前面两期中，我们一起回顾了新药研发领域的六位专家带来的精彩报告，在本期中，我们将一起回顾石油炼制及材料设计领域的报告，一起来看看今天出场的几位大咖都有谁吧！（注：以下内容按报告人出场顺序整理）

中石化石油化工科学研究院龙军教授

中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院龙军教授的报告题目是《分子水平石油炼制技术创新——从探索到实践》。报告中，龙教授指出我国现代炼油工业已发展70多年，已经历从无到有、从小到大两个发展阶段，目前整体进入从大到更强这一更高层次的战略发展阶段，主要是要解决我国炼油工业大而不强的问题。他总结了当下制约我国石油炼制技术进步的三个主要问题。针对这些问题，龙教授提出了应对策略与解决方案。他谈到，石油、石油炼制、石油产品均具有分子属性，而石油中的分子是决定石油理化性质、决定石油炼制行为、决定石油产品使用性能的内因与本质。而时至今日，在对与石油分子相关的诸因素是如何影响石油炼制方面还明显缺乏研究、认识与认知。

接下来，龙教授介绍了石科院在分子水平的石油炼制技术研究开发中所作的大量研究工作，并揭示了分子水平石油炼制技术创新内涵。随后，龙教授介绍了当前分子水平石油炼制技术创新领域所取得的一些成果及实践应用，并认为当前石油炼制中尚存的疑难问题可以通过分子层次研究来揭示其微观机制。龙教授指出新一轮角逐已经开始，先在分子层次获得对石油、石油炼制、石油产品的深入认知，就有可能抢占先机。最后龙教授对创腾科技十几年来在分子模拟技术方面给予的大力支持表示感谢！

吉林大学材料科学与工程学院蒋青教授

吉林大学材料科学与工程学院蒋青教授的报告题目是《Catalyst design for formic acid dehydrogenation》。在介绍研究背景时，蒋教授谈到，当前之所以要积极生产新燃料电池汽车，主要有两个原因，一个是能源安全问题，目前我国石油用量的74%是依靠进口，而去年石油的消耗量中有60%是用于汽车，如果汽车不再使用汽油，我国将不再依赖大量的石油进口；一个是环保问题，当前汽车尾气排放占整个空气污染物的70%，占我国碳排放总量的24%，环境污染问题非常严峻。当前市场上仍以锂离子电池汽车为主，但锂离子电池存在原料短缺等制约因素。新燃料电池汽车中的氢能源汽车，号称“终极新能源汽车”，因为氢能源是无穷无尽的，并且可实现二氧化碳零排放。氢能源汽车的优势主要包括：长的续航里程、短的充氢时间、低温（-30℃）驾驶。而价格高昂、存储和运输难度大是当前发展氢能源汽车所面临的主要挑战，若想真正实现推广应用则必须要解决氢的来源问题。氢的来源有多种方式，氢化物脱氢就是其中之一，氢从氢化物中释放的过程需要催化剂来解决。

蒋教授谈到，甲酸是氢存在的一种方式，催化剂决定脱氢过程。接下来，蒋教授详细介绍了甲酸脱氢催化剂设计的基本原则、关键技术以及其团队在设计优化过程中所作的大量工作。最后得出结论，有两种技术可以改善催化剂的性能：一是利用功能载体制备较小的稳定催化剂；二是通过合金和功能载体调节催化剂表面能。

宁波大学崔田教授

宁波大学高压物理科学研究院崔田教授的报告题目是《高压下氢基超导材料研究的新进展》。崔教授谈到，实现室温超导是超导学术界和工业界梦寐以求的终极目标。富氢材料作为超导家族的新成员-氢基超导材料，已成为物理、材料等多学科的研究热点。2014年，发现新型硫氢化合物H₃S在高压下的超导转变温度达到203 K（-70o），创造了当时的高温超导新纪录，掀起了氢基超导材料的研究热潮。

崔教授在报告中系统地回顾了前期的理论和实验研究工作，介绍三种典型的富氢材料的高压研究成果：以H₃S为代表的共价型氢化物、以LaH₁₀和CeH₉为代表的笼状氢化物和以HfH₁₀为代表的层状氢化物。通过这些研究工作既获得了新型富氢超导材料，又深化了对富氢体系中超导电性的认识和理解，为氢基超导材料的研究提供了更清晰的物理图像。最后，崔教授对氢基超导材料的研究做了进一步展望，他说，2020年Nature发表研究成果：三元C-S-H将超导转变温度提升至15度，这预示着未来室温超导体的出现！

中国科学院物理研究所

天目湖先进储能技术研究院有限公司

李泓研究员

中国科学院物理研究所/天目湖先进储能技术研究院有限公司李泓研究员的报告题目是《高通量计算辅助电池新材料设计》。李泓研究员首先介绍了基于理论计算的电池材料设计研究的背景。电池材料设计过程所要考虑的性能指标很多，不同应用领域对电池材料性能指标的优先考虑权重和次序不完全一致。针对锂电池研究的诸多基础科学问题，通过数字模拟的方法可以帮助判断问题是否已获得解决或者已理解透彻。数字时代，应以基础科学问题为研究出发点，结合实际应用进行材料设计，发展并引入基于大数据的新兴研究方法。材料基因组方法，研究的关键是实现材料研发的“高通量”，即并发式完成“一批”而非“一个”材料样品的计算模拟、制备和表征，实现系统的筛选和优化材料，从而加快材料从发现到应用的过程。

李泓研究员详细介绍了电池材料基础科学问题的模拟研究成果，包括电荷转移、离子运输、表面/界面动力学等方面。然后介绍了锂电池材料的高通量计算筛选与设计的研究成果，最后强调高效的数据积累+实用的数据库构建+优化的机器学习算法可有效助力电池新材料的开发。