化工專業有沒有偏理論或者是計算的研究方向？
我是一名剛剛進入研一的化工研究生，由於我之前寫的環境工程專業，所以化工對我來說還是有點跨度的，從我開始決定讀研到現在無數次都在質疑自己，因為我本科的時候真的不喜歡做實驗，並且實驗操作能力也很差、我比較擅長理論，而且也喜歡坐在電腦面前搞計算，數據分析之類的，所以想問問化工讀研有沒有這方面的研究方向呢？我想的是讀完化工研究生就去轉行去證券機構做行研，對於實驗真心喜歡不起來，而且我們導師好像是搞工程方面的，怎麼辦呢？希望廣大的化工前輩給點幫助和建議！我想聽聽大家的意見再去問問我的導師
謝邀，北美化工PhD在讀，看到題主剛進入研究生階段，給一些建議，有問題可以再討論~
- 建議題主首先從兩個角度思考問題：
（1）你的研究到底想解決什麼問題，落實到具體的方向、具體的應用，你對於這個問題本身有沒有興趣，期待把問題解決到什麼程度？
題主所糾結的實驗還是理論計算，都只是解決問題的手段。從research角度講，首先要理解你要研究的問題本身，然後再思考應該用什麼樣的方法去研究問題。實驗與理論模型的建立，什麼能把問題研究清楚，就用什麼。之所以給你這個角度，是建議你和導師聊的時候，可以先從要研究的問題入手、開啟對話，明確告訴老師你覺得研究什麼的問題有意思，哪個方向感興趣，然後第二步，再從problem statement過渡到methodology，點出來你想從理論計算、建模的角度，去研究問題。
（2）從個人職業發展角度，你期待通過研究生項目的訓練，獲得什麼樣的技能提升？
從這個角度，你研究生三年到底是做實驗、還是做模擬計算，就有很大差別了。題主想轉金融做行研、又不喜歡做實驗室的活兒，做modeling是個好的選擇。在化工這裡，傳統意義的理論計算，本質就是數學建模，就是用數學語言去描述化工過程，從而理解不同變數之間的相互作用，從而指導工業的實踐操作。這種modeling的能力，本質是unravel interactions，很容易轉嫁到其他行業去。
2. 關於modeling
（1）切入問題的視角，在什麼尺度上？
如果精細到分子相互作用層面才能把體系表徵清楚，那就需要分子模擬，很多化工系老師現在molecular modeling上有建樹，但這個內容本身非常偏化學。這塊不是我的強項，不評價。
如果是研究流動尺度的問題，比如化工設備里的變數分布情況，從而做設備的設計、改進，這算是化工領域真正和工業界直接對口的一個方向，化工本身有經典的建模方法，更現代的技術是計算流體力學（CFD），很多答案里提到的Fluent就是做這個的。如果你不是開發CFD code，只是用商業CFD代碼去解決問題，涉及的核心知識是Transport phenomenon、chemical reaction engineering、fluid dynamics，處理各種（偏）微分方程，強調量綱、尺度分析和數值模擬的能力。
如果不考慮設備內部的情況，而是站在整個化工廠的工藝流程（process）角度去看問題，這就涉及到Process system engineering（PSE），化工本科生最常聽到的Aspen在這個尺度上，但這個軟體不算個研究工具，它更像個工業級產品，設計院、工程師們用的多。這個方向的核心知識，其實是過程優化，process optimization，大家看到很多這個方向的老師經常去涉及化工廠外的過程，比如用水系統（water nexus）、供應鏈管理（supply chain management），就是把優化的演算法應用到別的體系上去了，背後的數學核心變化不大。
由於PSE的研究方向非常flexible，所以和一些新興的概念結合的總是比較緊，現在的Machine learning，big data這些熱門，也有很多PSE的學者在做。
