2020材料領域—-崔屹、楊培東和王中林大牛學者最新成果速遞

【崔屹課題組】

1. 可電旋轉液態硫微滴的研究 ?

操縱具有實時可調形狀和光學功能的液體對于電活性流量設備和光電設備來說十分重要，但仍然是一個巨大的挑戰。斯坦福大學的崔屹教授課題組首次發現電化學電池中可電調液滴存在的現象。他們觀察到在不同的恒電位條件下，硫微滴存在電潤濕和合并的現象，并通過對磺基/疏硫底物的選擇成功控制了這些過程。此外，他們還利用電潤濕現象來創建基于液態硫微滴的微透鏡，并通過快速，可重復和可控制的方式改變液態微滴的形狀來實時調整其特性。這些研究證明了一個可以用來闡明硫化學物質復雜反應機理和探索液態硫的豐富材料特性的原位光學電池平臺，這為液態硫滴在微透鏡以及其他電子可調和光電等設備中的應用提供了啟示。^[1]相關研究以“Electrotunable liquid sulfur microdroplets”為題，發表在Nature Communications。

圖1：原位光學觀察裝置示意圖

2. 氮摻雜納米金剛石/ Cu界面協同增強電催化CO₂還原為C₂含氧化合物的研究

現階段如何有效可控地將CO₂電化學還原為多碳產物（C≥2）是非常困難的。斯坦福大學的崔屹教授課題組通過合理調整氮摻雜納米金剛石和銅納米顆粒的組裝，證明了一種具有選擇性和堅固性催化界面的非均相催化劑的設計原理，該界面可將CO₂還原為C₂含氧化合物。與可逆氫電極相比，僅在-0.5 V的施加電勢下，該催化劑對C₂含氧化合物的法拉第效率可達63％。此外，該催化劑顯示出超過120?h的時長、穩定的電流和僅19％的活性衰減的優異催化性能。密度泛函理論計算表明在銅/納米金剛石界面處，CO結合力增強，其通過降低CO二聚作用的表觀屏障來抑制CO解吸并促進C₂的產生。該催化劑優異的性能可歸結于組件的固有組成和電子可調性提供了無與倫比的催化界面控制度，從而提供了反應能和動力學。^[2]相關研究以“Synergistic enhancement of electrocatalytic CO₂?reduction to C₂?oxygenates at nitrogen-doped nanodiamonds/Cu interface”為題，發表在Nature Nanotechnology。

圖2：密度泛函理論模擬過程結果示意圖

3. 用于提高鋰電池安全性能的防火、輕質的聚合物固態電解質的研究

近些年來，鋰離子電池的安全問題由于其無處不在的利用和與人體的緊密接觸而引起了越來越多的關注。固態電解質（SSE）的使用可有效地解決這一問題并提高鋰離子電池的能量密度。但是，在研究最深入的聚合物和聚合物/陶瓷復合材料固體電解質通常是易燃的，留下了一定的安全隱患。斯坦福大學的崔屹教授課題組首次設計出一種防火、輕質的聚合物SSE。該SSE由多孔機械增強劑（聚酰亞胺，PI）、阻燃添加劑（十溴二苯乙烷，DBDPE）和離子導電聚合物（聚四氟乙烯/三氟甲基磺酰亞胺）（三氟甲烷）組成。整個SSE由有機材料制成，具有可調節的薄厚度（10-25μm），與傳統的隔膜/液體電解質相比，其能量密度更高。其中PI / DBDPE膜具有熱穩定性，不可燃性和機械強度，可防止Li-Li對稱電池在300小時循環后發生短路。采用該種SSE的LiFePO4/Li半電池在60?°C時顯示出高倍率性能（在1 C下為131 mAh?g^-1）以及循環性能（在C/2倍率下可循環300次）。更有趣的是，采用該種SSE組裝的軟包電池暴露在火焰中仍能正常工作。^[3]相關研究以“A Fireproof, Lightweight, Polymer-Polymer Solid-State Electrolyte for Safe Lithium Batteries”為題，發表在Nano Letters。

