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好的，这是一本关于《高通量计算在新型催化剂设计中的应用》的图书简介。 --- 图书简介：《高通量计算在新型催化剂设计中的应用》 概述 本书全面深入地探讨了高通量计算（High-Throughput Computing, HTC）方法在现代催化剂材料设计、筛选与性能预测领域中的核心原理、关键技术及其前沿应用。随着对能源、环境和可持续发展问题的日益关注，开发高效、选择性高且成本可控的新型催化剂已成为化学、材料科学和工程领域的核心挑战。传统依赖试错法的实验研究耗时长、成本高，已难以满足现代科学快速迭代的需求。 《高通量计算在新型催化剂设计中的应用》正是为了弥合理论计算与实际应用之间的鸿沟而创作。它系统地介绍了如何利用大规模并行计算资源，结合第一性原理计算（如密度泛函理论，DFT）、分子动力学模拟（MD）以及机器学习（ML）算法，构建一个从“数据生成”到“性能预测”的自动化工作流程。本书旨在为研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一套完整的工具箱和理论框架，以加速新一代催化体系的研发进程。 核心内容与章节结构 全书共分为六大部分，共计十五章，内容循序渐进，理论与实践紧密结合。 第一部分：理论基础与计算范式革新 (约 250 字) 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础。它详细阐述了现代计算催化学的核心——密度泛函理论（DFT）的适用范围、局限性以及如何精确描述复杂的电子结构和反应路径。随后，重点剖析了“高通量”这一概念的内涵：如何将理论计算任务的自动化、并行化和标准化。讨论了计算任务的队列管理、数据存储和元数据管理在构建高效HTC流程中的关键作用。特别强调了从传统的单点计算（Single-Point Calculation）向高通量表面吸附能、活化能搜索的转变，为后续的材料筛选奠定方法论基础。 第二部分：高通量模拟平台与自动化流程构建 (约 300 字) 本部分聚焦于将理论转化为实践的技术实现。它详细介绍了目前主流的开源或商业高通量计算框架，例如 AiiDA、FireWorks 等，并深入剖析了这些平台如何管理数以万计的计算作业。 核心内容包括： 1. 数据库驱动的材料描述： 如何使用标准化的材料信息文件（如 Cif、VESTA 兼容格式）作为输入，并建立高效的结构数据库。 2. 自动化反应势垒搜索： 介绍了过渡态（TS）搜索算法（如爬山法、QUIP 搜索）如何集成到自动化流程中，以快速识别催化反应的决速步。 3. 高通量数据库的构建与查询： 讨论了如何结构化存储计算结果（如 DOS、电荷密度、吸附能矩阵），并利用 NoSQL 或关系型数据库进行高效的基于属性的筛选查询。 第三部分：催化剂材料空间的高效筛选 (约 350 字) 这是全书应用价值最高的部分。本部分着重讲解如何利用已建立的HTC流程，在巨大的潜在催化剂空间中快速定位有希望的候选者。 1. 描述符工程（Descriptor Engineering）： 深入探讨了如何从复杂的DFT数据中提取出能有效预测催化性能的简明参数，例如 d 轨域平均能量（$E_d$）、表面电子密度、或 Sabatier 原理中的最优吸附能窗口。 2. 基于统计物理的模型（例如，基于火山图的筛选）： 展示了如何利用高通量的吸附能数据，快速绘制火山图，并确定理想的电子结构区域。 3. 多组分与合金催化剂的遍历： 针对复杂合金体系，介绍了如何利用随机采样、或基于晶格匹配原则的结构生成算法，结合高通量筛选来发现非本征催化效应。 4. 反应路径的并行探索： 不仅计算单一中间产物的稳定性，还探讨了如何同时计算多条竞争性反应路径的自由能变化，以评估催化剂的选择性。 第四部分：集成机器学习加速催化剂设计 (约 350 字) 随着数据量的激增，机器学习（ML）已成为HTC流程中不可或缺的一部分。本部分详细阐述了如何将ML模型嵌入到高通量框架中，实现“预测-计算-再训练”的闭环优化。 1. 从数据到特征： 讲解了如何将晶体结构和电子结构数据转化为机器学习模型可识别的指纹或高维特征向量（如 SOAP、Magpie 特征）。 2. 性能预测模型构建： 涵盖了回归模型（如高斯过程回归、随机森林）在预测催化活性、稳定性等方面的应用。 3. 主动学习（Active Learning）策略： 重点介绍了如何利用当前模型的预测不确定性，指导下一步最高效的DFT计算任务，从而大幅减少昂贵的第一性原理计算量，实现计算资源的“智能分配”。 4. 生成模型在催化剂结构发现中的潜力： 简要介绍了变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）在从头设计具有特定催化性质的新结构方面的初步尝试。 第五部分：特定催化体系的案例研究 (约 150 字) 本部分通过具体的、具有前瞻性的催化反应实例，展示HTC方法的实际效能。案例涵盖： 电催化析氢反应（HER）/析氧反应（OER）： 如何利用HTC快速筛选出非贵金属基的活性位点。 光催化水分解： 如何筛选具有理想带隙和合适的氧化还原电位的半导体材料。 CO2 还原反应（CO2RR）： 如何系统地评估不同表面结构对 C1/C2 产物选择性的调控。 第六部分：未来展望与挑战 (约 100 字) 最后，本书展望了高通量计算在催化领域的未来发展方向，包括：向更复杂的动态过程模拟（如反应器尺度模拟）的扩展、引入更精确的电子结构方法（如量子蒙特卡洛）的集成，以及在工业放大过程中如何处理实验不确定性和材料缺陷对计算预测的影响等挑战。 适用读者 本书内容深度适中，既有坚实的理论推导，又有可操作的计算流程指导，特别适合于从事计算材料学、物理化学、催化工程领域的研究人员、博士后、研究生，以及希望将先进计算工具应用于工业研发的技术人员。 ---
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