（2）如果想轉金融、做行研
其實我一直以為行研要的都是PhD，所以不了解碩士要達到什麼程度。但是從skill set角度講，PSE方嚮應該是最合適的。好像看到之前有答案提到了Fengqi You，題主可以重點看看，尤老師算這個方向年輕一代里很出色的。
（3）最關鍵的問題，是看你的課題組主要是做什麼的，先和師兄師姐聊聊組裡的課題情況，估計只能從幾個candidate里選，如果課題組根本就不涉及PSE，那再看看別的尺度上的modeling。你要轉行研，如果真確定了，那就盡量做modeling。
（4）我就是主做modeling的，實驗部分和別的學者合作，偏流動尺度，也涉及流程尺度的分析。更具體的討論可以私信。
祝好
稍微多看看AIChE 每期那些做programming的，看看有沒有你感興趣的
fenqi You http://peese.org/ 男神的研究集齊了好多最近很fancy的關鍵詞
祝好
答主目前天津大學化學工程大四在讀，輔修計算機科學與技術。
因為化工和計算機本科期間都付出了很多不想放棄，所以對題主問的這些有過考察。但畢竟只是本科生的視角，所以比起樓上大牛來說肯定片面很多。寫下這個答案，知道肯定會有很多問題，大家隨意批評就好。
首先肯定是cfd，計算流體力學。這是貨真價實的化學工程，最近幾年很火。因為湍流的理論一直沒突破，手解一直停留在上世紀普朗克時代的層面，湍流基本算不了。計算機發展快，在普朗克時代，暴力求解納維斯托克斯方程這種不可能的事，現在變得很平常。這就導致，之前只能自己做個模型，親自做實驗才能知道的一些結論，比如一個容器裡面流體怎麼流，加個攪拌能形成什麼樣的濃度溫度場，現在用計算機模擬一下就能知道。而且就用普通電腦就可以，也不用超算，就是上面學長提到的，能省下大筆真金白銀。
但如果搞cfd的話，有個壞處。只會用軟體黑箱操作，不知道軟體內部工作原理，也不懂流體力學。三年出來就是顆螺絲釘，可以找份cfd的工作，但數據處理能力，編程能力得不到提升。目前沒聽說過國內哪個高校的研究生自己寫程序算，身邊有同學去了中科院過程所，是這領域最強的單位，也是用ANSYS和Fluent。
計算傳質學，計算傳熱學和這個類似。
然後是過程系統工程。這個名字是英文直譯，Process System Engineering，也是很正統的化學工程下屬學科。給化工過程建立數學模型，然後用數模的方法優化求解，最後得出一個最優解（通常是經濟最優）。會非常具體的研究某個單元操作，比如精餾和吸收，怎麼設計塔，能最優。也會宏觀的研究整個過程，分離的時候，純度應該到多少；反應的時候，單程轉化率應該定多少，之類。在《傳質過程原理》和《化工設計》，判斷這些主要是靠經驗（試探規則），在PSE領域，就靠模型求解，解出多少是多少。我感覺，這個領域比較容易發論文，把模擬退火，神經網路，禁忌搜索這些比較新的優化方法，用在5個精餾塔的體系優化上，就是一篇EI。當然也可能是我不懂背後辛酸。
這個領域目前最輝煌的成就是，換熱網路夾點法，一種能量集成的方法，讓化工節能問題直接上升了一個理論高度。
選擇這個方向的話，程序通常就是自己寫了，能練出比較紮實的優化技術……但感覺和題主要求的還是差很遠。
最後扯幾嘴樓上沒提過的吧。化工原理和化工傳遞，本科期間有學大量的經驗半經驗模型，但還是有很多單元操作沒有。一次組會旁聽了一個學長，用超高速攝影機拍攝氣液兩相流，然後給氣泡的大小和形狀建模，並擬合經驗公式。題主可以試著往這些方向發展，感覺更接近「數據處理」。
此外還有反應動力學研究。做大量的反應，測大量的數據，提出各種模型，再擬合檢驗，也是很需要數學功底的方向。感覺題主研究這個方向，最能鍛煉分析處理數據的能力，但還是需要做實驗。而且有兩個缺點，反應器製作周期長而且成本高需要經費，發論文的周期長而且發了也沒什麼人引用。
