頂刊
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?余桂華課題組:最新JACS!
從電催化還原硝酸鹽(NO3RR)中收集可循環(huán)再生的氨(NH3),為以節(jié)省能源和環(huán)境友善的方式結(jié)束生態(tài)氮循環(huán),避免硝化物污染提供一個可持續(xù)的策略。新興的金屬間單原子合金(ISAAs)…
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電池頂刊集錦!張強、文銳、曹國忠、紀效波、郭洪、梁正、張?zhí)m、劉超峰、宗泉等成果!
1. 張?zhí)m/劉玉文Carbon Energy:偽過飽和電解液使長壽命鋰電池成為可能 通過使用高壓正極材料可以提高鋰金屬電池(LMBs)的比能量;然而,在相應(yīng)的體系中實現(xiàn)長期穩(wěn)定的循…
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今日Nature:終極奧義!晶體結(jié)構(gòu)預測的關(guān)鍵!
晶體材料使基本技術(shù)成為可能,它們的性質(zhì)是由它們的結(jié)構(gòu)決定的。因此,晶體結(jié)構(gòu)預測,可以在新功能材料的設(shè)計中發(fā)揮核心作用。研究人員已經(jīng)開發(fā)出有效的啟發(fā)式方法來識別勢能面上的結(jié)構(gòu)極小值。…
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“折紙”折出一篇Nature,順便再上個封面!
折紙機制,以其獨特的能力和優(yōu)勢,在可重構(gòu)宏觀系統(tǒng)的構(gòu)建中得到了廣泛的應(yīng)用。 然而,盡管基于DNA自組裝的各種動態(tài)結(jié)構(gòu)已經(jīng)被開發(fā)出來,但由于缺乏合適的設(shè)計原則,它幾乎沒有被用于分子水…
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向全軍/喬梁/呂康樂,最新Nature子刊!
成果簡介 由于缺乏合適的表征技術(shù),理解電荷轉(zhuǎn)移動力學和載流子分離途徑是一項具有挑戰(zhàn)性的工作?;诖耍娮涌萍即髮W向全軍教授、喬梁教授和中南民族大學呂康樂教授(共同通訊作者)等人選擇…
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崔屹教授,今日重磅Nature Energy!
成果簡介 電解液工程對于提高電池性能至關(guān)重要,尤其是鋰金屬電池。通過增強電極界面的電化學穩(wěn)定性,鋰金屬電池循環(huán)穩(wěn)定性大大提高,但同時實現(xiàn)高離子電導率仍然具有挑戰(zhàn)性。 在此,美國斯坦…
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這篇AM成果,被Nature子刊亮點報道!
來源|武漢理工大學、學之策 近日,武漢理工大學材料示范學院(微電子學院)尤雅教授團隊,在國際頂級材料期刊《Advanced Materials》上發(fā)表了題為“Entropy-Dri…
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深圳大學綜述:硝酸根還原——國“鈦”民“氨”!
引言 氨(NH3)是現(xiàn)代化工產(chǎn)業(yè)中的核心原料,也是國民經(jīng)濟的重要支柱,因此氨的生產(chǎn)至關(guān)重要。 在“碳中和”和“碳達峰”的國家戰(zhàn)略和時代背景下,氨不僅能夠作為儲能載體和清潔燃料,還被…
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Edward H. Sargent院士npj.Comput.Mater.: AI+計算+實驗!開發(fā)可解釋的材料設(shè)計模型
研究背景 面向材料性質(zhì)預測的機器學習模型以很小的計算成本來得到與密度泛函理論近似的計算結(jié)果,這加速了新材料發(fā)現(xiàn)的進程。為了彌合理論和實驗之間的差距,機器學習的預測結(jié)果需要以可解釋的…
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中科大高敏銳:最新Science子刊!
成果簡介 要實現(xiàn)質(zhì)子交換膜(PEM)水電解槽的大規(guī)模部署,必須擺脫對鉑族金屬(PGM)催化劑的大量使用。理想情況下,陰極可以使用碳負載非鉑催化劑,但它們在腐蝕性酸性條件下往往缺乏活…