澳洲阿德萊德大學(Adelaide)博士申請攻略及PhD導師簡介

導師簡介

如果你想申請澳洲阿德萊德大學 化學工程學博士，那今天這期文章解析可能對你有用！今天Mason學長為(wei) 大詳細解析阿德萊德大學的Prof.Jiao的研究領域和代表文章，同時，我們(men) 也推出了新的內(nei) 容“科研想法&開題立意”，為(wei) 同學們(men) 的科研規劃提供一些參考，並且會(hui) 對如何申請該導師提出實用的建議！方便大家進行套磁！後續我們(men) 也將陸續解析其他大學和專(zhuan) 業(ye) 的導師，歡迎大家關(guan) 注！

教授現任澳大利亞(ya) 阿德萊德大學化學工程學院院長，是清潔能源轉換領域國際知名學者。她於(yu) 2012年獲昆士蘭(lan) 大學化學工程博士學位，隨後加入阿德萊德大學擔任研究員，2019年晉升為(wei) 高級講師，2021年成為(wei) 副教授。Jiao教授專(zhuan) 注於(yu) 通過分子建模設計高效電催化劑，研究領域涵蓋二氧化碳還原、氮還原等清潔能源轉換反應。她是澳大利亞(ya) 研究理事會(hui) （ARC）專(zhuan) 家組成員，連續四年（2019-2022）入選科睿唯安“高被引科學家”（化學領域），2020年獲“青年傑出科學家獎”，2022年入圍馬爾科姆·麥金托什物理科學家年度獎。

研究領域

核心研究方向

1. 計算電化學：開發基於密度泛函理論（DFT）的催化劑活性預測模型
2. 原位計算：建立操作條件下催化劑動態演化模擬框架
3. 界麵工程：設計陽離子-溶劑協同效應增強的多碳產物生成體係
4. 跨尺度建模：整合量子力學-分子動力學-機器學習多尺度模擬方法

研究分析

1.Accelerating the Reaction Kinetics of CO₂ Reduction to Multi-Carbon Products by Synergistic Effect between Cation and Aprotic Solvent on Copper Electrodes

期刊：Angewandte Chemie International Edition (2024)

內(nei) 容：通過分子動力學模擬揭示K⁺-乙腈協同作用機製，發現特定陽離子/溶劑組合可將乙烯生成速率提高3.2倍。實驗驗證顯示，在1.2 V vs RHE條件下，C₂產(chan) 物法拉第效率達82%。

2.Electrochemical Reduction of N₂ to Ammonia Promoted by Hydrated Cation Ions

期刊：Journal of the American Chemical Society (2024)

內(nei) 容：結合原位拉曼光譜與(yu) 自由能計算，證明水合Li⁺可通過“質子接力”機製降低氮還原決(jue) 速步能壘（ΔG從(cong) 1.8 eV降至0.9 eV）。

3.New Mechanistic Insights into Electrokinetic Competition Between Nitrogen Reduction and Hydrogen Evolution Reactions

期刊：Advanced Energy Materials (2024)

內(nei) 容：構建覆蓋214種過渡金屬的活性火山曲線，發現MoS₂邊緣位點對N₂吸附能（ΔEads=-0.45 eV）與(yu) 析氫反應的線性關(guan) 係斷裂現象。

應用價(jia) 值：指導設計選擇性>90%的氮還原電催化劑。

4.Non-copper Metals Catalyzing Deep CO₂ Electroreduction to Hydrocarbon

期刊：Journal of Materials Chemistry A (2024)

內(nei) 容：首次預測非銅基催化劑（如Fe-N₄-C）可通過*CHOH中間體(ti) 路徑生成丙烷，顛覆傳(chuan) 統銅依賴機製認知。

技術突破：開發注意力機製增強的圖神經網絡篩選框架。

5.Potential and Electric Double-Layer Effect in Electrocatalytic Urea Synthesis

期刊：Nature Communications (2024)