總的來說，建議題主詳細了解下PSE。
作為本碩化工，目前在化工企業做數據建模和Smart System的人應該挺適合答這道題吧。因為我讀研時不是做計算方向的，可能不那麼了解，僅供參考。
已經研一說明已經選好導師進組了，你所做的方向和課題應該受老師的影響比較大。組裡如果沒有做類似方向的話基本沒可能讓你完全從0開始。 但是不影響你自學相關知識，我也是半路出家，白天扳閥門、晚上寫代碼……
可能的方向：
1、計算化學 分子模擬
研究生室友的課題組主做這個方向。這個太偏重於理論研究，一般公司里根本用不到，基本上對口的出路就是學術一條道走到黑的節奏。但是走學術道路面臨的一個問題是相對於化學口兒的其他方向不太好發文章，在如今一切以影響因子論成敗的學術圈，這個還是挺麻煩的。不過不走學術道路也未必不行，有個基友在國外做計算物理，主用Fortran，C++和Python兼修，據說也有考個CFA進到投行去的師兄師姐。
2、過程、流體模擬
主要工作圍繞著Aspen那一大家子和類似的軟體，什麼Fluent，Hysys之類的。這個方向在工業界應用很廣，無論是設計院和運行優化都用的到。我們部門有幾位同事就是做這個方向，做得好能省下來實實在在的真金白銀。在高校里做相似方向的也挺多，一般都和工程緊密相關。
3、基於數據科學的各種應用
在高校里類似方向可能大部分都是在控制學科里。有些類似於現在炒得比較火熱的工業4.0、工業物聯網(IIOT)。因為化工生產運營中很多涉及到控制、各種優化的問題，有很多實際問題不是單純依靠理論研究能夠模擬出來的，這類方向更偏重研究於解決實際問題的方法。建模和分析方法往往更加通用，主要用Matlab、Python和R之類的科學計算工具。也會涉及到相對比較前沿的技術，比如Data mining, Deep learning之類。
P.S. 恰好本科隔壁有同學雙跨考金融，關於化工轉行業研究說說自己了解的。相比於本碩工科，行業研究據說更偏愛工本商碩這樣的複合教育背景。如果教育背景不錯，讀研時儘早考考證、找找相關實習也許是個不錯的選擇。
看見@孫國銘同學的答案裡面提到了pse，我的導師恰巧是研究這個領域的，就給題主安利一下。
pse大概包括modeling，optimization和control。modeling是基礎，有好的model剩下兩項的工作才好展開（當然沒有好的model也有可能得到好的control）。optimization是現在最熱的方向，應用越來越廣，理論也在一直推進。control大概40年沒有新的理論出來了，主要是應用，在很多具體過程中依然發揮著重要的作用。
我本科是學習機械的，因為對pse感興趣所以轉專業申請的化工。化工學科有趣的領域很多，題主可以參考自己的興趣去了解。現在整個ChemE計算的方向不少，發展的也不錯。即使是實驗組，也會有很多人做計算或模擬。希望題主能找到自己感興趣的項目！
瀉藥，題主你想畢業以後去做證券公司做行研，這個也是個不錯的出路吧，畢竟有人喜歡做實驗，有人喜歡坐辦公室。
不過既然你這麼明確了你未來的方向，那還糾結什麼做不做實驗的呢？
你的核心目標是去證券公司做行研，所以你的三年(到研三投簡歷時是兩年)時間應該為這一核心目標服務，其他都要讓步。因此你主要精力都應該是提高自己這一塊的能力，而研究生階段選擇科研方向只有一個原則——就是在能畢業的情況下給自己空出最多的時間來。
至於這個方向是搞計算？做實驗？搞工程？這些都無所謂╮(╯_╰)╭反正你以後不做科研或者研發，所以看看你們系裡、你們組裡的師兄師姐的文章，選那個能最快水出文章達到畢業要求的工作，或者選那個最不管學生、最輕鬆就能畢業的課題組。
舉個例子，假如有一種情況是，某一個實驗你能照著一篇一區文章稍微改幾個條件，三個月就能做完然後水一篇小文章達到畢業要求，那我覺得你再討厭做實驗，也要做下去。水完文章就去干自己的事情。
