2020材料领域—-崔屹、杨培东和王中林大牛学者最新成果速递

【崔屹课题组】

1. 可电旋转液态硫微滴的研究

操纵具有实时可调形状和光学功能的液体对于电活性流量设备和光电设备来说十分重要，但仍然是一个巨大的挑战。斯坦福大学的崔屹教授课题组首次发现电化学电池中可电调液滴存在的现象。他们观察到在不同的恒电位条件下，硫微滴存在电润湿和合并的现象，并通过对磺基/疏硫底物的选择成功控制了这些过程。此外，他们还利用电润湿现象来创建基于液态硫微滴的微透镜，并通过快速，可重复和可控制的方式改变液态微滴的形状来实时调整其特性。这些研究证明了一个可以用来阐明硫化学物质复杂反应机理和探索液态硫的丰富材料特性的原位光学电池平台，这为液态硫滴在微透镜以及其他电子可调和光电等设备中的应用提供了启示。^[1]相关研究以“Electrotunable liquid sulfur microdroplets”为题，发表在Nature Communications。

图1：原位光学观察装置示意图

2. 氮掺杂纳米金刚石/ Cu界面协同增强电催化CO₂还原为C₂含氧化合物的研究

现阶段如何有效可控地将CO₂电化学还原为多碳产物（C≥2）是非常困难的。斯坦福大学的崔屹教授课题组通过合理调整氮掺杂纳米金刚石和铜纳米颗粒的组装，证明了一种具有选择性和坚固性催化界面的非均相催化剂的设计原理，该界面可将CO₂还原为C₂含氧化合物。与可逆氢电极相比，仅在-0.5 V的施加电势下，该催化剂对C₂含氧化合物的法拉第效率可达63％。此外，该催化剂显示出超过120 h的时长、稳定的电流和仅19％的活性衰减的优异催化性能。密度泛函理论计算表明在铜/纳米金刚石界面处，CO结合力增强，其通过降低CO二聚作用的表观屏障来抑制CO解吸并促进C₂的产生。该催化剂优异的性能可归结于组件的固有组成和电子可调性提供了无与伦比的催化界面控制度，从而提供了反应能和动力学。^[2]相关研究以“Synergistic enhancement of electrocatalytic CO₂reduction to C₂oxygenates at nitrogen-doped nanodiamonds/Cu interface”为题，发表在Nature Nanotechnology。

图2：密度泛函理论模拟过程结果示意图

3. 用于提高锂电池安全性能的防火、轻质的聚合物固态电解质的研究

近些年来，锂离子电池的安全问题由于其无处不在的利用和与人体的紧密接触而引起了越来越多的关注。固态电解质（SSE）的使用可有效地解决这一问题并提高锂离子电池的能量密度。但是，在研究最深入的聚合物和聚合物/陶瓷复合材料固体电解质通常是易燃的，留下了一定的安全隐患。斯坦福大学的崔屹教授课题组首次设计出一种防火、轻质的聚合物SSE。该SSE由多孔机械增强剂（聚酰亚胺，PI）、阻燃添加剂（十溴二苯乙烷，DBDPE）和离子导电聚合物（聚四氟乙烯/三氟甲基磺酰亚胺）（三氟甲烷）组成。整个SSE由有机材料制成，具有可调节的薄厚度（10-25μm），与传统的隔膜/液体电解质相比，其能量密度更高。其中PI / DBDPE膜具有热稳定性，不可燃性和机械强度，可防止Li-Li对称电池在300小时循环后发生短路。采用该种SSE的LiFePO4/Li半电池在60 °C时显示出高倍率性能（在1 C下为131 mAh g^-1）以及循环性能（在C/2倍率下可循环300次）。更有趣的是，采用该种SSE组装的软包电池暴露在火焰中仍能正常工作。^[3]相关研究以“A Fireproof, Lightweight, Polymer-Polymer Solid-State Electrolyte for Safe Lithium Batteries”为题，发表在Nano Letters。

图3：防火轻质聚合物固态电解质的设计原则和耐火测试图

【杨培东课题组】

1. 用于提高燃料电池电催化性能的Pt-Co纳米框架的研究

铂基合金催化剂是燃料电池阴极氧还原反应（ORR）和阳极甲醇氧化反应（MOR）中最有前途的候选者，其合理的组成和形态对于催化性能的提高至关重要。杨培东教授课题组通过从固态菱形十二面体上化学蚀刻Co合成Pt-Co纳米框架。该Pt-Co纳米框架在酸性电解质中表现出出色的ORR活性，初始可达0.40 A mg_Pt^-1其在0.95 V_RHE、10 000个电势周期循环后，仍高达0.34 A mg_Pt^-1。此外，其在碱性介质中MOR活性高达4.28 A mg_Pt^-1，比市售Pt/C催化剂高4倍。实验研究表明中间碳质毒物结合的减弱会增强MOR活性。且Pt-Co纳米框架在长期循环测试中也显示出显着的稳定性，这可以归因于电化学中极少Co的溶解。^[4]相关研究以“High-Performance Pt−Co Nanoframes for Fuel Cell Electrocatalysis”High-Performance PtCo Nanoframes for Fuel-Cell ElectrocatalysisHigh-Performance PtCo Nanoframes for Fuel-Cell Electrocatalysis 为题，发表在Nano Letters。

