先后主持完成了10多项国家863计划、国家攀登计划、国家自然基金、教育部博士基金等科研项目。取得了多项被国内外广泛引用的、达到国际先进水平的科研成果，发表论文100多篇，出版著作7部，译著5部，参与主编计算机类辞典、词汇5部，主审、主编计算机类各种教材8部。获国家级二等奖以及部、省、院级一等、二等、三等奖共14项。 [1] 陈国良等，《并行计算机体系结构》，高等教育出版社，2002。[2] 陈国良，《并行计算：结构，算法，编程》，高等教育出版社，1999。[3] 陈国良等，《遗传算法及其应用》，人民邮电出版社，1996。[4] 陈国良，《并行算法的设计与分析》，高等教育出版社，1994。[5] 陈国良，陈崚，《VLSI计算理论与并行算法》，中国科大出版社，1991。[6] 陈国良，《并行算法：排序和选择》，中国科大出版社，1990。[7] 王鼎兴，陈国良，《互连网络结构分析》，科学出版社，1990。 陈国良，基于曙光1000的中尺度数值气象预报系统及其在江淮流域适用性研究，小型微型计算机系统，Vol.21, No.11, p1121-1125, 2000.11。陈国良，淮河中上游群库联合优化调度算法及其并行实现，小型微型计算机系统，Vol.21, No.6, p603-607, 2000.6。陈国良，林洁，顾乃杰， 分布式存储的并行串匹配算法的设计与分析，软件学报， 11(6), pp. 771-778, 2000.6Chen gouliang，Heuristics for Line Capacity Design of PWE Assembly Systems，J. of China Univ. of Sci. & Tech.，Vol.30, No.2, p142-150, 2000.4。陈国良，桂孝生，杨勃，Walch变换的截断方法及其并行实现，中国科大学报，Vol.28，No.3，pp.270-276，1998陈国良，许锦波，LogP模型上的一类蝶式计算的通信策略，计算机学报，Vol.20，No.8，pp.695-701，1997陈国良，熊焰，顾乃杰，面向应用的神经信息处理系统（NIPS），计算机研究与发展，Vol. 33，No.12，pp.887-892，1996陈国良，李晓峰，黄伟民，并行FFT算法在3种并行计算模型上的设计和分析，软件学报，Vol.7，增刊， pp.57-63，1996陈国良，并行算法的可扩放性分析， 小型微型计算机系统，Vol.16，No.2，pp.10-16，1995陈国良，梁维发，沈鸿，并行图论算法研究进展，计算机研究与发展，Vol.32，No.9，pp.1-16，1995陈国良，更实际的并行计算模型，小型微型计算机系统，Vol.16，No.2，pp.1-9，1995Chen Guoliang，Zhu Song-chun，Chin Shao-ou，On the Master-Slave Neural Network Models，proc.IJCNN’92，Beijing，1992陈国良，熊焰，方祥，通用并行神经网络模拟系统GP2N2S2，小型微型计算机系统，Vol.13，No.12，pp.16-21，1992陈国良，神经计算及其在组合优化中的应用，计算机研究与发展，Vol.29，No.5，pp.1-21，1992陈国良，朱松纯，秦小鸥，主从通用神经网络模型，电子学报，Vol.20，No.10，pp.24-32，1992陈国良，张永民，改进的多层栅格嵌入算法，计算机学报，Vol.14，No.5，pp.332-339，1991陈国良，韩雅华，Benes网络的半自动选路法，计算机学报，Vol.13，No.3，pp.161-173，1990G.L.Chen，An O(n) Switch setting Algorithm for the Benes Network，PPCC-3，Beijing，China，Vol. 8，pp.16-19，1989陈国良，VLSI并行计算，计算机工程与应用，No.2， pp.1-35，1989G.L.Chen，H.Shen，A Bitonic Selection Algorithm on Multiprocessors，J.of comput. Sci.