圖3：防火輕質聚合物固態電解質的設計原則和耐火測試圖

【楊培東課題組】

1. 用于提高燃料電池電催化性能的Pt-Co納米框架的研究

鉑基合金催化劑是燃料電池陰極氧還原反應（ORR）和陽極甲醇氧化反應（MOR）中最有前途的候選者，其合理的組成和形態對于催化性能的提高至關重要。楊培東教授課題組通過從固態菱形十二面體上化學蝕刻Co合成Pt-Co納米框架。該Pt-Co納米框架在酸性電解質中表現出出色的ORR活性，初始可達0.40 A mg_Pt^-1??其在0.95 V_RHE、10 000個電勢周期循環后，仍高達0.34 A mg_Pt^-1。此外，其在堿性介質中MOR活性高達4.28 A mg_Pt^-1，比市售Pt/C催化劑高4倍。實驗研究表明中間碳質毒物結合的減弱會增強MOR活性。且Pt-Co納米框架在長期循環測試中也顯示出顯著的穩定性，這可以歸因于電化學中極少Co的溶解。^[4]相關研究以“High-Performance Pt?Co Nanoframes for Fuel Cell Electrocatalysis”High-Performance PtCo Nanoframes for Fuel-Cell ElectrocatalysisHigh-Performance PtCo Nanoframes for Fuel-Cell Electrocatalysis?為題，發表在Nano Letters。

圖4：Pt-Co納米框架結構示意圖

2. 可擴展的全無機鹵化物鈣鈦礦陣列的兩步圖案化研究

鹵化物鈣鈦礦具有許多重要的光電特性，包括高發射效率，高吸收系數，顏色純度和可調節的發射波長，因此有望直接用于光電應用。但是，無法精確控制鹵化鈣鈦礦的大規模圖案化生長限制了它們在各種設備應用中的潛力。楊培東教授課題組提出了一種鹵化鉛銫鈣鈦礦單晶陣列生長的圖案化方案。其包括兩個步驟：（1）鹵化銫鹽陣列的構圖和（2）將鹽陣列轉換為鈣鈦礦單晶陣列的化學氣相傳輸過程。并通過包括能量色散X射線光譜和光致發光的表征確認了合成的鈣鈦礦陣列的化學組成和光學性質。這種圖案化方法能夠對晶面間距（2到20μm）和晶體尺寸（200 nm到1.2μm）的單晶鹵化鉛銫鈣鈦礦陣列進行大規模圖案化地生產（陣列中幾乎每個像素都可以通過轉換后的鈣鈦礦晶體成功生長）。^[5]相關研究以“Two-Step Patterning of Scalable All-Inorganic Halide Perovskite Arrays”為題，發表在Nano Letters。

圖5：無機鹵化物鈣鈦礦陣列的兩步圖案化示意圖

【王中林課題組】

1. 恒定輸出電流的圓柱形直流摩擦納米發電的研究

摩擦納米發電機最大的局限性是存在瞬時脈沖，導致其波峰因數很高，這會給電子設備的使用帶來不利影響。為了解決這一問題，王中林教授課題組首次提出通過相耦合可以產生具有低波峰因數且具有幾乎恒定輸出電流的圓柱形直流摩擦納米發電機（DC-TENG），并研究了相位（P）和組數（G）對DC-TENG的影響。實驗表明，電流的波峰因數隨相位的增加而顯著降低，而輸出性能隨組數的增加而顯著提高。具有三相五組（3P5G）的DC-TENG的單相摩擦發電單元產生的開路電壓為149.5 V，短路電流為7.3μA，在600 rpm時產生的電荷為56.7 nC。

