AI視界深圳新聞網2025年8月30日訊（記者 何亞南）近日，深圳大學在科研方面喜訊頻傳。3篇論文成果登上頂刊，其中化學與環境工程學院2項成果亮相《自然》（Nature），經濟學院1項成果發表于管理學國際頂刊Management Science；高等研究院團隊獲嫦娥五號月球樣品，助力嫦娥七號探測月球水冰；助理教授張新旭參加國際大洋鉆探計劃第501航次采樣工作，是首位依托深大參加IODP3航次的科學家。
深大化院連發2篇Nature
8月，深圳大學化學與環境工程學院特聘副教授范海龍聯合日本北海道大學龔劍萍教授等人在水凝膠領域取得重要突破：他們基于蛋白質數據庫，創新性地提出了一種融合數據挖掘、仿生實驗設計與機器學習的“三位一體”設計策略，成功預測并開發了水下粘附強度達到兆帕（MPa）級的超粘水凝膠。這一成果展示了一個從“仿生經驗”走向“數據驅動”的完整材料設計路徑。成果于2025年8月6日發表在Nature上，并選為封面。范海龍副教授為通訊作者之一。
設計凝膠與彈性體等軟材料是一項復雜任務。這需要篩選合適的結構單元類型與用量（如單體），并確定其在材料中的排布方式，由此產生的設計空間包含近乎無限的可能組合。更復雜的是，由于弱分子相互作用與熱漲落的共同影響，軟材料會呈現出精細的多尺度行為——其結構－性能關系跨越多個時空尺度，其中介觀尺度結構起著關鍵作用。數據驅動方法通過標準化數據集改變了具有明確原子結構的硬質材料的發現與預測范式，實現了精確的性能預測并促進設計空間的高效探索。然而由于軟材料存在復雜的多尺度結構－性能關系，相關應用仍面臨挑戰。
本研究提出一種融合數據挖掘、實驗驗證與機器學習的數據驅動策略，從頭設計適用于嚴苛水下環境的高性能粘附水凝膠。通過挖掘蛋白質數據庫，本文開發出描述符策略，利用理想共聚在聚合物鏈中統計復現蛋白質序列模式，從而實現了水凝膠的定向設計與數據集構建。基于180種仿生水凝膠的初始數據集，采用機器學習優化配方后獲得粘附強度的顯著提升，最高值突破1兆帕。這類超強粘附水凝膠在生物醫學工程至深海探測等領域展現出巨大應用潛力，標志著軟材料數據驅動創新的重要突破。
同樣來自深圳大學化學與環境工程學院的王丹特聘教授團隊，近日也發布重磅成果：鐵基納米HoMS突破非貴H2-02燃料電池性能天花板。相關成果以“Acidic oxygen reduction by single-atom Fe catalysts on curved supports”為題發表于Nature。論文通訊作者是王丹教授、向中華教授、王金蘭教授、劉彬教授、張鎖江院士。第一作者是趙亞松博士。
據了解，目前PEMFC的催化劑多為鉑（Pt）等貴金屬，儲量有限、價格高昂，嚴重制約了PEMFC的規?；a；鐵/氮-碳（Fe/N-C）材料因成本低、活性較高，被視為PEMFC中貴金屬催化劑的有力替代者，但仍面臨以下瓶頸問題：如何解決O-O鍵的活化與含氧中間體脫附之間的矛盾；吸附強則活化能力強，但含氧中間體難以脫附；吸附弱含氧中間體易于脫附，但活化能力弱；Fe物種在H2O2/自由基環境中易發生Fenton反應，導致Fe/NC出現脫金屬和耐久性下降等問題。此外，現有Fe/N-C多以堆疊石墨烯或塊體碳為載體，活性位點暴露受限，影響了Fe/N-C材料的市場化應用。
（催化劑結構示意圖和Fe單原子分布統計）
針對上述問題，王丹教授與其合作者基于納米級中空多殼層結構（HoMS），創新性地開發出“高曲率內殼層活化位點+帶負電外殼層防護促脫”的曲面鐵單原子催化劑（CS Fe/N-C）。該結構將Fe單原子主要鑲嵌在納米Fe/N-C HoMS的內殼層，鐵原子缺失的外殼層既不妨礙氧氣在內殼層的吸附活化，又可促進中間體脫附，還可抑制羥基自由基侵蝕，構建出獨特的“外護內催”微環境。
（通過XANES、EXAFS和M?ssbauer等揭示催化劑精細結構）
（DFT計算揭示層間C-N靜電效應打破吸附能線性標度關系）
（燃料電池性能表征）
（原位XAFS、EIS及EPR表征）
實驗結果表明，該催化劑在PEMFC中實現了0.75 W cm?2（H?–air, 1 bar）峰值功率密度，并在300小時連續運行后保持86%活性，實現了非貴金屬體系PEMFC前所未有的最優綜合性能。
