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项目名称：面向新型功能材料的多尺度结构调控与性能表征研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家材料科学研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用基础研究

二．项目摘要

本项目聚焦于新型功能材料的多尺度结构调控与性能表征，旨在通过理论计算与实验验证相结合的方法，系统研究材料微观结构对其宏观性能的影响机制。项目以二维过渡金属硫化物（TMDs）和金属有机框架（MOFs）为核心研究对象，首先利用第一性原理计算和分子动力学模拟，揭示材料原子级别的成键特征与缺陷态特性；其次，通过精密的纳米加工技术和原位表征手段，调控材料的晶粒尺寸、界面结构和缺陷分布，探究结构参数与光电、磁电等性能的关联规律。在方法上，项目将构建多尺度模拟平台，整合密度泛函理论（DFT）、非平衡态分子动力学（NEMD）和同步辐射X射线衍射等技术，实现对材料从原子到宏观尺度结构的精确表征。预期成果包括建立一套材料结构-性能预测模型，开发新型结构调控策略，并取得系列具有自主知识产权的核心技术突破。项目成果将为高性能电子器件、能量存储系统和环境催化材料的设计提供理论依据和技术支撑，推动我国在功能材料领域的技术自主可控，具有重要的科学意义和工程应用价值。

三.项目背景与研究意义

当前，全球材料科学研究正经历着从宏观设计向微观调控、从单一功能向多功能集成深刻变革的关键时期。以二维过渡金属硫化物（TMDs）为代表的低维材料，因其独特的量子限域效应、可调控的能带结构和优异的物理化学性能，在柔性电子、光电器件、能源存储和催化等领域展现出巨大的应用潜力，已成为国际前沿研究的热点。然而，这类材料在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，其本征缺陷、表面态以及异质界面等微观结构特征对其宏观性能具有决定性影响，但目前对结构-性能关系的理解尚不深入，缺乏系统性的多尺度关联机制。其次，材料制备过程中的非均匀性和不可控性，导致器件性能稳定性差，难以满足工业化需求。此外，现有表征技术往往局限于单一尺度，难以实时、原位地揭示结构演变与性能变化的动态过程，严重制约了新材料的开发效率和性能优化进程。

这些问题凸显了开展面向新型功能材料多尺度结构调控与性能表征研究的必要性与紧迫性。从学术价值来看，本项目旨在突破传统材料研究范式，建立连接原子、分子、纳米颗粒到宏观器件的多尺度理论模型与实验验证体系。通过深入研究TMDs和MOFs等材料的结构演变规律及其对光电、磁电等性能的影响机制，不仅能够丰富材料科学的基础理论，揭示物质结构与性能的内在关联，还将推动多尺度模拟计算、原位表征等前沿技术的交叉融合与发展，为构建材料科学的理论框架和方法学体系提供新的思路。特别是在TMDs中，其本征的或外延的缺陷态、边缘态以及层间相互作用等微观结构细节，直接决定了其光电转换效率和输运特性，然而这些结构特征与宏观性能的定量关系仍缺乏精确的理论预测和实验验证。因此，本项目通过整合理论计算、精密制备和先进表征技术，系统研究不同尺度下结构调控对材料性能的调控规律，具有重要的理论创新价值。

从社会和经济效益来看，本项目研究成果将直接服务于国家重大战略需求和国际科技竞争。随着“十四五”规划强调科技自立自强和高质量发展，高性能功能材料已成为支撑信息技术、新能源、新材料等战略性新兴产业发展的关键基础。本项目针对TMDs和MOFs等新型功能材料，通过多尺度结构调控，有望开发出具有更高效率、更长寿命、更强稳定性的电子器件、储能器件和环保催化材料。例如，通过精确调控TMDs的层数、堆叠方式和缺陷浓度，可以优化其光电转换效率，为下一代柔性显示、太阳能电池和光探测器提供核心材料支撑；通过构建MOFs的多孔结构和功能位点，可以开发出高效的选择性吸附剂和催化剂，用于环境污染治理、碳捕集与封存（CCUS）以及新型反应器设计。这些应用不仅能够推动相关产业的升级换代，创造新的经济增长点，还将显著提升我国在全球产业链中的地位和竞争力。此外，项目的研究成果还可能促进相关区域产业集聚和人才培养，为经济社会发展注入新的活力。因此，本项目的研究不仅具有重要的学术价值，更具备显著的社会效益和经济效益，是服务国家战略需求、推动科技强国建设的迫切需要。通过解决材料结构调控与性能表征中的关键科学问题，本项目将为我国从材料大国迈向材料强国提供强有力的科技支撑，助力实现高质量发展和产业转型升级。

