愛爾蘭都柏林聖三一學院全獎博士項目招生中！

今天，我們(men) 為(wei) 大家解析的是都柏林聖三一學院博士研究項目。

“Fully funded PhD studentship in Computational Modelling of Multimetallic Catalysts for CO₂ Reduction”

學校及專(zhuan) 業(ye) 介紹

愛爾蘭(lan) 都柏林聖三一學院全獎博士項目招生中！

學校概況

都柏林三一學院（TCD）是愛爾蘭(lan) 曆史最悠久、最負盛名的高等教育機構，成立於(yu) 1592年，位於(yu) 愛爾蘭(lan) 首都都柏林市中心。作為(wei) 愛爾蘭(lan) 排名第一的高校，三一學院在世界大學排名中也常年位列前100名。三一學院設有三大學院（人文與(yu) 社會(hui) 科學學院、健康科學學院、工程數學與(yu) 科學學院）和24個(ge) 學術部門。其中，化學係隸屬於(yu) 工程數學與(yu) 科學學院，是愛爾蘭(lan) 最具影響力的化學研究機構之一。

院係介紹

三一學院化學係擁有悠久的曆史和卓越的國際聲譽，為(wei) 學生提供了優(you) 質的教學和研究環境。化學係現有約40名教職員工，包括多位國際知名教授和研究人員。該係設有無機與(yu) 物理化學、有機與(yu) 生物化學、理論與(yu) 計算化學等多個(ge) 研究方向。

招生專(zhuan) 業(ye) 介紹

本次招生專(zhuan) 業(ye) 為(wei) 計算化學（Computational Chemistry），專(zhuan) 注於(yu) 多金屬催化劑用於(yu) CO₂還原的計算模擬研究。該專(zhuan) 業(ye) 培養(yang) 目標是培養(yang) 具備紮實理論基礎和先進計算技能的高級研究人才，能夠運用計算化學方法解決(jue) 能源與(yu) 環境領域的關(guan) 鍵科學問題。

就業(ye) 前景方麵，隨著全球對碳中和技術需求的增長，具備計算化學和機器學習(xi) 交叉背景的博士畢業(ye) 生在學術界、能源行業(ye) 、化工企業(ye) 以及環保相關(guan) 政府部門和研究機構都有廣闊的就業(ye) 機會(hui) 。畢業(ye) 生也可以選擇在人工智能和材料科學等高科技領域發展，或創辦科技創新企業(ye) 。

申請要求

1.學曆要求：

申請者應持有或預期獲得化學或相關學科的一等榮譽學位或2.1等級學位。

2.專(zhuan) 業(ye) 背景：

化學、計算化學、物理化學、材料科學或相關學科背景，對計算化學研究方向有濃厚興趣。

3.技能要求：

具備理論計算和/或Python編程經驗將是優勢。
熟悉密度泛函理論（DFT）計算以及常用計算化學軟件（如Gaussian、VASP等）者優先考慮。

4.語言能力：

通常要求IELTS總分不低於6.5分，且各單項不低於6.0分；
或托福iBT總分不低於90分，且各單項不低於20分。

5.其他素質：

對多金屬催化、CO₂還原或可再生能源領域有研究興趣者優先考慮。

項目特色與(yu) 優(you) 勢

1.學術優(you) 勢

跨學科研究平台：項目結合計算化學與機器學習，為學生提供多學科培養環境。
研究前沿定位：CO₂轉化為多碳產物是當前能源與環境領域的熱點研究方向，具有重要的科學價值和應用前景。

2.培養(yang) 優(you) 勢

理論與技術並重：學生將同時掌握先進的計算化學理論和機器學習技術，培養全麵的科研能力。
專家指導：由Tobias Krämer教授親自指導，確保高質量的學術培養。

3.經濟優(you) 勢

全額資助：提供年度25,000歐元免稅津貼，在愛爾蘭可以維持較好的生活水平。
學費全免：博士生學費全額資助，減輕經濟負擔。
研究經費支持：項目提供研究消耗性材料預算，確保研究工作順利進行。

有話說

項目理解

交叉學科本項目處於計算化學、催化化學、材料科學和機器學習的交叉領域，將理論計算方法與人工智能技術結合，為開發高效催化劑提供理論指導，體現了現代科學研究的多學科交叉特性。
研究目標項目核心目標是通過計算模擬方法研究雙核過渡金屬催化劑對CO₂還原生成多碳（C2+）產物的機理，揭示催化劑結構與活性關係，為設計高效、選擇性強的多碳產物催化劑提供理論基礎。
技術手段項目將采用密度泛函理論（DFT）和從頭計算（ab initio）等量子化學計算方法，結合機器學習技術，係統研究催化過程中的電子轉移、能壘變化、中間態結構等關鍵參數，預測催化活性和選擇性。
理論貢獻本項目將填補雙金屬催化劑促進CO₂偶聯生成多碳產物機理研究的理論空白，闡明活性位點約束策略如何影響C-C偶聯過程，建立結構-活性關係模型，為雙金屬催化劑設計提供原理性指導。
應用價值研究成果將直接指導高效CO₂還原催化劑的設計，促進二氧化碳向高附加值多碳化學品的轉化，推動碳循環經濟發展，對緩解溫室氣體排放、實現碳中和目標具有重要意義。

創新思考

前沿方向可拓展研究雙金屬催化劑與光敏劑、電子轉移媒介的協同作用，開發光電催化一體化係統；探索多元金屬（三核或多核）催化體係對複雜C-C偶聯反應的調控機製，突破傳統雙金屬催化的局限性。
技術手段可引入量子化學與分子動力學結合的多尺度模擬方法，更準確描述催化過程動態變化；應用深度學習和強化學習算法構建催化劑活性預測模型，實現高通量虛擬篩選；引入反應網絡分析方法預測複雜產物分布。
理論框架構建基於配體效應、金屬-金屬相互作用、活性位點幾何約束的多參數協同催化理論框架；建立雙金屬催化CO₂還原的微觀動力學模型，分析反應路徑選擇性與產物分布規律；提出考慮溶劑效應的實用催化設計原則。
應用拓展研究成果可拓展至CO₂與其他小分子（如N₂、CH₄）的協同活化，開發多功能催化體係；探索催化劑在電催化、光催化等多種反應條件下的適用性，實現能源輸入多樣化；將計算方法應用於工業催化劑的改進與優化。
實踐意義項目可促進催化合成技術與可再生能源集成，實現CO₂閉環利用；推動碳中性燃料和化學品的規模化生產，減輕化工行業對化石資源依賴；為碳捕獲與利用技術提供創新催化解決方案，助力實現碳達峰碳中和目標。
國際視野建立由計算化學家、實驗化學家和工程師組成的國際聯合研究網絡，推動全球碳資源化利用技術交流；將研究納入歐盟Horizon Europe計劃框架，擴大國際影響力；與發展中國家合作開發適用於不同地區資源條件的催化技術。
交叉創新結合材料基因組學思想構建催化材料高通量設計平台；將量子計算引入複雜電子結構計算，突破傳統計算方法的精度和效率限製；整合微流控技術與原位表征方法，實現計算預測與實驗驗證的快速迭代。
其他創新點開發催化劑自優化係統，利用機器學習實現催化反應條件的實時調控；探索生物啟發的金屬簇催化中心設計，模擬酶催化的高效與選擇性；建立基於區塊鏈的開放計算化學數據庫，促進全球研究者數據共享與協作。