秦思成 1,2,3,*吴锦绣 1,2,3齐源昊 1,2,3柳召刚 1,2,3[ ... ]张晓伟 1,2,3
1 内蒙古科技大学材料与冶金学院，包头 014010
2 内蒙古自治区高校稀土现代冶金新技术与应用重点实验室，包头 014010
3 轻稀土资源绿色提取与高效利用教育部重点实验室，包头 014010
以硫酸铵废水为原料，采用水热法制备了无水硫酸钙晶须(CSW)。首先研究了十二烷基苯磺酸钠(SDBS)和不同聚合度的聚乙二醇(PEG)对CSW生长行为的影响。然后用Materials Studio 2020软件对SDBS吸附在CSW表面进行分子动力学模拟，计算得到各晶面吸附能。结果表明，产物均为正交晶系的CSW。未加添加剂制备出的CSW平均长度为65.27 μm，长径比为40，但表面粗糙，分布不均匀。加入4%(质量分数)SDBS制备出的CSW形貌最优，分布均匀，表面光滑且均为针状，平均长度为136 μm，长径比为62。SDBS能促进CSW以螺旋位错的形式沿轴向生长，提高CSW长径比。
硫酸铵废水 水热法 无水硫酸钙晶须 添加剂 分子动力学模拟 吸附能 ammonium sulfate wastewater hydrothermal method anhydrous calcium sulfate whisker additive molecular dynamics simulation adsorption energy
昆明理工大学机电工程学院，云南 昆明 650500
针对As40Se60硫系基底膜层脱膜的问题进行探究，本文利用分子动力学仿真软件建立了以ZnS、ZnSe和Ge三种材料为连接层、As2Se3为基底的仿真模型，分析了仿真模型真空退火后的结构势能、总能量和吸附能的变化。同时通过镀膜实验制备了相同膜厚的ZnS、ZnSe和Ge三类单层膜，并对制备的薄膜进行了附着力测试。仿真与实验结果均显示，ZnS薄膜易发生脱落，而Ge膜和ZnSe膜不易发生脱落，对于容易发生脱膜的ZnS膜，减小膜厚和基底镀膜温度，能够提高ZnS膜与基底的附着力。
材料 硫系基底 分子动力学 吸附能 附着力 激光与光电子学进展
2023, 60(17): 1716002
1 南京邮电大学 自动化学院, 南京 210023
2 南京邮电大学 集成电路科学与工程学院, 南京 210023
室温下石墨烯具有较大的分子吸附比表面积、低噪声、高载流子迁移率等优异电学性能,是一种性能极佳的传感材料。与传统无机氧化物气体传感器相比,石墨烯气体传感器具有工作温度低、能耗小、恢复性高的优点。文章对两种石墨烯气体传感器的研究进展进行了综述。首先根据气体选择性不同,研究了NO2和NH3两种石墨烯气体传感器。然后对它们的灵敏度、气体响应灵敏度、响应时间等特性进行了分析对比。该项分析研究工作对气体传感器的实际应用与推广具有一定参考价值。
石墨烯 气体传感器 吸附能 响应时间 graphene gas sensor adsorption energy response time DFT DFT
南京邮电大学 电子与光学工程学院、 微电子学院, 南京 210023
室温下石墨烯具有电子迁移率高、比表面积大、机械强度高、化学稳定性和热稳定性优异、导电性好等独特性能, 是当今最受关注的二维材料之一。与传统无机氧化物材料相比, 石墨烯气体传感器具有工作温度低、能耗小、恢复性高的优点。文章对两种石墨烯气体传感器的研究进展进行了综述。根据气体选择性不同, 将石墨烯气体传感器分为检测CO和CO2气体传感器。分别对其灵敏度、气体响应灵敏度和响应时间等特性进行分析对比。此研究对此类传感器的应用与推广具有一定的指导意义。
石墨烯 气体传感器 吸附能 响应时间 graphene gas sensor adsorption energy response time DFT DFT
1 1.华北电力大学 数理学院, 北京 102206
2 2.华北电力大学 控制与计算机工程学院, 北京 102206
3 3.华北电力大学 环境科学与工程学院 资源与环境系统优化教育部重点实验室, 北京 102206
本研究通过密度泛函理论对氧化石墨烯和金属离子的吸附行为进行理论模拟。基于机器学习方法训练预测模型的过程中, 缺失值采用推荐系统中广泛使用的奇异值分解方法处理, 并用梯度提升机解释了影响吸附能的重要因素。结果发现吸附体系中存在九种特征可为吸附能提供90%的累积重要性, 分别为离子半径、零点振动能量、密立根电荷、沸点、偶极矩、原子量、摩尔定容热容、自旋多重度和键长。定量评估了六种回归方法的预测精度, 包括支持向量回归、岭回归、随机森林、极端随机森林、极端梯度提升和轻梯度提升机。结果表明, 机器学习方法可提供足够的吸附能预测准确性, 其中极端随机森林方法表现出最优的预测性能, 均方误差仅为0.075。该模型用于香兰素吸附金属离子的测试, 验证了基于机器学习训练金属离子吸附能预测模型的可行性, 但仍需进一步提高其泛化能力。本研究基于机器学习预测吸附能, 简化预测过程、节省计算时间, 可为吸附去除金属离子的理论和实验研究提供参考。
机器学习 密度泛函理论 吸附能 金属离子 极端随机森林 machine learning density functional theory adsorption energy metal ions extremely randomized trees
采用密度泛函理论平面波赝势法研究了氢杂质位于氢终止金刚石薄膜亚表面层中三种不同位点处时金刚石的结构变化，以及氢原子在三种金刚石薄膜表面上的吸附难易程度，并对表面活化反应进行了过渡态搜索以探究化学气相沉积(CVD)过程中金刚石薄膜亚表面层氢杂质对表面活化的影响。对比计算结果发现：生长过程中，亚表面层的氢杂质使其附近的金刚石结构产生了畸变，同时金刚石表面结构会对畸变程度产生影响。氢原子在含有氢杂质的三种金刚石薄膜上的吸附能与理想金刚石薄膜差异很小，但发生萃取反应产生活性位点的能垒比理想金刚石薄膜更低，这与亚表面层中的氢杂质使金刚石薄膜具有P型半导体特征这一现象有关。这一结果说明富氢反应气氛有利于活性位点的产生并以更高速率进行生长。
金刚石薄膜 氢杂质 化学气相沉积 密度泛函理论 结构变化 吸附能 过渡态 diamond film hydrogen impurity chemical vapor deposition density functional theory structural change adsorption energy transition state