四.国内外研究现状

在新型功能材料的多尺度结构调控与性能表征领域，国际研究前沿已呈现出多元化、深度化的发展趋势。从材料种类来看，以二维材料（如TMDs、黑磷、石墨烯）和金属有机框架（MOFs）为代表的低维和晶态材料是当前研究的热点。在TMDs方面，国际团队在单层、多层及异质结的制备、物性调控等方面取得了显著进展。例如，Stanford大学、MIT等机构利用化学气相沉积（CVD）、外延生长等技术实现了高质量TMDs薄膜的制备，并系统研究了其光电导、超导等特性；Caltech、IBM等则致力于TMDs基器件的集成与小型化，探索其在下一代计算和通信中的应用潜力。在理论计算方面，以Princeton大学、理论物理研究所等为代表的团队，通过发展紧束缚模型、DFT计算等方法，深入解析了TMDs的能带结构、缺陷态性质及输运特性，为器件设计提供了重要指导。然而，现有研究多集中于本征材料性质，对于非本征缺陷（如金属杂质、空位）对器件性能的精确调控及其与宏观性能的关联规律尚缺乏系统研究。

在MOFs领域，北大、清华等国内高校与国际上的Harvard大学、UCLA等机构处于国际领先地位。在材料设计与合成方面，宾夕法尼亚大学、苏黎世联邦理工学院等利用配位化学原理，设计并合成了具有高孔隙率、可调孔道结构和功能位点的MOFs，并探索其在气体存储、分离和催化领域的应用。在表征技术方面，剑桥大学、斯坦福大学等利用同步辐射、中子散射等先进手段，精细解析了MOFs的静态结构特征。然而，现有研究对MOFs在动态过程（如吸附-脱附循环、催化反应）中的结构演变及其对性能影响的理解仍显不足，特别是缺乏原位、实时地观测结构-性能关联的研究手段。同时，MOFs材料的稳定性问题，尤其是水稳定性和化学稳定性，仍然是限制其广泛应用的关键瓶颈，现有研究对提高稳定性的结构调控策略（如引入稳定性官能团、构建杂化结构）机制尚不明确。

在多尺度模拟与表征技术方面，国际研究已开始向交叉融合方向发展。例如，麻省理工学院、苏黎世联邦理工学院等结合机器学习、高通量计算与实验验证，试图建立材料结构-性能的快速预测模型；耶鲁大学、牛津大学等则发展了原位、动态表征技术（如原位透射电镜、同步辐射动态X射线衍射），用于实时追踪材料在极端条件下的结构演变。这些研究为理解多尺度结构调控提供了重要工具，但仍面临计算精度、实验分辨率以及多尺度信息整合等挑战。特别是，如何将理论计算得到的原子尺度信息与实验观测到的宏观性能进行有效关联，仍是当前研究的一大难点。此外，现有研究多集中于单一材料体系，对于不同材料体系之间多尺度调控规律的普适性研究不足，缺乏建立通用的结构-性能关联模型的理论基础。

国内在该领域的研究也取得了长足进步，但仍存在一些亟待解决的问题和研究空白。在TMDs研究方面，国内高校和科研机构如中科院物理所、中科院上海技术物理所等，在材料制备、物性表征和器件应用等方面取得了系列成果。例如，中科院物理所利用分子束外延技术制备了高质量的TMDs超晶格和异质结，并研究了其量子输运特性；中科院上海技术物理所则探索了TMDs在红外光电器件中的应用。然而，国内研究在高质量大面积制备、缺陷控制以及器件集成度方面与国际顶尖水平相比仍存在差距。在MOFs研究方面，国内团队如北大、清华、中科院化学所等，在材料设计、合成及应用方面取得了显著进展。例如，北大化学学院设计合成了系列具有优异吸附性能的MOFs材料，并应用于二氧化碳捕集；清华化工系则利用MOFs作为催化剂载体，提高了催化效率。但国内研究在原位表征、稳定性提升机制以及规模化制备等方面仍需加强。特别是在多尺度关联研究方面，国内研究多集中于单一尺度（原子尺度或宏观尺度）的探索，缺乏将多尺度信息进行整合与关联的系统研究，难以实现对材料性能的精准调控。

总体而言，国内外在新型功能材料的多尺度结构调控与性能表征领域已取得丰硕成果，但仍存在以下主要研究空白：一是缺乏对材料微观结构（原子尺度、纳米尺度）与宏观性能（光电、磁电、机械等）之间定量、普适性关联机制的理解；二是现有表征技术难以实现对材料在动态过程、极端条件下的原位、实时结构演变追踪；三是多尺度模拟计算与实验验证的融合手段尚不完善，难以建立准确、高效的结构-性能预测模型；四是不同材料体系之间多尺度调控规律的普适性研究不足，缺乏建立通用理论框架的基础。这些研究空白制约了新型功能材料的开发效率和性能优化进程，亟待通过系统性的研究予以突破。本项目正是针对这些研究空白，通过整合多尺度模拟计算与先进实验表征技术，系统研究材料结构调控对其性能的影响机制，有望为解决上述问题提供新的思路和方法，推动该领域的理论创新和技术进步。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在通过理论计算与实验验证相结合的方法，系统揭示新型功能材料（以二维过渡金属硫化物TMDs和金属有机框架MOFs为代表）的多尺度结构特征与其光电、磁电等宏观性能之间的内在关联，建立结构-性能的定量预测模型，并发展有效的结构调控策略。具体研究目标包括：

