨水、河流和沿海洪水相互作用的建模、预报和应急管理。拟议的降阶模型 (ROM) 将包括我们新开发的先进数值方法，能够将 CPU 时间减少100倍至103倍，同时保持与高保真模型类似的精度。这种独特框架的计算速度将实现快速和完全非线性的数据同化（用测量值约束模型）、不确定性分析、实时交互使用（例如，在紧急情况下预测洪水）、管理（实时流量监测/分析等）和更明智的决策。预测模型将具有以下特点：1) 能够自适应地解决空间和时间分布的洪水相互作用，同时提供模型误差的测量值和相互作用场对输入数据/参数变化的敏感性。2) 高度隐含，因此如果需要，可以采取非常大的时间步骤，3) 配备高效的数据同化算法，可实时利用传入信息。有关申请详情，请联系 Samantha Symmonds (sam.symmonds@imperial.ac.uk)。

学位、学制和学费：

全日制，一般3-4年。有奖学金详情需要咨询介绍里面相关联系人。

申请截止时间：

更多信息请联系 Fangxin Fang (f.fang@imperial.ac.uk)、 Samantha Symmonds (sam.symmonds@imperial.ac.uk). 

入学要求：

成功候选人应具有良好的数学背景和相关领域的良好学位/文凭，例如地球科学、物理学、数学、计算机科学或工程学。良好的书面和口头沟通能力必不可少。 

项目链接：

https://www.imperial.ac.uk/media/imperial-college/faculty-of-engineering/earth-science-and-engineering/phd-opportunities/2023-2024-projects/Fang_Flooding.pdf

名称：

Coupling Life Cycle Assessment and modelling tools to inform the sustainable processing of critical raw materials，耦合生命周期评估和建模工具，为可持续矿产资源管理提供信息

介绍：

该项目旨在进一步发展过程模拟和生命周期评估 (LCA) 之间的结合，以支持矿物加工链的明智设计，从而优化技术、经济和环境性能。新开发的方法将集成到现有的过程模拟软件中，应用于多个案例研究，以支持设计欧洲资源高效、环境优化的小型采矿业务（针对关键金属，特别是锑）。该方法将考虑开采矿石的矿物学和工厂性能的变化（不确定性传播）。将通过使用多种不同的指标和汇总方式向流程开发人员提供结果，并结合 LCA 和多标准决策方法。此外，使用过程模拟将支持矿物加工链生命周期清单 (LCI) 中的耗散流核算，从而在 LCA 中考虑更有意义的资源指标。最后，本博士项目将通过整合与这些数据库中目前未包含的多个流程链相关的新数据集，补充现有（广泛使用的）LCI 数据库。指导老师：Pablo Brito Parada 博士（mailto:p.brito-parada@imperial.ac.uk）。

入学要求：

参与该项目的博士生将加入帝国理工学院地球科学与工程系一个充满活力的多学科研究小组，并将与法国地质调查局（BRGM）的同事密切合作，他们将有机会在攻读博士学位期间在那里工作。感兴趣的候选人应遵循 SSCP DTP 发布的申请指南，并将简历、简短陈述和任何问题发送至 Pablo Brito-Parada 博士p.brito-parada@imperial.ac.uk。

相关网页：

https://www.imperial.ac.uk/media/imperial-college/faculty-of-engineering/earth-science-and-engineering/phd-opportunities/2023-2024-projects/Brito-Parada_LCA.pdf

名称：

MSc Hydrology and Water Resources Management (H2UP)，水文学和水资源管理理学硕士（H2UP） 

介绍：

水文学借鉴了许多物理和生命科学，如气象学、植物生理学、土壤物理学和地质学，以及一些数学科学，如流体力学、概率和统计以及系统分析。该课程包括在水文和水资源应用的背景下对这些主题的基本处理。关注测量和收集数据的技术，以及基于物理学，系统分析和概率原理的水文系统数学模型的制定。具体讨论了这些模型在解决洪水估算、水资源评价（地表水和地下水）、城市化效应评估和灌溉需求等问题中的应用。还涵盖了河流结构水利工程的各个方面。水资源的规划和管理采用运筹学技术进行处理。水质被认为是地表水和地下水的一个重要方面，包括点源和非点源污染以及废物管理问题。目标提供水文、水资源和/或环境管理方面的综合职业;培养具备在工业、公共部门和非政府组织从事职业的毕业生;为认识和理解水文学的主要特征提供依据;了解如何以经济和环境可持续的方式在实践中应用这些知识;促进与该学科相关的广泛研究和分析技能的获得和实施。评估包括个人和小组课程作业;项目和演示;笔试和口试以及研究论文。为了完成学位的要求，所有评估都必须达到适当的水平。成功的候选人将获得伦敦帝国理工学院的硕士学位和帝国理工学院（DIC）的文凭。

相关网站：

https://www.imperial.ac.uk/civil-engineering/prospective-students/postgraduate-taught-admissions/environmental-engineering-cluster/msc-hydrology-and-water-resources-management/

学位、学制和学费：

伦敦帝国理工学院的硕士学位和帝国理工学院（DIC）的文凭。全日制学制1年分秋、春和夏季学期。学费/一年：£40,900 Overseas。

入学要求：

良好的二等或一等学位成绩（或国际同等学历），工程或其他数学学科，或硕士学位资格；良好的数学技能（A-level或同等学历的B或以上）；有相关研究生行业经验者优先；有英语语言资格（如相关）。

