Stanford大學Jens K. N?rskov組怎麼樣？

Stanford大學Jens K. N?rskov組近年在異相催化領域取得的研究成果如何？Jens K. N?rskov本人如何？

在我心目中，這個人就是當今理論催化界的第一，沒有之一。這只是個人觀點。

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吃完晚飯了，來回答個問題。先說說個人背景。我自己不是做理論的，主要是做實驗，我自己也更擅長儀器分析。課題組也沒有理論計算傳統。僅僅只是個人感興趣，在理論計算坑裡掙扎了一下，所以偶爾會翻幾篇理論催化文章。然後，像評論里提到的，我並不認識他本人。所以可能我的回答只是我怎麼認識他的學術成果。對於其他方面，我並不了解。可能不能完全解決題主問題吧。

最開始知道N?rskov是某次國內催化會議，他有個大會報告。報告內容就是他近年來一直做的指示參數（descriptor，我不知道怎麼翻譯是你們理論催化界正統翻譯）用於預測催化劑的文章。自那之後搜了搜他的文章，當時就感覺很震撼。

1. 一般做實驗的做實驗，做理論的做理論，理論實驗揉在一起很多人也很生硬。但是他的文章看完有種融會貫通，有種強烈的理論指導實驗的想法。姑且不論這種理論指導實驗是後期寫文章吹出來的還是一開始真的作為指導思想來做實驗的，descriptor方法本身就有極強的理論指導實驗的意義。我們可以回想一下，很多計算算過渡態，但是往往僅僅只是理解了一個反應，仍然不能指導如何降低決速步能壘。尤其是受到線性關係（scaling effects）影響，降低過渡態能量往往導致反應物產物能量一起降低，最後根本沒辦法預測能壘有沒有下降。所以他的這套descriptor方法雖然沒有在理解催化上前進很多，但是真正有了指導實驗的意義。

2. 理論催化的一大問題在於稍複雜的反應步驟太多，很多文章糾結於每一步差異、路徑差異，最後算了很多，洋洋洒洒十來頁寫完，作者也不能拍著胸脯說算清楚了一個反應。而N?rskov的descriptor方法和之前的d帶中心理論（一會兒還得表示一下欽佩）在做了很多假設下，抓住了反應中重要的部分做了簡單的吸附熱計算，計算量一下子小了很多，但是對反應趨勢預測還尚可接受。這樣子一下子就像那個龐大的材料基因工程一樣，可以開始廣泛篩選潛在的催化劑了。要是按照標準反應路徑計算來走，N?rskov算完一族體系，別人可能還不見得能搞清楚一個催化劑上的反應。所以挺佩服N?rskov刪繁就簡能力。

3. 另一個佩服的點在於N?rskov更像是理論催化界的開創者。前幾天知乎有個問題說化學研究是不是在止步而沒有重大突破了。我覺得N?rskov大概算是催化這個小領域的開路人。比如剛才提到的descriptor方法現在基本已經被理論催化主流學術研究採納，有了數不清的後繼者和錦上添花的文章，這個方法寫進教科書只不過是個時間問題。尤其是前幾天我忽然發現教科書上基本都會提到的d帶中心理論他是他提出的（我沒搞錯吧？）時候，簡直佩服得五體投地。d帶中心理論和descriptor兩個方法只能說目標一致，但是核心已經有了挺顯著的區別。一個人能在理論界開創兩個被主流學術界認可並迅速風靡的新方法的人，恐怕也不多見。

4. N?rskov本人對催化的認識卻是比很多教科書（甚至於很多搞催化的人）深刻得多。前幾天經知乎推薦，看了他寫的一本教科書，Fundamental Concepts in Heterogeneous Catalysis，發現他對催化理解已然超過了很多人。如果只是看這本書大標題，覺得這些概念也不過稀疏平常，比如動力學、過渡態什麼的。但是他對這些基本概念的闡述，完全是從當代角度（我個人對此的稱呼）重新闡述的。他所有對催化的認識，都是基於原子電子視角認識的。印象比較深刻的是他推算Arrhenius方程（我覺得應該叫做類Arrhenius方程）那部分，並不是僅僅假定一條反應路徑，繪製一條反應坐標，然後按照簡單的熱分布得到正負反應速率（就是在這之前我看到的教科書標準描述）。他考慮了包括所有原子坐標、動量的整個相空間，把這個相空間劃分為反應物區域和產物區域，然後在一個退化一個維度的界面上定義過渡態，利用動量估計下一個時刻一個體系在相空間中的軌跡，從而藉此估計出反應速率。在這之前，我從沒考慮過類似的處理方法。雖然仔細回想，統計物理裡邊還是量子力學裡邊確實是用過類似的相空間方法，但是看到他這麼重新分析反應，這真是我第一次看到。而以前教科書看到的那種描述方式，僅僅不過是他的相空間中反應軌跡中的一條（也許是最重要的那一條）而已。但是正如他所討論的，過度簡化反應模型，可能會漏掉很多平行路徑，尤其是決速步能壘相近的路徑。雖然這部分理論可能並不是他提出來的，但是我覺得他看問題視角確實更加深刻。他大概就是那種真正能深入淺出的人吧。

