案例展示
固态电解质锂离子电导率预测
客户：某新能源企业
采用 DFT + AIMD 计算，系统研究了硫化物固态电解质的锂离子传输机制，预测了离子电导率并与实验值进行了对比验证。
挑战
实验合成周期长、成本高，需要在数十种候选材料中快速筛选具有高离子电导率的固态电解质。
方法
结合 DFT 结构优化与 AIMD 扩散模拟，计算锂离子迁移势垒与电导率，构建结构-性能关系模型。
成果
预测离子电导率与实验值偏差 < 15%
筛选出 3 个候选材料，其中 2 个实验验证成功
为客户节省约 60% 的实验试错成本
CO2 电还原催化剂高通量筛选
客户：某高校催化课题组
对 30 种过渡金属单原子催化剂进行系统的 DFT 计算，评估 CO2RR 活性与选择性。
挑战
实验筛选 30 种催化剂工作量巨大，需要理论计算预筛，减少实验试错。
方法
构建石墨烯负载单原子模型，计算 CO2 吸附能、加氢自由能、HER 竞争反应，建立活性火山图。
成果
筛选出 5 种高活性、高选择性催化剂
预测的催化活性趋势与后续实验一致
成果发表于 ACS Catalysis (IF=12.9)
二维 Janus 材料光催化性能预测
客户：某研究所
通过 HSE06 + GW-BSE 方法计算 Janus 二维材料的能带对齐与光吸收性质。
挑战
传统 DFT 方法低估带隙，需要高精度方法准确预测光学性质。
方法
HSE06 杂化泛函 + 自旋轨道耦合 + GW 准粒子修正 + BSE 激子效应，全链条计算。
成果
PCE 理论极限预测为 22.4%
揭示了 Janus 结构的内建电场增强机制
为实验制备提供了理论指导
激酶抑制剂 FEP 自由能计算
客户：某生物医药公司
对激酶抑制剂先导化合物进行 FEP 相对结合自由能计算，指导药物化学优化。
挑战
合成与活性测试周期长（4-6 周/轮），需要计算指导分子优化方向。
方法
构建 FEP 微扰图谱，计算 20 个类似物的相对结合自由能，排序预测活性。
成果
FEP 预测与实验 ΔΔG 的 R² = 0.89
正确识别了 3 个 nM 级活性化合物
加速了先导化合物优化周期 40%