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            蘭州:石墨烯儲能材料應用技術實現新突破

            近日,蘭州大學聯合方大碳素研發的”石墨烯交聯活性炭復合膜、制備方法及超級電容器電極“正式獲國家知識產權局發明專利授權,該技術破解了傳統活性炭電極材料比容量低的難題,在新能源大容量儲能等方面有廣闊的應用前景。 石墨烯具有很強的導電性,是一種零距離的半導體,有非常好的光學性能和熱傳導功能。雖然獲得石墨烯的原料廣泛存在于自然界,但由于石墨烯的制備、分離和應用方面存在諸多科技難題,導致這一新材料量產存在較多障礙。 蘭州大學·方大炭素石墨烯研究院的科研人員首次在改性活性炭中引入石墨烯,成功生產出導電性能優異、結構穩定性高的石墨烯,解決了石墨烯規?;慨a的關鍵技術。這項新型發明獲國家知識產權局發明專利授權,標志著我國石墨烯儲能材料應用技術實現新的突破。蘭州臺報道。

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            10-13

            復旦大學《Carbon》:調節雙層石墨烯中的電耦合

            雙層石墨烯 (BLG) 因其獨特的可調節物理性質而引起了極大的研究興趣,這些物理性質取決于扭曲角度和層間相互作用。因此,控制 BLG 的電子特性對于開發其在許多領域的潛在應用至關重要,本文,復旦大學孫正宗研究員團隊在《Carbon》期刊發表名為“Tuning electrical coupling in bilayer graphene”的論文,專門研究了通過化學氣相沉積(CVD)生長的具有約0°和約30°兩個代表性扭曲角的BLG單晶。原始BLG單晶的表面電位表明,單層石墨烯 (SLG) 與 BLG 之間的表面電位差為約0° BLG 低于約30° BLG。此外,使用重氮鹽反應和氮摻雜,BLG 的電耦合和性質被可逆地調整。BLG產生的表面電位可以在 0到50mV 的寬范圍內調節。

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            09-27

            石墨烯納米袋顯著減少氫燃料電池所需鉑金

            盡管氫燃料是一種很有前景的化石燃料替代品,然而其發電依賴的催化劑主要由稀有昂貴的金屬鉑組成,這限制了氫燃料的廣泛商業化。據16日發表于《自然·納米技術》雜志的論文,美國加州大學洛杉磯分校研究人員報告了一種方法,使他們能夠達到并超過美國能源部(DOE)設定的高催化劑性能、高穩定性和低鉑使用率的目標。 這項破紀錄的技術使用了鉑鈷合金的微小晶體,每個晶體都嵌在由石墨烯制成的納米袋中。與DOE催化劑標準相比,石墨烯包裹合金產生了非凡的結果:催化活性提高75倍;功率提高65%;在燃料電池預期壽命結束時,催化活性提高約20%;在模擬使用6000—7000小時后,功率損失降低了約35%,首次超過了5000小時的目標;每輛車所需的鉑金幾乎減少了40%。 如今,全球鉑及類似金屬總供應量的一半用于化石燃料驅動的汽車的催化轉換器,這種成分可以降低其排放物的有害性。每輛車需要2—8克鉑。相比之下,目前的氫燃料電池技術每輛車消耗約36克鉑。而研究團隊測試的最低鉑負荷下,每輛氫動力汽車只需要6.8克鉑。 那么,研究人員是如何從更少的鉑中獲得更多能量的呢?他們將鉑基催化劑分解成平均3納米長的顆粒。更小的顆粒意味著更大的表面積,也意味著更多發生催化活性的空間。然而,較小的顆粒往往會擠在一起形成較大的顆粒。 研究團隊通過在2D材料石墨烯中裝載他們的催化劑顆粒來解決這一限制。與煤或鉛筆芯中常見的散裝碳相比,這種薄碳層具有驚人的容量,可高效地導電和導熱,是類似厚度的鋼強度的100倍。 他們的鉑鈷合金被還原成顆粒。在集成到燃料電池之前,這些顆粒被石墨烯納米袋包圍,納米袋還充當了一種防止顆粒遷移的錨,這正是商用車所需的耐久性水平所必需的。與此同時,石墨烯允許在每個催化劑納米顆粒周圍留出約1納米的微小間隙,這意味著可能會發生關鍵的電化學反應。

