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計(jì)算名人堂—理論與計(jì)算大牛江俊

2023-02-16 11:20 作者:唯理計(jì)算  | 我要投稿

2023年,注定是不平凡的一年!從本期開始,我們將對理論與計(jì)算領(lǐng)域的大牛,對之前的成果工作進(jìn)行簡單匯總,希望能夠?yàn)榭蒲泄ぷ髡邆兲峁┮恍┧悸芳跋敕ā?/p>

本期為2023版新版名人堂介紹,本期為第2期。


名人介紹

江俊,博士,1978年出生于中國湖南省,現(xiàn)為中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師。

2000年獲武漢大學(xué)物理系人才基地班理論物理學(xué)士學(xué)位,2007年獲瑞典皇家工學(xué)院理論化學(xué)博士學(xué)位(導(dǎo)師羅毅教授),2008年獲中國科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所微電子與固體電子學(xué)博士學(xué)位(導(dǎo)師陸衛(wèi)教授)。此后在瑞典皇家工學(xué)院(合作導(dǎo)師羅毅教授)與美國加州大學(xué)爾灣分校(合作導(dǎo)師Shaul Mukamel院士)從事博士后研究并于2010-2011年任助理研究員。擔(dān)任兩屆中科大少年班學(xué)院班主任,指導(dǎo)學(xué)生獲多項(xiàng)國際大獎。2011年入選中組部青年高層次人才并加入中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院,2013年獲批國家科技部青年973項(xiàng)目負(fù)責(zé)人并于2018年獲結(jié)題優(yōu)秀,2020年獲自然科學(xué)基金委杰出青年基金資助。


江俊博士主要從事理論化學(xué)研究,發(fā)展融合人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的量子化學(xué)方法,聚焦于復(fù)雜體系內(nèi)電子運(yùn)動模擬,研究在多個(gè)物理與化學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域(能源催化、功能材料、光化學(xué)、譜學(xué))中的實(shí)際問題。


在國際知名SCI期刊如Nat. Energy, Nat. commun., J. Am. Chem. Soc., Angew. Chem. Int. Ed., Phys. Rev. Lett., Adv. Mater. and Nano Lett等發(fā)表論文150余篇。

鑒于推文字?jǐn)?shù)所限,同時(shí)江教授2022年的發(fā)表文章眾多,不可能一一列舉,因此,我們只對其中的五篇進(jìn)行了闡述。其他文章,感興趣的同學(xué)可自行查閱江俊老師的主頁 http://staff.ustc.edu.cn/~jiangj1/#link-biograph


研究成果

1. PNAS:基于二維光譜描述子的蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)識別

蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)鑒別是理解蛋白質(zhì)生物學(xué)功能的關(guān)鍵。通常不可能通過反演光譜數(shù)據(jù)來得到結(jié)構(gòu)。在此,為了解決這一挑戰(zhàn),江俊教授團(tuán)隊(duì)提出了一種使用二維UV (2DUV)光譜作為模式識別描述符的機(jī)器學(xué)習(xí)協(xié)議,旨在從光譜特征自動確定蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)。從模擬模型數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇同源(97%)和非同源(91%)蛋白質(zhì)片段,獲得準(zhǔn)確的二級結(jié)構(gòu)識別。2DUV描述子相對于一維線性吸收和圓二色譜的優(yōu)勢在于反映蛋白質(zhì)局部區(qū)域之間相互作用的交叉峰信息。由于其超快(~ 200 fs)的特性,2DUV測量在未來可以用于探測蛋白質(zhì)動力學(xué)過程中的構(gòu)象變化。

參考文獻(xiàn):

Ren, Hao, et al. "Machine learning recognition of protein secondary structures based on two-dimensional spectroscopic descriptors."?Proceedings of the National Academy of Sciences?119.18 (2022): e2202713119.

