可编程凝胶网络「多重锚定」原位生长超小金纳米颗粒,无需强配体(ChemRxiv)
ChemRxiv新预印本(10.26434/chemrxiv.15001720):星形聚合物活性自由基聚合构建带富酰胺交联微区的均匀PNIPA水凝胶,通过多重锚定限域效应实现无强配体原位生长超小热响应金纳米颗粒,颗粒尺寸由网络结构而非合成条件决定,热循环与苛刻化学环境下稳定性优异。
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ChemRxiv新预印本(10.26434/chemrxiv.15001720):星形聚合物活性自由基聚合构建带富酰胺交联微区的均匀PNIPA水凝胶,通过多重锚定限域效应实现无强配体原位生长超小热响应金纳米颗粒,颗粒尺寸由网络结构而非合成条件决定,热循环与苛刻化学环境下稳定性优异。
美国洛约拉大学芝加哥校区Yunhao Xu等五人团队在ChemRxiv发布研究,将胶体合成的Ag4Zr3S8纳米晶压制成块体,用压力-温度分辨电化学阻抗谱结合贝叶斯诊断与弛豫时间分布分析,证明其微秒级高频弛豫是样品本征特性,在0.43-8.67 MPa与298-393 K范围内稳定存在,为纳米晶衍生固态离子导体的阻抗解析建立了方法学范式。
10月8日ChemRxiv预印本提出壳聚糖-DMF反溶剂沉淀策略,重构锌卟啉氢键有机框架(ZnTCPP HOF)的氢键网络并抑制界面π-π堆叠聚集,电化学发光效率显著提升,据此构建的适配体传感器对合成大麻素5F-EDMB-PINACA检出限达8.61×10^-16 g/L。
10月8日ChemRxiv预印本利用强度循环飞秒瞬态吸收光谱,在含6-40个锌卟啉单元的全共轭分子纳米环中分离单/多激子动力学,发现激子-激子湮灭速率随环尺寸系统性下降,20-30单元间出现湮灭限制向扩散限制转变,扩散系数比常规方法高2-3个量级。
10月8日发表于ChemRxiv的混合密度泛函研究系统计算ZnxFe[Fe(CN)6](x=0–1)系列的自旋态、电子结构与声子性质,该类普鲁士蓝类似物是重要离子插入型电池电极材料,研究为锌含量与电化学性能的关联提供电子结构层面依据。
研究发现通过采用非水系Zn(OTf)2/乙腈电解质减缓界面动力学、抑制依赖晶面各向异性生长,锌电沉积转为各向同性形核与平坦沉积形貌,3D轮廓仪与对称电池测试证实其支撑超高速率锌金属负极运行,为水系锌电池枝晶难题提供新思路,论文10月7日发布于ChemRxiv。
研究者报道基于多中心硼烷路易斯酸(POSS-B8)与有机碱的二元有机催化体系,可耐受高达400当量链转移剂,通过环氧丙烷/CO2开环共聚(ROCOP)高效制备低分子量CO2基聚碳酸酯-聚醚多元醇,副产环状碳酸酯被有效抑制,为CO2基聚氨酯软段提供可持续原料路线,论文10月7日发布于ChemRxiv。
ChemRxiv预印本(10月6日)系统研究生物质可及的双呋喃单元在共轭聚合物中的应用:与萘并二噻吩共聚合成、热性能与光物理表征齐备,为电致发光器件探索生物质基有机电子材料路径。
ChemRxiv预印本(10月6日)结合DFT、经典分子动力学与动力学蒙特卡洛,多尺度解析胆碱-咪唑类低共熔溶剂中CO2化学吸收与质子传递的竞争机制,阐明溶剂组成如何主导吸收容量与速率,为碳捕集吸收剂设计提供分子层面规则。
ChemRxiv预印本(10月6日)通过实验与反应网络动力学建模解析Cu催化剂不同切入策略对木质素水热液化各反应通路的影响,为铜基催化剂最大化生物油产率提供定量设计依据。
ChemRxiv预印本(10月6日)针对碱性全铁液流电池铁配合物负极电解液配位稳定性差、溶解度与高浓度利用率不足的痛点,提出双配体工程策略,实现高浓度下稳定、高利用率的铁基anolyte,为低成本大规模储能提供材料方案。
10月6日发布的ChemRxiv预印本研究Sn掺杂尖晶石钴氧化物酸性析氧催化剂,通过TiO2同时作为活性位点与保护层,面向质子交换膜(PEM)电解水制绿氢的非贵金属稳定阳极需求——酸性OER的稳定性是PEM电解槽降本的关键瓶颈。
10月6日发布的ChemRxiv预印本以QM/MM分子动力学探索UMG-SP3聚氨酯酶的催化机理,针对聚氨酯废弃物的酶法解聚路线:PU因缺乏高效末端处理而累积成害,酶解聚被视为化学回收的温和替代,该研究为工程化提升酶活性提供原子级机理基础。
10月5日发布于ChemRxiv的预印本显示,将银金属团簇(Ag5)负载于锐钛矿TiO₂上,可显著增强可见光吸收并促进电荷分离,在模拟太阳光下降解水中双酚A的表观速率常数为0.0142 min⁻¹,较裸TiO₂提升约43%,且在更低催化剂投加量下仍具竞争力。
一篇发表于ChemRxiv的综述系统梳理材料科学AI基础模型的发展:基于Web of Science 557条记录的文献计量分析识别出58个材料科学专用基座模型。研究指出,单一材料可由成分表、晶体结构、电镜图像与光谱时序数据等多模态描述,统一表征是加速材料研发的关键。
9月17日发布于ChemRxiv的AQ-GNoME研究,对Google DeepMind GNoME数据库中逾52万种新无机晶体开展系统性Pourbaix水溶液稳定性筛选,填补了这一AI发现材料库在电化学应用维度上的关键数据空白,为电池、电解、催化等水相器件的材料下选提供过滤依据。