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            08-26

            Nature | 扭曲的石墨烯模型表現出復雜的電子行為

            北京大學和普林斯頓大學的兩名研究人員發現,扭曲石墨烯的激發譜參數與重費米子模型的屬性直接對應。在他們發表在《物理評論快報》(Physical Review Letters)上的論文中,Zhi-Da Song 和 B. Andrei Bernevig 描述了建立一個模型來展示 Bistritzer-MacDonald 模型的各個方面,然后用它來演示扭曲雙層石墨烯的特性。Paul Scherrer ?研究所的 Aline Ramires 在 Nature 上發表了一篇新聞與觀點文章(doi: https://doi.org/10.1038/d41586-022-02108-w),概述了Bernevig 和 Song 的工作。拓撲重費米子模型。(a) MATBG及其重費米子模擬物moiré單元的示意圖,其中局域矩和流動電子分別由AA -堆積區域和拓撲導通帶(c) 上的有效 f 軌道形成。(b) 魔角θ=1.05°時BM模型的能帶結構,其中moiré BZ和高對稱動量如圖所示。Bloch狀態和試驗wf之間的重疊部分用紅圈表示。所構造的最大局域WFs (f軌道)的密度分布顯示在下面的嵌板中。(c)拓撲重費米子模型給出的譜帶(黑線)與BM譜帶(藍叉)比較。在解耦極限中的c(藍色)和f(紅色)帶,其中γ=v '百科=0,顯示在插圖中。橙色虛線表示f - c耦合開啟時能級的演化。資料來源: Physical Review Letters (2022). ?DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.047601 石墨烯是一種平面的二維碳片,是一個值得研究的課題。四年前的一項研究工作涉及將一層石墨烯放在另一層之上,然后扭轉最上面的一層。經過反復試驗,這些研究人員發現將頂層石墨烯片層扭曲一定角度(1.05度)會導致超導體的產生。研究人員將這個扭曲角度稱為“魔角”。從那時起,其他研究人員一直在研究以魔角排列的扭曲雙層石墨烯的屬性。在這項新工作中,研究人員研究了它的激發光譜,發現它與費米子模型的參數相對應。 之前的研究表明,在正確的方向上扭曲的雙層石墨烯具有一些獨特的特性——例如,一組電子會四處移動,這就解釋了它的導電性。但另一組電子保持不變。這種材料的兩種相互矛盾的特性使科學家能夠將樣品推到絕緣體和超導體之間。 為了更好地理解為什么會發生這種情況,Song 和 Bernevig 創建了一個系統模型,然后用它來進行描述材料行為的精確計算。他們發現,與重費米子材料相比,他們能夠描述扭曲雙層石墨烯的結構。更多的工作表明,材料的參數直接對應于重費米子模型的參數。重費米子物質是那些位于元素周期表底部的物質。

