1.催化剂的理性设计：基于第一性原理计算与机器学习方法，构建原子尺度的结构-性能关系模型，推动催化剂的理性设计，服务于新能源技术的发展。

                PNAS 2019, 116, 22044-22051.                                 JACS 2023, 145, 7352-7360.

2.催化反应路径与机理研究：深入探究各类催化反应的路径与反应机理，揭示其基本过程，从而为催化剂性能的提升提供理论支撑。

                          JACS 2019, 141, 16635-16642.                               Sci. Adv. 2024, 10, eadq6727; Sci. Adv. 2025, 11, adt4914.

3. 能源催化材料的多尺度建模：采用多尺度模拟方法对能源催化材料进行系统研究，实现从原子尺度机制到宏观性能之间的有效连接，推动材料设计的可控性与实用性。

 Nano Lett. 2018, 18, 798-804;  Matter 2019, 1, 1567–1580; JACS 2023, 145, 7352-7360.