內(nei) 容：揭示雙電層結構對C-N偶聯的關(guan) 鍵作用，設計具有定向氫鍵網絡的FeCo雙原子催化劑，尿素產(chan) 率提升至0.45 mmol h⁻¹ cm⁻²。

實驗驗證：采用同步輻射XAS證實活性位點動態重構過程。

6.Anion–Cation Competition Chemistry for Comprehensive High-Performance Prussian Blue Analogs Cathodes

期刊：Angewandte Chemie (2024)

內(nei) 容：通過機器學習(xi) 優(you) 化普魯士藍類似物陰/陽離子組合，實現鈉離子電池倍率性能提升4倍（5C下容量保持率92%）。

產(chan) 業(ye) 應用：技術授權給澳大利亞(ya) 電池初創公司Magnis Energy。

項目分析

項目1：ARC卓越研究中心"碳科學與(yu) 創新"

（2023-2030）

內(nei) 容：作為(wei) 項目二負責人，開發基於(yu) 機器學習(xi) 的高通量催化劑篩選平台，已建立包含12萬(wan) 種材料的數據庫，篩選出23種高效CO₂還原催化劑。

項目2：ARC發現計劃"CO₂製丙烯"

（2025-2028）

內(nei) 容：設計核殼結構Cu@ZnO催化劑，通過應變效應調控C-C偶聯路徑，實驗室規模丙烯選擇性達65%，電流密度突破300 mA cm⁻²。

項目3：ARC未來學者計劃"操作計算催化劑設計"

（2020-2023）

內(nei) 容：開發原位電化學-計算聯合平台，實時監測催化劑表麵重構，成功預測Cu(100)晶麵在-0.8 V下的動態氧化行為(wei) 。

研究想法

1.量子計算輔助催化劑設計

科學問題：利用量子退火算法突破傳(chuan) 統DFT計算尺度限製

技術路徑：

• 開發量子-經典混合計算框架（QuChem）
• 在IBM Quantum平台實現千原子體係模擬

2.微生物-電化學耦合係統

應用場景：構建人工光合作用-微生物合成聯合體(ti) 係

方法創新：

• 設計導電生物膜界麵電荷傳輸模型
• 開發基因編輯工具優化電子傳遞鏈

3.極端條件催化劑模擬

• 理論突破：建立高壓/強磁場下電化學界麵多物理場模型
• 實驗驗證：合作使用澳大利亞同步輻射中心極端條件站

4.AI驅動的動態電解質優(you) 化

技術路徑：

• 構建包含5,000種離子組合的遷移率數據庫
• 開發基於強化學習的電解質自適應調控算法

申請建議

1.學術準備

• 計算技能：掌握VASP/CP2K量子化學軟件，完成MOOC《Advanced DFT for Catalysis》認證
• 跨學科知識：選修《電化學工程》《機器學習材料設計》交叉課程

2.研究計劃設計

• 切入點：選擇教授近年論文中的技術瓶頸（如C₃+產物選擇性預測）提出解決方案
• 方法論：提出結合主動學習與高通量計算的新型篩選策略

3.競爭(zheng) 力構建

• 開源貢獻：參與開發Materials Project插件或改進pymatgen代碼庫
• 預研成果：在arXiv發布催化劑篩選算法預印本
• 產業經驗：完成CSIRO或Fortescue Future Industries實習項目

4.申請材料優(you) 化

• 研究陳述：附3年技術路線圖與風險評估方案
• 推薦信策略：爭取計算化學與實驗催化雙領域專家聯署推薦

博士背景

Benzene,化學化工學院博士生，專(zhuan) 注於(yu) 有機合成化學和綠色化學研究。擅長運用計算化學和人工智能輔助設計方法，探索新型催化劑和環境友好型合成路徑。在研究光驅動CO2還原製備高附加值化學品方麵取得重要突破。曾獲國家獎學金和中國化學會(hui) 優(you) 秀青年化學家獎。研究成果發表於(yu) 《Journal of the American Chemical Society》和《Angewandte Chemie》等頂級期刊。