孙浩然，男，1995年8月出生于江苏盐城，2017年毕业于沈阳理工大学获学士学位，2024年毕业于南京理工大学获博士学位。2024年7月至今工作于中国科学院长春应用化学研究所，现任助理研究员。

一、  教育和工作经历

2024.7-至今，中国科学院长春应用化学研究所，特别研究助理

2017.09-2024.06，南京理工大学，材料学专业，工学博士

2013.09-2017.06，沈阳理工大学，材料成型及控制工程专业，工学学士

二、  参与项目

1.国家自然科学基金面上项目，分子结界面微观结构与电导统计行为的理论研究，在研，参与；

2.国家自然科学基金面上项目，官能团修饰和外场对化学吸附前驱态的性能调控及其应用研究，结题，参与。

三、  研究方向

1.AI技术应用于分子电子学；

2.稀土配合物的理论研究。

四、  发表论文

1.  H. Sun, Z. Ding, H. Sun, J. Zhou, J. C. Ren, Q. Hu, W. Liu*. An Efficient Scheme for Accelerating the Calculation of Stacking Fault Energy in Multi-Principal Element Alloys. J. Mater. Sci. Technol. 175 (2024) 204-211.

2. H. Sun, Z. Ding, H. Sun, S. Li, E. J. Lavernia, W. Liu*. The Synergistic Effects of Energy Barriers and Shear Directions on Twinning in Face Centered Cubic Metals. Comput. Mater. Sci. 177 (2020) 109547.

3. C. Zhan+, H. Sun+, L. Lü, L. Bu*, L. Li, Y. Liu, T. Yang, W. Liu, X. Huang*. Zinc Intercalated Lattice Expansion of Ultrafine Platinum-Nickel Oxygen Reduction Catalyst for PEMFC. Adv. Funct. Mater. 33 (2023) 2212442.

4. C. Zhan+, L. Bu+, H. Sun+, X. Huang, Z. Zhu, T. Yang, H. Ma, L. Li, Y. Wang*, H. Geng, W. Wang, H. Zhu, C. W. Pao, Q. Shao, Z. Yang*, W. Liu*, Z. Xie, X. Huang*. Medium/High-Entropy Amalgamated Core/Shell Nanoplate Achieves Efficient Formic Acid Catalysis for Direct Formic Acid Fuel Cell. Angew. Chem. Int. Ed. 62 (2023) e202213783.

5. C. Zhan+, H. Sun+, W. Yan, J. Xia, X.-M. Meng, T. Li, L. Bu, Q. Kong, H. Lin, W. Liu, X. Huang*, and N. Chen*. A Biphasic Strategy to Synergistically Accelerate Activation and COSpillover in Formic Acid Oxidation Catalysis. Nano Lett. 24 (2024) 8134-8142

6.  H. Zhou, Y. Zhao, J. Xu, H. Sun, Z. Li, W. Liu*, T. Yuan, W. Liu, X. Wang, W. C. Cheong, Z. Wang, X. Wang, C. Zhao, Y. Yao, W. Wang, F. Zhou, M. Chen, B. Jin, R. Sun, J. Liu, X. Hong, T. Yao, S. Wei, J. Luo*, Y. Wu*. Recover the Activity of Sintered Supported Catalysts by Nitrogen-doped Carbon Atomization. Nat. Commun. 11 (2020) 335.

7. Z. Ding, J. Zhou, P. Yang, H. Sun, J. C. Ren, Y. Zhao, W. Liu*. Accelerated Exploration of High-performance Multi-principal Element Alloys: Data-driven High-throughput Calculations and Active Learning Method. Mater. Res. Lett. 11 (2023) 670-677.