原文鏈接:

https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2202713119


2.JACS:用可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)從振動光譜定量確定表面吸附性質(zhì)

從物質(zhì)的宏觀可測量量中,了解其微觀性質(zhì)是物理科學(xué)中一個(gè)宏大而具有挑戰(zhàn)性的目標(biāo)。傳統(tǒng)的智慧是,首先識別材料結(jié)構(gòu)利用表征工具,如光譜學(xué),然后推斷感興趣的性質(zhì),通常在理論和模擬的協(xié)助下。這種間接方法,由于從光譜信號中提取結(jié)構(gòu)的誤差累積和缺乏定量的結(jié)構(gòu)-性質(zhì)關(guān)系,而存在局限性。一種從光譜信號直接到微觀性能的新途徑是非??扇〉?,因?yàn)樗鼘⑼ㄟ^光譜測量為材料評估和設(shè)計(jì)提供有價(jià)值的指導(dǎo)。在此,江俊教授團(tuán)隊(duì)及其合作者利用機(jī)器學(xué)習(xí)的振動光譜來建立定量光譜-性質(zhì)關(guān)系。從吸附物的紅外和拉曼光譜信號,直接定量確定了吸附物-吸附質(zhì)體系的關(guān)鍵相互作用性質(zhì),包括吸附能和電荷轉(zhuǎn)移。機(jī)器學(xué)習(xí)的光譜-性質(zhì)關(guān)系,以數(shù)學(xué)公式的形式呈現(xiàn),這些數(shù)學(xué)公式在物理上是可解釋的,因此可以轉(zhuǎn)移到一系列金屬/合金表面。利用機(jī)器學(xué)習(xí)光譜定量測定難以測量的微觀性質(zhì)的能力,將大大拓寬傳統(tǒng)光譜技術(shù)在操作條件下材料設(shè)計(jì)和高通量篩選的適用性。


參考文獻(xiàn):

Wang, Xijun, et al. "Quantitatively Determining Surface–Adsorbate Properties from Vibrational Spectroscopy with Interpretable Machine Learning."Journal of the American Chemical Society?144.35 (2022): 16069-16076.

原文鏈接:

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.2c06288


3.JPCL:電荷態(tài)對富勒烯基分子電催化劑催化活性的影響:理論研究

催化劑的荷電狀態(tài),對其催化活性有重要影響。在此,江俊教授團(tuán)隊(duì)以摻雜過渡金屬的富勒烯C60分子電催化劑(TM-C60,其中TM = Fe, Co,或Ni)為例,通過第一性原理計(jì)算,研究了電荷態(tài)對陰極氮還原反應(yīng)(NRR)和陽極析氧反應(yīng)(OER)的影響。計(jì)算結(jié)果表明,具有解離機(jī)制的NRR的最大自由能勢壘與帶負(fù)電荷的電子數(shù)(0-3)幾乎是線性函數(shù)。然而,具有結(jié)合機(jī)制的NRR活性對電荷態(tài)效應(yīng)不敏感。0-3 e+荷電態(tài)TM-C60的OER活性呈現(xiàn)火山狀趨勢,這表明對特定荷電態(tài)進(jìn)行有效催化活性的調(diào)整是非常重要的。本研究為研究電荷態(tài)對催化活性的影響提供了新的視角,有助于人們進(jìn)一步了解催化機(jī)理,量身定制一種新型高效催化劑。

參考文獻(xiàn):

Xiao, Hengyu, et al. "Effect of the Charge State on the Catalytic Activity of a Fullerene-Based Molecular Electrocatalyst: A Theoretical Study."The Journal of Physical Chemistry Letters?13.32 (2022): 7392-7397.

原文鏈接:

