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讲准字447号:计算机辅助催化剂设计

发布时间:2019-12-12|浏览次数:

讲座报告主题:计算机辅助催化剂设计 
专家姓名:孙成华  
日期:2019-12-28时间:15:00
地点:能源研究院1517报告厅  
主办单位:能源研究院

主讲简介:孙成华教授2007年于中国科学院金属研究所获材料学博士学位,随后加入澳大利亚昆士兰大学从事博士后研究,2009-2012年先后在瑞典皇家理工、普林斯顿大学和哈佛大学以访问博士后学习,2013年正式加入澳大利亚莫纳什大学化学系,2017年转入斯威本科技大学获副教授,终身教职。孙教授长期从事计算机辅助材料设计,基于密度泛函理论设计高性能催化剂,广泛用以清洁能源与环境领域。2008年,孙教授和合作者提出采用氟稳定二氧化钛高能表面,首次实现高活性TiO2纳米晶的合成,推动了无机晶体的少数面控制工程(Nature, 2008; JACS, 2009)。近些年,孙教授以电化学和熔盐化学为中心,发展了一系列催化剂用以室温合成氨和生物质转化。迄今为止,已发表180余篇SCI论文,包括Nature、Nature Materials、J. Am. Chem. Soc.、Angew Chem. Int. Ed.、Adv. Energy. Mater.等,论文引用12000余次,单篇最高引用3000余次,H因子45。研究专长:计算机辅助材料设计,基于密度泛函理论设计高性能催化剂,清洁能源与环境领域。

主讲内容:随着计算机技术的飞速发展,大数据、高通量筛选等技术得以在科学研究中普及,当下更推动了人工智能在多个科学领域的快速发展。这是数据年代的特征,也是一次重大的机遇。人工智能、深度学习应用到材料和化学化工方面,强大的训练集是基础,而传统理论计算可以为此提供系统、大量算例。本讲座介绍两种主流计算模拟方法,分子动力学(MD)和密度泛函理论(DFT)。这两种方法的有机结合能够解决绝大部分材料和化学中的模拟需求,更为人工智能为核心的材料智能设计提供契机和数据基础。该讲座将通过结合当今最新的计算技术,针对性地辅助新能源材料的设计与合成,例如光解水制氢、储能材料和绿色合成氨。通过这些研究案例的介绍,具体展示如何高效地识别甚至从头设计高性能材料。计算结合实验,能极大提高实验工作者在新材料研发方面的成功率。


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