东南大学孙维威团队在《科学进展》发表最新研究成果

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文章导读
你以为纳米限域水只是宏观水的缩小版?这个误区可能让你在储能材料设计中走了无数弯路。东南大学团队通过机器学习加速模拟发现,MXene层间水的扩散速率并非由孔径决定,而是取决于界面官能团——-OH像胶水一样锁住水分子,而-F和-O却能赋予水分子超快传输。更颠覆的是,他们用一个指数线性组合模型统一了界面化学、氢键寿命与水分子取向对扩散的影响。这个模型能让你预测任何MXene材料的限域水行为,但你知道如何利用它来设计下一代超级电容器吗?
— 内容由好学术AI分析文章内容生成,仅供参考。

(通讯员 孙维威)近日,东南大学物理学院孙维威教授团队在二维MXene材料层间受限水的形态演变与扩散机制研究中取得了重要突破。相关研究成果以“MXene层间限域水的形态与扩散特性:机器学习加速计算结合实验表征”(Altered morphology and diffusivity of water confined in MXenes: Machine learning-accelerated computations combined with experiments” )为题发表于国际顶尖学术期刊《科学进展》(Science Advances)。

水在纳米尺度受限环境中的行为与宏观液态水存在本质差异,这一现象不仅广泛存在于生物体系中,也在能源存储、纳米流体等相关领域中发挥着关键作用。二维金属碳氮化合物MXenes作为一类重要的赝电容储能材料,层间受限水被证实对质子传输和最终储能性能至关重要。因此,从界面层面深入理解受限水行为,对于实现离子器件与储能性能的进一步突破具有重要指导意义。同时,MXenes凭借优异的亲水性与丰富的表面端基为探究固液界面相互作用和调控水分子的理化行为提供了理想平台。然而,当前对于限域水的结构演化规律及其扩散机理仍缺乏统一认识,尤其是界面化学环境如何协同影响水分子取向、氢键网络与扩散行为,尚未得到清晰解释。

东南大学孙维威团队在《科学进展》发表最新研究成果

针对上述问题,研究者采用On-the-fly机器学习加速的从头算分子动力学模拟结合多尺度实验表征相,系统研究了受限水形态演化与其扩散特性间的内在关联。研究发现,-OH官能团由于能与水分子形成大量稳定的界面氢键,将水分子锚定在界面处,导致极低的扩散速率。相反,-F和-O官能团能促使水分子表现出超快传输特性,这与界面静电势垒升高、氢键寿命缩短以及水分子取向无序密切相关。基于此,确定了界面静电势差、氢键寿命与水分子取向比例这三个决定受限水扩散的核心因素,创新性地构建了指数线性组合的扩散模型(如图所示),为调控纳米限域水行为提供理论框架。

该研究首次在原子层面统一了固液界面相互作用—限域水结构—动力学的关联机制,不仅加深了对限域固液界面问题的认识,也为MXene材料在电化学储能、海水淡化与流体传感等领域的应用提供了设计指南。

东南大学为该论文的第一完成单位,博士研究生唐佳伟为第一作者,孙维威教授为责任通讯作者。本文合作者还包括荷兰代尔夫特理工大学王雪杭教授(共同通讯作者)、美国橡树岭国家实验室资深研究员Paul R. C. Kent、Jingsong Huang与Naresh Osti等。该工作还得到了东南大学孙立涛教授、王金兰教授的支持。

原文链接:https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adz1780

供稿:物理学院

(编辑:丛婕 审核:李震)

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7 条评论

  • provels8467
    provels8467 游客

    我们主要就是MXene基的电容器 也相对受限水做个基础模型 推动传感器和其他电化学器件

    江苏省南京市
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  • provels8467
    provels8467 游客

    机器学习加速 VASP 软件自带的,可以看看MLMD, MLFF 等关键词

    江苏省南京市
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  • 珮环
    珮环 读者

    感觉对储能领域挺有指导意义的

    北京北京市
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  • 碧海渔翁
    碧海渔翁 游客

    那个机器学习加速计算具体怎么实现的?有开源代码吗?

    山西省太原市
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  • 数据迷航
    数据迷航 读者

    限域水这块确实重要,电池性能提升关键

    未知
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  • 智联万象
    智联万象 读者

    又是Science Advances,东大最近发了不少啊

    广东省广州市
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  • 疾风之翼
    疾风之翼 游客

    这研究有点意思,就是太专业了看不懂😂

    辽宁省沈阳市
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