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項目成果/簡介:該團隊制備了一種負載氧化鎳(NiO)納米晶粒的聚合物氮化碳(g-C3N4, CN)二維納米片新材料，通過構建具有金屬性的Ni-N鍵形成高導電界面，大幅提高了催化效率，該策略拓展至其他的過渡金屬氧化物(Co3O4、Fe2O3、CuO等)也獲得了成功。同時，該團隊還開發(fā)了過渡金屬基層狀蛇紋石結構的納米催化劑，進一步實現(xiàn)高效電催化。通過設計合成不同比例的Co、Ni基蛇紋石CoxNi3-xGe2O5(OH)4納米片，調節(jié)材料的電子能帶結構和導電特性，有效加快了催化效率，在堿性和中性條件下均表現(xiàn)出比傳統(tǒng)過渡金屬氫氧化物和商業(yè)RuO2更優(yōu)異的催化活性和穩(wěn)定性。 此外，該團隊以二維金屬-有機框架（2D MOF）納米片為前驅體制備了新型二維復合納米催化劑。通過引入吡啶作為抑制劑，借助溶劑熱反應和熱處理制備了氮原子摻雜的Ni-Ni3S2@碳復合納米催化劑，大幅度提高了催化性能，為二維金屬-金屬硫化物@碳多元復合材料的合成提供了新的思路。

在巡檢條件下，實現(xiàn)多物理量融合的鋼軌病害動態(tài)檢測技術。采用復合電磁技術檢測材料表面和內(nèi)部的宏觀傷損；采用巴克豪森技術測量缺陷產(chǎn)生前的殘余應力、材料狀態(tài)改變、表面早期傷損；應用相控陣超聲技術檢測鋼軌內(nèi)部缺陷，并實現(xiàn)焊縫的精確定位及智能化全尺寸高效檢測。實現(xiàn)覆蓋諸如鋼軌（含焊縫）等重大設施及新型材料全尺寸、全壽命周期的健康狀態(tài)綜合檢測。高速鐵路損傷檢測：實現(xiàn)80-350km/h的高巡檢速度下對軌道不同階段損傷的檢測，提高軌道安全性；智能制造質量檢測：實現(xiàn)新型加工、增材制造中加工質量無損檢測，提高智能制造的加工水平；結構智能健康監(jiān)控：實現(xiàn)鋼軌、橋隧、航空航天設施關鍵部位故障狀態(tài)監(jiān)控，提高重大設施壽命。技術優(yōu)勢巡檢試驗轉臺的速度提升至350km/h，填補了國內(nèi)350km/h速度等級巡檢試驗轉臺的空白。首次在國內(nèi)研究了350km/h高速及不飽和狀態(tài)下鐵磁性材料動態(tài)磁化過程機理。采用電磁、渦流、圖像等無損檢測核心關鍵技術，研究各種材料的傷損缺陷對檢測信號的影響，克服使用環(huán)境、高速運動對檢測系統(tǒng)的影響，在高速及重載鐵路應用條件下，對服役鋼軌表面、亞表面以及一定深度的裂紋缺陷損傷進行快速巡檢，構建高速鋼軌裂紋巡檢設備，實現(xiàn)對鐵路鋼軌裂紋缺陷形貌參數(shù)等相關數(shù)據(jù)信息的快速獲取、損傷程度判別，并進行故障預警和壽命評估。研究基于復合電磁效應、超聲波、激光、圖像融合的鋼軌巡檢及實時分析技術，實現(xiàn)病害特征識別與缺陷重構。通過分析鐵磁性材料磁化過程，抑制巡檢中檢測探頭的振動、提離效應、材料屬性以及使用環(huán)境對鋼軌表面檢測結果的影響；基于多物理量數(shù)據(jù)的融合分析，精確識別鋼軌缺陷產(chǎn)生前的殘余應力、早期傷損等多種病害。通過使用超聲技術實現(xiàn)焊縫精確定位及全斷面相控陣高效檢測。應用范圍:（1）獲得國家科技部重大科學儀器開發(fā)專項重大科學儀器開發(fā)專項“在役鋼軌缺陷綜合檢測監(jiān)測設備開發(fā)與應用”、國家自然科學基金委員重大科學儀器開發(fā)專項“鋼軌接觸疲勞及裂紋多物理高速巡檢監(jiān)測技術攻關”鐵路總公司重大課題“高鐵鋼軌淺表層缺陷快速檢測關鍵技術研究及裝備研制”等項目支持。（2）作為關鍵核心設備應用于中國鐵路總公司新一代國產(chǎn)大型高速鋼軌探傷車GTC-80，累計巡檢里程已達1萬公里以上。發(fā)現(xiàn)各類型缺陷，如裂紋，剝離，磨損等400多例，通過了鐵路總公司的關鍵技術鑒定，實現(xiàn)進口重大裝備替代。（3）30km/h的雙軌電動探傷機器人，集成環(huán)境感知、智能巡檢、大數(shù)據(jù)處理與無線傳輸?shù)裙δ?，實現(xiàn)無人監(jiān)控下的長距離自主運行，用于城市軌道巡檢，已應用于南京地鐵、西安地鐵等。（4）智能制造質量檢測技術應用于寶武集團寶日冷軋鋼板廠（世界最大冷軋鋼板生產(chǎn)線）鋼板加工性能在線自動檢測。（5）結構智能健康監(jiān)控技術應用于京滬高鐵CRTS-Ⅱ型軌道板健康監(jiān)控（上海鐵路局科技進步一等獎）、金溫高鐵沿線光纖監(jiān)測（全國首例）、貴廣客專K75+431雙線特大橋沉降監(jiān)測、蕪湖地鐵1、2號線安全監(jiān)控系統(tǒng)；（6）挑戰(zhàn)杯全國大學生課外學術科技作品競賽特等獎，創(chuàng)青春全國大學生創(chuàng)業(yè)大賽金獎，第一屆中俄工業(yè)創(chuàng)新大賽二等獎。

