剑桥团队机器学习势模拟揭示:溶剂化改变石墨烯缺陷处的水分解机制
arXiv 9月10日预印本(2609.11602,剑桥大学Brookes、Michaelides、Schran等)用机器学习原子间势模拟石墨烯-水界面缺陷处的水分解:气相中单空位分解水只有一条协同路径,而溶剂化条件下打开两条竞争性低能垒路径(生成SV-H+OH⁻的碱性路径与SV-OH+H₃O⁺的酸性路径),生成不同吸附中间体并增强石墨烯-水吸附,对碳材料功能化与纳米流体传输有意义。
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arXiv 9月10日预印本(2609.11602,剑桥大学Brookes、Michaelides、Schran等)用机器学习原子间势模拟石墨烯-水界面缺陷处的水分解:气相中单空位分解水只有一条协同路径,而溶剂化条件下打开两条竞争性低能垒路径(生成SV-H+OH⁻的碱性路径与SV-OH+H₃O⁺的酸性路径),生成不同吸附中间体并增强石墨烯-水吸附,对碳材料功能化与纳米流体传输有意义。
印度研究团队发现传统被视为惰性组分的PVDF粘结剂在无铅钙钛矿CsSnCl3超级电容器中实际决定了最佳电解质组成,提出界面平衡规则描述粘结剂含量与电解质浓度的线性关系。