（1）明确TMDs和MOFs材料中关键结构单元（原子/分子组分、晶粒尺寸、缺陷类型、界面特征、孔道结构等）在不同尺度（原子、纳米、宏观）上的特征及其对材料基本物理化学性质（如能带结构、电子态密度、光学响应、磁矩等）的影响机制。

（2）建立多尺度模拟计算平台，结合第一性原理计算、分子动力学、相场模拟等方法，模拟材料在结构调控（如外延生长、掺杂、缺陷工程、应力应变、界面构筑等）过程中的结构演变规律，并预测其性能变化。

（3）发展并应用先进的原位、动态表征技术（如原位透射电镜、同步辐射X射线衍射/吸收谱、扫描探针显微镜等），实时追踪材料在制备、服役过程中的微观结构演化，并与宏观性能变化进行关联。

（4）针对特定应用需求（如高效太阳能电池、高性能储能器件、环境友好催化剂），设计并制备具有目标多尺度结构的TMDs和MOFs材料，通过实验验证模拟预测结果，并优化结构调控方法。

（5）整合理论与实验结果，建立一套系统的多尺度结构-性能关联模型，为新型功能材料的理性设计、性能预测和工艺优化提供理论指导和技术支撑。

2.研究内容

基于上述研究目标，本项目将围绕以下几个核心方面展开具体研究：

（1）TMDs多尺度结构调控及其光电性能关联研究

***具体研究问题：**TMDs的本征缺陷（点缺陷、线缺陷、面缺陷）和外来杂质如何在原子尺度上影响其能带结构、载流子浓度和迁移率？不同层数（单层、多层、少层）和堆叠方式（AB堆叠、ABAB堆叠、扭转堆叠）如何调控TMDs的光学吸收系数、激子特性及光电响应谱？TMDs异质结界面处的结构匹配和电荷转移如何影响其器件性能？

***研究假设：**TMDs的本征缺陷通过引入局域态和改变能带结构，对其光电性能具有显著的改性作用；层数和堆叠方式的改变能够连续调谐其能带隙和光学跃迁能量；异质结界面处的结构弛豫和原子排列将影响界面电场分布和电荷传输效率。

***研究方案：**利用DFT计算研究不同缺陷类型和浓度对TMDs（如MoS2,WS2）能带结构、态密度和光学跃迁的影响；通过分子动力学模拟研究不同层数和堆叠方式下的电子结构和光学性质；制备MoS2/WS2等异质结，利用高分辨透射电镜和光谱技术表征其界面结构和光电性能；结合器件制备，研究结构调控对柔性光电器件（如光电探测器、太阳能电池）性能的影响。

（2）MOFs多尺度结构-稳定性-催化性能关联研究

***具体研究问题：**MOFs的孔道结构（尺寸、形状、连接方式）、功能位点（如金属节点、配体）如何影响其对目标分子（如CO2、H2、N2）的吸附选择性、存储容量和扩散速率？MOFs的稳定性（热稳定性、水稳定性、化学稳定性）与其组成（金属离子、配体）和结构（孔道连通性、配位环境）之间存在怎样的构效关系？如何在保持高孔隙率和功能性的前提下，通过结构调控提高MOFs的稳定性？MOFs作为催化剂或催化剂载体时，其结构特征（比表面积、孔道结构、活性位点暴露）如何影响其催化活性和选择性？

***研究假设：**MOFs的孔道尺寸和化学环境通过范德华力、静电相互作用等影响吸附物的吸附能和扩散路径；引入稳定性官能团或构建杂化结构能够有效增强MOFs的稳定性；MOFs的比表面积、孔道结构和活性位点数量/可及性对其催化性能具有决定性作用。

***研究方案：**利用DFT计算研究不同孔道结构和功能位点对MOFs吸附能、扩散能垒的影响；通过气相吸附实验和理论模拟，研究MOFs组成和结构对其CO2/H2吸附性能的影响；设计合成系列具有不同孔道结构和稳定性特征的MOFs，通过程序升温脱附（TPD）、氮气吸附-脱附等手段表征其孔隙结构，并评估其稳定性；将MOFs用作催化剂或载体，制备负载型催化剂，研究其结构特征对催化反应（如CO2还原、水裂解）性能的影响，并结合原位表征技术分析反应机理。

（3）多尺度模拟计算与实验表征技术整合研究

***具体研究问题：**如何将第一性原理计算、分子动力学等模拟得到的原子尺度信息与实验观测到的宏观性能（如器件电流-电压特性、吸附量）进行有效关联？如何发展或利用先进的原位表征技术，实现对材料在结构调控或服役过程中动态演变过程的精确追踪？如何利用机器学习等方法加速多尺度模拟计算，并建立材料结构-性能的高通量预测模型？

***研究假设：**通过多尺度关联分析，可以建立材料微观结构特征（如缺陷浓度、晶粒尺寸）与宏观性能（如器件效率、吸附容量）之间的定量关系；原位表征技术能够揭示材料在动态过程中的结构演变机制，为理解构效关系提供关键实验证据；机器学习模型能够有效整合多尺度模拟和实验数据，实现对材料性能的快速、准确预测。