&Tech.，Vol.4，No.4，pp.315-322，1989陈国良，非数值计算的并行算法（下），计算机研究与发展，Vol.25，No.12，pp.1-10，1988Chen Guoliang，A Partitioning Selection Algorithm on Multiprocessors，J.of comput. Sci.&Tech.，Vol.3，No.4，pp.241-250，1988陈国良，刘峻，多处理器上的分组选择网络，计算机研究与发展，Vol.25，No.8，pp.1-9，1988陈国良，王忠良，并行归并选择算法，计算机学报，Vol. 11，No.1，pp.14-21，1988陈国良，沈鸿，SIMD机器上的双调选择算法，计算机研究与发展， Vol. 25，No.1，pp.1-14，1988陈国良，沈鸿，双调选择网络及其在多处理器上实现的双调选择算法，计算机研究与发展，Vol. 24，No.9，pp.1-10，1987陈国良，熊焰，两个不同机种局部区域网络Cnet和Omninet网际互连，小型微型计算机系统，No.2，pp.1-8，1987K.L.Chen and H.Shang，Bitonic Selection Algorithm on SIMD machine，The Second International conf. On computers and applications，Beijing，China，pp.176-182，1987陈国良，数据流计算机的互连结构，计算机研究与发展，Vol. 23，No.9，pp.2-10，1986陈国良，计算机网络互连研究，计算机研究与发展，Vol. 23，No.11，pp.2-10，1986陈国良，选择网络的比较研究，中国科大学报，pp.109-120，1985陈国良，多处理机系统的互连网络，计算机研究与发展，Vol. 28，No.8，pp.30-50，1985陈国良，计算机网络拓扑（上），计算机研究与发展，Vol. 22，No.10， pp.37-45，1985陈国良，计算机网络拓扑（下），计算机研究与发展，Vol. 22，No.11， pp.7-15，1985B.W.Wah and K.L.Chen，A partitioning approach to the design of selection networks， IEEE Trans. On-computers，Vol.c-23，No.3 pp.261-268，1984陈国良，平衡递归选择算法，计算机研究与发展，Vol. 21，No.4，pp.7-17，1984陈国良，并行排序算法，计算机工程与应用，pp.62-72，1984B.W.Wah and K.L.Chen，Generalized parallel selection networks，The first International conf. On computers and applications，Beijing，China，pp.406-413，1984数据流计算机，计算机研究与发展，Vol. 21，No.9，pp.34-46，1984陈国良，平衡分组选择网络，计算机研究与发展，Vol. 21，No.11，pp.9-21，1984个人荣誉中国科学技术大学软件学院院长、国家高性能计算中心(合肥)主任陈国良教授，数十年来，他呕心沥血，勇攀科技高峰，培养了一大批优秀人才，为我国的科技发展和经济建设作出了重要贡献。中国科学院院士、中国科技大学教授陈国良受聘南京邮电大学兼职教授暨院士学术报告会在学校科学会堂报告厅举行。副校长张顺颐教授主持仪式和报告会。副校长郑宝玉教授向陈国良教授颁发了兼职教授聘书。受聘后，陈院士将不定期到我校对计算机学科和信息与计算学科的学科建设、教学和科研等工作进行指导。