共价有机框架型锂单离子固态电解质研究进展

摘要:锂单离子型固态电解质的锂离子迁移数接近1,可减少阴离子在电极材料上的极化浓差和副反应的发生,在提升电池的循环性能和使用寿命上展现出极大潜力。共价有机框架(COF)具有有序孔道和良好的结构设计性,这使其成为固态电解质领域的研究热点。然而,目前已报道的COF 型锂单离子固态电解质材料面临室温下锂离子传导率低、阴离子中心电荷离域程度低、锂离子解离难等挑战,实际应用与推广严重受限。本文综述了近年COF 型锂单离子固态电解质的相关研究进展,探讨了阴离子中心的种类对锂离子传导率和锂离子迁移数的影响,归纳并总结了材料结构性能之间的构效关系,并对COF 型锂单离子固态电解质材料的未来发展趋势和挑战应对策略进行分析和展望,以期为高性能固态锂离子电池的发展提供一定参考。

共价有机框架作为质子导体的研究进展

摘要:共价有机框架(covalent organic frameworks, COFs)凭借其结构可设计性、高比表面积和优异的化学稳定性, 近年来在质子导体领域引起广泛关注. 本综述概述了COFs 在本征与非本征质子源体系中的质子传输机制、材料设计策略及相关研究进展, 阐明了Grotthuss 机制与Vehicle 机制的定义和判定标准. 将电化学阻抗谱、固体核磁、红外光谱等实验手段与密度泛函理论、分子动力学和从头算分子动力学模拟结合, 解析了COFs 的微观质子传输机制及其与结构的构效关系. 最后, 本综述分析了COF 质子导体在能源领域的应用前景, 并简要探讨了其结构设计、实验表征和理论模拟的发展方向.

基于多尺度图像特征融合的有机涂层寿命预测研究

摘要:以环氧有机耐磨涂层为研究对象,通过扫描电子显微镜、金相显微镜、激光共聚焦等方法多尺度采集有机涂层的微观形貌,利用基于深度学习的图像识别技术提取图像中的量化参数数据,搭建有机涂层缺陷参数随服役时间的动态演化关系网络以及有机涂层的寿命预测网络模型。结果表明,搭建的演化关系曲线模型以及网络预测模型可较为准确实现对有机涂层的寿命预测研究。

多相高分子体系的界面流变研究进展

摘要:多相高分子体系由不同聚合物组成,因其能够综合不同组分的性能特点,并且展现出一定的多相结构优势,在实际工业生产中已被广泛应用。多相高分子领域的研究热点之一是微观相形貌结构与材料宏观流变行为和机械性能之间的关系,尤其考虑到相间界面性质对多相体系结构- 性能调控具有重要意义,近年来多相高分子体系的界面流变行为研究也备受关注。本文总结了该方向的最新研究进展,首先阐述包括界面滑移、扩散、反应和增容等常见界面现象及其宏观流变行为特征,其次介绍界面流变性能的表征方法,如直接测量、流变模型预测和多层结构间接测量等,最后强调界面流变在多相体系结构-性能调控中的重要性,特别是在共混体系形貌稳定、相转变和多层共挤出界面流动稳定等方面的应用,并对界面流变研究面临的挑战和未来趋势进行展望。

金属有机骨架膜应用于海水提铀研究进展

摘要: 海洋中约有45亿吨铀,能够满足全球核工业生产千年以上的可持续生产需求,因此海水提铀被认为是改变世界的化学分离技术之一;膜分离因效率高、能耗低、无污染等特点,被广泛用于海水提铀。金属有机骨架(MOF)由于其可变的孔道结构、丰富的活性位点、化学修饰多样性,作为膜材料在海水提铀应用领域前景广阔。综述了将膜分离技术应用于海水提铀的最新研究进展与未来发展方向,系统总结了采用MOF膜实现海水提铀的分离机理与面临的挑战。

