极端条件下运行的锂金属电池的合理电解质设计(Journal of Materials Chemistry A, 2024)

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摘要 开发能够在极端条件下运行的锂金属电池电解质是一项重大挑战,并且往往因缺乏系统的溶剂筛选研究而受到阻碍。在这项研究中,通过 DFT 和 COSMO-RS 计算,来评估包含20种溶剂的190种二元混合物,以识别具有宽液体温度范围和高LiTFSI溶解度的电解质。四亚甲基砜(TMS)因其高沸点和低熔融焓而成为一种有前景的候选者,这会提高混合物中的泡点并降低共晶温度。利用具有七个σ描述符的机器学习模型,精确预测了Li和TFSI离子结合能。这些结合能主要受到强静电和范德华相互作用的影响。这种综合方法突出了DFT、COSMO-RS和机器学习技术相结合在指导电解质设计方面的有效性。 参考文献 Rational electrolyte design for Li-metal batteries operated under extreme conditions: a combined DFT, COSMO-RS, and machine learning study, J. Mater. Chem. A, 2024, 12, 15792

从分子层面理解使用深共晶溶剂从酚类化合物中分离中性油(Sep Purif Technol, 2025)

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目前从煤直接液化油中,分离酚类化合物的过程,需要解决产生含酚废水,以及产品中中性油含量不达标的紧迫问题。北京化工大学与太原师范大学合作研究中,使用 AMS 软件中的 COSMO-SAC 模型来预测深共晶溶剂(DES)对酚类化合物的分离性能,并根据固液相图确定了潜在的萃取剂及其液相操作窗口。

采用低成本、稳定、高效的萃取剂 LC:TEG(1:3.3)DES 进行实验,探索实验条件的影响。通过量子化学和分子动力学模拟的可视化方法,探索了结构-活性关系,提出了一种多级闪蒸联合蒸馏去除中性油的方法。建立了萃取与蒸馏相结合的工艺,得到中性油含量仅为0.31%的间甲酚产品,中性油含量首次降至1%以下,满足工业要求。

通过 COSMO-RS 预测药物与聚合物的相容性

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最近捷克共和国布拉格化工大学Michal Fulem课题组,使用 AMS 软件的 COSMO-RS 模块预测 10 种活性药物成分(API)与聚合物聚乙烯吡咯烷酮(PVP)K12 的固液平衡(SLE)曲线。作者采用两种基于 COSMO RS 的方法,即“传统方法”和“快速方法”,并对二者的性能进行了比较。通过逐步溶解(S-WD)方法获得的各自 SLE 数据集进行比较,评估预测 SLE 曲线的准确性。

通过有限元模拟预测 3D 打印多孔钛牙种植体的疲劳寿命

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牙种植体必须承受施加在天然牙齿上的咀嚼负荷,这些重复的力可能会导致种植体松动或失败。在牙种植体中加入孔隙可增加与骨骼的接触表面积和作为药物输送装置,从而改善长期稳定性和降低失效风险。

加入多孔特征会削弱种植体的机械能力,但必须确保足够的疲劳强度,而根据 ISO 14801 测试各种多孔结构的成本高昂且耗时。本研究对 3D 打印多孔钛牙种植体试样进行机械性能测试,建立耐久极限(即无限疲劳寿命)与单调荷载至失效之间的关系,开发和校准有限元模型预测给定多孔结构的疲劳寿命。

混凝土的细观建模:异质性对局部应力、应变和 RVE 的影响

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在细观尺度上,混凝土是一种多相异质材料,全面了解底层力学并充分考虑微观结构的异质性对于更好地设计混凝土等下一代复合材料至关重要。本研究结合细观建模、原位 X 射线计算机断层扫描成像(XRCT)和原位 3D X 射线衍射(3DXRD)测量研究异质性(微米级骨料、水泥浆、界面过渡区、高密度相和气孔)对混凝土宏观和微观响应的影响。

利用深度学习精准快速分割老年人头部核磁数据

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从核磁共振图像(MRI)对整个头部进行精准的分割为个性化的有限元计算模型奠定了基础,提供非侵入性脑刺激(NIBS)等领域的计算机辅助解决方案。
本研究提出一种名为 GRACE 的深度学习方法,在一个新数据集上进行训练和验证,该数据集包含 177 个经过细致人工审查的手动校正 MRI 衍生基准分割。

【重庆大学李海涛教授】DME/NH3 混合物燃烧机理:ReaxFF MD 与 DFT 结合的研究(Int J Hydrogen Energ, 2024)

