《从量子计算到AI催化：一位材料学博士的多尺度模拟通关秘籍》

我是某985高校材料模拟方向的博士生，研究锂硫电池催化剂5年，经历过：

• DFT算到崩溃：过渡态搜索3周不收敛；

• MD模拟翻车：力场参数选错导致结果完全失真；

• ML模型过拟合：预测的催化剂活性被实验组打脸...

直到系统掌握了多尺度模拟+机器学习的协同方法，才真正打通"原子设计→性能预测→实验验证"的闭环。这门课正是我希望能早点遇到的"救命指南"！

拒绝碎片化知识

• 市面多数教程只讲DFT或ML，而实际课题需要：
  ✅ DFT算吸附能 → MD看扩散动力学 → GNN预测活性趋势

• 本课程独创"三阶融合框架"：真实课题驱动

• 覆盖三大前沿应用场景：

  • 锂硫电池：从COP隔膜孔径设计到多硫化物催化转化

  • 压电催化：应变调控MoS₂极化→神经网络优化降解路径

  • 生物质转化：聚乙烯裂解模型迁移至葡萄糖催化

【学习的主要内容】

模块1：计算模拟基石

• 分子动力学（MD）：

  • 力场选择黄金法则（ReaxFF vs. PCFF）

  • 热力学系综避坑指南（NVT/NPT适用场景）

• 第一性原理（DFT）：

  • 电荷转移分析的3个关键指标（Bader/Mulliken/ESP）

  • 过渡态搜索的"爬山+微扰"复合算法

模块2：机器学习赋能

• 特征工程圣经：

  • 催化材料描述符四象限（电子/几何/热力学/动力学）

  • 用SHAP值解释模型：为什么Fe-V双原子催化剂活性最高？

• 图神经网络实战：

  • 用DGL构建原子图：边特征=键级，节点特征=电荷密度

  • 迁移学习技巧：小数据集也能高精度预测

模块3：工业级案例

• 锂硫电池隔膜设计：

  • DFT计算LiPSs吸附能 → MD模拟扩散系数 → 贝叶斯优化孔径分布

• 污染物降解预测：

  • 压电响应DFT计算 → 强化学习（DQN）优化反应路径

详细的大纲：机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计前沿技术

要点	内容
基础理论与技术前沿方法	1. 分子动力学模拟（MD）与第一性原理计算（DFT）基础 (1) 分子动力学模拟（MD）：力场选择（ReaxFF、PCFF）、热力学系综、积分算法、周期性边界条件设置 (2) 第一性原理计算（DFT）：DFT框架、电荷转移分析、过渡态搜索、态密度（DOS）与能带结构分析 2. MD与DFT在能源材料中的应用介绍 (1) 锂硫电池体系： 双原子催化剂建模、异质结构电子离域、聚硫化物催化转化动力学 (2) 压电催化与高级氧化： 压电材料极化模拟、界面反应动力学 (3) 催化转化反应： 熔融催化机理、O₂活化路径 3. 机器学习（ML）在材料科学中的核心方法 (1) 监督学习 回归模型：随机森林、梯度提升树（预测Li⁺迁移能垒） 分类任务：SVM、神经网络（催化剂活性分类） (2) 无监督学习 聚类分析：k-means识别催化活性位点 降维技术：PCA提取关键材料特征 (3) 特征工程 描述符构建：电子结构（能带宽度）、几何构型（孔径尺寸）、热力学参数（吸附能） (4) 图神经网络（GNN） 原子图建模：Fe-V双原子催化剂的图结构表示 迁移学习：聚乙烯裂解模型迁移至葡萄糖催化体系 4. ML在能源材料科学与催化中的前沿应用介绍 (1) 锂硫电池优化：COP隔膜设计、GNN筛选催化剂 (2) 压电催化工艺优化：神经网络映射、强化学习（DQN） (3) 催化升级反应加速：迁移学习模型、活性位点聚类
多尺度建模与数据驱动技术融合	1. 锂硫电池体系的多尺度模拟与ML优化 1.1. DFT与MD协同解析 (1) DFT计算步骤： 构建双原子催化剂模型，计算LiPSs的吸附能，Bader电荷分析。 (2) ReaxFF-MD模拟动态过程： 硫正极-电解液界面的多硫化物扩散动力学。 案例实操1：DFT计算LiPSs在Fe-V位点吸附构型，LAMMPS模拟扩散系数。 1.2. 机器学习驱动的隔膜与电极材料设计 (1) 特征工程： COP隔膜的孔径、官能团类型（-NH₂）、Li⁺结合能 (2) 模型构建：随机森林预测Li⁺迁移能垒 (3) 模型应用与验证：对比实验验证、贝叶斯优化筛选 案例实操2：基于scikit-learn构建COP材料的迁移能垒预测模型 2. 压电催化与高级氧化 2.1. 压电材料极化效应的DFT-MD建模 (1) DFT计算压电响应：应变下MoS2的压电常数（Quantum ESPRESSO） (2) MD模拟界面反应： GROMACS模拟压电材料振动诱导的H₂O分解路径 案例实操3：计算应变对ZnO压电极化的影响 2.2. 机器学习预测污染物氧化降解反应速率 (1) 神经网络预测：输入污染物分子结构式，输出自由基氧化路径速率 (2) 强化学习：DQN算法优化产氢能耗比 案例实操4：基于PyTorch搭建高级氧化污染物氧化降解预测模型。 3. 催化转化反应加速 3.1. DFT-MD机理研究 (1) DFT计算裂解反应路径：金属-酸双功能催化剂的C-C键活化 (2) MD模拟熔融态传质过程：CVFF力场下聚乙烯在催化剂表面的吸附 案例实操5：用DFT模拟葡萄糖在H-ZSM-5表面的吸附构型 3.2. 图神经网络（GNN）催化剂设计 (1) 催化剂结构表征与图表示学习： ① 构建催化剂原子图，提取拓扑与电子特征 ② 训练GNN模型预测芳烃产率 (2) 迁移学习与跨体系泛化：聚乙烯模型迁移至生物质催化      案例实操6：使用DGL库构建GNN模型，预测催化剂的芳烃选择性。

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适合谁学？

✔ 材料/化学方向研究生：快速产出模拟数据支撑论文
✔ 计算模拟工程师：解决企业研发中的催化剂筛选难题
✔ 跨学科研究者：物理/计算机背景想切入能源材料领域

你在材料模拟中遇到的最大挑战是什么？欢迎留言，我会挑选3个问题详细解答~