复旦大学微电子学院陈时友研究员课题组简介课题组项目负责人陈时友,微电子学院研究员,2009年获复旦大学物理专业博士学位,2011年5月至2013年05月在劳伦斯-伯克利国家实验室从事博士后研究,曾入选国家级领军人才计划、国家自然科学基金优青、上海市优秀学术带头人。在Nature Comput. Sci., Nature Nanotech., Nature Energy, Phys. Rev. Lett., J. Am. Chem. Soc., Adv. Mater.等期刊发表论文150余篇,SCI引用14000余次,入选Elsevier中国高被引学者。主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划课题、上海集成电路研发中心探索者计划项目等20余项,曾获教育部自然科学一等奖、中国电子学会自然科学二等奖、中国材料研究学会计算材料学青年奖、上海市青年科技英才、第七届中国科协优秀科技论文奖;担任半导体学报、Computational Materials Sciences等期刊编委、国际半导体缺陷大会(ICDS)咨询委员会委员、2022年国际半导体物理大会(ICPS)程序委员会委员。课题组主要研
复旦大学物理学系向红军课题组简介课题组项目负责人向红军,复旦大学物理学系谢希德特聘教授。2001年,2006年分别获得中国科学技术大学学士和博士学位,2006年—2007年美国北卡州立大学博士后,2007年—2009年美国国家再生能源实验室博士后。2018年获“国家杰出青年基金”,2018年获国际理论物理中心“ICTP”奖,2021年入选美国物理学会会士,2023年获黄昆物理奖。课题组从事计算凝聚态物理研究,在多铁性物理模型建立和计算方法发展等方面取得了进展。代表成果有:提出了自旋序诱导铁电性的普适模型,突破了传统模型的局限,给出了一大类多铁的一般物理图像,已被领域专家广泛认可和采用。课题组建立了计算磁相互作用及磁电耦合强度的四态法,该方法已被至少18个国家的123个研究组采用。突破了最经典的固体物理教科书中“铁电材料一定具有极性点群对称性”的基本概念,提出了全新的分数量子铁电性。自主开发了通用的材料性质分析和模拟软件包(PASP),已被海内外多个研究组采购和采用。项目领域计算凝聚态物理,包括磁性、铁电性、多铁性、计算方法发展及程序开发、机器学习方法在计算凝聚态物理中的应用等。透视晶界
走进实验室 | 复旦大学类脑智能科学与技术研究院王晶课题组简介复旦大学类脑智能科学与技术研究院王晶青年副研究员课题组长期围绕类脑智能算法、智能器件、仿生材料、生物医学工程等多学科交叉开展研究。课题组成员包括联合培养博士后、博士、硕士和本科生,涵盖人工智能、仿生材料、光电视觉感应器件、医学等多学科交叉专业,合力完成创新技术、临床验证和产业化应用的闭环。课题组研究内容对脑卒中患者个体和社会具有重要意义,目前已经与复旦大学附属华山医院、华东医院、中山医院等开展多中心临床实验合作。项目领域实时脑电控制柔性可穿戴的脑机交互EEG—TMS评估治疗一体化康复数字系统;类脑算法驱动的智能脑机交互数字生命系统。项目名称:基于实时脑电智能算法驱动的便携式脑卒中新型脑机接口设备项目背景中国脑卒中发病率是全球最高之一,脑卒中康复治疗是一个复杂且跨学科的医疗过程,传统的康复治疗方法通常需要依靠医疗专业人员的经验和患者的主观反馈来调整治疗方案,这一做法导致治疗效率低下和康复进程迟缓。传统脑卒中康复方法通常难以提供实时的、客观的生理信号数据来支持康复治疗决策。这其中的关键挑战是联通EEG(脑电图)与TMS(经颅磁刺