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研究背景 氨燃料作为一种清洁能源具有广阔的应用前景,但其在实际应用中存在着燃烧速度慢、点火困难等问题。为提高氨的燃烧效率,研究人员提出通过加入二甲醚(DME)等反应性较强的组分来改善其燃烧特性。DME作为一种高质量的清洁能源,具有较高的热值和绝热燃烧温度,能够显著提高氨的反应活性,同时还能够有效减少NOx排放。这一研究的重点是通过先进的分子动力学模拟和密度泛函理论(DFT)方法,深入探讨DME/NH3混合燃料的燃烧机制,为未来绿色能源的开发提供理论依据。 研究方法 为揭示DME/NH3混合燃料在燃烧过程中的反应路径和化学机制,研究团队采用反应力场分子动力学(ReaxFF-MD)与密度泛函理论(DFT)相结合的数值模拟方法。ReaxFF-MD能够在原子尺度上模拟复杂的化学反应,为我们呈现分子之间的相互作用和化学键的演变过程。与此同时,DFT方法则用于计算分子反应的能垒、键解离能及反应位点。这种方法的结合不仅能够精确模拟燃烧过程中的微观机制,还能为实验结果提供有力的理论支持。 图1 DME/NH3 分子动力学模拟系统及分子结构示意图 主要研究结论 通过对DME/NH3混合燃料的深入研究,研究团队为理解这种混合燃料的燃烧机制提供了新的视角: ① 温度对燃烧过程的影响: 研究发现,随着系统温度的增加,燃烧反应的速率显著加快,氧气的消耗量也随之增加。这表明温度的提升能够显著增强燃烧反应的活跃度。此外,在各种温度条件下,氨分子总是先于二甲醚分子被完全消耗。温度越高,二甲醚的消耗速度越快。 ② 主要产物生成规律: 随着温度的升高,二氧化碳和水的生成量显著增加。氮元素在燃烧过程中主要形成氮气(N2)、一氧化氮(NO)和二氧化氮(NO2)等产物。随着温度的升高,氮气的生成量减少,而NO和NO2的生成量增加。这表明温度升高有助于NOx的生成。 ③ 化学键的演变: 研究通过分析燃烧过程中化学键的变化,发现C-H、C-O和N-H键在反应过程中逐渐减少。随着温度的升高,C-H键完全消耗的时间显著缩短。N-H键的数量在反应过程中没有完全消失,部分以中间产物的形式存在。这表明在燃烧过程中,一些中间产物较为稳定,尤其是在较低温度下。 ④ 初始反应路径分析: 二甲醚(DME)的初始反应路径主要以裂解反应为主,生成甲氧基(CH3O)和甲基(CH3)自由基。这一反应占据了所有初始反应中的49.06%,表明其在燃烧反应中占据主导地位。对于氨分子(NH3),初始反应路径则以氧化反应为主,生成H2O2和HO2等产物。这表明氨的燃烧主要通过氧化反应进行。 图2 二甲醚分子的初始反应路径和反应频率 图3 氨分子的初始反应路径和反应频率 ⑤ NOx排放的反应机制: 研究还发现,自由基(如羟基)在NOx的生成过程中扮演了重要角色。具体而言,羟基通过与HNO和HNO2分子的反应生成NO和NO2。这一反应途径在所有NOx相关反应中占据主导地位,尤其是NO的生成反应发生频率高达183次。 参考文献 Atomic insights into the combustion mechanism of DME/NH3 mixtures: A combined ReaxFF-MD and DFT study, International Journal of Hydrogen Energy, Volume 80, 28 August 2024, Pages 743-753 感谢重庆大学李海涛教授供稿,ReaxFF 分子动力学模拟采用 […]

基于细观力学建模分析卡车载荷下柔性路面的非线性行为

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沥青路面会出现诸如车辙、膨胀、推挤、开裂和坑洼等各种问题。准确评估卡车载荷对道路结构的影响,需要对产生的应力和应变进行深入分析。本研究开发了一个预测柔性路面行为的动态模型,不仅考虑到沥青层效应,还能准确表征路面结构内的所有层。将基于 Kelvin 粘弹性模型的用户自定义材料子程序(UMAT)集成到 ABAQUS 软件进行非线性粘弹性分析,结合由 Simpleware 软件基于真实扫描数据创建沥青混凝土结构的模拟与实验结果验证,比较 Simpleware 软件与 ABAQUS 生成网格模型质量对模拟精确度的影响。