陈国良院士是我国计算机并行算法的理论、设计和应用方面杰出的科学家。最早提出并行算法研究的一系列新观点和新方法，形成了“并行算法—并行计算机—并行编程”一体化研究体系。在非数值并行算法和高性能计算及其应用的研究方面做出了系统的创造性成就和重大贡献。是全国100名名师之一。陈国良院士受聘我校兼职教授后，将会极大地促进计算机学科和信息与计算学科的发展。研究成果上世纪90年代中期，陈国良教授开展了高性能计算及其应用的研究，率先成立了我国第一个国家高性能计算中心，推进了我国该领域的发展；开发了自主版权的国产曙光并行机“用户开发环境”商用软件，为推广国产并行机应用做出了重要贡献。以陈国良为首席科学家的国家高性能计算中心(合肥)成立10年来，先后承担了国家863、国家自然科学基金等项目20多项，总经费达4000余万元。在国内高校率先开设了并行算法、并行体系结构等一系列高性能计算方面的专业课，形成了并行算法类教学体系，推动了我国高性能并行计算学科的研究与发展。陈国良图册陈国良教授将高性能计算的理论与方法应用于淮河流域的防洪、防污和水环境的治理。他与淮委合作研制开发的国家863重大项目安徽省防灾减灾智能信息与决策支持系统，在汛期对淮河中上游九大水库进行防洪调度，他负责研制的淮河流域防洪防污智能调度系统，以削峰、错峰调度为目标，将气象数值预报、水情信息的获取与分析、流域汇流计算与洪水预警预报、水库的联合调度等有机结合，在流域防洪调度决策工作中发挥了重要的作用。2003年夏，淮河流域遭受特大洪涝灾害。陈国良带领中国科大师生一行十多人跑到一线现场，为防洪调度决策提供高性能计算支持。为确保计算参数的准确性，他还与淮河水利委员会的技术人员一同到方邱湖、西大坝等防洪重点区域实地考察，提出了洪水演进计算方案，为这一区域的防洪调度工作提供了科学依据。在陈国良眼里，教学永远是第一位的。30多年来，他一直站在教学一线。他培养的30多名博士生中，不少人已经成为学科带头人和技术骨干。1998年，陈国良荣获安徽省教育系统模范和安徽省模范教师称号，2003年，获得首届国家教学名师奖 人物语录亦工亦农：农民出生，在农村长大，对农村情况非常的熟悉。陈老说，虽然自己经历了很多，做过很多职业，但自己骨子里却始终不该农民的本色。至于“工”，则是因为进过军工厂，当过工人。陈老说自己对工人也有深厚的感情，他觉得工人的感情十分的朴素真挚，人也很容易相处。陈国良图册亦文亦武：念了大学，还出过国深造，也算得上是一名知识分子。而且自1973年调入中国科学技术大学工作至今就一直在与“文”打交道。“武”方面是因为自己在大学毕业后参军在军队里呆了四五年时间，还到过福建前线。亦强亦弱：进入大学，先是在电力系学强电，则是“强”，后来转学的无线电与计算机都是弱电压，所以称之为“弱”。亦硬亦软：先是研究计算机硬件方面的知识，后来又研究了计算机软件方面的知识。亦理亦实：既做理论，又实践。两手抓，两手都硬。亦中亦西：虽然自己在国内外都没有取得博士学位，但是研究还是有一定的成就。经常到别的国家的高校进行学术交流，在中西两方面都有一定成果和影响。陈老还与在场的所有听众分享了他的一些小小故事：学英语发音、教专业英语、在部队的种种经历……，他幽默诙谐的语言引来了一阵阵掌声。他还认真回答了互动环节中同学们的积极提问。二十四个普通的汉字，堆砌的是陈老不平凡的一生。他的谦和、朴素、认真的品质尽现了大师风范，也是这次讲座座无虚席的理由。个人影响重奖成果中科院院士陈国良获得个人一等奖中科院院士、中国科技大学教授、中国高性能计算机中心（合肥）主任陈国良教授申报的高性能并行计算及其应用项目获得个人首届“浪潮高性能计算创新奖”一等奖。陈国良教授及其开创的高性能并行计算及其应用，为推动中国高性能科学计算的发展做出了突出的贡献。在国际上，使我国的高性能并行算法达到国际先进水平。高性能并行计算及其应用形成了并行计算理论--并行算法设计--并行计算实现--并行计算应用一套完整的学科研究体系，提出了并行机结构--并行算法--并行编程一体化的研究方法。