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武科大网讯（通讯员李江江）近日，化学与化工学院/核磁共振与分子科学交叉研究院博士研究生王小宝以第一作者身份在《Nature Communications》上发表题为“Harnessing confinement effect and interpretable machine learning to predict alkane diffusion in zeolite catalysts”的研究论文。论文通讯作者为我校郑安民教授、刘志强教授和齐记副教授，我校为论文唯一通讯单位。

沸石分子筛中的扩散行为是决定其催化与分离性能的关键，但长期以来相关研究多局限于特定体系，缺乏统一的理论框架。针对这一难题，研究团队创新性地将高通量分子模拟与机器学习方法相结合，成功构建了一个系统、可迁移的沸石分子筛扩散预测框架，并建立了包含4194种结构的高质量扩散数据库，为限域传质机制研究提供了重要的数据基础。

研究表明，分子扩散并非由单一孔径决定，而是受到孔道拓扑结构的协同调控。其中，孔道弯曲主要通过增强分子—骨架碰撞来抑制扩散，而截面积波动则通过引入自由能能垒限制传输。基于此提出的拓扑描述符，显著提升了模型的预测精度，并实现了对扩散行为的物理一致性刻画。未来，该研究框架可拓展至更复杂的孔道体系，并引入酸位点、温度及分子负载等实际条件，实现扩散—反应的耦合描述，推动沸石催化剂设计由经验驱动向机制导向的根本转变。

第一作者简介：

王小宝，化学与化工学院博士生。2021年进入我校化工学院攻读硕士学位，师从吴晓琴教授，从事生物质颗粒热解CFD模拟相关研究。2024年加入郑安民教授团队，从事分子筛扩散机制理论研究。目前，已在《Nat. Commun.》《Chem. Eng. J.》《Chem. Eng. Sci.》等化工与材料领域期刊发表学术论文7篇，并获得软件著作权1项。曾获“ob体育平台优秀研究生”荣誉称号，入选“中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划”及“ob体育平台优秀博士学位论文培育计划”，主持研究生创新创业基金一类项目，展现出突出的科研潜力与良好的发展前景。