来源：福建师范大学科学技术处钠离子电池（NIBs）被认为是锂离子电池（LIBs）的一种有前途的廉价替代品。其中，镍-铁-锰基NaNixMnyFezO2（NMF）正电极材料作为NIBs的正极候选材料引起了人们的关注。通过改变NMF中的成分（x:y:z）可以获得具有不同性质和性能的材料。这与LIBs中最受欢迎的正极材料LiNixMnyCozO2 （NMC）相似。自2000年代以来，人们对NMC进行了广泛的研究，研究人员和工业界对每种过渡金属元素的作用都进行了深入研究。根据具体的应用需求，NMC是量身定制的，侧重于特定方面，如能量密度，循环寿命，成本效益等。但是在NMF中，大部分的研究都是相当随机的，缺乏一致性和系统性。因此洪振生课题组通过以NaNixMnyFezO2（NMF）材料为研究对象，采用材料组学方法，进行了全面系统的研究，构建了各种性质的三元相图，阐明了各元素的作用。例如，适度提高铁含量可以大大提高可逆容量，尽管普遍认为这会导致阳离子迁移和不可逆的结构破坏。为了将元素比与结构性质（包括电子结构、能级、晶体参数、钠离子传输性质、结构稳定性等）和电化学性能（容量、速率、循环等）相关联，选择具有代表性的元素比例进行表征、计算。建立不同元素配比的NMF材料库，预测和合理设计NMF材料，可以选择不同过渡金属配比的NMF材料满足各种不同的需要（循环寿命、容量、倍率性能等）。此外，还对正极的...
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北京大学物理学院现代光学研究所、人工微结构和介观物理全国重点实验室陈志坚、肖立新教授课题组与合作者利用非铅三维钙钛矿Cs2AgBiBr6诱导二维钙钛矿Cs3Bi2X9定向外延生长，获得晶粒尺寸大且结晶取向高度一致的多晶薄膜，实现性能达到类单晶水平的非铅钙钛矿光探测器。相关研究成果以“通过同源晶格外延策略制备高度取向的大晶粒尺寸的二维Cs3Bi2X9多晶薄膜用于光探测”（Highly Oriented Large-grain 2D Cs3Bi2X9 Polycrystalline Films by Isogenous-lattice Homoepitaxy Strategy for Photodetection）为题，于2025年2月27日在线发表在《纳米快报》（Nano Letters ）。由于铅的毒性，基于铋（Bi）和锑（Sb）的低维非铅钙钛矿如A3B2X9 (B = Bi或Sb)作为可能的替代品引起了越来越多的关注。基于研究团队前期研究工作(Chemical Society Reviews,2024,53,1769-1788)，针对非铅钙钛矿A3B2X9 ，通过元素掺杂可改变其结构维度而获得更高的载流子传输能力。然而，A3B2X9 钙钛矿成膜过程难以控制，对于如何提高低维A3B2X9 钙钛矿的结晶质量还缺乏全面的研究。 针对上述科学难题，研究团...
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来源：清华大学出版社中心SiC掺杂的（Ba0.85Ca0.15）（Zr0.1Ti0.9）O3（简称BCTZ）陶瓷展现出优异的压电响应，其d33=638 pC/N、d33*=1048 pm/V、kp=58.21%和TC~95 oC。这主要得益于SiC优异的导热性，促进陶瓷烧结致密。室温下样品位于MPB区域，有丰富的极化方向，有利于畴切换。而且Si4+进入晶格导致晶体结构发生了变化，产生晶格畸变，有效增强了BCTZ陶瓷的压电响应。压电陶瓷是一种能够实现机械能和电能相互能量转换的功能材料。它们已被广泛制成致动器、换能器和传感器，并用于航空航天、日常生产、信息通信等领域。在过去的几十年里，铅基压电陶瓷因其优异的压电性能而得到了广泛的应用。然而，铅元素对环境和人类健康有毒。随着环保意识的增强，BCTZ等压电性能优异的无铅压电陶瓷也引起了研究者的关注。BCTZ目前存在的两个主要问题。一是压电性能不足以替代商用的铅基陶瓷，目前常用的方法是在BCTZ中添加掺杂元素或者复合钙钛矿第二相，这样可以在室温建立多相共存相界，迅速提高其室温的压电性能，但低的相界温度会严重影响陶瓷的高温稳定性；二是BCTZ的烧结温度很高，一般1500℃烧结成瓷，常用的改善方法是采用高效的烧结工艺（成本高，难推广）和加入烧结助剂（压电性能降低，因为低熔点的液相一般是没有压电性能的）。虽然很多人研究了掺杂对BCTZ性能和工艺的影...
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来源：清华大学物理系近年来，机器学习作为一种重要的人工智能工具，在材料设计中得到了广泛的应用。多组元高熵合金，通常是五种或五种以上的金属形成的合金材料，往往具有优异的力学性能，获得了广泛的关注。然而数据驱动的机器学习方法通常需要足够多的训练样本。高熵合金系统第一性原理计算的复杂性限制了可用于图神经网络的精确结构数据的大小。需要精确的结构作为输入也限制了模型的大规模预测。为了提高小样本数据集下高熵合金材料预测精度，同时在不进行结构计算的情况下完成高熵合金的性质预测，该研究开发了一种基于信息最大化生成对抗网络和元素卷积图神经网络的算法框架：元素特征迁移对抗网络。元素特征迁移对抗网络使用元素卷积图神经网络从晶体的原子和结构信息中提取适合描述预测目标的元素特征。这些特征将被转移到生成对抗网络中，该模型用于生成具有预测目标的新元素特征，如图1所示。该研究中引入了迭代方法以提高信息最大化生成对抗网络的精度：使用多层感知器对信息最大化生成对抗网络生成的特征进行性质预测，将这些结果重新输入信息最大化生成对抗网络中训练，以提高网络对高熵合金性质的预测精度。该研究将元素特征迁移对抗网络应用于高熵合金的性质预测中，使用生成网络的数据增强显著提高了模型的预测精度。同时，生成的元素特征可用作输入在广阔的成分空间中探索材料性质，避免了结构计算带来的庞大计算量。图2展示了在面心立方和体心立方结构下的形成能、磁矩...
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