催化与反应机理
面向均相/多相/电催化与界面反应，我们提供从路径到速率的机理级交付：统一自由能口径、验证与对照策略，并交付可复现材料，使结论可追溯、可迭代。
Our Advantages
口径一致
统一参考、单位与对照策略
- 结论可复核：输入/参数/版本可追溯
- 明确适用范围与不确定性边界
Our Advantages
里程碑交付
先基线后精化，降低返工
- 阶段性产物可预览（按项目）
- 关键风险点提前披露
Our Advantages
定制化方案
按场景选择最小可信模型
- 必要时引入更高复杂度（按需）
- 交付材料结构化，便于复用与复现
典型问题
把复杂问题收敛到可信结论的关键障碍。
Pain Point
路径多、结论漂移
- 口径不一致导致结论漂移
- 缺少对照与验证路径
- 难以复核与复用
Pain Point
只给能垒，解释不闭环
- 现象→解释链不闭环
- 关键条件/假设未声明
- 缺少不确定性说明
Pain Point
交付不可复核
- 输入不完整导致返工
- 缺少版本/参数/脚本
- 交付材料不可追溯
适用场景
按体系与数据条件选择最小可信模型建立基线。
Scenario
多相/表面催化
- 基线建立与关键变量识别
- 对照策略与敏感性（按需）
- 趋势与机理解释（按项目）
Scenario
电催化与界面
- 更真实边界条件（按需）
- 结构—性能关联
- 结果适用范围声明
Scenario
均相/有机反应
- 数据分析与可视化
- 可复核材料打包
- 迭代优化与复现路径
Scenario
ML势/加速采样（可选）
- 候选筛选与排序
- 误差/不确定性说明
- 对照与回归策略
证据链口径
把可信拆成可检查的口径与材料。
Evidence
自由能与参考态
- 明确比较对象与零点
- 单位/基准一致
- 输出口径可追溯
Evidence
TS/路径验证
- 关键步骤/指标验证
- 对照体系与回归
- 必要敏感性分析（可选）
Evidence
适用范围与误差
- 不确定性显式化
- 条件映射边界
- 避免误用的说明
方法体系
从基线到精化：先收敛，再扩展。
Methods
DFT 基线
- 最小可信模型
- 关键变量识别
- 对照策略
Methods
路径与过渡态
- 按需加入复杂度
- 更充分的验证/采样
- 保持口径一致
Methods
从能垒到速率（可选）
- 趋势优先于绝对值
- 敏感性与归因
- 适用范围与误差
里程碑交付
每一步都有可验收产物，降低返工风险。
Milestone
M1：口径与基线
- 范围/口径书面确认
- 基线结果与对照
- 阶段性交付物
Milestone
M2：关键步骤锁定
- 关键结论与解释链
- 敏感性/对照（按需）
- 阶段性图表/结论
Milestone
M3：机理解释与趋势
- 按需扩展复杂度
- 一致性检查
- 误差与边界声明
Milestone
M4：复现包与交付
- 报告+数据+脚本（按约）
- 版本/参数/日志
- 复现路径与答疑
交付清单
结构化交付，便于复核与复用。
技术报告（口径/方法/结论/误差）
关键路径图与能垒/自由能图
结构文件：稳定态/TS（按约）
输入/参数/脚本（按约）
日志与版本信息（按约）
可选：微观动力学/敏感性分析
催化专属交付（v2）
让专业性“看得见”：我们默认交付催化与机理研究的标志性图表/指标（按项目裁剪）。
Deliverable Figures
路径证据与过渡态验证
把“猜路径”变成“可复核证据链”。
- CI-NEB 路径：端点一致性与路径连续性
- TS 验证：1 虚频 + 反应坐标模式检查
- 必要时 IRC/路径跟踪（按需）
- 关键构型库：稳定态/中间体/TS（按约）
Deliverable Figures
自由能/能垒图（ΔG / ΔG‡）
用一致口径画出可比较的能垒与热力学趋势。
- 自由能步骤图：参考态/零点/单位口径说明
- 关键步骤 ΔG‡ 与 ΔG：RDS 识别与解释
- 多位点/覆盖度/材料对照（按需）
- 误差与适用范围声明（必含）
Deliverable Figures
从能垒到速率（可选）
当需要 TOF/选择性趋势时启用。
- 微观动力学（microkinetics）：TOF/选择性趋势（按需）
- 覆盖度/竞争吸附：自洽或敏感性分析（按需）
- RDS/敏感性：关键参数贡献与风险点
- 与实验对照：一致与差异原因（按需）
Deliverable Figures
火山图/筛选可视化（可选）
用于多候选体系筛选与推荐窗口。
- descriptor vs activity：火山图/散点对比（按项目）
- 候选排序：推荐窗口与风险点说明
- 回归/基线一致性检查：避免口径漂移
- 不确定性与边界：防止误用
验收口径（建议）
默认提供：参考态/自由能定义、TS验证材料、对照基线、以及图表可复现路径。 若需更严格口径（覆盖度策略、溶剂/界面模型、重复与收敛标准），建议立项阶段书面确认。
研究级高级模块（v3 选配）
当项目需要更严格的界面/溶剂处理、更接近实验条件的速率解释或大规模统计时，可启用以下模块（按需评估成本与数据条件）。
微观动力学全链路（自洽覆盖度）
将自由能网络转化为 TOF/选择性与条件依赖趋势，适合需要“机制—速率”闭环的项目。
- 覆盖度/竞争吸附自洽（按需）
- 敏感性与不确定性量化
- 可复现脚本与口径说明
显式溶剂/界面与离子（按需）
当溶剂/界面结构主导趋势时引入，给出成本与边界声明，避免过度承诺。
- 界面构型库与对照
- 能量项口径对齐与差异归因
- 适用范围与不确定性提示
AIMD / 近真实温度统计（按需）
用于界面重构、溶剂重排与温度效应校验；为简化模型提供修正依据（按项目）。
- 温度统计与稳态区间
- 关键构型与对照归因
- 复现包与口径说明
ML 势函数与大体系统计（按需）
当采样/规模超出 DFT 可承受范围时，用 ML 势实现更大体系与更长时间统计，并提供验证/回归材料。
- 训练/验证/回归测试
- 适用范围与不确定性提示
- 与DFT基线对齐的复现包
提示：v3 模块通常需要更明确的实验条件与验收口径。建议立项阶段同步覆盖度策略、界面模型与预算/周期预期，我们给出最优组合与风险提示。
输入清单
输入越清晰，越能更快建立可信基线。
Input
你提供：体系与条件
- 结构/数据/现象（如有）
- 边界条件与环境参数
- 你关注的指标与对照
Input
你提供：目标与验收
- 目标与优先级
- 验收口径与输出格式
- 时间与约束（如有）
Input
我们回传：最小可信方案
- 最小可信模型与对照基线
- 里程碑排期与风险提示
- 交付清单与复现路径
常见问题
FAQ
能保证唯一正确机理吗？
- 不承诺唯一机理，但承诺证据可复核与边界可声明。
FAQ
能不能更快？
- 先基线后精化，必要时引入加速策略（按需）。
准备开始一个项目？
给我们一句话目标 + 当前数据/结构情况，我们会回传“最小可信模型 + 里程碑 + 交付清单”。