高性能并行计算及其应用的重要内容涉及一些经典问题的并行算法研究，如网络与排序算法、图论算法、互联网络及其路由算法、VLS布局算法等，达到了国际领先水平。在国际上，高性能并行计算及其应用，将结构、算法和编程有机联系起来，解决了水科学、气象预报、石油开采钻探等实际科学工程计算问题，也在国际同行研究中独具特色。 陈国良图册高性能并行计算及其应用目前在国内许多工程项目中得到广泛的应用，并取得了非常好的经济和社会效益。以高性能并行计算及其应用为基础的国家863重大项目安徽省防灾减灾智能信息与决策支持系统，这一系统将中尺度数值气象预报模式的计算结果作为水情预测和群库优化调度的决策参考依据，在汛期对淮河中上游九大水库进行防洪调度，取得了显著的社会和经济效益。而淮河流域防洪防污智能调度系统，以削峰、错峰调度为目标，将气象数值预报、水情信息的获取与分析、流域汇流计算与洪水预警预报、水库的联合调度等有机结合，其研究结果作为预报的参考依据，在流域防洪调度决策工作中发挥了重要的作用。在战胜2004年夏季淮河遭受的超过50年一遇的特大洪水中，为政府部门防洪提供了及时有效的数据支持，为防洪决策提供了有力的支持。众所周知，淮河流域是一个水患与污患并重的特殊流域，非汛期的防污、控污任务非常艰巨。以陈国良院士的并行计算为基础，利用计算网格、信息网格等网格计算技术，构建的流域数字化基础信息平台，开发水资源污染控制系统，为淮河污染治理提供了有力的决策支持。2004年夏，淮河遭受到10年一遇的特大污染，追踪污水团沿河顺流下洩的情况，为提前开闸泄污，消化与稀释污水团提供了高性能计算支持。
第一作者：焦龙博士 ；通讯作者：江海龙教授 通讯单位：中国科学技术大学
论文DOI：10.1002/anie.202008787
在该工作中，我们构筑了一系列同构的卟啉基MOF材料，通过调变卟啉中心的金属物种，从而衍生得到了一系列含有不同金属物种（Fe, Co, Ni, Cu）的单原子催化剂材料，这些催化剂除了金属物种不同，金属负载量、配位环境、比表面积、孔尺寸等特性均保持一致，从而实现了有效的变量控制。在该模型体系构筑的基础上，我们研究了不同单原子材料电催化CO2还原性能， 其中单原子Ni催化剂（Ni1-N-C）表现出了最高的CO选择性，并且在CO2浓度降低至15%的含量时，最优的CO选择性依然可以超过80%，展示了单原子催化剂在实际CO2催化转化中巨大的应用前景。
单原子催化剂（SACs）在诸多反应中表现出了极大的优越性，并且已经成为了多相催化的前沿领域。通常情况下，SACs的催化性能不仅依赖于金属活性位点的本征活性，同时也会受到活性位周围的微环境以及载体的物理化学特性的调控。然而，由于不同金属物种的单原子催化剂合成方法的不同，得到的单原子催化剂除了金属物种外，许多理化特性例如单原子金属的负载量、孔结构等等都不尽相同。由于变量的复杂性，给对比不同单原子活性位的本征活性带来很大的挑战。单原子金属修饰N掺杂碳(M1-N-C)材料，作为重要的一类单原子催化剂，在电催化CO2还原反应(CO2RR)表现出的优异的性能。然而，文献报道的M1-N-C材料的碳载体往往表现出不同的特征(孔隙结构、表面积、形貌等)，使得即使相同的金属中心，M1-N-C的活性也会有较大的差异。有鉴于此，我们希望发展一种通用的单原子合成策略同时可以实现微环境和载体性质的严格控制，从而来判别单原子不同金属物种的活性位点的内在活性。
我们在调研单原子催化剂相关文献的过程中发现，例如在CO2电催化还原反应中，即使相同金属中心，不同文献中报道的催化活性有时候差异会非常大。我们发现这些催化剂的载体性质、金属载量、活性位微环境等通常差异较大，很难去对活性位的本征活性做出客观的评价。我们基于一种卟啉基的多变量MOF，MOF的卟啉配体中心金属种类可以任意调变而不影响MOF的拓扑结构和形貌，进一步借助MOF和它的衍生材料结构上的继承关系，可以严格控制MOF衍生不同单原子材料的理化性质，从而为对比不同金属中心的催化活性提供了良好的模型体系。
