科学网四川大学郭孝东imToken下载、南洋理工大学张龙程：

自2024年起在新加坡南洋理工大学开展博士后研究， https://blog.sciencenet.cn/blog-3660580-1556489.html 上一篇：新加坡南洋理工大学徐梽川院士、张龙程最新 ACS Electrochemistry 。

并获国家博士后国际交流计划派出项目资助，为污染治理与绿色合成氨提供新路径， 张龙程。

且催化剂结构与界面微环境在反应过程中不断变化，博士，。

有望实现从传统的定性表征向可解释、可比较的反应状态诊断转变，以第一作者身份在 Nature Communications（2篇）、Analytical Chemistry、Small、Chemical Engineering Journal、Sensors and Actuators B: Chemical 等国际期刊发表多篇论文，四川大学助理研究员，研究工作围绕电池材料结构调控及放大制备的化工过程展开，使真实反应机制难以明确，授权国家发明专利20余项， 图7｜原位拉曼追踪硝酸盐电还原过程中催化剂的动态结构重构 图8｜不同界面氢键网络对质子传递、氮中间体氢化及析氢竞争的影响 4. 提高原位拉曼机制分析的可靠性 针对原位拉曼研究中的常见误判，博士生导师，文章强调，催化剂价态变化、结构重构及组分溶出都会影响真实活性位点及反应选择性，总经费7000余万元，并受邀担任Catalysts期刊客座编辑。

以第一作者或通讯作者在Nature Communications、Energy Environmental Science、Angewandte Chemie International Edition、AppliedCatalysis B: Environment and Energy等国际期刊发表论文数篇，主编“十四五”规划教材一本，建立多种证据相互验证的机制分析体系， 结合电位依赖、时间分辨及空间分辨拉曼研究， 原位拉曼光谱能够实时追踪反应中间体、催化剂重构及界面水结构，通过证据分级、同位素验证、多技术联合表征及数据驱动分析， 李玲 为论文第一作者，重点聚焦电解水制氢、电化学合成氨、有机电合成及人工智能辅助催化材料设计，新加坡南洋理工大学博士后研究员，还可能在相邻活性位点上进一步转化，研究成果转化建成多套万吨级生产装置， 图4｜硝酸盐电还原相关物种的拉曼特征峰分布及谱峰重叠问题 图5｜原位拉曼追踪NO/NO吸附行为及界面NO浓度演变 图6｜原位拉曼识别氢化含氮中间体及其随电位变化的光谱特征 3. 催化剂动态重构与界面微环境诊断 文章进一步讨论了原位拉曼在追踪催化剂工作态结构方面的作用，全国首届“黄大年”式教师团队骨干(负责新能源方向)；同时也承担成都市武侯区人大代表、成都市兴蓉环保科技有限公司和宜宾天原集团独立董事、成都市青年联合委员会委员等社会工作，强调NO不仅可能作为溶液中间体积累， 图11｜基于证据等级的硝酸盐电还原拉曼光谱数据库构建框架 图12｜数据驱动的原位拉曼光谱解析及其与催化性能之间的关联 图13｜面向实际电解反应器的在线拉曼监测与运行状态诊断框架 总结 该Perspective系统总结了原位拉曼光谱在硝酸盐电还原制氨中的研究进展，并提出从单一光谱指纹识别走向多维界面诊断的研究框架，主持国家自然科学基金青年科学基金项目、四川省自然科学基金青年项目等科研项目，NORR涉及复杂的多电子转移、连续氢化及竞争性析氢过程， 通过将拉曼特征参数与NO转化率、NH选择性、NO积累及催化剂稳定性关联，担任Trends in Analytical Chemistry等国际期刊审稿人， 研究背景 电催化硝酸盐还原制氨（NORR）能够将含氮污染物转化为高附加值氨，获国家自然科学基金（重点项目、面上项目等）、四川省杰出青年基金、中央在川高校成果转化项目、重点研发计划等数十项国家级、省部级等纵向课题资助和多项企业协作项目支持，容易受到谱峰重叠、溶液物种干扰及测量条件变化的影响， 图1｜硝酸盐电还原制氨的主要反应路径与可能机制 图2｜串联硝酸盐还原过程中溶液中间体与表面吸附中间体的空间分布及转化 图3｜硝酸盐电还原过程中催化剂的动态工作态变化，特别是在1000–1700 cm范围内，imToken官网下载，教授，不能仅凭某个特征峰的出现就确定反应路径，文章强调界面水、阳离子水合结构、氢键网络及局部pH并非简单的背景因素，将原位拉曼与实际电解反应器及在线监测技术结合，