陳教授任職於國立成功大學航空太空工程學系，為該系專任教師。陳教授曾以訪問教授身分赴美國普林斯頓大學、澳洲新南威爾斯大學、英國愛丁堡大學、加拿大英屬哥倫比亞大學、法國洛林大學及德國亞琛工業大學進行學術訪問。他的研究領域包括氫能 (氫氣製造、分離及純化) , 生質能 (焙燒、氣化、裂解、纖維生質酒精) , 潔淨能源 (淨煤技術、粉煤噴吹技術、二氧化碳捕捉、熱電系統、煉鐵製程、風力發電)。他已在國內外期刊發表超過 700 篇論文，並擔任《Journal of Industrial and Engineering》編輯，以及多本國際期刊的編輯委員，包括《Applied Energy》、《Scientific Reports》、《Atomization and Sprays》、《Chinese Chemical Letter》等。此外，他亦著有多本與能源科學及空氣污染相關的專書。近年來，他的重要獲獎包括 2015 年與 2018 年科技部傑出研究獎、2015 年與 2020 年《Applied Energy》（Elsevier）高被引論文獎；2017 年中國工程師學會傑出工程教授獎；2019 年《Bioresource Technology》（Elsevier）高被引綜述論文獎；2020年李國鼎榮譽學者；2021年斐陶斐榮譽學會榮譽會員；2016－2022連續 7 年Web of Science 高被引學者獎及2020－2025年連續 6 年 The World’s Top 2% Scientist Published by Stanford University 。他是生質物焙燒（torrefaction）領域的頂尖研究學者，並在焙燒技術方面產出具重大影響力的研究成果。

化石燃料在工業革命期間成為關鍵能源來源，至今仍在熱能與電力的生產中扮演重要角色。由於能源消耗高度依賴化石燃料的燃燒，大量廢熱被釋放至大氣中。目前，多數高溫廢熱已在工業中被回收用於預熱；相較之下，低溫與中溫（< 300 °C）廢熱的回收與利用仍顯不足，而此類廢熱約佔全球廢熱的 90%。熱電發電機（Thermoelectric Generator, TEG）是一種極具潛力的裝置，可將廢熱直接轉換為電能，從而產生永續電力。現今邁向淨零排放與永續發展的目標下，熱電系統因能將工業製程、交通運輸及環境中的廢熱直接轉換為電能，而展現高度應用潛力。雖然 TEG 具有無活動零件、無噪音、結構緊湊、安全可靠、安裝彈性高且不排放污染物等優點，但其缺點在於能量轉換效率低且成本高。TEG 的效率可透過材料研發、幾何結構設計以及更佳的操作方式加以提升。本報告將介紹上述三種途徑，說明它們對 TEG 輸出功率與效率的影響，及如何提升 TEG 的整體性能。此外，亦將探討多種先進的 TEG 性能最佳化技術，包括統計實驗設計（Design of Experiment, DoE）與人工智慧。實驗設計涵蓋田口方法（Taguchi method）、變異數分析（ANOVA）與反應曲面法（RSM）；人工智慧則包括演化計算（如多目標基因演算法、Nelder–Mead 演算法等）與機器學習（如人工神經網路、多變量自適應回歸樣條等）。最後則說明TEG如何結合能源系統，展示能源系統中產氫及生質能，同時製造永續電力，減少碳排放。

工程 NVH（Noise, Vibration, Harshness）問題分析逐漸由傳統接觸式量測轉向非接觸式量測技術，以提升量測密度、頻寬及空間解析能力。本研究以高速攝影機影像振動量測、雷射都卜勒測振儀（LDV）、操作振形分析（ODS）及聲學相機（Acoustic Camera）之波束成形（Beamforming）技術為核心，建立完整之振動與噪音源定位分析流程。高速攝影機可進行全域振動位移量測與視覺化；LDV 提供高精度單點或掃描式振動速度與位移量測；ODS 技術可重建設備運轉時之振動振幅與結構運轉振形；聲學相機透過麥克風陣列之 Beamforming 技術，可在空間中定位噪音源並建立聲壓分佈影像。透過振動量測與聲學定位技術之整合，可同時掌握振動來源與輻射噪音位置，適用於汽車、電子設備、機械與建築結構之 NVH 問題診斷、故障識別與產品設計改善，大幅提升工程分析效率與準確度。