机构旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会科研！
教授简介与研究背景
王教授是西安交通大学能源与动力工程学院的青年拔尖人才A类教授，深耕热电能量转换领域近十五年。其学术轨迹横跨中美两国，兼具深厚的产学研背景：早年在美国德雷塞尔大学、德州农工大学等顶尖院校完成博士后研究，曾在原子纳米科技公司担任首席科学家，主导多项产业化技术攻关。
2017年归国后，依托西安交通大学的前沿科研平台，他聚焦柔性热电材料与器件的原始创新，在国际顶级期刊发表论文50余篇，包括《Nature Communications》《Advanced Materials》等高影响力成果，论文总引用超5000次，多篇入选ESI高被引论文。
王教授的跨学科背景尤为突出：从有机高分子合成到能源系统集成，从微观材料设计到宏观器件工程，形成了“基础研究-技术转化-应用拓展”的完整研究链条。他主导的团队已构建国际领先的柔性热电实验室，获国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划等支持，并与多家头部企业建立联合实验室，推动科研成果产业化落地。
主要研究方向与成果分析
王教授课题组围绕“柔性热电材料-器件-系统”开展全链条研究，核心方向可聚焦为三大模块：
（1）导电高分子复合材料开发
针对传统热电材料脆性大、柔性差的痛点，团队创新性地将有机导电高分子（如PEDOT:PSS）与水凝胶、碳纳米管（CNT）复合，研制出兼具超高导电性（>4000 S/cm）和拉伸性（>300%）的柔性薄膜（Adv. Mater. 2022, 2302919）。通过路易斯酸促进离子交换策略，首次实现无填料PEDOT:PSS水凝胶的电荷定向传输，突破传统掺杂工艺对材料性能的限制。
（2）器件级热-电耦合优化
在器件层面，团队提出“毛细压缩诱导取向”技术（Nat. Commun. 2024, 5617），通过调控CNT薄膜的纳米级密堆积结构，同时提升电导率（12000 S/cm）和降低热导率（0.6 W/mK），实现功率因子（PF）达3500 μW/mK²的n型柔性器件。此外，全自动光热电集成设备（Adv. Mater. 2024, 2312570）将光伏与热电单元协同设计，整体能量转换效率较传统单模系统提升47%。
（3）多场景能源系统构建
团队率先开发可穿戴自供电传感器（ACS Energy Lett. 2021, 4355），利用人体温差持续输出微瓦级电能；在工业余热回收领域，基于多壁碳纳米管-金属有机框架（MOF）的超轻薄膜（Small 2023, 2304266）已实现120°C温差下的稳定产氢。最新的光-热-电联用系统（J. Mater. Chem. A 2024, 18948）通过极性切换技术兼容多种能源输入，展现出全天候发电潜力。
研究方法与特色
王教授团队的科研方法论具有三大鲜明特征：
（1）微观结构与宏观性能的跨尺度设计
通过分子动力学模拟指导材料合成，例如在聚苯胺-CNT杂化膜中引入溶剂极性梯度（J. Mater. Chem. A 2024），实现n型载流子浓度调控，克服有机半导体空气稳定性差的难题。同步辐射X射线散射技术（如Nat. Commun. 2023, 380）揭示CNT薄膜密堆积过程中的π-π相互作用机制，为设计高取向度材料提供理论支撑。
（2）工艺创新驱动性能突破
首创“分子级耦合反应”策略（Nat. Commun. 2024, 5854），将掺杂剂与高分子链的化学反应效率提升3倍，大幅降低杂质相生成。全溶液加工工艺（Adv. Funct. Mater. 2022, 2203080）实现MWCNT薄膜各向异性电导率的精确控制，器件成品率达98.5%，远超同行水平。
（3）学科交叉融合的范式创新
将机器学习引入材料筛选（2024 submitted），构建多尺度图神经网络预测环烷烃生物燃料性能；结合微流控芯片（Nano Energy 2022, 106789）开发剪切场诱导的p-n结阵列，突破传统光刻工艺的分辨率限制。这种“计算+实验+工程”三位一体的研究模式，显著加速了材料发现到应用的转化周期。
研究前沿与发展趋势
柔性热电领域当前面临三大挑战：（1）n型材料性能滞后于p型；（2）柔性器件的长期环境稳定性不足；（3）多能源耦合系统的动态匹配优化。王教授团队的前沿探索方向包括：
· 新型二维MOF基热电材料（J. Mater. Chem. A 2024, 14245）：通过层间π-d轨道杂化增强载流子迁移率，同时利用MOF孔道限域效应降低晶格热导。
· 自修复柔性器件（2024 in preparation）：仿生设计含动态二硫键的有机凝胶，实现机械损伤后电性能的80%自恢复率。
· 人工智能驱动的多能互补系统：正在构建基于数字孪生的光-热-电联产模拟平台（2023 submitted），通过强化学习算法实时优化能量分配策略。
未来五年，柔性热电技术将向**“轻量化集成”与“自适应智能化”**演进：可穿戴设备有望实现微瓦级自持续供电，工业余热回收系统的成本将降低至0.8美元/W以下。王教授团队在碳基复合材料与印刷电子领域的积累，或将成为突破这些技术壁垒的关键。
对有意申请教授课题组的建议
（1）学术背景匹配度提升
· 材料化学方向：需掌握有机合成、表征技术（如Raman、XPS），熟悉导电高分子掺杂机理。
· 器件工程方向：建议提前学习COMSOL热-电耦合模拟，掌握微纳加工（如喷墨打印、激光刻蚀）基础。
· 交叉学科申请者：具备机器学习或能源系统建模经验者优先，需在申请材料中明确跨学科研究计划。
（2）核心技能储备
· 实验技能：高分子溶液加工、真空镀膜、Seebeck系数测试仪操作。
· 数据分析：Origin进阶绘图、Python脚本编写（针对热力学模拟数据）。
· 文献积累：精读《Advanced Energy Materials》近三年综述，关注“flexible thermoelectrics”“multi-energy hybrid systems”关键词。
（3）申请策略优化
· 研究计划书：建议围绕“高稳定性n型柔性材料”或“光-热-电动态调控”设计课题，引用团队2023-2024年论文3篇以上。
· 沟通技巧：邮件咨询时需具体到某篇论文的技术细节（如Nat. Commun. 2024, 5617中的毛细压缩参数优化），展现深度思考。
· 实习衔接：如有意向暑期科研，可提前联系参与在投论文的补充实验（如抗冻凝胶电导率测试），争取共同作者机会。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