相關專利提供了一種用于牙釉質定向有序礦化材料及其制備方法，通過羧甲基殼聚糖和阿侖膦酸鈉交聯(lián)后，依次滴加含磷酸氫根離子和含鈣離子的溶液，形成納米無定形磷酸鈣顆粒，之后向該溶液中加入谷氨酸，即可制得。應用范圍:可應用于口腔齲病臨床預防和治療等相關領域。效益分析:基于相關專利發(fā)明的牙釉質定向有序礦化材料及其制備方法，具有無毒、無刺激，具有良好的生物相容性和低致敏性等優(yōu)點，其主要技術優(yōu)勢如下： （1）該礦化材料的制備方法簡便，結構設計合理，能滲透到脫礦表層以下達到深層礦化，與牙體表面結合牢固，在牙齒上存留的時間較長，達到使脫礦的牙體硬組織再礦化的效果； （2）新形成的羥基磷灰石排列定向有序，與天然牙釉質類似； （3）無毒、無刺激，具有良好的生物相容性和低致敏性，使用效果理想。

本發(fā)明提供了一種基于子結構的復合材料彈性參數(shù)識別方法，建立復合材料子結構有限元模型，根據(jù)子結構理論對復合材料子結構模型進行動力學縮聚；縮聚后子結構特征矩陣裝配到殘余結構上，計算得到復合材料全模型模態(tài)信息；提取全模型模態(tài)數(shù)據(jù)，計算模態(tài)頻率對殘余結構彈性參數(shù)的相對靈敏度；將試驗和有限元模擬的模態(tài)頻率殘差的二范數(shù)作為目標函數(shù)，利用迭代優(yōu)化算法最小化目標函數(shù)。本發(fā)明通過考慮了子結構的復合材料建模，將模型待識別部分定義為殘余結構，通過全模型模態(tài)頻率對殘余結構彈性參數(shù)的相對靈敏度分析和模態(tài)振型匹配，采用優(yōu)化迭代算法識別復合材料待識別參數(shù)，節(jié)省計算資源，提高計算效率，具有十分重要的工程意義。