***研究方案：**开发基于多尺度模拟数据的材料数据库，结合实验测量数据，进行统计分析和机器学习建模，建立结构-性能预测模型；利用原位透射电镜结合能谱分析（EELS）、原位X射线衍射等技术，研究TMDs在电场/应力作用下的动态结构演变；利用原位同步辐射吸收谱，研究MOFs在吸附/脱附循环过程中的结构变化；探索利用高通量计算和机器学习加速复杂多尺度模拟，并验证模型的预测能力。

（4）面向应用的TMDs和MOFs材料结构设计与性能优化

***具体研究问题：**如何基于多尺度结构-性能关联模型，设计具有特定性能（如高光吸收、高载流子迁移率、高选择性吸附、高催化活性）的TMDs和MOFs材料？如何优化材料的制备工艺（如CVD、水热法、模板法），以实现目标的多尺度结构？如何将优化后的材料应用于具体的器件或系统，并评估其性能？

***研究假设：**通过理论指导下的结构设计与实验制备，可以实现对TMDs和MOFs材料性能的精准调控；优化制备工艺能够有效控制材料的多尺度结构，从而显著提升其应用性能。

***研究方案：**基于模拟预测结果，设计具有特定缺陷类型、层数/堆叠方式、孔道结构/功能的TMDs和MOFs材料；利用精密的制备技术（如CVD、分子自组装、模板法）合成目标材料；通过一系列的性能测试（如电学测试、光学测试、吸附测试、催化测试），评估材料性能，并与理论预测进行对比；将性能优异的材料应用于柔性电子器件、高效储能系统或环境催化反应器中，进行初步的应用示范。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法、实验设计、数据收集与分析方法

本项目将采用理论计算、实验合成与表征、器件测试相结合的综合研究方法，以实现研究目标。具体方法、实验设计和数据分析策略如下：

（1）理论计算方法

***方法：**主要采用密度泛函理论（DFT）计算、非平衡态分子动力学（NEMD）、紧束缚模型、相场模型以及机器学习方法。

***计算内容：**

*DFT计算：使用VASP、QuantumEspresso等软件包，计算TMDs和MOFs的基态结构、能量、电子结构（能带、态密度、电荷分布）、光学性质（吸收系数、介电函数）、缺陷形成能、吸附能、扩散能垒等。考虑不同的原子种类、晶格参数、缺陷类型（点缺陷、空位、杂质）和表面termination。

*NEMD模拟：模拟材料在温度、压力、电场或应力场作用下的动态过程，研究结构相变、缺陷迁移、离子输运等行为。

*紧束缚模型：构建TMDs的紧束缚模型，分析其能带结构随层数、堆叠方式、缺陷的调制，并用于器件输运性质的计算。

*相场模型：模拟MOFs的结晶过程、晶粒生长、界面结构及其对宏观性能的影响。

*机器学习：利用已有的模拟和实验数据，训练机器学习模型（如随机森林、支持向量机、神经网络），建立材料结构（如晶体结构参数、缺陷类型密度）与性能（如光吸收系数、载流子迁移率、吸附量）的快速预测模型。

***硬件平台：**依托高性能计算中心资源。

（2）实验合成与表征方法

***材料合成：**

*TMDs：采用化学气相沉积（CVD）、分子束外延（MBE）、水相法、溶剂热法等制备不同层数、尺寸、缺陷类型的TMDs薄膜、flakes或粉末。

*MOFs：采用溶剂热法、溶剂挥发法、浸渍法等合成具有特定孔道结构、功能位点和稳定性的MOFs材料。

***结构表征：**使用高分辨率透射电子显微镜（HRTEM）、扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射（XRD，包括粉末XRD和单晶XRD）、X射线光电子能谱（XPS）、拉曼光谱（Raman）、原子力显微镜（AFM）等，表征材料的微观结构、晶体结构、化学组成、元素价态、缺陷状态和形貌。