空出來時間的話，可以裝個期貨軟體，每天炒炒化工類的期貨玩玩，關注各種行業資訊，把大宗化學品的來龍去脈全部研究一遍，試著自己整理撰寫一些大宗品或者行業分析報告，還有爭取跟同學掰扯清楚你的研究成果以達到練練口才的目的等等。
這樣等你研三找工作的時候，應該可以比你的競爭對手優秀很多，更輕鬆地找到你想要的工作，畢竟證券公司又不看你發了什麼nature還是science，人家想招個上手快的嘛，至於為啥要研究生學歷，因為那都是總部的規定。
如果你導師基本不管的話，研二甚至研一暑假你就可以去一些機構實習，錢不重要，去轉一圈比較重要。
希望能夠幫到你。瀉藥 @Yui Yoshioka 化工轉大金融不是不可能 ，做行研也需要專業金融知識。如果有個雙學位就好啦 。 數據分析對一個研究生來說一點問題也沒有，把數學學好，什麼統計學啊概率啊學精，然後就學學Python（數據分析，數據建模、數據挖掘、爬蟲、深度學習）R語言、資料庫、Excel（power pivot ）、Power BI。還有Hadoop、spark、scala、、、、、、 學好了別說找數據分析的工作啦，機器學習也有可能。
要是化學得邀請徐老師@徐國曦，徐老師是做計算的。如果是化學工程的計算我猜是模擬吧，這個應該類似於化工傳遞過程數學建模與熱力學動力學數據計算，同時利用aspen和matlab輔助。做這方面的老師我還真不了解，港科的Ping Gao和Furong Gao應該做的比較不錯。
選這個得慎重，這玩意是數學物理和化學沒什麼關係，傳遞我就沒學明白過。
這有何難？
利益相關：四川大學pse研究生畢業
目標：證券做數據分析
具體目標：數據分析能力
途徑：pse方向
工具：matlab或者python
具體內容：可以選擇人工智慧或者化工大數據分析，具體研究對象不限，方法不限（人工智慧等）
前期了解：pse年會論文，或者知網（化工大數據）或者英文（computer and chemical engineering）
多說幾句：一、研究生方向很多不是自己選的，希望你擺好心態，可以作為業餘愛好。二、證券不難進，行政有點懸，因為你做的不是文科出身，可以選擇考銀行。三、工具很重要，學好matlab，做好數據分析，參加個數據分析大賽，有這個能力，一般進數據分析公司不難，不過這個屬於技術路線了。
以前師兄的就業：甲骨文等計算機公司，建行等銀行
加油
浙大化工博士畢業，目前在一211高校任教，博士期間主要做過程強化及反應模擬方面的一些工作。其實，化工方面偏向於理論計算的方向還是挺多的，特別是偏向於實際應用的化學工程，因為從實驗室到工業化很多都涉及到數學模型建立和過程模擬，比如用fluent，comosol 求解速度場、濃度場、溫度場等等，用aspen plus 進行過程模擬等，建議多看看AIChE J，Chemical Engineering Science 上的文章，會有很多收穫的
謝邀，不過一臉懵逼，因為真心不熟悉化工行研。倒是有兩個同學化工直博後直接去做基金，混的很不錯，有一個自己做私募了。不過從目前態勢來看，環境工程行業正是準備起飛的時候，不明白樓主為何要改行？現在很多廢水廢氣的處理環境公司都是接不完的單子，因為國家經濟轉型大力整治污染問題。這麼來說吧，十年前化工企業廢水廢氣幾乎隨意排，現在新上一個項目，廢水廢氣和固廢如果沒有嚴格規劃好，根本不可能讓你環評通過。要知道處理一噸固廢起碼要六七千塊啊。
我是一個化工就讀的研究生，化工有很多計算，理論方向的研究方向。很多交叉方向現在越來越火。很多化工老師的課題組都需要其它方向的學生（當然，化工學生具有某些能力能勝任工作當然最受老師青睞）合作完成。實驗手段有自己的缺陷，比如誤差，比如時間久等。做完實驗後需要分析數據，現在還有預測數據。總的來說，化工中的研究方向可以分為3類
