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研在合工大 | 工程地質、電催化合成、射頻元器件研制等領域進展

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目錄

1、人工智能驅動的裂隙介質精細刻畫研究

2、富勒烯基高效電催化劑研究

3、高性能核心射頻基礎元件研制

人工智能驅動的裂隙介質精細刻畫研究

資源與環境工程學院錢家忠教授團隊在人工智能驅動的裂隙介質精細刻畫方面取得新的研究進展,相關研究成果以“Deep learning-based inversion framework for fractured media characterization by assimilating hydraulic tomography and thermal tracer tomography data: Numerical and field study”為題在工程地質領域著名期刊《Engineering Geology》上發表。合肥工業大學為論文的第一和通訊作者單位,南京大學、北京大學為論文合作單位。論文第一作者為碩士研究生陳賜海,通訊作者為鄧亞平講師和馬雷教授。

在煤礦開采、深地質處置、增強型地熱系統等地下工程中,裂隙介質在地下水流動、溶質運移及熱量傳輸中起到了關鍵作用。因此,對裂隙介質進行精細刻畫能夠為地下工程的安全穩定性、經濟合理性評估提供相關科學依據。然而,裂隙介質參數場具有高維非高斯分布的特點,阻礙了傳統反演方法的直接應用。同時,以往研究主要依賴單一類型數據且使用了大量的觀測井,與實際工程需求脫節。

針對上述科學問題,本研究采用基于深度學習方法的聯合反演框架(Convolutional variational autoencoder-ensemble smoother with multiple data assimilation, CVAE-ESMDA),融合水力層析及熱示蹤層析數據,實現了在較少觀測點情況下對裂隙介質的精細刻畫。此外,為體現框架在實際工程中的有效性,本研究還對德國哥廷根大學北校區一處裂隙含水層場地進行了精細刻畫。


圖1(a)CVAE示意圖(b)CVAE-ESMDA聯合反演框架示意圖


圖2(a)哥廷根大學試驗場地地點(b)試驗場地井布設情況(c)水力層析試驗、熱示蹤試驗中井的設置情況

研究論文得到以下主要認識,一是深度學習方法能夠使用低維、高斯分布的潛變量來表征高維、非高斯分布的裂隙介質參數場,克服了傳統反演方法的缺陷且為后續的精細刻畫打下了基礎;二是通過多源數據之間的協同效應能夠實現在較少觀測井下的裂隙介質精細刻畫。


圖3 實際場地裂隙介質含水層融合單一數據與多源數據刻畫結果對比

該項研究得到了國家自然科學基金青年基金、聯合重點項目等支持。

論文鏈接:

富勒烯基高效電催化劑研究

材料科學與工程學院呂珺教授、沈王強副教授研究團隊與海南大學/華中科技大學盧興教授、張建教授課題組合作,在電催化合成過氧化氫領域取得重要進展。相關研究成果以“Synergistic Single-Atom and Clustered Cobalt Sites on N/S Co-Doped Defect Nano-carbon for Efficient H2O2 Electrosynthesis”為題發表在國際著名學術期刊《Nano-Micro Letters》上。文章第一作者為材料科學與工程學院碩士研究生黃煜中、博士研究生王鑫禹和海南大學/華中科技大學博士生張昌。沈王強和盧興為通訊作者。

調整碳材料的幾何與電子結構對提升碳基催化劑的催化性能至關重要。雜原子(如B、N、S、Co等)因原子半徑與電負性不同,摻雜至碳晶格可誘導晶格扭曲和電荷重排,從而增強催化活性。目前,非貴金屬摻雜碳催化劑在4e? ORR領域已取得顯著進展,部分性能甚至超越貴金屬催化劑。然而,在2e? ORR過程中,其活性與選擇性仍受限。一方面,該反應動力學較4e? ORR更緩慢;另一方面,傳統熱解法易引入金屬納米顆粒,而其存在可能抑制2e? ORR反應。近期研究表明,熱解摻雜的雜原子與金屬納米顆粒可形成協同催化效應,優于單一金屬原子或納米顆粒。因此,將金屬單原子與納米顆粒協同負載于缺陷豐富的納米碳基體,有望提升催化活性與選擇性,實現更高效的H?O?合成。

富勒烯因其天然富含五元拓撲缺陷、高電子親和力及優異電子傳輸性能,可通過調控碳籠結構以促進摻雜與活性位點構筑,使基于C??的電催化劑在耐久性和抗腐蝕性上表現突出,尤其適用于酸性環境。本研究首次以富含固有五邊形缺陷的C??為碳基底,合成摻雜NSCo單原子及Co納米顆粒的富缺陷納米碳催化劑(CoSA/CoNP-NSDNC)。電化學實驗表明,NSCo單原子與鈷納米顆粒簇協同構筑活性位點,使催化劑在0.72V(vs.RHE)展現高活性,且在500mV寬電位窗口內H?O?選擇性達90%。作為酸性自組裝流動池陰極,其H?O?生成速率達4206.96mmol·g?cat??1·h?1,法拉第效率約95%,并可高效降解有機污染物。本研究聚焦于非貴金屬納米顆粒、金屬單原子位點及拓撲缺陷的協同作用,為高效H?O?電合成的碳基催化劑設計提供新思路。