***性能表征：**

*光学性能：利用紫外-可见吸收光谱（UV-Vis）、荧光光谱、拉曼光谱等研究材料的光学跃迁、吸收系数和光学稳定性。

*电学性能：利用四探针法、范德堡法、电化学工作站等测量TMDs薄膜和器件的电阻率、载流子浓度、迁移率、电导率等。

*吸附性能：利用变压吸附（VPA）、程序升温脱附（TPD）等技术测量MOFs对CO2、H2、N2等气体的吸附容量和选择性。

*催化性能：通过化学分析（如色谱、光谱）、产率测定等评估MOFs催化剂的催化活性、选择性和稳定性。

***原位表征技术：**

*原位透射电镜（operandoTEM）：在TEM中进行电场、应力、温度或反应气氛调控，实时观察材料结构的变化。

*原位同步辐射X射线衍射/吸收谱（operandoXRD/XAS）：在同步辐射光源上，在反应条件或外场作用下，原位监测材料的晶体结构、化学态和电子结构变化。

（3）数据收集与分析方法

***数据收集：**系统收集理论计算得到的结构-性能数据，实验测得的材料表征数据、性能测试数据以及器件测试数据。建立统一的数据管理平台。

***数据分析：**

*定量关联分析：建立微观结构参数（如缺陷浓度、晶粒尺寸、孔径分布）与宏观性能（如光吸收系数、载流子迁移率、吸附量、催化活性）之间的定量关系模型。

*统计分析：对实验数据进行统计分析，评估不同结构参数对性能的影响程度和显著性。

*机器学习建模：利用收集的数据集，训练和验证机器学习模型，优化模型参数，用于材料性能的快速预测和结构优化建议。

*误差分析：对计算和实验结果进行误差来源分析和不确定度评估。

2.技术路线

本项目的研究将按照以下技术路线和关键步骤展开：

（阶段一）基础研究与理论建模（第1-18个月）

1.**文献调研与方案细化：**深入调研TMDs和MOFs领域的研究现状，明确具体研究问题和技术路线。

2.**理论计算准备：**建立标准计算流程，选取合适的计算软件和参数设置，进行基准测试。构建TMDs和MOFs的DFT计算数据库。

3.**初步结构-性能关系探索：**利用DFT计算，系统研究TMDs中不同缺陷类型对能带结构、光学性质的影响；研究MOFs孔道结构、金属节点类型对吸附性能的影响。构建初步的理论模型。

（阶段二）材料制备与多尺度表征（第6-36个月）

1.**TMDs材料制备与表征：**根据理论设计，采用CVD、MBE等方法制备具有特定层数、尺寸、缺陷的TMDs样品。利用TEM、XRD、Raman、AFM等手段进行结构表征。利用UV-Vis、电学测试等方法研究其光学和电学性能。

2.**MOFs材料制备与表征：**根据理论设计，采用溶剂热等方法合成具有特定孔道结构、功能位点的MOFs样品。利用XRD、XPS、N2吸附-脱附等手段进行结构表征。利用VPA、TPD等手段研究其吸附性能。

3.**原位表征技术验证：**利用已搭建的原位TEM、原位XRD/XAS装置，对TMDs和MOFs在典型服役条件（如电场、温度、反应气氛）下的结构演变进行初步表征。

（阶段三）性能优化与构效关系研究（第18-48个月）

1.**TMDs器件制备与性能测试：**制备基于TMDs薄膜或器件，测试其光电转换效率、柔性、稳定性等性能。根据测试结果，反馈优化材料制备工艺和结构设计。

2.**MOFs催化性能研究与表征：**将合成的MOFs材料应用于目标催化反应，测试其活性、选择性、稳定性。利用原位表征技术深入分析反应过程中的结构演变和活性位点变化。

3.**多尺度构效关系建立：**整合理论计算、实验表征和器件测试数据，进行深入分析，建立TMDs和MOFs的多尺度结构-性能关联模型。利用机器学习方法优化模型精度和预测能力。

（阶段四）应用示范与总结（第42-60个月）

1.**材料应用示范：**将性能优异的TMDs和MOFs材料应用于小型化柔性电子器件原型或环境催化反应器中，进行初步的应用性能评估。

2.**研究总结与成果整理：**系统总结研究过程中的理论发现、实验结果和技术创新。撰写研究论文、申请专利，并进行项目结题汇报。

关键步骤包括：理论计算模型的建立与验证、具有目标结构的TMDs和MOFs材料的成功制备、原位表征技术的有效应用、多尺度结构-性能关联模型的建立与验证、以及最终的材料应用性能评估。整个研究过程将注重理论计算与实验研究的相互印证和反馈，确保研究工作的系统性和科学性。

七．创新点

本项目针对新型功能材料的多尺度结构调控与性能表征，拟开展一系列系统研究，在理论、方法与应用层面均体现出显著的创新性：

（1）**多尺度结构-性能关联机制的系统性揭示与模型构建创新**

传统的材料研究往往侧重于单一尺度（原子尺度或宏观尺度）的性质探究，缺乏对跨越原子、纳米到宏观多个尺度结构演变如何影响材料宏观性能的系统性理解。本项目创新之处在于，旨在建立一套完整的理论框架和计算模型，定量揭示TMDs和MOFs材料中从原子级别的缺陷、界面特征到纳米尺度的晶粒尺寸、孔道结构，再到宏观尺度的形貌、堆叠方式等多尺度结构特征与其光电、磁电、吸附、催化等宏观性能之间的内在关联和影响机制。具体创新体现在：一是将DFT计算、分子动力学模拟、紧束缚模型、相场模型等多种模拟方法与先进实验表征技术（特别是原位表征）相结合，实现对材料在不同尺度结构演变及其与性能变化之间关联的全方位、多层次探测；二是致力于发展基于多尺度数据的统计模型和机器学习模型，建立普适性更强、预测能力更优的材料结构-性能关联模型，克服传统经验公式或简化模型的局限性，为材料的理性设计和性能预测提供更可靠的理论依据。这种系统性的多尺度关联研究，将深化对材料构效关系的认识，是当前材料科学研究中的一个重要前沿方向。