名称：

Focus on the holistic assessment of innovative value chains, with a special emphasis on life cycle costing, technoeconomic analysis, and the sustainability valuation，环境工程博士职位 -专注于创新价值链的整体评估，特别强调生命周期成本核算、技术经济分析和可持续性评估

介绍：

伦敦帝国理工学院环境工程专业博士奖学金现接受申请。该研究侧重于创新价值链的整体评估，特别强调生命周期成本、技术经济分析和可持续性评估。随着世界向可持续模式转型，必须整合超越财务指标的综合评估机制。这涉及开发能够可靠评估新技术和价值链的方法，涵盖其整个生命周期成本、经济可行性以及更广泛的社会和环境影响。本研究旨在推进这些方法，帮助行业和政策制定者就创新技术和价值链的部署和可扩展性做出明智的决策。学生将受益于世界一流的设施、世界领先且友好的研究环境和工业支持。联系方式：civilphdadmin@imperial.ac.uk

学位、学制和学费：

全日制博士学位，3-4年，学费可以申请奖学金免学费

申请截止时间：

未说明，需要联系导师确认 

入学要求：

要求经济学、金融学、环境科学和可持续发展相关领域的背景，硕士期间学习了解过可持续性发展、环境经济学、生存周期成本计算或财务分析相关知识，熟练掌握可持续发展评估工具，熟悉影响加权会计原则。语言要求雅思6.5以上或其他同等资历的英语证明材料。申请流程首先需要发送简历到Evina Katsou邮箱并说明来意和自己的优势，附上自己的学习经历证明还有在学成绩证明，英语水平证明，至少两封推荐信（要求真实写上推荐人姓名、单位、电话和邮箱地址）。 

相关网页：

https://www.imperial.ac.uk/media/imperial-college/faculty-of-engineering/civil/public/phd/PhD-studentship---Katsou-2.pdf

名称：

MSc Environmental Technology，理学硕士环境技术专业 

介绍：

学生将获得各种特定学科的问题解决框架，以解决当代环境问题。该课程的一个主要重点是环境的运作方式以及可持续环境管理的兼容工具、替代技术和政策。硕士候选人还学会认识到，成功的项目至少在一定程度上取决于一个旨在推进个人和集体环境目标的专家网络。我们强调友好和支持性的学习环境。该课程以真正的跨学科方式将自然科学和社会科学相结合，为毕业生展示他们以整体方式识别和解决环境和可持续性问题的能力奠定了基础。第二学期的专家选项旨在满足各种个人兴趣和职业要求。除了跨学科课程模块外，我们敬业的教学人员还帮助学生与行业、企业和监管机构建立牢固的联系，在科学/技术培训和行业经验之间提供宝贵的互动。 

相关网页：

https://www.imperial.ac.uk/environmental-policy/study/msc-environmental-technology

学位、学制和学费：

该项目目前仅提供全日制（模式 J9UF）一年制课程或特定兼职（J9UF24）两年制课程，并设有工业实习（综合水管理选项），并且均可获得理学硕士学位和帝国理工学院文凭（DIC）。学费£31,800/年。 

申请截止时间：

提前一年申请。今年申请截止时间七月五号。 

入学要求：

2封推荐信；IELTS：总分最低为7.0分（各单项最低为6.5分）；TOEFL：TOEFL (iBT) 总分最低为100分（各单项最低为22分）。帝国理工学院认为TOEFL成绩有效期为2年。如申请成功，成绩必须在您在帝国理工学院学习开始时有效；PTE：Pearson Academic Test（PTE）总分最低为69分（各单项最低为62分）。帝国理工学院认为Pearson Academic Test（PTE）成绩有效期为2年。如申请成功，成绩必须在您在帝国理工学院学习开始时有效；Duolingo English Test：总分最低为125分，单项分数不低于115分。考试成绩仅在课程开始日期前 2 年内参加考试才有效；LanguageCert International ESOL：最低要求是通过 C1 或 C2 级别考试；职业英语测试：所有项目的最低成绩为 B，并且考试结果必须在课程开始日期前两年内获得。

名称：

Health Data Analytics and Machine Learning，数据分析和机器学习

介绍：

拓宽您在本硕士课程中分析健康数据的专业知识。你将获得开发、应用和解释尖端统计和机器学习方法的结果的专业知识，以分析和整合健康领域出现的复杂数据集。本课程由该领域的国际专家提供，分享现实世界的专业知识和经验，将使你对健康数据分析工具的需求和效用有充分的理论和实践理解。你将通过各种个人和小组项目解决真实但尚未解决的科学问题，你将产生符合国际出版质量标准的作品。该课程具有强大的技术成分，将为您提供健康数据科学职业所必需的补充培训。您将融入帝国理工学院内外，并为快速崛起的多学科和多文化健康数据分析社区做出贡献。

学位、学制和学费：

全日制理学学士学位，1年学习时间。学费£43,250 。 

申请截止时间：

一般为十二月份底。

入学要求：

雅思7.0，对该专业感兴趣并且有相关研究背景。

项目链接：

https://www.imperial.ac.uk/study/courses/postgraduate-taught/health-data-analytics/