科研进展
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研究员探索石墨烯传感器,通过AR+意念方式控制机器人
澳大利亚悉尼科技大学的研究人员探索了一种亚纳米厚外延石墨烯的三维微图案传感器,可用于检测枕叶区域的脑电图信号。实验表明,这种干式外延石墨烯传感器显示出低阻抗的有效皮肤接触,并且可以实现与湿式传感器相当的信噪比。
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研究人员开发了基于石墨烯的无创传感器,用于脑机界面
悉尼理工大学(UTS)的研究人员开发了石墨烯增强的生物传感器技术,仅通过思想控制使机器人和机器等设备能够运行。
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Carbon:基于稻壳的SiC/C复合材料负载垂直石墨烯用于高选择性光催化CO2还原为CO
本工作证明了VG@SiC/C复合物是一种极具潜力的光催化剂,以减少二氧化碳,并可能提供一个新的方向,以设计出更有效、更具选择性的二氧化碳转化光催化剂。
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中科大JACS:层间电荷转移调节电子化物/石墨烯二维异质结上的单原子催化活性
基于此,中国科技大学江俊教授,王嵩副研究员(共同通讯作者)等人报道了对二维石墨烯和电子化物异质结上的单原子催化的第一性原理研究。电子化物层中的阴离子电子气使大量的电子转移到石墨烯层,转移的程度可通过选择电子化物来控制。电荷转移调节了单个金属原子的d轨道电子占据,提高了析氢反应(HER)和氧还原反应(OER)的催化活性。
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ACS Nano:用于Cryo-EM的高质量石墨烯网格的批量生产
近日,密歇根大学安娜堡分校Uhn-Soo Cho使用各种原位表征工具来评估质量,建立了一种开发石墨烯涂层 EM 网格(即石墨烯网格)的通用方法。
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【电解质】JACS:铈电解质的 EELS 研究揭示了石墨烯液体电池中显著的溶质浓度效应
石墨烯液体电池透射电子显微镜是一种强大的技术,可以在原子分辨率下可视化纳米级动力学和转换。然而,已知液体电池中的溶液会受到辐射分解的影响,而石墨烯液体电池的随机形成引发了关于单个口袋中溶液化学的问题。
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研究揭示层间拖拽输运中的量子干涉效应
中国科学技术大学教授曾长淦、副研究员李林研究团队与北京大学教授冯济课题组合作,通过构筑氮化硼绝缘层间隔的多种石墨烯基电双层结构,首次揭示了在层间拖拽这一复杂的多粒子输运过程中存在显著的量子干涉效应。
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纳米波纹石墨烯可被用作强大的催化剂
发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上的研究表明,表面有纳米级波纹的石墨烯可以加速氢气的分裂,就像最好的金属基催化剂一样。这种意想不到的效果可能存在于所有二维材料中,这些材料本身都是不平坦的。
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Nano Res. Energy | 苏州大学孙靖宇教授:优化石墨烯材料助力构建高性能锂硫电池!
在本文中,作者从缺陷工程、尺寸调控和异质结构调制三个方面的材料设计路线进行总结,通过选择合理优化的工程调控手段,以制备性能完善的石墨烯。进一步总结了将制备的多功能石墨烯材料用于高性能电催化剂以实现高容量、长循环锂硫电池的应用,并在此基础上系统分析了石墨烯在锂硫电池应用中扮演的角色和仍需解决的问题。这篇综述将为石墨烯材料的设计提供借鉴,有助于促进锂硫化学的发展,同时促进石墨烯材料的实际应用进程。
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青岛大学魏刚团队: 纳米肽石墨烯复合气凝胶实现对污染物可持续吸附
近日,青岛大学魏刚教授团队提出了一种新型肽分子的设计,考察了 KIIIIKYWYAF 序列多肽在三氟乙酸/三氟乙醇体系中的自组装情况,并成功孵育了一定长度的短肽纳米纤维 (PNF)。然后将自组装的肽纳米纤维与氧化石墨烯 (GO) 结合并与聚乙烯醇 (PVA) 杂交获得的气凝胶浸泡在模拟体液 (SBF) 中介导 HA 纳米晶体的仿生生长。
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港城大AM:FE近100%!非晶态石墨烯上硝酸盐直接合成氨
香港城市大学叶汝全助理教授(共同通讯作者)等人报道了一种激光感应合成的非晶态石墨烯,包括应变和无序的五边形、六边形和七边形,可以电催化8电子还原硝酸盐(NO3−)为氨(NH3),法拉第效率(FE)约为100%,在-0.93 V下,氨的产率为2859 μg/cm2/h。催化活性的增强使流动电解能够实现按需合成和释放氨的70%选择性,从而在应用于植物栽培时显著提高产量和存活率。
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29岁博导,32岁杰青,33岁长江,刚发Nature,今日再发Nature Nanotechnology
王欣然博士在石墨烯纳米材料及电子器件方面攻克了诸多国际难题。而石墨烯应用于集成电路的一个最大问题,在于它不是半导体。2008年,王欣然与合作者经过反复持续的探索和实验,大胆提出了使用化学方法合成10nm以下的石墨烯纳米带半导体,在国际上首次制造出互补型高开关比石墨烯纳米带场效应晶体管,并长期保持开关比的纪录;与合作者共同发展了多种方法合成石墨烯纳米带;利用高质量的纳米带材料,在国际上首次证明了石墨烯纳米带有望制造下一代自旋量子器件。
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付民/雷钰/林雨潇/Mauricio Terrones教授,AM:仿生合成铁氧体量子点/石墨烯异质材料用于高性能超级电容器
量子点结构牢固的锚定在石墨烯片层上,不仅增强了结构稳定性,而且改善了导电性,从而加速了离子传输和电荷迁移。良好的结构特性赋予了电极材料更好的电化学表现,所合成的NiFe2O4QD/G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 )。
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机器学习方法有助于用石墨烯传感器识别分子
由博士领导的研究小组Manoharan Muruganathan(前高级讲师)和日本科学技术研究院(JAIST)的Hiroshi Mizuta教授应用了在几种气体吸附诱导的兴奋剂和散射信号上训练的机器学习(ML)模型,用单个设备识别选择性气体和高灵敏度传感。