（2）**面向精准调控的原位、动态表征技术的集成与应用创新**

材料在制备过程或服役过程中的结构演变是影响其最终性能的关键因素，然而，目前对这类动态过程的实时、原位观测手段仍然有限，特别是对于微观结构（如缺陷演化、界面迁移）与宏观性能（如器件开关特性、催化活性）的实时关联研究尤为薄弱。本项目在方法上的另一大创新是，将针对TMDs和MOFs材料的特点，集成并创新应用多种先进的原位表征技术，如原位透射电镜结合EELS、原位X射线衍射/吸收谱等，实现对材料在电场、应力、温度、化学反应等外部条件作用下，其微观结构（原子排布、晶格参数、化学态、缺陷位置）和电子结构（能带、电荷分布）演变的精确、实时追踪。通过将原位表征获取的动态结构信息与同步进行的性能测试数据（如电学输出、吸附量变化）进行直接关联，本项目能够揭示结构演变驱动的性能变化机制，为理解材料的稳定性、失效机制以及优化其在动态环境下的应用提供前所未有的实验证据。这种原位、动态表征技术的深度集成与应用，将显著提升对材料服役行为和构效关系动态演化规律的认识深度。

（3）**基于理论指导的多尺度结构精准调控与性能优化创新**

材料科学的最终目标是实现对材料性能的精准调控和优化以满足特定应用需求。本项目将创新性地将系统的理论研究、先进的模拟计算与精密的实验制备、表征技术紧密耦合，形成一个“理论预测-实验验证-反馈优化”的闭环研究模式。在理论计算层面，通过构建精细化的多尺度模型，预测不同结构调控策略（如缺陷工程、界面设计、应力引入、组成改性）对材料性能的影响效果；在实验层面，基于理论预测结果，利用精密的合成方法（如CVD、MBE、模板法）制备具有目标多尺度结构的TMDs和MOFs材料，并通过精细调控合成参数（温度、压力、时间、前驱体比例等）实现对材料微观结构的精确控制。通过对比理论预测与实验结果，不断反馈修正理论模型和制备工艺，最终实现对材料性能的定向优化。特别是在面向应用的器件层面，本项目将探索如何将多尺度结构调控策略应用于柔性电子器件、高效储能系统或环境催化反应器的设计中，通过结构优化提升器件性能和稳定性，具有较强的应用创新价值。这种理论指导下的多尺度精准调控与性能优化策略，是推动新型功能材料从实验室走向实际应用的关键。

（4）**跨体系多尺度结构-性能普适性规律的探索创新**

现有的材料研究往往集中于少数几种代表性材料体系，对于不同材料（如二维材料与金属有机框架）之间多尺度结构调控规律的普适性研究相对不足。本项目将选取TMDs和MOFs作为代表性体系，系统研究其多尺度结构-性能关系，并尝试提炼出具有一定普适性的构效规律。通过对比分析不同材料体系在结构特征、调控方式、性能表现上的异同，本项目将探索建立更通用的多尺度结构-性能关联模型或设计原则，为开发其他新型功能材料提供理论借鉴和方法指导。这种跨体系的多尺度规律探索，有助于从更宏观的视角理解材料科学的基本规律，推动材料设计理论的进步，并可能催生新的材料发现和制备思路。

八．预期成果

本项目旨在通过系统研究新型功能材料的多尺度结构调控与性能表征，预期在理论认知、技术方法和实际应用等多个层面取得一系列创新性成果：

（1）**理论成果：深化对多尺度结构-性能关系的理解**

*建立一套系统描述TMDs和MOFs等材料从原子/分子尺度到宏观尺度结构特征演变及其对关键性能（光电、磁电、吸附、催化）影响的理论框架。明确不同尺度结构单元（如缺陷类型与浓度、晶粒尺寸、孔道维度与连通性、界面特征）对材料基本物理化学性质（能带结构、电子态密度、光学跃迁、吸附位点能、反应能垒等）的定量调控机制。

*揭示多尺度结构演变过程中材料性能的协同效应与突变机制。例如，阐明缺陷引入如何同时影响材料的电学输运、光学响应和稳定性；揭示MOFs孔道结构、功能位点与稳定性之间的权衡关系及其调控规律。

*发展或完善适用于多尺度结构-性能关联分析的理论模型和计算方法。包括改进DFT计算中对于长程相互作用和动态过程的描述、构建更精确的紧束缚模型或相场模型、以及开发基于多尺度数据的机器学习预测模型。

*形成关于材料构效关系普适性规律的认识。通过对TMDs和MOFs体系的对比研究，提炼出关于不同材料体系多尺度结构调控规律的共性认识，为更广泛的功能材料设计提供理论指导。

（2）**方法论成果：发展先进的多尺度研究技术体系**

*集成并优化一套面向新型功能材料的多尺度原位、动态表征技术方案。建立完善的原位透射电镜、原位同步辐射表征实验流程，提升对材料在极端条件（电场、应力、温度、化学反应）下微观结构演变过程的实时追踪能力和信息解析水平。

*开发基于多尺度模拟数据的材料结构-性能快速预测方法。建立包含理论计算与实验数据的材料数据库，利用机器学习等技术构建高精度、高通量的材料性能预测模型，为材料的设计和筛选提供有力工具。

*形成一套系统化的材料结构调控与性能评价技术规范。总结TMDs和MOFs材料在结构调控（制备工艺优化、缺陷工程、界面设计等）和性能表征方面的有效方法和关键参数，为后续相关研究提供参考。

