报告题目

高通量技术与数据驱动方法加速新材料发现

报告人

沈浡 助理教授

报告人单位

香港城市大学

报告时间

2025年11月13日（星期四）9:30

报告地点

东区环境资源楼939会议室

主办单位

精准智能化学全国重点实验室

报告摘要

新材料的发现是推动众多领域技术进步的重要动力，在微电子、医药、能源和环境修复等行业均发挥着关键作用。然而，新材料的设计与开发涉及多种参数的优化，如化学成分、材料形貌、尺寸及晶体结构等，传统的试错法难以满足现代社会对高效研发的需求。针对这一问题，我们结合高通量合成、高通量表征与机器学习算法，提出了一种高效的新材料开发策略，可实现材料多参数的协同优化，并显著提升材料性能筛选的效率。该方法已成功应用于多金属纳米材料的合成与能源相关应用，初步验证了其在燃料电池的燃料氧化反应和二氧化碳电还原转化中的有效性。此外，该方法也可进一步推广到其他功能材料体系，加速高性能材料的筛选与应用。

报告人简介

沈浡博士是香港城市大学材料科学与工程系的校长助理教授。他于2019年在布朗大学获得化学博士学位，师从孙守恒教授，随后在美国西北大学Chad Mirkin教授课题组进行博士后研究工作。他聚焦于“材料基因组”研究，致力于加速发现可应用于清洁能源的新型材料。沈教授以第一作者发表在Nature Synthesis, Nature Communications, PNAS, JACS, Angew等期刊上发表SCI论文10篇，累计引用（Google Scholar）3000余次。此外，他曾获得国际纳米技术研究所杰出研究奖和Dwight A. Sweigart无机化学奖，并拥有美国专利2项。