深大經院發首篇MS 為應用經濟學科建設重大突破
近日，經濟學院副教授陳博與合作者奧地利維也納大學助理教授Dmitriy Knyazev的合作論文“Optimal Discrimination-Free Auctions”在管理學國際頂級期刊Management Science在線發表，深圳大學為第一署名單位。這是深圳大學經濟學院建院以來發表的首篇MS期刊論文，標志著深圳大學應用經濟學科建設取得重大突破。
Myerson (1981）構建了最優拍賣機制，證明當競標者存在先驗異質性時，期望收益最大化必然要求對不同競標者實施歧視性待遇。Deb and Pai（2017）的研究則指出，程序公平性本身完全無法消除歧視；因此，即使引入程序公平性，其機制仍可達成Myerson確立的最大期望收益。
本文提出了一種全新的次高價拍賣機制，其特色在于采用靈活保留價：最高競價者的保留價并非固定，而是由所有未中標者的競價共同決定。研究表明，當靈活保留價被設定為最優水平時，該機制確立了在完全規避 Myerson 歧視性定價下的收益上限。這為上述理論難題提供了一個極為簡約的解決方案。
再獲嫦娥五號月球樣品！深圳大學團隊助力嫦娥七號探測月球水冰
7月，國家航天局探月與航天工程中心組織召開了第九批月球科研樣品借用申請評審會。經專家評審和國家航天局批準，共有來自全國25家科研機構的67份申請獲得通過，累計發放樣品30881.8毫克。其中，深圳大學高等研究院空間科學中心丁春雨研究員團隊牽頭，在四川大學謝亞辰教授團隊與深圳市氣象局天文臺梅林副研究員團隊的聯合協作下，成功獲批413.9毫克嫦娥五號月壤樣品（如圖1所示）。該團隊也成為深圳市首個專注于月壤介電特性實驗測量與月球水冰探測研究的科研團隊。
（擬申請的第九批月球科研樣品）
團隊將依托此次獲批的珍貴月壤樣品，聚焦月球探測中的關鍵科學問題。月球極區水冰被認為是未來月球基地建設和深空探測的重要戰略資源。然而，利用雷達手段識別水冰仍面臨挑戰：月壤介電損耗特性是否會受到含水狀態影響？傳統的阿波羅月球樣品模型認為，月壤電磁損耗主要由鈦鐵礦物主導。然而，我國月球雷達觀測結果顯示，其損耗水平顯著高于典型月壤，暗示可能存在新的物理機制亟待揭示。該研究有望破解水冰探測中的關鍵難題，為即將實施的嫦娥七號任務，特別是極區水冰識別，提供堅實的科學依據和技術支撐。
為推動深圳市積極參與國家深空探測前沿研究，深圳市發展和改革委員會在深圳大學立項建設了具備月表環境模擬、輻射與光譜定標等功能的國際先進月基探測平臺。未來，該團隊將依托該平臺及天都－深圳大學深空探測聯合實驗室，對獲批的珍貴月壤樣品開展系統研究與科學管理，為我國月球與深空探測事業注入深圳力量。
深大首位參加IODP3航次的科學家 參與近海海底鉆探取樣工作
6月20日至7月30日，高等研究院助理教授張新旭赴美國東北海岸參加國際大洋鉆探計劃（IODP3）第501航次的采樣工作。該航次在美國馬薩諸塞州的近海海底進行鉆探取樣，相關研究結果有望填補近海水文系統形成機制的多項空白，對于可持續管理與保護全球淡水資源，以及理解大陸架環境中的生物地球化學元素循環具有重要意義。
張新旭助理教授作為首位依托深圳大學參加IODP3航次的科學家，共采集沉積物樣品54份、地下水樣品31升，主要采用宏組學手段研究沉積物中活躍的微生物類群及其環境適應機制。
團隊利用L/B Robert鉆探船在93天內共完成了4次鉆探作業，成功獲得了長度達393米的深海沉積巖芯，并首次在全球近海海域采集到超過1萬升地下淡水樣品。此外，團隊在其中的2個鉆孔中布設了SCIMPI原位觀測系統，為連續監測該地區未來3～5年的地下水循環模式提供了關鍵平臺。
本次科考吸引了來自中國、英國、美國、德國、法國、日本、印度等多個國家的61位國際科學家參與，研究領域涵蓋微生物學、地球化學、水文地質學、沉積學、古生物學等多個學科。所有采樣數據將于近期通過IODP3網站實時向公眾開放。
（本文由深大供圖）
關鍵詞
簡介
重點
分析
猜你想問