报告题目：密度泛函理论与机器学习驱动的氢能关键材料设计：从制氢到储氢与利用
报告人：姚雪 博士
主持人（邀请人）： 蒋青 教授 （朱永福 教授）
报告时间：2026.01.05 15：00-16：30
报告地点：机械材料馆209报告厅
主办单位：汽车材料教育部重点实验室；百家乐在线-百家乐在线游戏
报告摘要：
氢能是实现能源可持续发展与低碳转型的重要载体。国家发展改革委和国家能源局联合印发的《氢能产业发展中长期规划（2021-2035）》明确提出，力争到2035年构建涵盖交通、储能、工业等领域的多元氢能应用生态。从技术链条上看，氢能体系主要包括制备、储存（与运输）以及利用三个关键环节。本报告将介绍如何利用密度泛函理论（DFT）与机器学习（ML）方法开展氢能关键材料的理论设计与性能预测：一方面，设计钌基高熵氧化物催化剂提升酸性电解水制绿氢的活性与稳定性，相关预测得到了后续的实验验证；另一方面，设计高熵合金储氢材料，实现室温常压条件下的高效储氢。此外，报告人还将介绍基于DFT和ML的铂基催化材料氢氧化反应机理研究，助力燃料电池这一重要氢能利用环节的性能优化。
报告人简介：
姚雪，2021年6月博士毕业于百家乐在线-百家乐在线游戏
。同年11月起至今在加拿大多伦多大学从事博士后研究工作。主要研究方向为基于密度泛函理论第一性原理与机器学习方法的能源材料理论设计与性能调控，集中于催化剂材料、储氢材料及电池电极材料等。自2021年以来，以第一或通讯作者（含共同）身份在J. Am. Chem. Soc.、Angew. Chem. Int. Ed.、Acta Mater.、ACS nano等国际知名期刊发表SCI论文14篇。