图4：Pt-Co纳米框架结构示意图

2. 可扩展的全无机卤化物钙钛矿阵列的两步图案化研究

卤化物钙钛矿具有许多重要的光电特性，包括高发射效率，高吸收系数，颜色纯度和可调节的发射波长，因此有望直接用于光电应用。但是，无法精确控制卤化钙钛矿的大规模图案化生长限制了它们在各种设备应用中的潜力。杨培东教授课题组提出了一种卤化铅铯钙钛矿单晶阵列生长的图案化方案。其包括两个步骤：（1）卤化铯盐阵列的构图和（2）将盐阵列转换为钙钛矿单晶阵列的化学气相传输过程。并通过包括能量色散X射线光谱和光致发光的表征确认了合成的钙钛矿阵列的化学组成和光学性质。这种图案化方法能够对晶面间距（2到20μm）和晶体尺寸（200 nm到1.2μm）的单晶卤化铅铯钙钛矿阵列进行大规模图案化地生产（阵列中几乎每个像素都可以通过转换后的钙钛矿晶体成功生长）。^[5]相关研究以“Two-Step Patterning of Scalable All-Inorganic Halide Perovskite Arrays”为题，发表在Nano Letters。

图5：无机卤化物钙钛矿阵列的两步图案化示意图

【王中林课题组】

1. 恒定输出电流的圆柱形直流摩擦纳米发电的研究

摩擦纳米发电机最大的局限性是存在瞬时脉冲，导致其波峰因数很高，这会给电子设备的使用带来不利影响。为了解决这一问题，王中林教授课题组首次提出通过相耦合可以产生具有低波峰因数且具有几乎恒定输出电流的圆柱形直流摩擦纳米发电机（DC-TENG），并研究了相位（P）和组数（G）对DC-TENG的影响。实验表明，电流的波峰因数随相位的增加而显着降低，而输出性能随组数的增加而显着提高。具有三相五组（3P5G）的DC-TENG的单相摩擦发电单元产生的开路电压为149.5 V，短路电流为7.3μA，在600 rpm时产生的电荷为56.7 nC。

DC-TENG在每相输出经过整流和叠加之后，可以产生21.6μA的耦合电流和2.04 mW的平均输出功率。另外，输出电流的波峰因数降低到1.08，并且实现了几乎恒定的直流电的高性能特性。这项研究对于TENG在为低功耗传感器供电方面的实际应用具有重要意义。^[6]相关研究以“Cylindrical Direct-Current Triboelectric Nanogenerator with Constant Output Current”为题，发表在Adv. Energy Mater。

图6：直流摩擦纳米发电机（DC-TENG）的原型示意图

2. 受人体反射启发的应变控制功率装置的研究

受生物启发的电子产品正在迅速推动人工智能的发展。自动驾驶和机器人等新兴AI应用技术越来越多地刺激了功率设备的开发。王中林教授课题组开发了一种受人体反射启发，可以直接快速调节输出功率的应变控制装置。通过使用悬臂结构的AlGaN/AlN/GaN基高电子迁移率晶体管，该器件可以在1 V栅极偏置下以弱的机械刺激（0-16 mN）来控制显着的输出功率（2.30–2.72×10³W cm^-2）。我们进一步证明可以根据加速度变化实时有效地调整输出功率，即在15 V的电源电压下，当加速度为1–5 G时，ΔP可达72.78–132.89 W cm^-2。相关研究以“Strain-controlled power devices as inspired by human reflex”为题，发表在Nature Communications。

图7：受人体反射启发的应变控制功率装置（SPD）的概念示意图

3. 具有学习和记忆功能的自供电式触觉传感器的研究

人工智能触觉传感器的制造对于人机交互界面的开发是一个有趣的挑战。受到体感信号产生和基于神经可塑性信号处理的启发，王中林教授课题组开发了一种基于摩擦纳米发电机原理的具有学习和记忆功能的智能神经形态触觉传感器。该触觉传感器可以根据压力刺激的历史产生具有各种幅度的信号，因为它们有模仿突触增强和记忆的神经形态功能的能力。这些触觉传感器保留存储信息的时间是可变的，从而使级联设备具有多级忘记过程并可以存储大量信息。此外，通过使用触觉传感器来构造智能手指可用来记录与手指当前操作和先前操作有关的大量信息。因此，这种智能触觉传感器可以用作人工智能的功能元器件。^[8]相关研究以“Self-Powered Tactile Sensor with Learning and Memory”为题，发表在ACS Nano。

图8：人工智能触觉传感器模拟机械感受器和神经形态系统的组合示意图

参考文献

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 C₂oxygenates 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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