来源：中国科学院新疆理化技术研究所随着全球高科技制造业向着高、精、尖技术的迅速发展，高性能高温热敏电阻传感器对于化石能源高效利用和航空航天关键部件高温测控具有积极推动作用。相较于传统温度传感器而言，负温度系数(NTC)热敏电阻在高精度、快响应、低成本、小体积、长寿命、低热惰性和强过载能力等方面具有显著优势，然而如何协同调控其测温核心热敏陶瓷材料高温稳定性和电输运性能已成为制约高温热敏电阻传感器发展的关键瓶颈。CeNbO4+δ陶瓷具有典型的 NTC热敏特性、高的熔点和较强的结构容限，是目前极具应用前景的高温热敏陶瓷之一，但其固有结构转变和化学计量比偏离导致的结构变化复杂、电输运性能突变以及高温老化性能差等问题制约了其进一步的发展和应用。近期，中国科学院新疆理化技术研究所材料物理与化学研究室科研人员针对CeNbO4+δ基高温热敏陶瓷的宽适用温区和高温稳定性协同调控难题展开研究。该研究团队利用镧系稀土元素特殊的镧系收缩特性将超出常规数量的稀土离子引入到CeNbO4+δ基固溶体陶瓷中，评估了成分配置、尺寸无序（δ）和构型熵（ΔSconfig）对电性能的影响，以促进高熵陶瓷（HECs）性能的合理设计；制备的陶瓷材料可以克服高电阻率（ρ）和低材料常数（B）之间的潜在冲突，在室温到1623 K（即1350℃）的极宽温度范围内实现优异的NTC特性，其电阻-温度（lnρ和1000/T）关系的确定系数...
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2024
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来源：上海科技大学锂离子电池极大便利了人们的生活，但目前基于石墨负极的锂离子电池存在安全性能差、能量密度低等缺陷，无法满足日益增长的使用需求。锂金属可提供比石墨负极高十倍的理论比容量，但存在枝晶易生长导致的电池短路问题。因此，采用固体电解质取代易燃的有机液体电解质来增强电池安全性的方案得到了研究人员的广泛关注。石榴石型Li7La3Zr2O12（LLZO）具有高的离子电导率、宽的电化学窗口和良好的锂金属稳定性，被认为是最具应用潜力的固体电解质之一。然而，传统的电解质界面改性层并不能完全阻挡电子从集流体传输到固态电解质内部，这会导致锂枝晶的形核析出和生长渗透。陶瓷基石榴石电解质与正极之间固-固接触界面带来的高阻抗也是另一个严重问题。针对上述问题，上海科技大学物质科学与技术学院刘巍课题组通过原位转化反应在石榴石固体电解质负极侧进行界面修饰，抑制电子在界面处的泄露。同时筛选出更加稳定的C4min-TFSI离子液体，浸润固态电池正极界面。二者协同作用，实现了长寿命高性能的固态锂金属电池，为下一代新型固态电池的开发提供了新的思路。相关研究成果发表在国际学术期刊《自然·通讯》（Nature Communications）。科研人员在石榴石电解质Ta掺杂LLZO（LLZTO）表面沉积氟化钾修饰层，基于氟化钾在高温下与熔融锂金属的原位转化反应，在石榴石电解质表面构建KF/LiF电子屏蔽层，...
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来源：中国科学院近代物理研究所近日，中国科学院近代物理研究所的科研人员与来自法国、芬兰、南非和英国等国家的合作者首次成功测量了β缓发质子核镧-120的激发态结构，在质子滴线原子核的质子中子相互作用和形状演化的研究中取得重要进展，相关成果于近期发表在Physics Letters B上。理论预言，当位于中重质量区的原子核靠近N=Z线时，质子-中子相互作用会增强，并对激发态的结构产生重要影响。同时，原子核可能伴随形状的演化，呈现出“橄榄球”（长椭球），甚至是稀有的“南瓜形”（扁椭球）、“梨形”（八极形变）和“猕猴桃形”（三轴形变）。因此，通过实验测量奇特核的激发态性质对于检验相关理论模型至关重要。为了探索极端丰质子镧原子核的结构演化及其背后的物理机制，近代物理所和法国巴黎萨克雷大学的研究人员主导开展了寻找镧-120激发态的实验。镧-120是一种稀有的β缓发质子核，于1984年首次发现。由于熔合蒸发反应生成镧-120的截面极小，反应产物十分复杂，因此分离及鉴别镧-120极其困难。在过去的40年中，实验物理学家一直未能成功测量到镧-120的激发态。研究团队利用芬兰于韦斯屈莱大学重离子加速器上的质量分析谱仪和伽马探测器阵列，结合多种时间空间关联测量技术，首次在实验上建立了镧-120的激发态能级结构，发现镧-120的奇偶能级劈裂符合系统性，但是它的电磁跃迁比显著不同。结合理论模型，研究团队发现...
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来源：中国科学院广州地球化学研究所造山型金矿床是指形成于汇聚板块边界、在时间和空间上与增生造山或碰撞造山密切相关的、常受韧-脆性断裂控制，主要呈脉状和弥散状矿化的金矿床系列，为全球提供了30%以上的金资源量。尽管造山型金矿床是全球十分重要的金矿床勘查类型，但是由于造山型金矿床可以产出于各个深度、不同的岩性中，使得传统的勘查方法很难给出稳定的勘查标识，勘查难度较大。磷灰石作为热液矿床中一种重要的副矿物，其微量元素对于揭示成矿流体物理化学条件和成矿过程有着显著作用。近些年来，越来越多的研究发现造山型金矿床中磷灰石与金矿化有着密切联系，然而有关磷灰石是如何形成以及磷灰石的微量元素含量受控于何种因素，目前还缺乏深入的研究，磷灰石能否发展为勘查指示矿物还需要进一步的研究。针对上述科学问题，中国科学院广州地球化学研究所曹根深博士生在陈华勇研究员的指导下，从已发表的文献中汇编了566组造山型金矿床磷灰石的微量元素数据，通过传统统计分析以及分层聚类法（HCA）、随机森林（RF）和深层神经网络（DNN）等机器学习方法，分析了磷灰石微量元素对于造山型金矿化的识别能力，并通过Shapley分析揭示了磷灰石中各种微量元素对于机器学习模型的贡献度。研究取得的具体认知如下：1）造山型金矿床磷灰石在石英脉和蚀变带中均有产出，且两种类型磷灰石的稀土配分模式存在明显差异，石英脉型以亏损轻稀土元素为主要特征，而蚀变带...
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