科技快讯 ▏4月 学术研究简报集锦
来源:   作者:   点击数:   日期:2019年04月11日 14:36   字体:【

1. 《机器学习技术用于准确预测电池寿命》

摘要:测试和监控电池“健康”是阻碍电池技术快速发展的重要问题,这会影响电池寿命。因此,急需一个能更好预测电池寿命的方法,但开发起来极具挑战性。而机器学习可用于构建准确预测电池寿命的模型,使用从电池寿命早期阶段测量的充放电循环中收集的数据。

不同的老化机制,显着的装置可变性和动态操作条件是目前电池技术发展的主要挑战。Kristen 等研究人员生成了一个包括124个商业磷酸铁锂/石墨电池的全面数据集,并应用机器学习工具来预测电池循环寿命并进行分类。其中最佳模型达到了了9.1%的测试误差。这项工作强调了将有意识的数据生成与数据驱动建模相结合以预测复杂动态系统行为的前景。

原文链接:https://www.nature.com/articles/d41586-019-01138-1

相关研究:Kristen A. Severson, Peter M. Attia, Norman Jin et al.Data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation[J]. Nature Energy, 2019.

 

2. 《在量子真空中检测到的相关性》

摘要:量子力学所描述的真空可能是物理学中最基本但最神秘的状态。在这种真空中电场波动之间的相关性的发现代表了重大进步。而近期量子力学界却发现了的一个令人惊讶的研究结果,即真空不是空的。

粒子可以在很短的时间内无中生有。这种现象可以理解为能量与时间不确定性原理的结果,其中在极短时间间隔的限制下测量到间隔中的能量有较大的波动。尽管人类这些“虚拟”粒子的间接影响已经进行了充分的研究,但只有通过在非常短的时间尺度上探测真空才能使粒子变得“真实”并且可以被直接观察。可这些粒子是随机出现,或者它们在空间和时间上是否相关?Benea-Chelmus 等科学家通过找到真空电场波动之间相关性的证据,为这个问题提供了答案。

原文链接:https://www.nature.com/articles/d41586-019-01083-z

相关研究:Ileana-Cristina Benea-Chelmus, Francesca Fabiana Settembrini, Giacomo Scalari & Jérôme Faist.Electric field correlation measurements on the electromagnetic vacuum state[J].Nature,2019.

 

3. 《电荷携带材料的改进推动太阳能电池发展》

摘要:用于下一代太阳能电池中最有前途的技术,是基于钙钛矿的一类材料。钙钛矿的太阳能电池可将光转化成电以高效率(约22%)。但其中聚合物的高成本限制了它们在商业太阳能电池中的使用。另一个问题是需要向聚合物中添加微量的掺杂物以提传输性,但此类掺杂剂会导致设备中钙钛矿层的降解。《自然》杂志报道了Jung 等研究人员,更改了钙钛矿太阳能电池的结构,该结构使用起来更便宜、以无掺杂剂的聚合物作为空穴传输材料,并且电池效率提高到了22.7%。

原文链接:https://www.nature.com/articles/d41586-019-00936-x

相关研究:Eui Hyuk Jung,Nam Joong Jeon,Eun Young Park et al.Efficient, stable and scalable perovskite solar cells using poly(3-hexylthiophene)[J].Nature,2019.

 

4. 《小型研究团队比大型研究团队更彻底地“破坏”科学》

摘要:科学家长期以来一直与引用指标产生爱恨交织的关系。当涉及到识别和促进个人(甚至团队)时,为什么研究人员会依赖有问题有效性的代理,而不是参与论文或特定科学家提出的科学见解?然而,恰恰是因为它们编码了对同行的认可,引用在复杂的制度和规范网络中占据中心位置,使科学企业能够顺利运作。

目前对大规模科学合作的迷恋以及它们为科学领域带来的能量很大程度上归功于引文影响与团队规模之间存在的强大相关性。这种关系已在新兴的“科学科学”领域得到充分证明。Lingfei W等科学家在《自然》杂志上刊登的研究表示,使用新的基于引文的索引来细化这种传统智慧。他们发现,小型和大型团队在对他们所贡献的科学领域造成的“破坏”程度上采取了可衡量和系统的方式。

原文链接https://www.nature.com/articles/s41586-019-0941-9

相关研究:Lingfei Wu,Dashun Wang,James A.Large teams develop and small teams disrupt science and technology[J].Nature,2019.

