在LED工作过程中，化石通过MOF基体的保护，纳米晶体可以很好地保存，没有离子迁移或晶体合并，使其性能稳定超过50小时。
此外，清洁利用石墨烯的柔韧性和石英纤维的高强度等优点，可以将所制备的GQFs编织成具有可调片电阻的平方米级GQFF。文献链接：高效https://doi.org/10.1002/anie.2020063202、高效NatureCommun：三维水凝胶界面膜来实现渗透能的高效转化中科院理化所江雷院士和闻利平研究员等人通过将带电荷的聚电解质水凝胶涂覆到ANF膜上制备的新设计的异质膜中观察到了高性能的渗透能转换。
利用2013年获得何梁何利科学技术奖。英国物理学会会士，积极进展英国皇家化学会会士，中国微米纳米技术学会会士。1995年获中国驻日大使馆教育处优秀留学人员称号，化石同年获国家杰出青年科学基金资助。
这项研究为石墨烯的CVD生长中的气相反应工程学提供了新的见解，清洁从而获得了高质量的石墨烯薄膜，清洁并为大规模生产具有改进性能的石墨烯薄膜铺平了道路，为将来的应用铺平了道路。文献链接：高效https://doi.org/10.1021/acsnano.0c012983、高效NanoLett:层状石墨烯用于定量分析锂离子电池介电层集电器的界面性能北京大学刘忠范院士和彭海琳教授等人证实了基于石墨烯设计的Al集电器/电解质界面处增强的防腐性能，石墨烯表层使商用铝箔用作LIB中的正极集电器时具有与电解质和电极材料几乎理想的界面。
这项工作展示了设计双极膜的策略，利用并阐述了其在盐度梯度发电系统中的优越性。
积极进展2004年兼任国家纳米科学中心首席科学家。目前，化石机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
就是针对于某一特定问题，清洁建立合适的数据库，清洁将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。3.1材料结构、高效相变及缺陷的分析2017年6月，高效Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
为了解决上述出现的问题，利用结合目前人工智能的发展潮流，利用科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。Ceder教授指出，积极进展可以借鉴遗传科学的方法，积极进展就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
