清华大学AFM:高熵材料的多尺度探索

发布日期:2025-03-24

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导语




高熵材料(High-Entropy Materials, HEMs)因其独特的多主元素组成和固有的构型无序性而备受关注,这些特性赋予了它们卓越的结构稳定性和优异的性能表现。HEMs的高熵效应、晶格畸变、扩散缓慢效应以及鸡尾酒效应等特征,使其在能源存储、催化、电子器件等多个领域展现出广阔的应用前景。本文综述了HEMs合成方法的演变历程,从传统的熔融法生产块体材料,到近年来突破元素不混溶性限制的纳米和亚纳米材料的精确多路径合成。文章全面探讨了不同维度尺度下的可控合成策略、组成-结构设计原理、多维形貌的精确调控,以及由其多组分特性所实现的多功能性能和应用。此外,本文还前瞻性地探讨了未来可能推动HEMs发展的新兴策略,特别强调了高通量实验、数据驱动方法、手性因素、熵驱动策略以及先进高分辨率表征技术之间的潜在协同作用。


研究亮点


            1)高熵块体材料高熵效应是HEMs多组分特性和结构稳定性的关键。通过计算辅助设计,如主动学习(AL)策略,可以优化高熵材料的组成,显著减少材料发现的时间和成本。

            2)高熵纳米材料:将材料尺寸缩小到纳米级别,可以显著增加表面原子与总原子的比例,从而提高原子利用率,进而提升材料性能。非平衡热冲击方法等合成技术突破了热力学不混溶性限制,实现了高熵纳米材料的精确合成。

            3)高熵亚纳米材料:亚纳米材料通常具有小于1纳米的结构特征或尺寸,展现出量子限制效应等独特性能。通过温和的溶剂热法等合成方法,可以制备具有高表面熵和优异性能的高熵亚纳米材料。

            4)高熵单原子催化剂:当颗粒尺寸达到原子尺度时,会出现许多新特性,如表面自由能的急剧增加、量子尺寸效应等。高熵单原子催化剂在复杂反应中显示出巨大的催化潜力。


            图文解读

            图1:计算辅助高熵材料设计

            • 主动学习策略:通过五轮“训练、预测和实验”循环,从14443种可能的组合中成功筛选出四种高性能高熵尖晶石氧化物。

            • 机器学习与实验设计:展示了通过迭代优化合金硬度的过程,随着迭代次数增加,新型合金硬度显著提升。

            图2:高熵纳米材料的合成方法

            • 热冲击方法:通过快速升温实现元素的混合,突破了热力学不混溶性限制。

            • 激光扫描消融策略:这种超快速过程能够使热力学不相容的金属元素结合在一起,合成高熵合金纳米颗粒。

            图3:高熵纳米材料的组成设计

            • 多元素纳米颗粒库:展示了由十种阳离子元素和氧合成的高熵氧化物纳米颗粒均匀分散在碳纳米纤维上的SEM图像。

            • 组成-结构关系:展示了高熵合金(HEA)的组成-结构关系以及扫描透射电子显微镜-能量色散光谱(STEM-EDS)图,揭示了元素替换对材料微观结构和性能的影响。

            图4:高熵纳米材料的多维化

            • 中空纳米颗粒:展示了中空RuIrFeCoNi纳米颗粒的透射电子显微镜(TEM)图像,这种结构具有高比表面积、低密度和缩短的电荷转移路径长度等优势。

            • 高熵合金纳米线:展示了10种高熵合金纳米线(NW)的示意图和高角环形暗场扫描透射电子显微镜(HAADF-STEM)图像,这些纳米线表现出显著的晶格畸变,可以增强催化性能。

            图5:高熵亚纳米合金的多种形态和性能

            • 超薄二维高熵合金亚纳米带:展示了由多达八种金属元素组成的超薄二维高熵合金亚纳米带的高倍透射电子显微镜(TEM)图像,这种超薄结构在氧还原反应(ORR)和锂空气电池中表现出优异的性能。

            • 高熵金属的微观结构:展示了PdRhMoFeMn高熵金属的高分辨透射电子显微镜(HRTEM)图像以及高分辨扫描透射电子显微镜(HRSTEM)图,揭示了材料的微观结构和元素分布。

            图6:高熵亚纳米氧化物的多种形态和性能

            • 亚纳米片的透射电子显微镜图像:展示了通过“核-簇共组装”策略制备的CFNMCZ-PMA亚纳米片的TEM图像,这些亚纳米片在钠离子电池中表现出优异的性能。

            • 锌空气电池的电位-时间曲线:展示了基于2D HEOs-PMA亚纳米片的锌空气电池在有光和无光条件下的电位-时间曲线,表明其在光电催化应用中的优越性能。

            图7:高熵单原子催化剂的多种形态和性能

            • Pd1@HEFO的形成示意图:展示了Pd单原子被成功地纳入高熵氟石氧化物(HEFO)亚晶格中的形成示意图。

            • HAADF-STEM图像与EDS图:展示了Pd1@HEFO的高角环形暗场扫描透射电子显微镜(HAADF-STEM)图像以及相应的能量色散光谱(EDS)图,揭示了Pd单原子在HEFO亚晶格中的分布情况。


            总结与展望

            高熵材料(HEMs)作为一种具有独特性能的新型材料,正在逐渐改变材料科学的研究格局。这些材料由多种主元素以近等比例组成,展现出高构型熵,对结构稳定性和性能产生重大影响。目前,HEMs研究正向更低维度和更复杂的多维结构发展,从块体材料延伸至纳米乃至亚纳米尺度。尽管已取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如合成控制和形貌调控等。展望未来,将手性因素引入高熵材料合成,有望实现不对称催化和手性自旋催化等新应用。同时,借助原位表征技术深入探究HEMs在实际应用中的动态行为和长期稳定性,对于催化反应中表面结构、缺陷及动态演化的研究至关重要。此外,随着HEMs组成空间的不断拓展,传统实验方法已难以满足系统设计与优化的需求,亟需建立标准化分析框架。人工智能与机器学习的引入为材料设计、高通量实验和性能预测带来了新机遇,有望加速新型HEMs的开发与应用。尽管在AI辅助设计方面仍面临理论模型与工业生产衔接、高质量训练数据匮乏、预测结果可解释性等挑战,但通过协同努力开发基于热力学原理的机器学习算法,并建立可靠的合成-性能数据库,有望克服这些障碍。总之,HEMs的出现为先进材料的设计与开发开辟了新途径,其研究不断突破传统材料的局限,未来有望在能源、催化、电子等领域广泛应用,成为下一代高性能材料的核心。

            深圳中科精研科技有限公司在高熵材料的合成与表征领域拥有先进的设备和技术,能够为研究人员提供高精度的实验支持,助力高熵材料的研究与开发。