5. 《年度十大机器人技术》

摘要:Science》杂志选出了10项激动人心的机器人开发和技术,从可能改变机器人技术未来的原创研究到支持基础科学和推动工业和医疗创新的商业产品。

这十大技术分别是:1.波士顿动力公司的地图集跑酷;2. Intuitive Surgical的达芬奇SP平台;3.通过增长导航的软机器人;4.用于软机器人的3D打印液晶弹性体;5.肌肉模拟,自我修复和液压放大致动器;6.来自DNA的自组装纳米级机器人;7. DelFly灵活的bioinspired机器人挡板;8.柔软的可穿戴式机器人;9.UR机器人手臂10.索尼的aibo;

原文链接:https://robotics.sciencemag.org/content/4/26/eaaw1826

 

6. 《分散漏油的化学品可能不会使问题变得更糟》

摘要:2010年,当深水地平线油井向墨西哥湾喷出至少5.18亿升石油时,应急人员又增加了700万升化学品,称为分散剂,试图控制石油。这一举动引发了一个问题,即分散剂和油的酿造是否比油本身对环境的毒性更大。

华盛顿特区国家科学院在近日发布的一份报告中,一个由顶级石油泄漏专家组成的委员会得出的答案是“基本上没有”。

分散剂可以将油滑和油团块分解成较小的水滴,长期以来一直受到安全性和有效性问题的困扰。但今天的报告得出结论,根据具体情况,化学品可以帮助应对石油泄漏。然而,专家组告诫说,在某些情况下,问题仍然存在于对人的健康影响和分散剂的有效性方面。

原文链接:https://www.sciencemag.org/news/2019/04/do-chemicals-disperse-oil-spills-make-problem-worse-probably-not-new-study-finds

相关研究:The Use of Dispersants in Marine Oil Spill Response》,ISBN: 978-0-309-47818-2 ;DOI: https://doi.org/10.17226/25161。

 

7. 《放射性废物对峙可能会削减高科技的稀土元素供应》

摘要:世界各地的公司和政府正在焦急地观察马来西亚东部沿海30公里处的一个庞大的工业设施的命运。

这个占地100公顷的Lynas先进材料工厂(LAMP)生产世界稀土氧化物(REOs)产量的10%,这些产品包括移动电话,硬盘驱动器,光纤电缆,手术激光器和巡航导弹等技术。

Lynas是一家澳大利亚公司,从澳大利亚Mount Weld的矿山进口浓缩矿石,并在马来西亚进行炼油,成本较低; 它向日本,美国和其他国家出售REO,其中包括用于催化转化器的铈化合物和对永磁体至关重要的钕。该工厂在2018年生产了近18,000吨的REO。

原文链接https://www.sciencemag.org/news/2019/04/radioactive-waste-standoff-could-slash-high-tech-s-supply-rare-earth-elements

 

8. 《新的燃料电池可以帮助解决可再生能源存储问题》

摘要:如果我们想要过渡到可再生能源,我们需要一件至关重要的事情:能够将风能和太阳能转化为化学燃料储存的技术,反之亦然。存在这样做的商业设备,但是大多数都是昂贵的并且仅执行等式的一半。现在,研究人员已经创建了实验室规模的小工具,可以完成这两项任 如果更大的版本也能发挥作用,那么它们将有助于实现以可再生能源运行世界。

这些技术的市场与可再生能源一起增长:2007年,太阳能和风能仅占美国所有电力的0.8%; 根据美国能源情报署的数据,2017年这一数字为8%。但对电力的需求往往与太阳能和风能的供应不匹配。例如,在阳光明媚的加利福尼亚州,太阳能电池板在一天中的中间会产生比所需更多的电力,但在大多数工人和学生返回家中后,夜间并没有产生电力......

原文链接:https://www.sciencemag.org/news/2019/03/new-fuel-cell-could-help-fix-renewable-energy-storage-problem

相关研究:Sihyuk ChoiTimothy C. Davenport and Sossina M. Haile Protonic ceramic electrochemical cells for hydrogen production and electricity generation: exceptional reversibility, stability, and demonstrated faradaic efficiency[J].Energy Environ. Sci., 2019.

 

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