一、学习和工作经历
1994.09 - 1998.07，中国，南京工业大学，安全工程，工学学士
1999.09 - 2002.07，中国，中国原子能科学研究院，核燃料循环与材料，理学硕士
2002.09 -2005.07，中国，北京理工大学，物理化学，理学博士
2007.04 - 2009.02，德国，美因茨大学，核环境化学，博士后
2018.08 - 2019.08，美国，华盛顿州立大学，核环境化学，访问学者
2008. 12 -2010.12，中国，湖州师范学院，材料化学，讲师
2011.01-2018.12，中国，湖州师范学院，材料化学，副教授
2019.01-至今，中国，湖州师范学院，材料化学，教授
二、通讯方式
办公室：工学院25-417
邮箱：twu@zjhu.edu.cn
三、研究方向
(1)人工智能在核素迁移研究中的应用。
(2)人工智能在处置库中膨润土回填材料性能评价中的应用。
四、基金项目
(1) 国家自然科学基金，12475340，机器学习研究膨润土中模拟锕系络合物的扩散机制，2025.01-2028.12，在研，主持，62万。
(2) 湖州市公益项目，低孔隙率膨润土隔离墙阻滞重金属阴离子污染物扩散的性能研究，2022.01-2024.12，在研，主持，10万。
(3) 浙江省科学基金面上项目，LY18B070006，铁矿物对铼在膨润土中的迁移规律和机理研究、2018.01-2020.12，已结题，主持，9万。
(4) 浙江省科学基金面上项目，LY15B070003，腐殖酸对硒在膨润土中的扩散影响及作用机理研究、2015.01-2017.12，已结题，主持，8万。
(5) 国家自然科学基金，21207035，还原状态下碘和锝在粘土矿物中的扩散机理研究，2013.01-2015.12，已结题，主持，25万。
(6) 浙江省钱江人才计划，模拟高放废液裂片元素碘在膨润土中迁移行为研究、2010.1-2012.12、结题，主持，5万。
(7) 留学回国人员科研启动基金，模拟高放废液裂片元素Sr在膨润土中的吸附和扩散行为研究、2011.04，已结题，主持，3.5万。
五、奖励和荣誉
1. 浙江省“钱江人才”。
2. 湖州市南太湖本土高层次人才特殊支持计划领军人才
六、近五年的文章列表如下：
1. J. Tian, J. Feng, J. Shen, L. Yao, J. Wang, T. Wu（通讯）, Y. Zhao（通讯）, Prediction of radionuclide diffusion enabled by missing data imputation and ensemble machine learning, Nucl. Sci. Tech., (2025) Accepted. (中科院SCI一区，IF = 3.6 )
2. X. Shi, P. Zhang#, J. Feng, K. Xu, Z. Fang, J. Tian, T. Wu（通讯）, Improving hydraulic conductivity prediction of bentonite using machine learning with generative adversarial network-based data augmentation, Construction and Building Materials, 462 (2025) 139962. (中科院SCI一区，IF = 7.4 )
3. T. Wu（通讯）, J. Tian, X. Shi, Z. Li, J. Feng, Z. Feng, Q. Li, Predicting anion diffusion in bentonite using hybrid machine learning model and correlation of physical quantities, Science of The Total Environment, 946 (2024) 174363. (中科院SCI一区，IF = 8.2 )
4. [11] X. Shi, J. Tian, J. Shen, Z. Feng, J. Feng, T. Wu（通讯）, Q. Li, Application of machine learning in predicting the apparent difusion coefcient of Se(IV) in compacted bentonite, J. Radioanal. Nucl. Chem., 333 (2024) 5811–5821. (中科院SCI三区，IF = 1.5 )
5. Z. Feng, J. Tian, T. Wu（通讯）, G. Wei, Z. Li, X. Shi, Y. Wang, Q. Li, Unveiling the Re, Cr, and I diffusion in saturated compacted bentonite using machine-learning methods, Nucl. Sci. Tech., 35 (2024) 93. (中科院SCI一区，IF = 3.6 )
6. Z. Feng, J. Tian, X. Shi, C. Wang, T. Wu（通讯）, Analyzing porosity of compacted bentonite via through diffusion method, J. Radioanal. Nucl. Chem., 333 (2024) 1185–1193. (中科院SCI三区，IF = 1.5 )
7. Z. Feng, J. Feng, J. Tian, X. Shi, D. Shao, T. Wu（通讯）, Q. Shen（通讯）, Predicting the diffusion of CeEDTA− and CoEDTA2− in bentonite using decision tree hybridized with particle swarm optimization algorithms, Appl. Clay Sci., 262 (2024) 107596. (中科院SCI二区top，IF = 5.3 )
8. T. Wu（通讯）, Y. Hong, D. Shao, J. Zhao, Z. Feng, Experimental and modeling study of the diffusion path of Ce(III)-EDTA in compacted bentonite, Chem. Geo., 636 (2023) 121639. (中科院SCI二区top，IF = 3.9 )
9. T. Wu, Z. Feng, Z. Geng, M. Xu, Q. Shen（通讯）, Restriction of Re(VII) and Se(IV) diffusion by barite precipitation in compacted bentonite, Appl. Clay Sci., 232 (2023) 106803. (中科院SCI二区，IF = 5.6 )
10. Z. Feng, Z. Gao, Y. Wang, T. Wu（通讯）, Q. Li, Application of machine learning to study the effective diffusion coefficient of Re(VII) in compacted bentonite, Appl. Clay Sci., 243 (2023) 107076. (中科院SCI二区，IF = 5.6 )
11. T. Wu（通讯）, Z. Geng, Z. Feng, G. Pan, Q. Shen, Diffusion of Re(VII), Se(IV) and Cr(VI) in compacted GMZ bentonite, J. Radioanal. Nucl. Chem., 331 (2022) 2311-2317. (中科院SCI四区，IF = 1.9 )
12. Z. Geng, Z. Feng, H. Li, Y. Wang, T. Wu（通讯）, Porosity investigation of compacted bentonite using through-diffusion method and multi-porosity model, Appl. Geochem., 146 (2022) 105480. (中科院SCI三区，IF = 3.1 )
13. T. Wu（通讯）, Z. Geng, Q. Shen, Y. Guo, J. Lan, Capillary method and molecular dynamics study of the diffusion and molecular structures of vanadium(IV)-ligand complexes, J. Radioanal. Nucl. Chem., 329 (2021) 1537-1544. (中科院SCI四区，IF = 1.8 )
14. T. Wu（通讯）, Y. Yang#, Z. Wang, Q. Shen, Y. Tong, M. Wang（通讯）, Anion diffusion in compacted clays by pore-scale simulation and experiments, Water Resour. Res., 56 (2020) e2019WR027037. (中科院SCI二区，IF = 5.2 )