复旦大学信息科学与工程学院孙耀杰教授课题组,在电气工程及其自动化领域,主要从事能源大数据和电力电子控制方面的研究工作;在电子技术领域,主要从事物联网大数据和智能控制方面的研究工作;在现代农业与光伏发电工程相结合的工程技术领域,主要从事农业光伏综合扶贫示范项目等大型工程示范项目的设计规划和技术服务工作。课题组的多项科技成果已实现转化,从照明控制与大飞机项目、电力电子与光伏逆变器项目,到农光互补与扶贫公益项目、碳中和下的新型储能项目,在产业化方面取得了瞩目成绩。╱ 研究领域 ╱储能设备监测技术、新能源技术研发[项目1] 锂离子电池的“健康诊断”和“寿命预测”方法╱ 项目背景 ╱锂离子电池在长期使用中会发生老化,具体表现为容量减少和阻抗增加,不但影响电池的充放电性能,而且会进一步影响用电器件的功能和任务完成度。因此,基于老化特征的锂离子电池容量估计方法一直是电池管理研究的热点。然而,由于采样设置不合理、电极材料有差异等因素,传统的老化特征提取方法存在精度有限、步骤复杂的缺陷。╱ 项目内容 ╱本项目是基于容量增量曲线特征的锂离子电池容量估计方法。课题组提出了一种基于特征匹配的迁移学习锂离子电池
复旦大学材料科学系王珺教授课题组,主要研究方向为微电子封装可靠性、新型电子材料、材料测试表征等,包括先进微电子封装模拟仿真和可靠性设计、新材料开发研究、材料性能表征方法及材料失效分析、封装关键技术研究、电子封装可靠性数据库应用研究等。已发表90余篇SCI、 EI/ISTP及国内核心研究论文,已获授权十多项国内专利和三项软件著作权。╱ 研究领域 ╱微电子封装可靠性、新型电子材料、材料测试表征、可靠性实验[项目] 更“可靠”的电子封装可靠性研究╱ 项目背景 ╱微电子封装是将集成电路裸芯片组装为可实现特定功能的电子器件、电路模块和电子整机的制造技术。封装体具有保护芯片不受或少受外界环境的影响、实现芯片与外界的电气互连等功能。封装器件需要通过各种电、热、机械测试,确保器件的可靠性,使之具有稳定的、正常的功能。近年来,随着人工智能等新兴应用需求快速增长,一方面,消费电子等终端产品对设备需求越来越小型化,对应的芯片封装尺寸要求也越来越高;另一方面,5G、高性能运算、智能驾驶、AR/VR、物联网等对芯片的性能提出了更高的要求,对芯片封装密度要求也越来越高。这些新兴应用推动了先进封装迅速发展,例如多芯
材料科学系王飞研究员课题组,主要研究方向为高比能高安全新型电池的电解质开发及机理研究,包括高电压水系电池及相关电解液体系、锌基可充二次电池及相关电解液、高安全性有机锂\钠离子电池电解液,固态电解质等。╱ 研究领域 ╱新型电池的电解质开发[项目1]高性能中性锌空气电池╱ 项目背景 ╱锌空气电池具有高理论能量密度、高安全性的优点,是一种具有前景的储能技术。然而,传统的锌空气电池采用高浓度碱性溶液作为电解液,在使用过程中电解液会发生碳酸化,形成的碱金属碳酸盐或亚碳酸盐会对阴极产生损坏,从而影响电池的使用寿命和供电能力。╱ 项目内容 ╱本项目是能量密度更高、寿命更长、成本更低的新型中性锌空气电池。课题组开创了2电子反应锌空气电池的全新机制,自主设计了聚合物电解质的组分,得到中性的聚合物电解质,避免了传统碱性锌空气的副反应损伤阴极的问题,从而降低了电池的自放电效应,提高了电池的能量密度和使用寿命。本项目锌空气电池负极的锌负极利用率提升至83%以上,电池能量密度达470Wh/kg,成本仅约0.1元/ Wh。本项目技术已申请中国发明专利。使用Zn(OTf)2与ZnSO4电解液的锌空气电池电化学性能、
