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教授資料
電算材料開發實驗室
Computational Material Discovery Lab
一館
分子模擬
奈米孔洞材料
氣體吸附與分離
薄膜分離技術
Molecular Simulation
Nanoporous Materials
Gas Adsorption and Separation
Membrane Separation Technology
(02)3366-7211
BLDG.Ⅰ
(02)3366-3046
lclin@ntu.edu.tw
229
林立強
Li-Chiang Lin
化工一館
CheE BLDG. I
教授
Professor
304
簡介
榮譽獎項
代表著作
簡介
學經歷
國立臺灣大學 化工學士 ,2006
國立台灣大學 化工碩士 ,2007
美國加州大學柏克萊分校 化工博士 ,2014
美國麻省理工學院 博士後研究員,2014
荷蘭台夫特理工大學 助理教授 ,2015
美國麻省理工學院 研究科學家 ,2016
美國俄亥俄州立大學 助理教授 ,2016-2021
研究主題
本團隊的研究領域著重於奈米孔洞材料在能源與環境上的應用。近年來,全球暖化與水資源短缺已成為當代最嚴重的問題,因此開發新的技術以減少碳排放與發展水源替代方案已成為當今人類社會的重要課題。新穎的奈米孔洞材料例如金屬有機骨架(metal-organic frameworks, MOFs)和沸石(zeolites)有高度潛力可以幫助解決目前困難,這類型材料可以提供選擇性吸附與滲透和高表面積等性質,因此可以作為吸附或薄膜材料於分離或儲存應用(如二氧化碳捕捉,鹽水淡化,生質醇分離等)與催化材料。此外,這類型結構有高度的可調性,目前已經有超過一萬個MOF結構被合成並報導於文獻中,然而此材料仍存在數十倍或數百倍以上的可能結構,因此找尋最佳孔洞材料為極具挑戰但非常重要的研究題目。
本研究團隊利用理論計算來協助尋找最佳孔洞材料,希望藉由結合大規模分子模擬計算、結構分析、量子力學與人工智能快速並準確的篩選大量奈米孔洞材料於分離、儲存與催化應用上的效能,其結果並能取得對孔洞材料分子尺度等級上的瞭解。
榮譽獎項
I&EC Research
2021 Class of Influential Researchers – The Americas (2021)
World’s Top 2% of Scientists List, Elsevier (2021)
AIChE (American Institute of Chemical Engineers) Futures (2021)
Yushan Young Scholar Award, Ministry of Education, Taiwan (2021)
Alumni Award for Distinguished Teaching, The Ohio State University, USA(The highest teaching honor at OSU, 2021)
Early Career Editorial Board, Separation and Purification Technology (Elsevier, 2021 – present)
World’s Top 2% of Scientists List, Elsevier (2020)
Charles E. MacQuigg Award for Outstanding Teaching, College of Engineering, The Ohio State University, USA (2020)
Lumley Research Award, College of Engineering, The Ohio State University, USA (2020)
Scialog Fellow for Negative Emissions Science (2020)
Inaugural Holder of the Umit S. Ozkan Professorship, The Ohio State University, USA (2019-2021)
Excellence in Publications Award (triennial), International Adsorption Society (IAS) (2019)
DOW Excellence in Teaching Award, University of California – Berkeley, USA
Chevron Fellowship, USA (2012)
Graduate Student Research Award, AIChE Separation Division, USA (2012)
教育部留學獎學金, 台灣 (2012)
Power Top-off Award, University of California–Berkeley, USA (2010)
代表著作
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Shin, J.H.; Kan, M.-Y.; Oh, J.-W.; Yu, H.J.; Lin, L.-C.; Kim, J.-H.; Kang, D.-Y. & Lee. J.S. Solubility Selectivity-enhanced SIFSIX-3-Ni-containing Mixed Matrix Membranes for Improved CO2/CH4 Separation Efficiency, J. Membr. Sci., 633, 119390, 2021.
Liu, Y.; Lyu, Q.; Wang, Z.; Sun, Y.; Li, C.; Sun, S.; Lin, L.-C.* & Hu, S.* A Post-synthetically Functionalized COF sponge with Flame Retardancy as Absorbent for Spilled Oil Recovery, accepted, J. Mater. Sci., 56, 13031-13042, 2021.
Cho, E.H. & Lin, L.-C.* Nanoporous Materials Recognition via 3D Convolutional Neural Networks: Prediction of Adsorption Properties, J. Phys. Chem. Lett., 12 (9), 2279-2285, 2021.
Datar, A.; Witman, M. & Lin, L.-C.* Improving Computational Assessment of Porous Materials for Water Adsorption Applications via Flat Histogram Methods, J. Phys. Chem. C, 125, 4253-4266, 2021.