DC-TENG在每相輸出經過整流和疊加之后，可以產生21.6μA的耦合電流和2.04 mW的平均輸出功率。另外，輸出電流的波峰因數降低到1.08，并且實現了幾乎恒定的直流電的高性能特性。這項研究對于TENG在為低功耗傳感器供電方面的實際應用具有重要意義。^[6]相關研究以“Cylindrical Direct-Current Triboelectric Nanogenerator with Constant Output Current”為題，發表在Adv. Energy Mater。

圖6：直流摩擦納米發電機（DC-TENG）的原型示意圖

2. 受人體反射啟發的應變控制功率裝置的研究

受生物啟發的電子產品正在迅速推動人工智能的發展。自動駕駛和機器人等新興AI應用技術越來越多地刺激了功率設備的開發。王中林教授課題組開發了一種受人體反射啟發，可以直接快速調節輸出功率的應變控制裝置。通過使用懸臂結構的AlGaN/AlN/GaN基高電子遷移率晶體管，該器件可以在1 V柵極偏置下以弱的機械刺激（0-16 mN）來控制顯著的輸出功率（2.30–2.72×10³ W cm^-2）。我們進一步證明可以根據加速度變化實時有效地調整輸出功率，即在15 V的電源電壓下，當加速度為1–5 G時，ΔP可達72.78–132.89 W cm^-2。相關研究以“Strain-controlled power devices as inspired by human reflex”為題，發表在Nature Communications。

圖7：受人體反射啟發的應變控制功率裝置（SPD）的概念示意圖

3. 具有學習和記憶功能的自供電式觸覺傳感器的研究

人工智能觸覺傳感器的制造對于人機交互界面的開發是一個有趣的挑戰。受到體感信號產生和基于神經可塑性信號處理的啟發，王中林教授課題組開發了一種基于摩擦納米發電機原理的具有學習和記憶功能的智能神經形態觸覺傳感器。該觸覺傳感器可以根據壓力刺激的歷史產生具有各種幅度的信號，因為它們有模仿突觸增強和記憶的神經形態功能的能力。這些觸覺傳感器保留存儲信息的時間是可變的，從而使級聯設備具有多級忘記過程并可以存儲大量信息。此外，通過使用觸覺傳感器來構造智能手指可用來記錄與手指當前操作和先前操作有關的大量信息。因此，這種智能觸覺傳感器可以用作人工智能的功能元器件。^[8]相關研究以“Self-Powered Tactile Sensor with Learning and Memory”為題，發表在ACS Nano。

圖8：人工智能觸覺傳感器模擬機械感受器和神經形態系統的組合示意圖

參考文獻

1. Zhou G, Yang A, Wang Y, et al. Electrotunable liquid sulfur microdroplets[J]. Nature Communications, 2020, 11(1): 1-9.

2. Wang H, Tzeng Y K, Ji Y, et al. Synergistic enhancement of electrocatalytic CO₂reduction to C₂?oxygenates at nitrogen-doped nanodiamonds/Cu interface[J]. Nature Nanotechnology, 2020: 1-7.

3. Cui Y, Wan J, Ye Y, et al. A Fireproof, Lightweight, Polymer–Polymer Solid-State Electrolyte for Safe Lithium Batteries[J]. Nano letters, 2020.

4. Chen S, Li M, Gao M, et al. High-Performance Pt-Co Nanoframes for Fuel Cell Electrocatalysis[J]. Nano Letters, 2020.

5. Lin C K, Zhao Q, Zhang Y, et al. Two-Step Patterning of Scalable All-Inorganic Halide Perovskite Arrays[J]. ACS nano, 2020.

6. Wang J, Li Y, Xie Z, et al. Cylindrical Direct‐Current Triboelectric Nanogenerator with Constant Output Current[J]. Advanced Energy Materials, 1904227.

7. Zhang S, Ma B, Zhou X, et al. Strain-controlled power devices as inspired by human reflex[J]. Nature Communications, 2020, 11(1): 1-9.

8. Wu C, Kim T W, Park J H, et al. Self-Powered Tactile Sensor with Learning and Memory[J]. ACS nano, 2019.

本文由Leo?Wu供稿。

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