环境科学与工程系张立武教授课题组,主要研究方向为环境化学、大气污染控制、单颗粒拉曼检测及新污染物的检测。近年来在环境颗粒污染物检测及成像方面开展了持续研究,包括实现了单颗粒气溶胶三维化学成分及混合状态的受激拉曼成像(Small Methods , 2019, 1900600)、单颗粒气溶胶的表面增强拉曼检测(EST,2017, 51, 6260;Analytical Chemistry, 2019, 91, 21: 13647)及纳米塑料的表面增强拉曼检测(EST,2020, 54: 15594)等。╱ 研究领域 ╱环境新污染物检测技术╱ 项目名称 ╱找出健康“隐形杀手”:微纳塑料新型检测技术╱ 项目背景 ╱微纳塑料(MNPs)是直径小于5mm的微塑料(MPs)和小于1000 nm的纳米塑料(NPs)的统称。微纳塑料容易在水环境或动植物体内蓄积,比普通塑料更易穿过生物屏障进入人体,导致人体生物组织功能的障碍和损伤,是威胁人类健康、破坏生态系统和摧残生物多样性的“隐形杀手”。因此,对微纳塑料检测技术的研发迫在眉睫。╱ 项目内容 ╱本项目是基于拉曼光谱技术的微纳塑料的新型检测方法。课题组自
走进复旦大学环境科学与工程系李庆教授课题组复旦大学环境科学与工程系李庆教授实验室,围绕燃烧与环境主题开展交叉学科研究,主要研究燃烧源气溶胶的形成、演化及其环境/健康效应。已开发工业烟气的可凝结颗粒物的在线监测技术;建立了气溶胶关键组分指纹图谱的分析方法;阐明了燃烧过程与气溶胶关键毒性化学组分之间的内在形成关系;发展出以削减PM2.5健康风险为导向的大气污染源防治方案。╱ 研究领域 ╱大气污染防治,烟气监测技术╱ 项目名称 ╱大气污染精准治理关键技术:工业烟气可凝结颗粒物在线监测╱ 项目背景 ╱工业燃料燃烧释放大量燃烧副产物到大气中,导致PM2.5浓度快速上升。由于可凝结颗粒物(CPM)在烟气排放到大气后才发生凝结成核过程,导致现有污染控制设备难以去除CPM,成为超低排放背景下PM2.5超标的主要原因。广泛使用的美国环保署推荐的Method 202离线测量方法存在着现场操作复杂、分析结果滞后且受到SO2气体干扰等问题,难以实现对烟气中CPM的精确实时监测。因此,亟需新的有效监测方法解决这一前沿技术难题。╱ 项目内容 ╱本项目研制了用于工业烟气CPM在线监测的装置,实现了高精度的在线监测和
复旦大学环境科学与工程系李想教授课题组,主要研究内容为大气VOCs(挥发性有机物)及相关仪器分析,基于VOCs直接观测和动力学模拟等研究手段,关注典型城市环境中大气VOCs的来源和转化以及相应大气化学机理的探索,致力于从化学的角度阐释区域大气O3与PM2.5复合污染的形成机理,为区域二次污染防控提供科技支撑。进一步拓展气质联用技术分析人呼出气中痕量VOCs生物标志物筛查新方法,构建呼气VOCs与人体肠胃道、脑肿瘤和代谢疾病的关联,推进其在疾病无损诊断、环境健康等研究中转化应用。╱ 研究领域 ╱人呼气VOCs在疾病无损化诊断中的应用研究╱ 项目名称 ╱疾病早期筛查技术:人呼气VOCs无损化诊断╱ 项目背景 ╱人呼出的气体中包含成百上千种痕量VOCs,源于体内的细胞代谢或菌群释放,携带丰富的生物信息,能够指示机体新陈代谢和疾病相关过程。通过检测人呼气VOCs中的特殊成分,可以开发无损、高效、经济的疾病早期筛查技术。目前人呼气VOCs采样流程缺乏标准、采样条件缺乏规范、样本难以获取等因素严重限制了VOCs生物标志物在临床研究中的大规模应用。此外,采集到的VOCs分内源和外源两种,大部分研究不