人工智能模型助力无损测量材料中的原子缺陷
麻省理工学院研究团队开发出一种基于人工智能的模型,利用无损中子散射数据即可对材料中的多种原子级缺陷进行分类和定量测量,最多可同时识别六种点缺陷,为半导体、太阳能电池等材料的精确缺陷工程提供新工具。
纳米限域聚合策略提升离子膜强度一倍,有望增强清洁能源设备耐久性
昆士兰大学研究团队在纳米级通道内控制聚合反应,制备出更致密强韧的超薄离子传输膜,在保持电化学性能的同时将拉伸强度提升至传统产品约两倍。相关成果发表于《Nature Synthesis》。
巴斯大学团队开发碳基光催化剂,可借助阳光分解PFAS
研究团队报告一种易于制造的碳基光催化剂原型,可在中性pH条件下更高效分解PFAS,并有望用于便携式检测传感器。
莱顿大学团队制备显微尺度超材料:可在无外部驱动下自主收缩与膨胀
莱顿大学物理学家丹妮拉·克拉夫特和胡里奥·梅利奥在实验室构建出一种软性显微超材料,可在热波动作用下自发折叠与展开,并可通过引入磁性微粒实现外部磁场控制。相关研究发表于《自然》。
麻省理工学院研究人员利用人工智能揭示材料中的原子缺陷
一款新型模型能够测量材料中的缺陷,这些缺陷可被利用来提升材料的机械强度、热传导性能及能量转换效率。
固态电池频繁短路的真正原因:不是“挤”出来,而是“腐”出来
新实验发现,固态电池中的金属枝晶并非主要由机械应力“顶破”电解质,而是高电流诱发的化学反应先让电解质变脆,再在远低于预期的应力下产生裂纹并短路。
等离子体配合柠檬酸:温和工艺从废旧电池中回收近95%关键金属
研究团队利用短时微波诱导等离子体预处理,再配合室温柠檬酸等温和溶剂,从电池黑质中回收近95%的金属并再生石墨,为锂离子电池回收提供低能耗、低污染的新路径。
抗尘钙钛矿太阳能电池或将削减制造成本,助推全球绿色能源
新研究发现,钙钛矿太阳能电池在生产阶段对灰尘具有出乎意料的高耐受性,有望减少对昂贵洁净室的依赖,降低制造门槛并推动可再生能源在全球范围内的普及。
UNIST团队推进铁铬液流电池研发:铋涂覆电极提升反应动力学并抑制析氢
UNIST研究团队在铁铬液流电池方向提出电极界面工程方案,通过电沉积铋涂覆电极表面,使Cr³⁺/Cr²⁺电荷转移动力学提升约10倍,并降低析氢副反应影响,电池实现超过500次稳定循环。
光纤问世60年:这条“看不见的光路”如何托起现代生活
从互联网到流媒体,再到在线购物和远程医疗,现代社会的核心通信能力几乎都依赖于一种肉眼难以察觉的技术载体——光纤。2026年,这项关键技术将迎来60周年。
成分梯度正极策略提升富锂电池稳定性
中科院合肥物质科学研究院固体物理研究所赵邦川团队与温州大学姚晓团队提出成分梯度设计,调控富锂锰基正极材料应力与电子结构,相关成果发表于《Nano Letters》。
成分梯度正极策略提升富锂电池稳定性
中科院合肥物质科学研究院固体物理研究所赵邦传团队与温州大学姚晓团队提出成分梯度设计,调控富锂锰基正极材料应力分布与电子结构,相关成果发表于《Nano Letters》。