通過研究三維狄拉克半金屬材料ZrTe5中量子振蕩隨磁場傾角的演化，發(fā)現(xiàn)在特定角度電阻的量子振蕩會突然消失，并伴隨出現(xiàn)振蕩相位的反轉。分析表明這是所謂的spin zero現(xiàn)象，這也是第一次在拓撲材料中觀察到該現(xiàn)象。更重要的是，這一現(xiàn)象帶來的振蕩相位反轉，表明廣泛使用的確定貝里相的實驗方法，在某些條件下會得出錯誤結論。 拓撲材料在強磁場下由于軌道作用和自旋塞曼劈裂，可能演化出不同的拓撲態(tài)，從而為研究這些態(tài)之間的轉化，即拓撲相變，提供了理想的平臺。Spin zero現(xiàn)象是由于朗道能級發(fā)生塞曼劈裂，兩套劈裂的朗道能級的量子振蕩相互疊加干涉引起的，因此可以提取出自旋相關的信息。ZrTe5中spin zero現(xiàn)象的出現(xiàn)，暗示當磁場沿a軸或c軸附近時，ZrTe5的狄拉克能帶磁場作用下變成線節(jié)點拓撲半金屬，而非外爾半金屬。所以，spin zero的出現(xiàn)，也可以用于幫助判定拓撲態(tài)的類別。圖表1：ZrTe5中量子振蕩的振幅和相位隨磁場角度的變化。

隨著納米光子學的發(fā)展，具有超穎性質的人工微結構吸引了眾多研究。針對日益增長的研究和設計需求，北京大學物理學院方哲宇及其研究團隊實現(xiàn)了一種自洽的框架——BoNet，其結合了貝葉斯優(yōu)化（Bayesian optimization）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutional neural network），實現(xiàn)了納米結構對于超強光學手性的自學習?；诖丝蚣?，他們將納米結構設計表示為圖形，并輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行電場分布和反射光譜的學習，此過程不需要將納米結構參數(shù)化為向量，因此最大化的保留了其幾何信息和邊界條件。同時，利用貝葉斯優(yōu)化以實現(xiàn)對納米結構遠場光學手性的優(yōu)化，并運用其采樣樣本反復訓練神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)自學習。利用BoNet，他們針對遠場反射光譜的圓二色性進行優(yōu)化并逼近了其理論極限(CD = 1)，同時利用神經(jīng)網(wǎng)絡匹配預測的近場電場分布，對獲得的強光學手性進行分析解釋。 此框架能夠被直接推廣用于其他光學性質的自學習優(yōu)化，例如實現(xiàn)反常透射，偏振態(tài)調制和相位調制。更進一步的，此方法論能夠幫助設計更多的，具有良好光學性質和運用價值的納米光子學器件，比如消色差超透鏡，超靈敏的微傳感器以及智能超表面等。此研究同時能夠啟發(fā)更多數(shù)據(jù)驅動的研究，通過利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡和其他機器學習的方法，實現(xiàn)對傳統(tǒng)科學研究的新探索，在制藥，引物設計，固體結構分析上啟發(fā)新突破。 該工作于2019年11月19日在線發(fā)表于學術期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，題為“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大學物理學院方哲宇研究員是本文的通訊作者，李瑜，徐優(yōu)俊，姜美玲為該文的共同第一作者，北京大學定量生物學中心來魯華教授為合作者，北京大學為唯一通訊作者單位。該工作得到得到了科技部、教育部、國家自然科學基金委、北京大學人工微結構和介觀物理國家重點實驗室、北京大學納光電子前沿科學中心、量子物質科學協(xié)同創(chuàng)新中心、北京大學高性能校級計算平臺、北京大學生命科學中心高性能計算平臺等單位的支持。用于近遠場計算的神經(jīng)網(wǎng)絡結構表征實現(xiàn)了逼近理論極限的高手性，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡對近場分布進行分析

