1、面向制造的高性能计算项目（HPC4Mfg）。将利用美国先进的高性能计算能力改善制造能耗并降低碳排放，重点资助领域包含改进制造工艺、改进半导体技术以提高运行能效、提高能源转换和储存技术的效率及减少二氧化碳排放等。

（1）改进制造工艺，节约能源并显著减少美国碳排放。重点方向包括：推动化学、初级金属制造、水泥、食品加工、造纸以及玻璃等具有高脱碳潜力的行业工艺改进；改善材料性能以适应高温或高腐蚀等恶劣工作环境；智能制造系统建模预测和闭环控制的改进；在系统或部件使用寿命结束后的材料回收或提高可回收性；提高回收材料的质量或纯度，并且证明这些新工艺的能耗或碳足迹优于开采和提炼同等材料的能耗或碳足迹；改进稀土等关键材料的分离和加工工艺；工业过程电气化。

（2）改进半导体技术以提高系统运行能效。包括：改进半导体先进材料建模和制造工艺，提升半导体器件和系统的节能水平。

（3）提高能源转换和储存技术的效率以减少碳排放。包括：改善废热回收；改进电池组件制造和系统组装设计和工艺，提高容量、使用寿命或减少内涵能；改造热电联产机组以使用低碳燃料。

（4）减少二氧化碳或二氧化碳当量排放。包括：改进碳捕获过程性能、改进化石燃料系统以适应从低碳到零碳燃料、工艺电气化等。

2、面向材料的高性能计算项目（HPC4Mtls）。将利用美国先进的高性能计算能力开发关键材料以促进新能源开发，减少全美碳排放。重点资助领域包含碳转化应用先进材料、氢能先进结构材料及氢能先进功能材料等。

（1）碳转化应用先进材料。包括：改进对催化转化材料，将二氧化碳等碳氧化物还原为高价值产品，如电解槽、低温等离子体系统、微波系统和混合生物电化学系统等；使用计算数据库和机器学习开发催化剂和催化剂载体结构。

（2）氢能先进结构材料。包括：提高对材料腐蚀和侵蚀的理解，如废煤、生物质和废塑料原料混合物气化对气化炉高温区域材料的影响，包括混合物百分比和原料类型的敏感性分析等；提高对材料氢脆现象的理解，如天然气和氢气混合物对管道、焊接接头或压缩机材料的影响，包括混合物百分比的敏感性分析等；使用计算数据库及机器学习开发热障涂层材料和陶瓷金属复合材料，用于天然气-氢气混合物或100%氢气燃气轮机的热通道组件和部件等。

（3）氢能先进功能材料。包括：使用计算数据库和机器学习推动催化剂开发，以合成、测试、表征和量产将碳氧化物转化为高价值产品的材料，提高选择性及能源效率，降低环境影响；使用计算数据库和机器学习推动催化剂开发，以合成、测试、表征和量产重整制氢催化材料；开发机器学习能力，以预测用于热能存储的新材料成分、热性能和机械性能；开发机器学习能力，以开发可与化石能源发电机组集成的非电池储能新材料；改善可逆固体氧化物燃料电池中燃料和氧气电催化剂的性能及稳定性；理解并改善可逆固体氧化物燃料电池中不均匀传热引起的微观结构变化。                                         （黄健）