好像寫了蠻多，只不過是想表述一下我對他的欽佩之情。現在他也是Stanford那個SUNCAT組理論小分隊的帶頭人了，看著他們那群人進來似乎又提出了不少新點子，但是感覺都不如N?rskov的那個深刻和令人受啟發。最後，有說錯的地方，歡迎指出。並期待聽聽別的專做理論催化的人的見解。

小黑的回答已經十分詳盡了。我在這裡說說我自己的看法吧。

Norskov的目的很明確：尋找高效的催化劑（不論異相催化、電催化還是光電催化）

為了尋找高效的催化劑，就必須理解現在已經存在催化劑的變化規律。

他在前人（例如Anderson-Newns模型）的基礎上，提出了d能帶理論（1995，Nature）。之後運用d能帶理論解釋了許多吸附能-結構關係（SAR，Structure-Adsorption Relation）。

在2000年左右，Norskov開始研究化學反應，Scaling Relation（在不同晶面上兩個吸附物之間的吸附能呈線性關係）與BEP Relation（化學反應的反應能和活化能之間有線性關係）就是在這個時期發現的。BEP relation不是Norskov的工作，但是他是第一個運用DFT方法來檢驗這個關係的。

Norskov的早期工作主要依據微觀動力學模擬（micro-kinetic modeling）來研究合成氨反應。後來有了DFT計算之後，如何將這兩個工作結合在一起，對Norskov來說是下一步的挑戰。

目前他已經有了：（1）微觀動力學模擬的方法（2）Scaling Relation（3）BEP Relation。在微觀動力學中的速率常數會含有活化能，活化能經過BEP關係可以轉化為反應能，在表面上的吸附反應的反應自由能與吸附物的吸附自由能有關。由此，就把反應活性與吸附物的吸附能聯繫起來了。又由於Scaling Relation的存在，可以將獨立變化的吸附能數目急劇減小。因此最後剩下1/2/more個吸附能，這些吸附能就被稱為「描述符」。

當我們可以理解反應在已有催化劑上的趨勢時，我們就可以預期在其他催化劑結構上反應的活性。最著名的例子就是MoS2，這個其實是從生物化學中取得的靈感。

另外，我們可以從SUNCAT組的Research Area中看出：他們的研究方向十分廣泛，且目的明確（不會去操心比較minor的details）

因此我們可以看出，Norskov的成功來自於：（1）目標明確（2）懂得「簡化」（3）成功找到實驗與理論的結合點。我們也可以向他學習這幾點。

要知道，在化學當中，只要能給出足夠多的insight的Model，就是好的Model。不論其與真實體系相差多少。

祝學習快樂！

計算催化的開創人。在很早，他就提出了很多量子化學在催化中的應用的概念，真正讓他火了起來應該是最近幾年催化的迅猛發展。

從他最早年的論文可以看出，已經在探究分子層面上電子結構的問題，這有很多內容，在現在是最基礎的教育。例如CONTRACTION OF DIATOMIC-MOLECULES UPON CHEMISORPTION SOLID STATE COMMUNICATIONS。THEORETICAL DESCRIPTION OF MOLECULE-METAL INTERACTION AND SURFACE-REACTIONS。

這已經和催化中一些概念重合了。不過工作還不如後期那麼震撼。

前面的回答也說了d-band之類的理論已經接近於教科書級別。不再扯了。。

後來他研究分子與固體的關係就比較系統也比較多元了。對我個人而言，幫助比較大的是THEORETICAL DESCRIPTION OF MOLECULE-METAL INTERACTION AND SURFACE-REACTIONS。已經把催化劑和分子層面上的電子結構方面的很多概念闡述的很清楚了，也有比較新穎的角度。個人感覺看完之後對催化的理解會加深不少吧。

近幾年，主要是將原先的催化理論應用於電催化吧。正好納米和電化學近幾年的興起也是潮流啊。論文太多了不引了。

結論就是吧，幾乎是整個計算催化界的開山鼻祖了。