（3）**实践应用价值：推动材料在相关领域的应用**

*预期获得一系列具有特定优异性能的TMDs和MOFs材料样品。例如，制备出具有高光吸收系数、高载流子迁移率、高选择性吸附容量或高催化活性的材料，其性能指标达到或接近国际先进水平。

*实现部分材料的初步应用示范。基于性能优异的材料，设计并制备出具有代表性的小型化柔性电子器件原型（如柔性光电探测器、柔性太阳能电池）、高效储能单元（如超级电容器电极材料）或环境催化反应器，并对其应用性能进行评估，验证材料的实际应用潜力。

*为相关产业提供技术支撑和储备。项目的研究成果，特别是关于材料结构调控规律的理论模型、性能预测方法和性能优异的材料样品，可为柔性电子、新能源、环境催化等产业提供关键技术支撑，促进产业升级和技术创新。部分成果有望通过专利转化或技术转移，直接服务于企业研发或生产。

*培养高层次研究人才。项目执行过程中，将培养一批掌握多尺度材料研究理论与技术、具备创新能力的博士和硕士研究生，为我国在功能材料领域持续开展高水平研究奠定人才基础。

（4）**学术交流与成果传播**

*预计发表高水平研究论文10-15篇，其中在国际知名期刊（如NatureMaterials,NatureCommunications,NatureElectronics,NatureEnergy,NatureChemistry,AdvancedMaterials,JournaloftheAmericanChemicalSociety等）发表SCI论文3-5篇。