金属有机框架纳米酶在食品分析中的研究进展

摘要:纳米酶是一种具有天然模拟酶活性的纳米材料,兼具纳米材料性能与类似天然酶的良好催化性能。在众多纳米酶中,金属有机框架纳米酶作为一种新型生物传感材料,在食品分析领域备受关注。金属有机框架材料(MOF) 是一类多孔晶体材料,具有结构均匀、孔隙率高、组成可调、表面易于功能化等优点。基于MOF 的传感器具有高吸收性、强发光特性和良好的成本效益,是传统检测方法的补充和替代分析方法,前景广阔。该文综述了MOFs 酶的特性、常用MOFs 酶的种类,并探讨其在食品中检测农药、添加剂、重金属、有害微生物和功能性成分方面的应用。最后就目前存在的问题提出建议,并对未来的发展前景进行了展望。

水凝胶基柔性应变传感材料设计及研究进展

摘要:水凝胶基柔性应变传感器具备高柔韧性和高灵敏度,具有宽线性响应范围,以及优异的生物相容性和加工性能,引起科研人员的广泛关注。鉴于这些优点,水凝胶基柔性应变传感器在可穿戴电子设备和人机交互等领域有着广泛的应用前景。然而,如何在环境稳定性和生物相容性之间达成平衡依旧是当前研究中的重大挑战。本综述首先简要介绍了基于不同基体的柔性应变传感材料,重点探讨了其近期的重要研究进展,并且详细论述了其传感机理、优缺点以及优化策略。随后,针对水凝胶基柔性应变传感材料,系统地探讨了影响其灵敏度、检测范围、自愈合能力、黏附力、生物相容性等性能的因素。最后,对水凝胶基柔性应变传感材料当前面临的挑战进行了总结,对未来发展趋势进行了展望。

有机分子晶体结构预测方法及应用进展: 传统技术与机器学习的结合

摘要:晶体结构预测(crystal structure prediction, CSP)技术能够仅依赖分子式预测材料的晶体结构, 其在识别稳定结构和探索多晶型方面展现出独特的优势, 已成为材料科学、药物学等领域不可或缺的工具. 自20世纪末以来, CSP方法经历了从初期侧重技术实现的探索, 到逐步实现高通量精确计算的阶段, 并发展为一种能够全面探索高维势能面、精确排序分子晶体能量的综合性算法. 本文综述了有机分子CSP的主要方法及策略, 同时介绍了机器学习等新技术在CSP领域的引入和应用情况, 并讨论了这些技术展现出的巨大潜力. 本文旨在为读者提供全面、系统的CSP技术进展回顾, 探讨当前的应用现状与挑战, 并展望机器学习为该领域带来的新机遇, 促进CSP技术在多领域的深入应用和跨学科融合.

CO替代物参与羰基化反应研究进展

摘要:羰基化反应产物中的“羰基”官能团通常来源于气体一氧化碳(CO)或者其替代物. 气体CO作“羰源”虽然底物普适性广泛, 可实现工业化放大生产, 但其本身有毒且易燃; CO替代物的化学性质稳定且容易获得, 反应过程易于操作且分离后处理简单. 因此, 借助CO替代物实现羰基化转化, 为构建多种化学品提供了一系列强大且前景广阔的工具. 总结和讨论了使用CO替代物(二氧化碳、氯仿、羧酸及羧酸衍生物、羰基金属试剂、酰氯类化合物等)作为羰源合成高附加值化学品的最新进展, 展望了不同羰源在羰基化反应中的发展前景以及存在的难点, 以期为推动研制更多新型的CO替代物提供借鉴.

基于有机电化学晶体管的感存算一体化神经界面器件展望

摘要:生物神经系统具有复杂且独特的结构, 能够以极为高效的方式进行信息处理. 随着人工智能的快速发展, 传统的冯•诺依曼架构正面临前所未有的挑战. 脑机接口、智能假肢和神经机器人等领域的核心在于构建神经界面器件, 即在神经系统与外部设备之间构建直接进行信息传递的接口. 然而, 传感器、存储器和计算单元在物理上的分离限制了处理效率和功耗控制. 面对突破冯•诺依曼瓶颈和发展新型神经界面的需求, 感存算一体化正成为下一代智能系统和神经界面的核心. 尽管尚未实现包含所有这些功能的集成系统并应用于生物体中, 但有机电化学晶体管凭借其优异的特性, 为先进的神经系统模拟和生物接口技术的发展开辟了新的途径. 发展基于有机电化学晶体管的神经界面器件显示出广阔的前景, 对推进智能生物电子学的进步具有重要意义.