主要研究方向

熔盐化学与电化学

新能源材料设计与制备

第一性原理分子动力学模拟

主讲课程

冶金资源与循环（博士生），固体物理（硕士生），矿产资源概论（本科生）

主要荣誉与社会兼职

教育部新世纪优秀人才，江西省双千计划首席技术专家

中国有色金属学会熔盐化学与技术委员会副主任委员，中国无机盐协会熔盐专业委员会副主任委员，中国汽车工程学会材料分会委员

主持科研项目及成果

主持包括国家自然科学基金重点项目2项、面上项目6项、国家863计划项目3项、以及国家重点研发计划课题、国家973计划课题、省级重大科技专项、企业合作项目等课题20余项。发表SCI论文150余篇，获发明专利授权30余件。培养博士、硕士研究生100余名，获国家科技进步二等奖1项、省部级科技一等奖2项

代表性论文

[1] Guo D, Zhao J, Liang W, et al. Molecular dynamics simulation of molten strontium chloride based on deep potential[J]. Journal of Molecular Liquids, 2022, 348: 118380.

[2] Zhao J, Liu Z, Liang W, et al. Evaluation of the local structure and electrochemical behavior in the LiCl-KCl-SmCl3 melt[J]. Journal of Molecular Liquids, 2022, 363: 119818.

[3] Feng T, Yang B, Lu G. Investigation on the local structure and properties of molten Li2CO3-K2CO3 binary salts by machine learning potentials[J]. Journal of Molecular Liquids, 2022, 356: 118979.

[4] Liang W, Lu G, Yu J. Machine Learning Accelerates Molten Salt Simulations: Thermal Conductivity of MgCl2‐NaCl Eutectic[J]. Advanced Theory and Simulations, 2022, 5(8): 2200206.

[5] Zhao J, Wang Y, Lu G. Investigation of the Redox Potential of Lithium and Its Dissolution in the LiCl-KCl Eutectic[J]. Journal of The Electrochemical Society, 2022, 169(5): 056517.

[6] Bu M, Liang W, Lu G. Molecular dynamics simulations on AlCl3-LiCl molten salt with deep learning potential[J]. Computational Materials Science, 2022, 210: 111494.

[7] Feng T, Zhao J, Liang W, et al. Molecular dynamics simulations of lanthanum chloride by deep learning potential[J]. Computational Materials Science, 2022, 210: 111014.