7月2日消息,arXiv研究提出基于基础模型自适应微调的晶体结构预测方法
Chtchelkatchev等人提出基于预训练基础模型的自适应晶体结构预测工作流,在Ca-Fe-Ni三元体系中发现了100GPa以上稳定的新化合物Ca6FeNi。
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Chtchelkatchev等人提出基于预训练基础模型的自适应晶体结构预测工作流,在Ca-Fe-Ni三元体系中发现了100GPa以上稳定的新化合物Ca6FeNi。
Wang等人提出利用物理基结构因果模型(SCM)从复杂电化学系统中提取定量因果洞见,并将其应用于锰-锡氧化物氧还原电催化剂在碱性介质中的性能分析。
6月24日消息,休斯顿大学与美国能源部阿贡国家实验室合作,通过压力淬火工艺将汞钡钙铜氧(HgBa₂Ca₂Cu₃O₈+δ)铜氧化物超导体的零电阻温度较1993年保持30余年的纪录提升约30华氏度。研究发表于《PNAS》,为常压、较高温超导材料的实用化迈出关键一步。
AZoM 6月23日报道,大阪大学、名古屋大学、意大利技术研究院等团队在 Communications Materials 发表离子纳米凝胶渗透能发电研究。团队在氮化硅单纳米孔中原位生成藻酸盐基离子凝胶,利用磷酸盐增强阳离子选择性,单纳米凝胶孔面积归一化功率密度达到213 kW/平方米,为蓝能膜和离子分离材料提供新设计路径。
6月21日发表于《Cell Reports Physical Science》的研究显示,德国亚琛工业大学等机构对中国中科海钠商业化钠离子电池进行120颗电芯拆解与电化学测试,发现其生产一致性与功率性能达到与特斯拉锂离子电池相当的水平。这一发现表明钠离子电池在商业化层面已具备挑战锂电的技术成熟度,对降低电池成本、缓解锂资源依赖具有重要意义。
美国西北大学Chad Mirkin团队在Science Advances发表论文,展示巨型库(megalibrary)平台不仅能快速筛选百万级材料候选,还能根据特定性能需求定向设计新材料。研究以压电材料为验证对象,从数千种化学组合中识别出新型高熵卤化物钙钛矿压电材料,并进一步通过成分调控设计出在80°C下仍保持功能的压电材料,整个过程仅需数小时。该平台还可生成训练AI模型所需的大规模高质量数据集。
德国SKZ、Fraunhofer IFF、Silicann Systems和HAIP Solutions联合启动SpectralAIge项目,开发基于高光谱成像和人工智能的技术,用于实时监测PE、PP、PET等塑料在多次回收过程中的降解程度。项目旨在填补工业界缺乏可靠塑料老化检测方法的空白,最终将开发自动化质量控制软件和低成本光谱仪,推动塑料循环经济中的材料质量与安全保障。
南佛罗里达大学David Simmons教授团队通过1500次分子动力学模拟(相当于15年计算时间),揭示了碳黑增强橡胶强度提升的根本机制:碳黑颗粒阻止橡胶拉伸时变薄,迫使体积膨胀,产生自对抗效应。该发现发表在《PNAS》,有望改变全球2600亿美元轮胎产业的试错式研发模式。
IBM与沙特阿美宣布合作意向,将在人工智能、智能体AI、自动化和材料科学等领域展开合作,旨在推动工业部门的技术创新和运营优化。
澳大利亚Worley公司被St George Mining选为巴西Araxá铌和稀土项目的可行性技术顾问,将提供战略咨询、工程设计、冶金工艺和项目管理支持。Araxá项目位于巴西米纳斯吉拉斯州成熟矿区,资源量被界定为世界级。
香港大学黄明欣教授团队开发出名为SS-H2的特殊不锈钢,采用顺序双钝化策略,在高电位下形成锰基第二保护层,使材料在含氯环境中承受高达1700 mV的超高电位。该材料性能可媲美工业电解槽中的钛基结构材料,有望将结构材料成本降低约40倍,推动海水直接电解制绿氢的大规模应用。
研究团队发现磁场辅助生长可使MnBi2Te4单晶从A型反铁磁基态转变为铁磁基态,Curie温度约12.5K。晶体结构不变但磁序重构,第一性原理计算和de Haas-van Alphen振荡证实了这一发现,为调控磁性拓扑绝缘体电子性质提供新路径。
研究团队在BaTiO3中实现了光与电场联合作用下带电畴壁的可控制备。体光伏效应提供畴壁电荷屏蔽机制,相场模拟支持理论模型。带电畴壁作为绝缘基体中的导电通道,为可重构电子和光电器件提供新路径。
研究团队在Ba₁₋ₓSrₓTiO₃中发现过渡区组分Sr₀.₁₉实现最优热电能量收集性能,在64°C下达到1.6 mJ/cm³能量密度和5.5%转化效率,无外加偏置电场下稳定运行超过1万次循环。
斯坦福/SLAC团队利用共振X射线散射研究超导双层镍酸盐La₂PrNi₂O₇,发现超导与自旋密度波序相分离,提出层间五自旋极化子态作为超导基态。氧化学计量被确认为控制层间耦合和电子结构的关键参数。
DuPont与AI驱动产品开发平台Uncountable达成战略合作,推进AI就绪实验室计划。合作旨在标准化实验数据、优化研发工作流,提升DuPont在复杂配方设计和测试方面的能力,加速新方案交付。