材料基因组计划和高通量计算:新的光催化材敛磕理论预测和发现

时间:2015-06-16浏览:2014

报告人:严琪闽硕士 (劳伦斯伯克利国内实验室;加州企业伯克利分企业)

时间:2015 年6 月18 日下午4 点

地点:天南大联合大厦 A 座2 楼会议室

摘要: 报告将简略先容材料基因组计划(Materials Genome Initiative)在美国的发展,特别是高通量计算(high-throughput computation)和云计算(big data)技能的结合在不同的功能材料领域的应用。报告的主要内容将集中在光催化材敛磕筛选和预测方向。发展了一套基于第一原理计算和数据的新材料发现方法。这套方法用以寻找小带隙并具有合适光解水的能带边缘的过渡金属氧化物。基于材料计划(Materials Project)的现有框架,通过使用一套新的广泛适用的高通量自动化计算流程,实现了固体和表面电子结构的第一原理计算自动化。通过高通量计算提供的海量数据与机器学习(Machine Learning)技能的结合,仅利用密度泛函水平的计算结果便可以很好的预测更高阶的杂化泛函理论计算得到 的半导体带隙大小。这一发现大大加速了材料筛选过程,成功确定了若干在光照溶液环 境中稳定的光催化剂。其中两种材料已被加州理工企业人工光合作用中心的实验合编辑 成功合成,光吸取实验数据与理论预测非常吻合。

严琪闽硕士简历:

2003 年专长结业于西安交通企业应用地质专长。2006 年硕士结业于清华企业地质学专业。2012 年硕士结业于美国加州企业圣巴巴拉分企业材料学专长。2012 年至今在美国加州企业圣巴巴拉分企业和劳伦斯伯克利国内实验室做硕士后。至今已经在Nano Lett.、Adv. Enegy Mater.、Phys Rev. B 和Appl. Phys. Lett.等期刊上发表作文30 余篇,作文被引用1200 多次,单篇最高引用400 多次。

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