除了活性位点的识别，CO2利用的另一个关键问题是高能耗的CO2捕获和净化过程。具体来说，为了达到高选择性，目前报道的CO2RR通常在纯CO2中进行。然而，实际工业过程中可用的CO2原料的实际浓度相对较低，例如燃煤电厂和钢铁/石化行业排放的CO2气体浓度分别在5-15%和14-33%左右。考虑到CO2 中C=O键键能大约在 806 kJ/mol，热力学比较稳定性，活化较为困难。另外其在水溶液中有限的溶解度，低的CO2浓度会显著影响其催化转化的活性，为CO2的直接利用设置了很大的障碍。因此，开发高效的低压下二氧化碳直接转化电催化剂非常重要，但目前很少能实现。
Scheme 1. Illustration showing the general fabrication of single-atom M1-N-C catalysts based on MTV-MOFs for electrocatalytic CO2 reduction.
我们基于混合配体策略，通过改变金属卟啉配体中心金属的种类，构筑了一系列同构的卟啉MOF，通过衍生之后获得了一系列具有不同金属中心（Fe, Co, Ni, Cu）的碳基单原子催化剂材料 （Scheme 1）。卟啉中心金属的改变并未影响MOF的结构和形貌，借助于MOF前驱体和它的衍生材料结构上的继承性，获得的一系列单原子催化剂材料。除单原子金属种类之外，其他理化性质（形貌，成分，孔结构等）同样可以保持高度的一致，从而实现了变量的控制。
Figure 1. Electrochemical performances in pure CO2. a) LSV curves of Ni1-N-C in pure Ar- and CO2-saturated 0.5 M KHCO3. b) FEs and c) TOFs of M1-N-C for CO in pure CO2-saturated 0.5 M KHCO3. d) Tafel plots of M1-N-C for CO2RR. e) Durability test of Ni1-N-C at a constant potential of -0.8 V vs RHE in pure CO2.
基于得到的一系列单原子催化剂材料，我们首先研究了他们在纯的CO2氛围下的电催化性能。通过实验可以发现，Ni1-N-C材料在众多单原子催化剂材料中，表现出了最高的CO选择性、TOF值以及Tafel斜率，并且具有良好的催化稳定性（Figure 1）。
Figure 2. DFT calculations. a) Reaction paths and b) Free energy diagrams of CO2 reduction to CO and c) The values of UL(CO2)-UL(H2) for all M1-N-C catalysts.
理论计算表明，在CO2电催化还原生成CO的多步基元反应中，Ni1-N-C相较于其他单原子催化剂，具有最为优化的COOH*形成和CO脱附的能垒，有效的促进了CO2的转化和产物的脱附，预示着其具有最高的CO2电催化还原的活性。另外，通过对比不同材料CO2还原和析氢反应的决速步电势差（UL(CO2)-UL(H2)），可以看出Ni1-N-C可以更有效的抑制析氢竞争反应，从而表现出最优的CO2还原的选择性 （Figure 2）。
Figure 3. Electrochemical performances of CO2 at low pressures. a) LSV curves and b) CO FE of Ni1-N-C in 0.5 M KHCO3 saturated with 30% and 15% CO2. c) Durability tests of Ni1-N-C at constant potential of -0.8 V under 30% CO2 concentration and -0.75 V under 15% CO2 concentration, respectively.