*申请国家发明专利3-5项，保护关键性的材料结构调控方法和应用成果。

*参加国内外重要学术会议，进行口头报告或海报展示，与国内外同行进行深入交流与合作。

*培养的研究生将获得系统的科研训练，并在国内外重要学术期刊上发表研究成果。

九.项目实施计划

（1）项目时间规划

本项目总研究周期为60个月，分为四个主要阶段，每个阶段包含具体的任务和明确的进度安排。

**第一阶段：基础研究与理论建模（第1-18个月）**

***任务分配：**

*组建研究团队，明确分工（理论计算组、实验合成与表征组、数据分析组）。

*深入文献调研，完善研究方案和技术路线。

*搭建理论计算平台，进行DFT、NEMD等方法的熟练掌握和基准测试。

*开展TMDs和MOFs基态结构、电子结构、光学性质的DFT计算，建立初步数据库。

*初步探索缺陷、孔道结构对性能影响的计算模拟。

*完成项目相关的前期实验准备（如购买设备、试剂、学习操作）。

***进度安排：**

*第1-3个月：团队组建，文献调研，方案细化，计算平台搭建与测试。

*第4-9个月：TMDs和MOFs基态性质DFT计算，初步性能关联分析。

*第10-12个月：缺陷与孔道结构对性能影响的计算模拟，初步模型构建。

*第13-18个月：前期实验准备，部分初步样品合成与表征，中期检查。

**第二阶段：材料制备与多尺度表征（第6-36个月）**

***任务分配：**

*TMDs材料：根据理论设计，利用CVD、MBE等方法制备不同层数、尺寸、缺陷的样品。

*MOFs材料：根据理论设计，采用溶剂热等方法合成具有特定孔道结构、功能位点的样品。

*结构表征：利用TEM、XRD、Raman、AFM、XPS等手段对材料进行系统表征。

*性能表征：利用UV-Vis、电学测试、VPA、TPD等手段测试材料的光学、电学、吸附性能。

*原位表征技术准备与初步应用：搭建或完善原位TEM、原位XRD/XAS装置，进行样品测试条件优化。

***进度安排：**

*第6-12个月：TMDs材料合成与初步表征，部分MOFs材料合成与表征。

*第13-24个月：TMDs器件制备与电学、光学性能测试，反馈优化合成工艺。

*第18-30个月：MOFs材料吸附性能测试，催化性能研究，原位表征技术初步应用。

*第31-36个月：完成大部分材料合成与表征任务，数据整理与分析，中期检查。

**第三阶段：性能优化与构效关系研究（第18-48个月）**

***任务分配：**

*TMDs：根据性能测试结果，进一步优化材料制备工艺，研究构效关系。

*MOFs：深入研究催化反应机理，利用原位表征分析结构演变，优化材料性能。

*多尺度关联分析：整合理论计算、实验数据，建立结构-性能关联模型。

*机器学习建模：利用数据集训练和验证机器学习预测模型。

*应用示范：将性能优异的材料应用于器件原型或反应器中。

***进度安排：**

*第37-42个月：TMDs构效关系深入研究，模型初步建立。

*第43-48个月：MOFs构效关系深入研究，机器学习模型优化，应用示范初步结果。

**第四阶段：应用示范与总结（第42-60个月）**

***任务分配：**

*完善器件原型或反应器设计，进行系统性能评估。

*整合项目研究成果，撰写研究论文。

*申请专利，进行成果转化准备。

*撰写项目总结报告，进行结题答辩。

***进度安排：**

*第49-54个月：应用示范系统优化，部分成果发表。

*第55-58个月：项目总结报告撰写，论文发表，专利申请。

*第59-60个月：结题答辩，成果整理归档。

（2）风险管理策略

本项目涉及理论计算、复杂材料制备、先进表征和应用开发等多个环节，可能存在以下风险，并制定相应应对策略：

**理论计算风险：**

***风险描述：**计算资源不足，模型精度不达标，计算结果与实验偏差较大。

***应对策略：**提前申请并保障高性能计算资源；采用成熟的计算方法和参数设置，并进行交叉验证；加强与实验组的紧密沟通，根据实验反馈及时调整计算模型和参数。

**材料制备风险：**

***风险描述：**材料合成失败，难以获得预期结构或性能，制备成本过高。

***应对策略：**充分调研现有合成方法，制定备选方案；优化合成参数，进行小规模实验验证；建立材料成本控制机制，探索低成本合成路线。

**表征技术风险：**

***风险描述：**核心表征设备故障，原位表征技术难以实现预期结果，样品在表征过程中损坏。

***应对策略：**提前进行设备维护和备份方案准备；与合作机构共享原位表征资源；优化样品制备和表征流程，减少样品损耗。

**项目管理风险：**

***风险描述：**研究进度滞后，人员变动，经费使用不合理。

***应对策略：**制定详细的项目进度计划，定期召开项目会议，跟踪进展；建立人员备份机制，加强团队建设；制定合理的经费使用计划，定期进行财务审计。

**知识产权风险：**

***风险描述：**研究成果泄露，专利申请失败。

***应对策略：**加强知识产权保护意识，建立保密制度；及时申请专利，保护核心成果；与合作方签订保密协议。

**应用转化风险：**

***风险描述：**研究成果难以产业化，市场需求不匹配。

***应对策略：**加强与产业界的沟通，了解市场需求；开展应用示范，验证技术可行性；探索多种成果转化路径，如技术转让、合作开发等。

十.项目团队

（1）项目团队成员的专业背景与研究经验

本项目团队由来自国内材料科学领域的知名高校和科研机构的研究人员组成，团队成员在新型功能材料领域具有深厚的学术造诣和丰富的项目经验，涵盖理论计算、材料制备、先进表征和应用研究等多个方向，能够为项目的顺利实施提供全方位的技术支撑。

项目负责人张教授，材料科学与工程博士，长期从事二维材料与金属有机框架材料的理论研究与实验探索，在TMDs的能带工程、缺陷调控以及MOFs的孔道结构设计与催化应用方面取得了系列创新性成果，在NatureMaterials、ScienceAdvances等国际顶级期刊发表论文20余篇，申请专利10余项，曾主持国家自然科学基金重点项目2项，具有丰富的项目管理和团队领导经验。

理论计算组组长李博士，理论物理专业背景，精通第一性原理计算和分子动力学模拟方法，在材料电子结构、光学性质和输运特性模拟方面具有深厚造诣，曾参与多项国家级科研项目，发表高水平计算物理和材料科学论文15篇，擅长利用DFT、NEMD等手段解决复杂材料体系的结构-性能关系问题。

实验合成与表征组组长王研究员，材料化学专业背景，在TMDs和MOFs的合成与表征领域积累了丰富的经验，掌握CVD、水热、模板法等多种材料制备技术，熟悉TEM、XRD、XPS、Raman等表征手段，在先进原位表征技术应用方面具有独到见解，曾主持省部级科研项目5项，发表SCI论文10余篇，擅长材料结构精准调控和性能评价。

应用研究组工程师赵工程师，化学工程专业背景，在柔性电子器件和催化材料应用方面具有丰富经验，熟悉器件制备流程和性能测试方法，擅长将基础研究成果转化为实际应用，曾参与开发多项新型储能器件和环保催化材料，并成功实现产业化应用。

项目核心成员还包括多位具有博士学位的青年研究人员和博士后，分别负责特定材料体系的理论模拟、实验合成、表征分析和数据整理等工作，均具有扎实的专业基础和较强的科研能力，能够独立承担研究任务，并具备良好的团队协作精神。

（2）团队成员的角色分配与合作模式

本项目团队采用“统一领导、分工协作、交叉融合”的管理模式，确保项目高效推进。

项目负责人全面负责项目的总体规划、资源协调和进度管理，定期召开项目例会，讨论研究进展和存在问题，并协调解决关键技术难题。负责人同时负责与外部合作机构（如高校、企业、研究所以及国际合作伙伴）的联系与合作，确保项目顺利实施。

理论计算组组长负责TMDs和MOFs的理论建模与模拟计算，包括DFT计算、分子动力学模拟、紧束缚模型构建和机器学习算法开发等，其任务是建立系统的理论框架，为材料结构-性能关联机制提供理论依据，并指导实验合成和性能优化方向。该组成员将与实验组紧密合作，利用理论计算预测不同结构调控策略对材料性能的影响，并通过模拟结果指导实验设计，同时利用实验数据验证和修正理论模型，实现理论研究与实验探索的良性互动。

实验合成与表征组组长负责TMDs和MOFs材料的制备工艺开发、结构调控