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基于氧化还原MOFs粘附导电水凝胶
应用场景:柔性生物电子和超级电容领域
关键性能:同时具有导电性、粘附性和优良机械性能的水凝胶生物电极和超级电容器电极
标签属性:水凝胶
MXene无溶剂纳米流体润滑材料
应用场景:润滑剂
关键性能:MXene-KH560-M2070具有优异的润滑性能,尤其在中高温(100℃)、高载(700 N)和高速(50Hz)实验条件下依旧保持良好的减摩抗磨性能
标签属性:MXene
可生物降解及生物循环再利用的新型玻璃
应用场景:玻璃
关键性能:生物分子玻璃表现出较高的生物相容性、生物可降解性和生物循环再利用特性
标签属性:玻璃 可再生
仿生矿化构筑量子点/石墨烯异质结构
应用场景:高性能电极材料
关键性能:所合成的复合电极材料表现出优异的电容性能(1 A g-1时比电容达到697.5 F g-1,10 A g-1时比电容为501.0 F g-1,1万次循环后比电容没有明显衰减
标签属性:电极 仿生
基于高通量计算、机器学习和主动学习的高效结构预测方法—LAsou
应用场景:化学无序材料的智能预测
关键性能:与传统枚举法相比,LAsou方法仅需要非常少的第一性原理计算就可以快速找到热力学稳定的结构
标签属性:机器学习 第一性原理
高性能石墨烯/双极性聚合物杂化电极
应用场景:固态锂金属电池和全电池
关键性能:通过溶剂热法制备的杂化电极材料Fc-DAB@3DG具有超稳定的交联结构、高导电的网络、多孔的形貌和增强的离子电子传输通道,在2000 mA g-1的电流密度下,可以稳定循环15,000次,表现了超长的循环寿命和超高的循环稳定性
标签属性:电池
介孔Pt@Pt-skin Pt3Ni核-壳框架纳米线电催化剂
应用场景:燃料电池
关键性能:该催化剂的质量活性(MA)和比活性(SA)高达6.69 A/mgpt和8.42 mA/cm2 ,分别是商用Pt纳米催化剂的29倍和26倍;同时催化剂也表现出优异的稳定性,50000次循环后其活性衰减不到3%
标签属性:燃料电池
超高性能高温Ni-Mn-Ti固-固相变储热材料
应用场景:高性能固态热管理/储热材料
关键性能:通过利用金属可逆固-固马氏体相变的大潜热、高密度及高热导率的策略开发出超高性能高温Ni-Mn-Ti固-固相变热管理/储热材料
标签属性:相变储热
导电聚合物及凝胶实现体内直接合成
应用场景:生物医用电子
关键性能:一种在周围神经系统(PNS)和中枢神经系统(CNS)内动态创建高性能电极结构的方法,其广泛适用于动物模型
标签属性:凝胶
水溶性双光子引发剂
应用场景:组织工程和再生医学等生物医学领域
关键性能:CB7/BT双光子吸收特性高,双光子加工能力好,生物相容性好
标签属性:水凝胶
单原子Pt实现葡萄糖选择性光电化学氧化
应用场景:光催化
关键性能:在有缺陷的TiO2上修饰单原子Pt,可以实现葡萄糖选择性氧化为葡萄糖二酸,在0.6 V下实现了1.91 mA cm-2的葡萄糖氧化光电流密度,模拟阳光照射下葡萄糖二酸的产率为84.3%。
标签属性:光催化
强韧FeNiCoAl基高熵合金
应用场景:高熵合金
关键性能:目前的亚稳态合金在77 K、298 K、873 K和1073 K表现出良好的延展性和优异的工程抗拉强度,分别为2.2 GPa、1.4 GPa、800 MPa和500 MPa
标签属性:高熵合金
高熵合金强度、延展双提升
应用场景:高熵合金
关键性能:为非均匀变形诱导硬化(HDI)创建一个双峰晶粒异质组织,提高了强度,并通过精心的成分设计来降低堆垛层错能(SFE),以促进变形孪晶的形成和活动,以获得更好的延展性。
标签属性:高熵合金
分子工程构筑新型高稳定抗病毒抗菌棉纺织品
应用场景:家用产品、公共设施和医疗环境
关键性能:成本低、环境友好和易放大
标签属性:生物材料
高效的生物基阻燃剂
应用场景:阻燃剂
关键性能:CMP的合成具有环境友好、工艺相对简单、反应溶剂可回收利用等特点,符合目前可持续发展的要求,具有很大的应用潜力
标签属性:生物基材料
仿肌腱多功能水凝胶
应用场景:生物医学
关键性能:预拉伸80%的各向异性水凝胶表现出的最高的弹性模量达到1.1 GPa、强度达到72.1 MPa,该值是各向同性水凝胶的65倍和10倍
标签属性:水凝胶
自修复、可重构、热开关器件平台的设计
应用场景:智能物联网和医疗保健
关键性能:自愈、变革和自组装电子产品的设计、制造和概念为坚固的软变形设备、智能机器人、假肢和物联网以及不规则表面上的人机界面开辟了新的机会
标签属性:柔性电子
锂电池电解液高效分子的设计
应用场景:锂金属电池
关键性能:提出的独特分子构型和双氟原子,使锂金属在室温和高温下的生长和电解液的副反应均显著降低,其具有更高的热稳定性
标签属性:电池安全
NiOOH@FeOOH异质结构催化剂
应用场景:电解制氢
关键性能:在0.5 A cm-2的工业电流密度下过电位仅为292 mV
标签属性:电解制氢
高效预测化学无序材料的电子结构
应用场景:确定材料的微结构
关键性能:仅需要非常少的第一性原理计算就可以快速找到热力学稳定的结构
标签属性:机器学习 第一性原理
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