今天我们将带大家深入解析今天我们将带大家深入解析新加坡国立大学 材料科学系的博士生导师Prof.Baeumler，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。
研究领域解析和深入探讨
Daria教授的研究以“电化学现象与功能材料”为核心，横跨化学工程、材料工程、纳米技术、生物医学工程等多个学科，形成鲜明的跨学科特色。其核心研究方向聚焦于自组装、刺激响应纳米结构，通过无机-有机复合材料的设计与调控，实现分子运输、转化的精准控制，进而应用于多场景技术开发。
从研究逻辑来看，教授的工作构建了“基础机制-材料设计-应用落地”的完整链条：基础层面探索电化学作用下材料的结构演变规律；材料层面侧重开发兼具响应性与功能性的复合体系；应用层面则瞄准绿色能源、环境治理、健康医疗等关键领域，具体包括电子废弃物管理（E-waste management）、碳捕获与转化（Carbon capture and conversion）、防腐（Anticorrosion）、脱盐（Desalinization）及传感器与执行器（Sensors & Actuators）等。
值得关注的是，其研究融入了“智能研发”理念，将材料开发与自驱动实验室（Self-Driving Laboratories）、AI集成系统相结合，既提升了材料研发的效率与精准度，也契合了当前材料科学与人工智能交叉融合的前沿趋势，为复杂功能材料的高通量筛选与优化提供了新路径。
精读教授所发表的文章
- 《Functional nanocarbons from waste plastics for energy storage applications》（2026, Renewable and Sustainable Energy Reviews）系统分析了零维至三维功能纳米碳（FNCs）的合成技术（化学气相沉积、热解/催化热解、水热碳化等）及转化机制，探讨了压力、温度、催化体系等关键影响因素，评估了材料在超级电容器、电池中的导电率、比表面积、循环稳定性等性能指标。
- 《Contribution of Hard Domains to Energy Dissipation in Polyurea and PolyurethaneBased Segmented Elastomers》（2025, ACS APPLIED POLYMER MATERIALS）破解分段弹性体能量耗散机制的争议，明确硬结构域的作用。研究证实弹性体存在两种能量耗散机制，有序聚脲的性能最优，硬结构域的有序无序转变与最大能量耗散高度契合，纠正了“软结构域动态硬化主导能量耗散”的单一认知。
- 《Numerical and topological description of contact areas at different size scales for the contact of rough solid surfaces》（2025, Materials Horizons）提出一种启发式现象学模型，采用截止阈值法追踪不同变形阶段的接触面积数值与拓扑指标。模型实现了纳米至千米尺度的跨尺度适配，与原子力显微镜（AFM）、扫描电子显微镜（SEM）及NASA的SRTM数据集验证结果高度一致，不仅填补了多尺度摩擦学分析的空白，还可拓展至地貌学、仿生学等多个领域。
教授的学术地位
- 学术资历深厚：现任新加坡国立大学（NUS）材料科学与工程学院副教授、功能智能材料研究所（IFIM）副所长，拥有德国拜罗伊特大学科学博士学位，曾获亚历山大·冯·洪堡奖学金（Alexander von Humboldt）、联合国教科文组织（UNESCO）奖学金等国际知名奖项。
- 成果产出丰硕：累计发表研究论文208篇，其中多篇发表于Nature Nanotechnology、Nature Communication、Advanced Materials等顶刊，研究覆盖材料、化学、物理、工程等多个领域，体现了强大的跨学科研究能力。
- 领域贡献突出：在智能防腐涂层、封装技术、储能材料、表面界面科学等方向的研究具有开创性，其“废弃物升级回收制备功能材料”“AI辅助材料研发”等研究，既推动了基础科学进步，又为环境治理、能源短缺等现实问题提供了技术支撑，在学术界与产业界均具有广泛影响力。
- 国际合作广泛：构建了多元的国际合作网络，研究成果被Dimensions引用11次（单篇近期数据），跨学科的研究视角与合作模式为领域发展提供了新范式。
有话说
- 储能与碳捕获一体化材料开发：结合教授在FNCs制备与碳捕获转化的研究基础，可探索将塑料衍生纳米碳与CO₂吸附功能结合，开发兼具储能性能与碳封存能力的一体化材料，适配碳中和背景下的能源环境协同需求。
- AI驱动的刺激响应膜定制化：利用教授团队的自驱动实验室平台，引入机器学习算法，针对不同应用场景（如海水淡化、生物分子分离）快速筛选无机有机复合膜的组分比例与结构参数，提升膜材料的针对性与性能上限。
- 粗糙表面模型在生物传感器中的延伸：将粗糙固体表面接触面积的跨尺度模型，应用于生物传感器的界面设计，优化传感器与生物样本的接触效率，提升检测灵敏度与稳定性，拓展在医疗诊断中的应用。
- 电子废弃物的高值化回收升级：基于教授在电子废弃物管理的研究，可进一步探索从废弃电子设备中定向回收贵金属与聚合物，同步制备兼具催化活性与储能性能的复合纳米材料，实现“回收制备应用”的闭环。
博士背景
Benzene,化学化工学院博士生，专注于有机合成化学和绿色化学研究。擅长运用计算化学和人工智能辅助设计方法，探索新型催化剂和环境友好型合成路径。在研究光驱动CO2还原制备高附加值化学品方面取得重要突破。曾获国家奖学金和中国化学会优秀青年化学家奖。研究成果发表于《Journal of the American Chemical Society》和《Angewandte Chemie》等顶级期刊。