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            08-19

            上海微系統所成功研制世界上最小尺寸的相變存儲單元

            當今數據生產呈現爆炸式增長,傳統的馮·諾依曼計算架構已成為未來繼續提升計算系統性能的主要技術障礙。相變隨機存取存儲器(PCRAM)可以結合存儲和計算功能,是突破馮·諾依曼計算構架瓶頸的理想路徑選擇。它具有非易失性、編程速度快和循環壽命長等優點。然而,PCRAM中相變材料與加熱電極之間的接觸面積較大,造成相變存儲器操作功耗較高,如何進一步降低功耗成為相變存儲器未來發展面臨的最大挑戰之一??s小加熱電極尺寸是降低功耗的關鍵。 石墨烯納米帶(GNR)是一種準一維的石墨烯納米結構,其具有超高載流能力(>109 A/cm2),且熱穩定性高,可以用作相變存儲器的加熱電極。 中國科學院上海微系統與信息技術研究所研究員宋志棠、王浩敏組成聯合研究團隊,首次采用GNR邊緣接觸制備出目前世界上最小尺寸的相變存儲單元器件。7月18日,相關研究成果以《通過石墨烯納米帶邊界接觸實現相變存儲器編程功耗最小化》(Minimizing the programming power of phase change memory by using graphene nanoribbon edge-contact)為題,在線發表在《先進科學》(Advanced Science)上。 研究團隊采用石墨烯邊界作為刀片電極來接觸相變材料,可實現萬次以上的循環壽命。當GNR寬度降低至3 nm,其橫截面積為1 nm2,RESET電流降低為0.9 μA,寫入能耗低至~53.7 fJ。該功耗比目前最先進制程制備的單元器件低近兩個數量級,幾乎是由碳納米管裂縫(CNT-gap)保持的原最小功耗世界紀錄的一半。同時,GNR作為加熱電極且充當半導體溝道材料,可在2.5 MHz的時鐘頻率下實現D型觸發器的時序邏輯功能。 這是目前國際上首次采用GNR邊緣接觸實現極限尺寸的高性能相變存儲單元,器件尺寸接近相變存儲技術的縮放極限,實現了超低功耗、高編程速度、出色的高/低電阻比,并展現出良好穩定性/耐用性。該新型相變存儲單元的成功研制代表了PCRAM在低功耗下執行邏輯運算的進步,為未來內存計算開辟了新的技術路徑。研究工作得到國家自然科學基金委員會、國家重點研發計劃、中科院戰略性先導科技專項和上海市科學技術委員會等的支持。

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            08-05

            清華大學朱宏偉課題組綜述 | 石墨烯材料在人工智能中的最新進展

            自人類進入計算機時代,隨著信息技術的發展(硬件的進步和算力的增強),人們一直在努力制造能夠模擬人類智能以實現高效問題解決和任務決策的機器,由此引入了“人工智能”的概念?;凇榜T·諾伊曼”架構的傳統計算機是解決結構化問題的理想平臺,但其信息處理依賴于處理器和存儲單元之間頻繁的數據傳輸,不可避免地限制了其計算效率且增大了能量損耗。相比之下,人腦是一種高效的生物計算系統,以超低的能量消耗實時處理非結構化數據。模擬生物大腦是使人工智能達到更高水平的唯一途徑,包括軟件(機器學習模型)和硬件(神經形態器件)兩種模擬方式。石墨烯等二維材料的出現極大地推動了低維材料的革命性發展。因具有優異的光、電、熱、磁等特性和成熟的晶片尺寸單晶制備工藝,石墨烯是當前研究最為廣泛和深入的二維材料,在人工智能的基礎研究和應用發面均展現出了極大的潛力。   清華大學材料學院朱宏偉課題組綜述了石墨烯等材料在機器學習和神經形態器件等方面的最新研究進展,相關論文發表在 Advanced Intelligent Systems 上。文章首先介紹了機器學習的基本方法和常見模型,從“軟件”(深度學習模型)和“硬件”(神經形態器件,如人工突觸和人工神經元)兩方面論述了人工神經網絡的差異,生物突觸的結構和工作原理以及神經形態器件中人工突觸的仿生原理和基本評價指標。隨后,總結了機器學習在石墨烯的性能(電學、力學、熱學等)預測、結構(原子級結構、尺寸和形狀)預測、反向設計(成分、結構)和傳感器任務識別(化學物質識別、動作識別、3D成像)等方面的應用案例。綜述了基于石墨烯的人工突觸的兩種構建方法和基本原理,介紹了石墨烯基晶體管和憶阻器的最新進展。最后,分析了石墨烯材料在人工智能應用中存在的問題及面臨的挑戰,對其未來應用前景進行了展望。

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            07-31

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            人妻出差在夫旁按摩中出

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