圖1 電化學性能和穩定性測試

在0.1MHClO?溶液中,采用旋轉環盤電極(RRDE)和三電極系統對催化劑的ORR性能進行評估。結果表明,與Co-NSC相比,CoSA/CoNP-NSDNC展現出更高的盤電流密度、環電流及H?O?產率,其H?O?選擇性在0.1V至0.6V電位范圍內最高達90%。此外,催化劑的起始電位為0.72V(vs.RHE),顯著高于Co-NSC的0.64V,表明五邊形拓撲缺陷的引入可有效提升ORR活性和H?O?選擇性。SCN?中毒實驗進一步揭示了催化劑的活性位點,結果顯示SCN?能與Co單原子位點結合,導致起始電位降低及盤電流 衰減。此外,與不含Co納米顆粒簇的NSC60相比,Co單原子與穩定的Co納米顆粒均對2e? ORR過程起關鍵作用,證實了二者間的協同效應對催化活性的提升至關重要。


圖2 氣體擴散電極中電合成過氧化氫產量及穩定性和電芬頓降解有機污染物反應

CoSA/CoNP-NSDNC在酸性環境下展現出卓越的穩定性,5000次循環伏安掃描后,其LSV曲線無明顯衰退。相較于Co-NSC,該催化劑具備更高的比表面積與拓撲缺陷密度,表現出更優異的二電子氧還原反應性能。在流動電池測試中,催化劑在O?飽和酸性條件下,0.056V電位時的H?O?產率高達4206.96mmol·g?cat??1·h?1,法拉第效率接近95%。在自然環境條件下,150分鐘內H?O?累積濃度達2086.72mg·L?1,且產率穩定,經Ce(SO?)?溶液吸光度變化驗證,其H?O?生產過程穩定可靠。循環穩定性測試進一步確認了催化劑的耐久性優異,適用于長期電化學應用。與近期報道的2e? ORR催化劑相比,該催化劑在H?O?合成方面表現突出,并兼具優異的穩定性和應用潛力。此外,在電Fenton催化降解實驗中,50mg·L?1甲基藍和孔雀石綠分別在3分鐘和25分鐘內被快速降解,表明其在有機污染物降解方面同樣具備卓越的催化能力。

綜上,本研究基于富勒烯的獨特拓撲結構,構筑了同時負載NSCo單原子和鈷納米顆粒的富缺陷納米碳催化劑,并證實了其在2e? ORR中的高效催化性能。研究表明,Co單原子與鈷納米顆粒的協同作用可有效提升催化活性和H?O?選擇性,同時保持優異的穩定性和耐久性。

本研究全面依托先進能源與環境材料國際科技合作基地、清潔能源新材料與技術學科創新引智基地(111計劃)、安徽省先進納米能源材料國際科技合作基地、先進功能材料與器件安徽省重點實驗室等高水平科研平臺,相關研究工作得到了國家自然科學基金、安徽省自然科學基金、中央高校基本科研業務費等支持。

高性能核心射頻基礎元件研制

微電子學院黃文教授團隊在高性能核心射頻基礎元件研制領域取得重要研究進展,相關研究成果以“Wafer-scale platform for on-chip 3D radio frequency lumped passive components using metal self-rolled-up membrane technique”為題在國際著名期刊《Nature Communications》上發表。合肥工業大學為論文的第一和通信作者單位,天通瑞宏科技有限公司、中國信息通信研究院及其深圳分院、深圳大學、射頻異質異構集成全國重點實驗室為論文合作單位。論文第一作者為微電子學院博士研究生周志坤,通信作者為黃文教授。

作為片上3D射頻自卷曲電子元器件研究領域的引領團隊,該團隊在《Nature Electronics》《Science Advances》已發表一作論文3篇,取得了重要的里程碑式成果。此次研究成果在該領域第一次實現了3D射頻自卷曲電子元件在商用4英寸產線上的批量制造,解決了3D元件難以從晶圓上無損剝離的瓶頸問題。與當前主流商用元件相比,3D射頻自卷曲電感的品質因數遠超過了同類產品,電感密度提升了3個數量級以上。該技術不但讓當前常規核心射頻基礎元件體積或占用芯片面積縮小了10—100倍,還使得片上制造和集成高感值和高容值元件成為可能。這些突破性成果對研制高集成度、小型化射頻芯片和模塊具有重要意義,特別適合應用于對體積和重量有嚴苛要求的應用場景。



圖:基于金屬驅動自卷曲技術工藝平臺及在4英寸商用線批量制造的樣品照片

該項研究得到了“變革性技術關鍵科學問題”國家重點研發計劃重點專項項目“基礎三維無源元件的單片高集成度自卷曲技術”(2021YFA0715300)的資助。

論文鏈接:


封圖 | 呂昊波

來源 | 資源與環境工程學院 材料科學與工程學院

微電子學院

編輯 | 錢雪

責編 | 衛婷婷 舒兆鈺

投稿郵箱 | hfutxcb404@163.com

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