本研究設計并合成了無定型 Ag-Bi-S-O 修飾的 Bi 0 納米顆粒，將其應用于二氧化碳電還原反應中 （圖 1 ） 。 該研究工作首先通過溶劑熱法制備了 AgBiS 2 納米棒，并將其在空氣中煅燒處理，得到了組成為 Ag 0.95 BiS 0.75 O 3.1 的雙金屬硫氧復合物納米棒。在進一步電化學還原預處理后，該復合物被轉化為無定型 Ag-Bi-S-O 修飾的 Bi 0 納米顆粒。這種新型二氧化碳電還原催化劑在僅有 450 mV  的過電位下，實現(xiàn)了高達 94.3% 的甲酸法拉第效率和 12.52 m A/ cm 2 的甲酸部分電流密度。通過與 AgBiS 2 、 Bi 硫氧復合物及 Bi 2 S 3 參比樣品進行對比，發(fā)現(xiàn)在電化學還原預處理過程中，金屬硫化物中的 -2 價硫會轉化為 H 2 S 并離開電極表面，只有金屬硫氧復合物中被氧化為 +6 價的硫能保留在催化劑中。后續(xù)實驗表明 ，這一部分硫能促進水的解離，而甲酸形成過程中所需的 H + 正是來自于 H 2 O 。因此，甲酸的生成被極大程度地促進。另一方面， Ag-Bi-S-O 修飾 Bi 0 納米顆粒中的 Ag ，有利于電荷在電極中傳遞，提高了催化劑的電流密度。在過電位為 450 mV  時，更大的電流密度可以提高陰極附近的局域 pH ，而更大的局域 pH 能進一步提升硫促進水解離的效用，同時抑制氫析出反應的發(fā)生。因此，無定型 Ag-Bi-S-O 修飾的 Bi 0 納米顆粒可以在極低的過電位下將二氧化碳高活性、高選擇性地轉化為甲酸。

研發(fā)階段/n內(nèi)容簡介：在國內(nèi)，八十年代以前，絕熱保溫材料是以天然礦物等纖維質為代表，改革開放后是以聚苯乙烯等塑料泡沫有機質為代表。目前，我國絕熱保溫熱塑性彈性體泡沫材料主要以阿樂斯等幾個中外合資公司生產(chǎn)，產(chǎn)品質量存在品種單一,泡孔不均勻,合格率低等缺陷，為西方發(fā)達國家九十年代初的水平。本項目以熱塑性樹脂PVC和橡膠彈性體(如NBR、EVA等)為主體材料共混，得到橡膠彈性體為分散相、熱塑性樹脂為連續(xù)相材料的共混膠，采用擠出發(fā)泡技術，制備低密度熱塑性彈性體泡沫材料。該泡沫材料不僅強度高、密度低，表面光滑

本發(fā)明公開了一種葉片狀CuO-NiO復合結構納米材料及其制備方法。用硝酸鎳和碳酸鈉(或碳酸氫鈉)進行微波反應，得含鎳沉淀物，然后煅燒獲得NiO納米粉。稱取0.05g?NiO,加入到30mL含一定量醋酸銅水溶液中，超聲分散20～30分鐘，得分散液A；稱取2mmol?NaOH，加入30mL去離子水，溶解得溶液B；將溶液B加入到分散液A中，磁力攪拌15～25分鐘，反應混合液置于家用微波爐中，設置低火檔加熱20分鐘；反應結束后，自然冷卻，抽濾干燥，即得本發(fā)明的葉片狀CuO-NiO復合結構納米材料。葉片狀Cu

研發(fā)階段/n該發(fā)明涉及一種納米羥基磷灰石/海藻酸鈉復合材料的制備方法，所得材料可用于污水處理，吸附去除重金屬離子，包括有以下步驟：將磷酸氫二銨水溶液迅速倒入硝酸鈣的水溶液中，攪拌混合均勻，離心得到沉淀物，用去離子水沖洗后重新分散到去離子水中；所得懸浮液中加入穩(wěn)定劑，超聲分散處理，得到穩(wěn)定的羥基磷灰石懸浮液；控制羥基磷灰石與海藻酸鈉的質量比，將海藻酸鈉加入到羥基磷灰石懸浮液中，不斷加熱攪拌，控制反應時間，蒸發(fā)水分，經(jīng)冷凍干燥，得到產(chǎn)物。 解決的技術問題：針對現(xiàn)有技術，提出一種納米羥基磷灰石