1.實驗
2.理論研究
3.模擬
我本科的畢業設計做的是大數據方向，我們學校還有化工老師研究機器學習，用機器學習預測和模擬數據。
對於選教授，多看看教授的論文，研究方向，你就會有所收穫的。只是粗略的見解，希望能幫到你，祝你學業有成
化工工程的問題就是建模和優化的問題。
我摘抄一段之前團隊申請國家重大項目中的一段話，這裡面找幾個點會有研究機會。
而面向工業過程運行的工程優化，需要處理諸多複雜約束，包括產品質量指標約束、關鍵變數範圍約束和路徑約束、設備安全和能力約束、物耗能耗指標約束等。此外，還要處理眾多工況變化和內部、外部的不確定性影響，其中包括原料特性的變化、公共資源供應約束的變化、裝置設備特性漂移、市場需求變化、產品規格變化等。傳統的優化演算法，無論是數學規劃演算法、智能優化演算法，在處理這樣一類複雜工程優化問題時都存在收斂困難、求解實時性不足等性能瓶頸。
但要去證券做行業研究，因為你沒基礎，那你得考證券從業資格，證券投資分析，然後CPA/CFA作為敲門磚，要會看懂財務報表，了解期貨、期權等金融衍生品。
這兩個方向都需要花很多精力投入，不可兼得。
題主，你不會提問。
「我想的是讀完化工研究生就去轉行去證券機構做行研，對於實驗真心喜歡不起來，而且我們導師好像是搞工程方面的，怎麼辦呢？」
你明明想做行研，你卻問化工有沒有偏理論或者計算的方向。
很負責任地告訴你：行研和編程什麼的沒有任何關係，所以你選偏理論計算的方向並不會對你進行研崗位有幫助。
假設你真的想做行研，也就是你要轉行，從化工到金融，你應該從研一開始就把重心全部放在考證（CPA、CFA）和相關行研的實習上，化工上的事情能推就推，能畢業就好，如果你還想著能夠發幾篇高大上的論文，然後畢業能輕鬆轉到行研崗位，你是絕對轉不過去的。
最後再強調一遍：從研一開始。你若是從研二或者研三才實習考證，轉不轉得過去，難說。
既然想做行研，你的行為就要與之匹配，知行合一，實事求是就是這個道理。
我覺得現在化工，大部分都偏向於理論計算了。因為對於工程問題的研究，計算機是最好不過的運算工具和解決途徑。大部分的化工問題，都是通過計算機建模計算完成的。而且我所說的化工指的是大化工，不包過有機合成，無機分析，材料，高分子等等這些化學學科。
偏向理論計算的你可以有一下兩個方向：
第一，化工系統工程(我畢設做的就是這個，一直在模擬編程擼代碼。)
第二，新型電池(我畢設導師的另一個研究課題，主要也是建模模擬優化。)
暫時先想起來這麼多。
我就是化工過程模擬方向的，使用Aspen公司系列軟體，偏工程，目前在做RTO（實時優化）。按樓主的想法，可以適當關注這個方向。
microkinetics modeling, kinetics analysis, multi-scale reactor modeling, reaction-diffusion system， 這些領域的主要實驗就是編程了，研究演算法，不同物理化學過程的交互，多時間或空間尺度的處理。是一些比較完備的轉化一個人所有化工知識，數學知識和計算機知識的學科，後兩者在實踐中占的比重極大，但論文里就是幾個方程而已。
本人搞過幾年PSE，包括換熱網路和水網路的夾點優化。這個技術挺先進，但過於理論化，實際生產實踐暫時沒法用。這是硬傷。建議轉行搞計算機。
化工是一個要求理論和實驗很強的專業，你如果不善於做實驗 ，那就趁早轉專業吧！不要耽誤你的時間，也別浪費社會資源。
Molecular Dynamic Simulation，記得提前學好python
應該問，現在的化工專業哪裡還有不偏理論／計算／模擬的方向
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