研究金属有机框架（MOFs）材料在能源气体分离领域的应用，这一研究有着重要的意义。MOFs 材料自身具备高比表面积的特性，这种高比表面积让它在与能源气体接触时，能够提供更多的作用位点，为气体的吸附和分离创造了有利条件。同时，它还具有可定制特性，这意味着可以根据不同能源气体分离的具体需求，对 MOFs 材料的结构和性能进行调整与优化，使其更好地适配各种分离场景。​利用 MOFs 材料的这些特性，能够有效优化气体储存与分离效率。在气体储存方面，高比表面积可以让更多的气体分子被吸附在材料内部，提高单位体积内气体的储存量；而可定制特性则能让材料对特定气体分子具有更强的吸附能力，减少其他气体的干扰，提升储存的纯度。在气体分离方面，通过定制化的设计，MOFs 材料可以对不同种类的能源气体分子表现出不同的吸附亲和力，从而实现对混合气体中目标气体的高效分离。​这种优化后的气体储存与分离效率，为传统材料提供了升级替代方案。传统材料在面对一些复杂的能源气体分离需求时，往往存在效率不高、选择性不强等问题，而 MOFs 材料凭借其独特的优势，能够弥补这些不足。采用 MOFs 材料替代传统材料，不仅可以提高能源气体处理过程的整体效率，还能降低相关的成本和能耗，在能源气体分离领域具有广阔的应用前景。

专注开发新型核壳结构纳米粒子，通过优化材料结构提升可见光响应效率，显著增强光催化产氢性能。实验数据显示，该材料在光催化降解与产氢应用中效率超传统材料3倍，且具备良好的生物相容性，在能源与生物医学领域均具潜力。

本项目开发了一种创新的电池健康诊断技术，通过分析充电过程中电池管理系统（BMS）的实时电压数据，结合电化学机理与人工智能算法，实现对每个电芯状态的精准评估。采用动态迭代优化方法，系统可不断优化诊断精度，重点监测电池健康状态（SOH）和材料退化特性，从而预测寿命并优化维护策略。该方案融合了电化学分析、大数据处理和机器学习，为电动车电池的安全高效运行提供智能化解决方案。