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研究人员揭示了微调纳米颗粒的方法并概述了未来的研究领域

导读 对可再生能源的需求不断增长,推动了催化技术的发展。通过分离和形成化学键,这些技术可用于生产环保能源。近几十年来,研究人员一直在积极...

对可再生能源的需求不断增长,推动了催化技术的发展。通过分离和形成化学键,这些技术可用于生产环保能源。

近几十年来,研究人员一直在积极研究核壳纳米粒子如何提高催化系统的性能,催化系统主要使用加速化学反应的金属催化剂。

Skoltech的研究人员分析了合成核壳颗粒的最新成果、研究方法、调整其性能的技术,并确定了未来最有前途的研究领域。一篇大型评论已发表在Nanoscale上。

双金属核壳颗粒是尺寸范围为1至100纳米的纳米颗粒。它们的核心和外壳由不同的金属组成。与普通颗粒不同,纳米颗粒具有独特的特性,使其能够积极用于癌症诊断、紧凑型电子设备的制造以及太阳能电池板的设计和许多其他领域。

“我们做了一篇大型综述,展示了如何通过实验微调纳米粒子的特性。这篇综述涵盖了过去 3-4 年的文章。纳米材料的合成和研究方法在不断发展,所以现在几乎每个原子该论文的主要作者亚·切普卡索夫 (Ilya Chepkasov) 表示: Skoltech 能源转型中心的研究人员和高级研究科学家。

作者指出了他们敦促在未来研究中注意的几个问题。发现核-壳颗粒表面的组成的问题使得理解它们的结构和性质之间的关系变得更具挑战性。为了改进双金属核壳颗粒的合成,找出其表面的组成至关重要。

研究团队还指出,纳米材料的研究需要新的理论方法来预测尚未经过实验研究、甚至尚未合成的化合物的特性。

最有效的方法之一是利用人工智能领域的现代进步,例如基于描述符和无描述符的机器学习模型来预测必要的属性。图神经网络可用于解码纳米粒子的原子结构并确定其结构和性质之间的关系。

“我们的综述不仅仅是对之前研究的系统描述,更是对之前获得的数据的分析,以及对我们根据这些数据确定的有前景的领域的详细讨论。有很多重要的方向。其中之一就是开发该研究的合著者、能源学院教授 Alexander Kvashnin 表示:“基于人工智能的新预测方法。它们将有助于快速、准确地确定未来纳米颗粒的所需特性,这些纳米颗粒可用作各种化学过程的催化剂。” Skoltech 的过渡中心。

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