材料基因与大数据技术

2011年6月美国总统奥巴马宣布启动材料基因组计划（MGI），将材料计算设计、数据处理以及综合的工业化过程列为政府重点投资的方向，预期通过集成材料计算与计算机技术，将现有的材料研发周期20~30年缩短到2~3年。十三五期间，我国启动了针对材料基因组的多项国家重大专项计划。团队研究的主要方向是汇聚材料、计算机、化学、机械等相关学科交叉，从理论上结合材料多尺度模拟和高通量计算，将机器学习及大数据技术用于催化材料的理性设计，加速催化材料的研发。

       高性能计算平台                             高通量计算                      多尺度模拟                     材料基因计划

柔性光电子器件与装备

柔性光电子器件是一种可穿戴，可弯折的便携式器件，是未来显示/检测/传感等技术前沿发展方向，其中普遍使用的有机（OLED）和量子点（QLED）器件核心发光单元均为水氧敏感性材料，其长期使用稳定性是实际应用关键问题。
       本团队通过引入ALD方法在纳米尺度对显示器件进行封装，调控表面缺陷态，构造多层水氧渗透路径提升器件的稳定性，在高效封装方面团队基于空间隔离原子层沉积技术（SALD）,通过多组成模块设计和薄膜制备工艺研究，相继开发出适应于不同柔性基底高效封装的SALD装备，应用于OLED，QLED器件的表面改性与长期使用稳定性的提升。

ALD设备设计获日内瓦国际发明金奖              柔性电子器件与显示                              量子点发光与探测器件

能源材料与环境催化材料

催化反应总是发生在材料表界面，因此其催化活性依赖于材料的表界面结构。原子层沉积（ALD）是一种基于气相化学反应的先进薄膜制备技术，可实现薄膜厚度亚纳米级的精确可控，并且能保证在高比表面积、复杂基底上均匀沉积。本团队发展了选择性ALD方法，结合分子自组装技术成功制备出贵金属核壳纳米结构、金属氧化物异质结构、金属-氧化物选择性包覆结构，在提高催化剂活性的同时显著提高其热稳定性，成功应用于汽车尾气催化。团队将进一步拓展该方法至绿色能源催化领域，包括光催化制氢、甲烷二氧化碳重整、CO2还原制备液体燃料等催化剂的的设计与合成。


                  汽车尾气NO催化                               CO催化氧化                                     光催化制氢                        (Science 2012)                    (Angew. Chem. Int. Ed. 2017)     (ACS Appl. Mater. Inter. 2015)

非金属增材制造材料及装备研发

增材制造技术，起源于20 世纪80 年代，是一种以数字模型文件为基础，采用离散材料通过逐层累加的方式来制造任意复杂形状物体的技术。近些年来，增材制造技术作为一项前沿性的先进制造技术迅猛发展，并且改变着人们的生产生活方式，在工业制造、生物医学、建筑制造、文化艺术等领域逐步发挥了重要的作用。
       研究中心主要从事非金属增材制造技术，包括面向生物医疗的FDM聚合物增材制造技术与功能陶瓷的光固化成型研究两方面。主要从材料、工艺、装备三个角度着手，研究增材制造过程中材料特性及工艺性能，借助多种表征手段探究材料微观与宏观间的构效机制，同时创新开发先进的增材制造技术装备，实现高性能个性化定制件的快速成型制造，相关装备获日内瓦发明展金奖。