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jpclett.2c01783


4.ACS Catalysis:雙金屬位催化劑的合理設(shè)計(jì):催化描述符探索

雙金屬位點(diǎn)催化劑(DMSCs),已成為多相催化領(lǐng)域的前沿,但其雙位點(diǎn)協(xié)同效應(yīng)與催化性能之間的內(nèi)在關(guān)系,尚不清楚。在此,江俊教授團(tuán)隊(duì)提出了一系列N-配位DMSCs上O2活化和CO氧化的綜合第一性原理研究。研究者發(fā)現(xiàn),N3配位相鄰雙金屬模型具有更強(qiáng)的協(xié)同和動態(tài)效應(yīng),其催化活性遠(yuǎn)高于其他研究?;谶@個(gè)模型,對各種金屬組合(M = Fe, Co, Ni, Cu和Pt)的詳細(xì)比較表明,含鐵的組合通常比其他組合更活躍。特別是Fe-Ni組合,由于其對CO+O2的優(yōu)先共吸附和最高的活性,被認(rèn)為是最有希望的CO氧化候選者。為了探索不同組合的催化性能的通用描述符,系統(tǒng)地研究了各種關(guān)系(共50種)。研究發(fā)現(xiàn),所設(shè)計(jì)的電荷轉(zhuǎn)移、金屬平均電荷、金屬平均d軌道中心、反應(yīng)物拉伸振動頻率等電子/譜描述符,可以反映O2作為單一反應(yīng)物的結(jié)合能力/穩(wěn)定性。然而,對于多反應(yīng)物(CO+O2),鍵種(O2)描述子的結(jié)合穩(wěn)定性/反應(yīng)性表現(xiàn)更好。通過將這些描述符應(yīng)用于NO氧化,證實(shí)了它們在多分子催化中的可轉(zhuǎn)移性。這些新的描述符突出了結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系的重要性


參考文獻(xiàn):

Jia, Chuanyi, et al. "Toward rational design of dual-metal-site catalysts: catalytic descriptor exploration."?ACS catalysis?12.6 (2022): 3420-3429.

原文鏈接:

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscatal.1c06015


5.?ACS Applied Materials & Interfaces:雜化BCN納米片負(fù)載單鎳原子的雙原子金屬和非金屬位點(diǎn)催化劑電化學(xué)還原CO2制甲烷:結(jié)合高活性和選擇性

石墨烯負(fù)載的原子分散氮配位過渡金屬位(TM-N4-C),為電化學(xué)二氧化碳還原反應(yīng)(CO2RR)提供了廣闊的應(yīng)用前景。然而,一些TM-Nx-C單原子催化劑(SAC)具有較高的活性和選擇性,能夠?qū)O2還原為多電子產(chǎn)物。在此,江俊教授團(tuán)隊(duì)利用密度泛函理論計(jì)算,研究了嵌入缺陷BCN納米片的單個(gè)TM原子對CO2RR的電催化性能的影響。N和B原子共配位的TM中心TM-B2N2構(gòu)建了一個(gè)對稱性斷裂位點(diǎn),加強(qiáng)了原子軌道的重疊,使線性CO2發(fā)生彎曲和活化,而CO2與對稱TM-N4位點(diǎn)的弱耦合。此外,TM-B2N2位點(diǎn)發(fā)揮了雙原子活性位點(diǎn)的作用,其中TM原子作為碳吸附位點(diǎn),B原子作為氧吸附位點(diǎn),在很大程度上穩(wěn)定了關(guān)鍵中間體,特別是*COOH。對稱性破缺配位結(jié)構(gòu)將TM原子的d帶中心移向費(fèi)米能級,從而促進(jìn)CO2還原為碳?xì)浠衔锖脱趸?。結(jié)果表明,與以CO為主要產(chǎn)物的TM-N4-C結(jié)構(gòu)不同,BCN上負(fù)載的Ni原子可以選擇性地催化CO2轉(zhuǎn)化為CH4,其超低極限電位為?0.07 V,同時(shí)抑制析氫反應(yīng)。該發(fā)現(xiàn)表明,在金屬位點(diǎn)附近引入非金屬活性位點(diǎn)為實(shí)現(xiàn)高效的多中間體電催化反應(yīng)提供了一條新的途徑。

參考文獻(xiàn):

Zhang, Yuqin, et al. "Dual-Atom Metal and Nonmetal Site Catalyst on a Single Nickel Atom Supported on a Hybridized BCN Nanosheet for Electrochemical CO2?Reduction to Methane: Combining High Activity and Selectivity."?ACS Applied Materials & Interfaces?14.7 (2022): 9073-9083.

原文鏈接:

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.1c22761


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