Chiou, D.-S.; Yu, H. J.; Hung, T.-H.; Lyu, Q.; Chang, C.-K.; Lee, J. S.*; Lin, L.-C.* & Kang, D.-Y.* Highly CO2 Selective Metal-Organic Framework Membranes with Favorable Coulombic Effect, Adv. Funct. Mater., 31, 2006924, 2021.
Hsieh, Y.-H.; Zou, C.; Chen, J.-J.*; Lin, L.-C.* & Kang, D.-Y.* Pillared-bilayer Metal-organic Framework Membranes for Dehydration of Isopropanol, Microporous Mesoporous Mat., 326, 111344, 2021.
An, H.; Cho, K.Y.; Lyu, Q.; Chiou, D.-S.; Nam, K.J.; Kang, K.-Y.*, Lin, L.-C.* & Lee, J.S.* Facile Defect Engineering of Zeolitic Imidazolate Frameworks Towards Enhanced C3H6/C3H8 Separation Performance, Adv. Funct. Mater., 32, 2105577, 2021.
Hung, T.-H.; Deng, X.; Lyu, Q.; Lin, L.-C.* & Kang, K.-Y.* Coulombic Effect on Permeation of CO2 in Metal-organic Framework Membranes, J. Membr. Sci., 639, 119742, 2021.
Guo, J.-C.; Zou, C.; Chen, J.-J.*; Lin, L.-C.* & Kang, K.-Y.* NaP1 Zeolite Membranes with High Selectivity for Water-alcohol Pervaporation, J. Membr. Sci., 639, 119762, 2021.
Kan, M.-Y.; Lyu, Q.; Chu, Y.-H.; Hsu, C.-C.; Lu, K.-L.; Lin, L.-C.*; Kang, D.-Y.* Suppressing Defect Formation in Metal-organic Framework Membranes via Plasma-assisted Synthesis for Gas Separations, ACS Appl. Mater. Interfaces, 13, 41904-41915, 2021.
Hu, J.; Gu, X,; Lin, L.-C.*; Bakshi, B.* Toward Sustainable Metal-Organic Frameworks for Post-Combustion Carbon Capture by Life Cycle Assessment and Molecular Simulation, ACS Sustain. Chem. Eng., 9, 12132-12141, 2021.
Hung, T.-H.; Lyu, Q.; Lin, L.-C.* & Kang, K.-Y.* Transport-Relevant Pore Limiting Diameter for Molecular Separations in Metal-Organic Framework Membranes, J. Phys. Chem. C, 125, 20416-20425, 2021.
Datar, A.; Witman, M.; Lin, L.-C.* Monte Carlo Simulations for Water Adsorption in Porous Materials: Best Practices and New Insights, AIChE J., 67, e17447, 2021. *** Featured in the “2021 AIChE Futures” issue
Yang, C.-T.; Deng, X.; Lin, L.-C.* In Silico Screening of Zeolites for Highly Selective Adsorption of Central C-C Bonds Toward More Effective Alkane Cracking, Ind. Eng. Chem. Res., 60, 15174-15183 2021. *** Featured in “I&EC Research 2021 Class of Influential Researchers - The Americas”
Chen, T.-Y.; Deng, X.; Lin, L.-C., Ho, W.S.W.* New Sterically Hindered Polyvinylamine-containing Membranes for CO2 Capture from Flue Gas, J. Membr. Sci., 645, 120195, 2022.
Wang, X.; Lyu, Q.; Tong, T.; Sun, K.; Lin, L.-C.; Tang, C.Y.; Yang, F.; Guiver, M.D.*; Quan, X.*; Dong, Y.* Robust Ultrathin Nanoporous MOF Membrane with Intra-crystalline Defects for Fast Water Transport, Nature Communications, 13, 266, 2022.
Hung, T.-H.; Xu, Z.-H.; Kang, K.-Y.; Lin, L.-C.* Chemistry-encoded Convolutional Neural Networks for Predicting Gaseous Adsorption in Porous Materials, J. Phys. Chem. C, 126, 2813-2822, 2022.
Fu, M.; Deng, X.; Wang, S.-Q; Yang, F.; Lin, L.-C.*; Zaworotko, M.J.*; Dong, Y.* Scalable Robust Nano-porous Zr-based MOF adsorbent with High-Capacity for Sustainable Water Purification, Sep. Purif. Technol., 288, 120620, 2022.
Datar, A.; Witman, M.; Lin, L.-C.* Responses to Comments on “Monte Carlo Simulations for Water Adsorption in Porous Materials: Best Practices and New Insights”, AIChE J., DOI: 10.1002/aic.17684, in press, 2022.
Deng, X.; Han, Y.*; Lin, L.-C.*; Ho, W.S.W.* Computational Prediction of Water Sorption in Facilitated Transport Membranes, J. Phys. Chem. C, 126, 3661-3670, 2022.