课题组简介
1. 惰性小分子活化转化的新机制
分子的活化转化是化学研究的核心内容，其中，惰性小分子的活化转化十分困难，但意义特别重大，例如，合成氨（N2 + 3H2 → 2NH3）对人类社会发展有特别重大的贡献。目前，CH4、CO2、N2等惰性分子的活化转化（CH4 → C2Hx, CH4 + CO2 → 2CO + 2H2, CH4 + N2 → CxHyNz…）常常需要高温、高压等苛刻条件，寻找温和条件下惰性小分子活化转化的新途径和新机制，是本课题组研究的重要方向。我们使用自主研制的实验仪器，制备几个至上百个原子组成的团簇，在完全可控、可重复的条件下，测定团簇与CH4、CO2、N2等分子基元反应的步骤和催化反应的路径，结合先进谱学实验、量子化学计算和人工智能模拟，认识化学反应的机理，进一步探索分子宏量催化转化的新方法。
2. 团簇实验研究新技术
团簇是由几个乃至上千个原子、分子或离子通过物理或化学结合力组成的相对稳定的微观或亚微观聚集体，其中金属团簇（含金属化合物团簇）既可作为催化剂也可作为催化剂表面活性中心的理想模型。围绕气相金属团簇与惰性小分子的化学反应研究，我们不断建立并发展金属团簇制备、检测、结构表征和化学反应条件控制等实验技术。目前发展的实验技术集成于5套实验系统（http://shengguihe.iccas.ac.cn/4），可以实现金属团簇与模型载体的负载，质量筛选，高分辨率和真空紫外光电离质谱检测，碰撞诱导解离和热解离质谱、光电子能谱、红外光解离光谱表征，反应温度、气压、时间、光激发、先后次序等条件控制。未来需进一步发展分辨率和灵敏度更高、研究方案更综合交叉、自动化和智能化的团簇实验技术。相关实验技术的发展和科学仪器的建立不但有助于推动团簇科学和分子转化研究前沿的进展，也有利于分析检测仪器核心技术的自主创新和发展。
3. 人工智能团簇化学
团簇因具有确定的元素组成和分子结构，具有明确的结构和性能关系，团簇的种类和数目特别巨大，适合建立以数据驱动为特征的人工智能方法进行研究。我们初步建立了团簇化学实验数据库（http://www.clusterdatabank.com/web/index）和团簇化学反应实验数据自动获取系统（http://shengguihe.iccas.ac.cn/98），发展了团簇结构模拟的神经网络迁移学习方法（https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.2c00923），结合最新的机器学习算法，为推动团簇和相关分子转化研究的范式变革作出努力。