稠油是我国重要的非常规油气资源，稠油高黏特性为其高效开发带来巨大挑战。我们通过量子化学计算、分子动力学模拟方法，研究稠油各组分间复杂相互作用，揭示稠油微观聚集结构及剪切响应特征，深入认识稠油致黏及降黏机制；发展“数字稠油”分子模型，结合机器学习算法，开展稠油黏度预测及降黏剂分子设计。

      聚合物在油气开采、电池、微胶囊、分离膜等领域有着广泛的应用，聚合物的微观结构、流变性、力学性质等直接决定其应用性能。我们采用分子动力学模拟及介观模拟方法，围绕聚合物大分子的自组装、相变、流变行为等开展理论研究；结合机器学习算法，针对固态/半固态聚合物电解质、钻井液等应用，开展聚合物材料的分子设计。

      在海洋环境中，贻贝、细菌等附着在舰船及光学器件表面，导致海洋服役材料污损，造成重大经济损失。我们采用量子化学计算和分子动力学模拟方法，探究贻贝足蛋白、细菌等在材料表面的粘附行为，目标为海洋防污涂层设计提供理论依据；此外，基于机器学习算法，开展蛋白质粘附行为关键氨基酸片段搜索，开展仿生材料设计。

      生物膜是细胞的屏障，其胞吞、胞吐行为是生命活动的基本保障；蛋白质通过结构的动态变化实现生理功能。我们采用分子动力学模拟方法，探究生物膜、蛋白质的动态结构与功能，如α-Syn与生物膜相互作用、生物膜重塑等，为理解生命机制、认识帕金森病致病机理等提供理论线索。