鉴于在纯CO2中的实验结果和理论计算的结论，我们进一步 探索 了Ni1-N-C在低浓度的CO2还原反应的测试中的性能。可以看到，Ni1-N-C在30%和15%的CO2浓度下依然有明显的电流响应，进一步通过不同电位下的选择性测试可以看出，在15%的CO2浓度下其最优选择性依然可以超过80%，并表现出了良好的催化稳定性 （Figure 3）。
该工作基于同构的卟啉基MTV-MOFs，构建了一系列单原子催化剂 (M1-N-C, M = Fe, Co, Ni和Cu)，除单原子金属的种类不同之外，其孔结构和化学成分以及活性位微环境都保持一致，因而可以作为研究不同单原子金属物种本征活性差异的理想模型。在纯CO2条件下， Ni1-N-C表现出了最优的CO选择性。进一步，Ni1-N-C在更具有挑战性的低浓度CO2还原中，甚至可以在30%和15%的CO2浓度下保持其高的CO选择性，表明了Ni1-N-C在电催化CO2RR的独特优势。这项工作不仅提供了一种SACs的普适性合成方案，同时本文的结果展示了单原子催化剂在低浓度二氧化碳直接电催化转化方面的巨大潜力。
江海龙，中国科学技术大学教授、博士生导师、英国皇家化学会会士（FRSC），获得国家杰出青年基金资助，入选国家万人计划领军人才等。长期从事配位化学、材料化学和催化化学的交叉性研究工作，特别在基于金属有机框架（MOFs）的晶态多孔功能材料的设计、合成与催化功能 探索 等方面开展了系统的研究工作，并取得了一些重要的研究结果。已在国际重要SCI期刊上发表论文150余篇，其中以第一和通讯作者身份发表J. Am. Chem. Soc.（13篇），Angew. Chem.（12篇），Chem（3篇），Nat. Commun.（2篇），Adv. Mater.（6篇），Natl. Sci. Rev.（2篇），Acc. Chem. Res.（1篇），Chem. Soc. Rev.（2篇），Coord. Chem. Rev.（4篇）, Mater. Today（1篇）等高水平论文。论文被引用20,000次以上（H指数：71），有50篇论文入选ESI高被引论文（Highly Cited Papers, Top 1%）。在《Nanoporous Materials: Synthesis and Applications》中撰写书章一章。担任中国化学会晶体化学专业委员会委员、中国感光学会光催化专业委员会委员等；担任EnergyChem（Elsevier）、Materials（MDPI）、中国化学快报、化学学报、Scientific Reports（NPG）、无机化学学报、Sci（MDPI）等期刊编委和顾问委员会委员。主持国家杰出青年科学基金、重大科学研究计划课题、基金委面上基金、青年基金等科研项目。
主要研究方向 本课题组以配位化学为基础，致力于多孔金属有机骨架材料（Metal-Organic Frameworks, MOFs）及其纳米复合材料与衍生材料的设计合成与功能应用研究。本课题组的研究属于交叉学科，内容涉及无机配位化学、晶体工程学、材料化学、纳米 科技 以及催化化学等多个领域。主要研究方向包括： (1)催化功能导向的稳定MOFs：设计、合成、修饰及催化性能研究； (2) MOFs基纳米复合材料：理性构筑及其催化功能 探索 ，特别是在有机反应多相催化及光、电催化中的应用研究； (3) CO2的选择性捕集与转化。
课题组主页：
刊名： 中国科学技术大学学报
Journal of University of Science and Technology of China
主办： 中国科学技术大学
周期： 月刊
出版地：安徽省合肥市
语种： 中文;
开本： 大16开
ISSN： 0253-2778
CN： 34-1054/N
邮发代号： 26-31
历史沿革：
现用刊名：中国科学技术大学学报
创刊时间：1965
PS:该刊为2011北大核心期刊，2008年CSCD期刊。