通过生成对抗网络为异质和拓扑复杂的 3D 材料创建微观结构

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本研究采用由 Xe 等离子聚焦离子束扫描电子显微镜(Xe PFIB-SEM)获取的大尺寸 3D 微观结构数据集,通过生成对抗网络(GAN)框架学习和生成固体氧化物燃料电池电极的 3D 微观结构。利用有限元分析进行电化学性能模拟,并与基于晶粒的生成算法(DREAM3D)进行对比。机器学习模型能够以高保真度重建微观结构,使其成为 ICME 工具集中有价值的补充。

 
  • 突破传统:单离子源策略实现铁(I)配合物的温和高效合成研究背景 寻找对现有试剂的低成本、低毒的替代品,一直是均相催化领域的核心诉求。近年来,利用地壳富含的铁元素构建催化剂来取代昂贵且不可持续的贵金属元素,已成为该领域的研究热点。其中,一价铁(Fe(I))分子配合物更是在诸多工业催化反应中展现出优异的催化性能。然而,性能优势的背后暗藏不可忽视的瓶颈。与第9、10族贵金属催化剂不同,低价铁面临着一个致命缺陷——缺乏化学性质稳定的起始物料。传统合成方法只能高度依赖钾石墨(KC8)或格氏试剂(RMgX)等强还原剂,对二价或三价铁前驱体进行原位还原。这不仅导致催化体系结构不明确,还极大地限制了反应的官能团兼容性。尽管此前学界曾尝试通过氧化铁羰基化合物或高价铁化合物还原法制备双夹心铁芳烃配合物,但往往因发生歧化反应难以分离得到纯净产物,最终功亏一篑。针对这一痛点,Oliver P. E. Townrow 等人在国际顶尖化学期刊 JACS 上给出了破局之法,课题组成功开发出一种在固态下对空气稳定的单核一价铁夹心配合物 [Fe(durene)2]+(durene = [...]
  • 基于密度泛函的磷酸钠化学蓄热材料失效机理研究研究背景 磷酸钠水合物是建筑环境中极具前景的蓄热材料。在蓄热过程中,该材料可能发生水解反应,导致材料变性,从而限制其工程应用。基于复合改性的循环实验室探究,本团队已经突破了材料的百次循环可用性,但依旧存在少部分磷酸钠活性组分水解失效的发生。了解并限制磷酸钠水合物的水解反应成为了工业应用研究的重点。然而,在跨季节蓄热系统的工作条件下,关于水解反应的可能性及其与脱水反应的竞争关系,在蓄热系统中的相关信息仍不明晰。因此,通过理论计算,可从本质上解释磷酸钠蓄热材料在跨季节蓄热领域下随温度,压力工况变化的水解/脱水反应偏好行为。 研究内容 中国科学院广州能源研究所黄宏宇研究员和新加坡南洋理工大学 Fei Duan 教授课题组合作,采用密度泛函计算结合热力学分析的方法,系统研究了不同水合数(n=0-12)的磷酸钠水合物的分子结构,以确定其稳定构型。此外,计算了磷酸钠及其水合物的频率谱,进而用于计算蓄热过程中吉布斯自由能变,以获得脱水反应和水解反应的 P-T 图,并最终明确了磷酸钠水合物的微观失效机理。该研究结果为可为预防和消除磷酸钠热化学蓄热材料在跨季节蓄热领域应用中的失效问题提供了有利的理论依据。 图1. [...]
  • AMS2026 发布AMS2026 现已发布,带来了机器学习势、模拟工作流程及易用性方面的强大新进展。凭借更广泛的化学覆盖范围和更优的性能,开展自动化、可重复的研究比以往任何时候都更加便捷。立即升级,亲身体验其卓越表现。 机器学习势 新模型系列(eSEN、MACE、UMA等)基于大规模数据集训练,在提升机器学习势能的效率与精度的同时,进一步拓展了其适用范围。 扩展的覆盖范围包括: 带电及磁性分子 生物分子与聚合物 金属配合物与催化界面 金属有机框架材料与分子晶体 无机材料 [...]
  • 首例稳定低价态铟氢化物:合成瓶颈的突破与亲核反应性得的探索导语 较重主族元素的低氧化态氢化物因极度不稳定而长期被视为“难以捉摸”的研究难题,然而,Oriol Planas 教授团队近期在《Journal of the American Chemical Society》发表的题为《A Crystalline [...]
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