江雷院士、黄维院士、李玉良院士、严纯华院士、杨金龙院士、武晓君、黄勃龙、闻利平等成果速递丨顶刊日报20200216

纳米人

2020-02-17

1. Nature Commun.：仿生水凝胶多孔纳米膜，高效率收集蓝色能源！

海水和淡水之间的离子梯度所产生的渗透能，被认为是一种极具前景的可再生能源。然而，由于目前所使用离子交换膜界面迁移效率低，最终导致能源效率极为低下。有鉴于此，中科院理化所江雷院士和闻利平研究员等人受到鳗鱼等自然界的启发，并结合纳米流体的优势，首次报道了一种基于水凝胶的多孔纳米流体膜，可以高效率收集这种蓝色能源。这项工作证明了聚电解质凝胶作为高性能界面材料在非均相渗透发电领域的巨大前景。

本文要点：

1）首次使用三维水凝胶界面膜来实现渗透能的高效转化。通过浇铸法，将功能性聚电解质水凝胶膜和支撑性多孔芳香纳米纤维膜组合在一起，最终得到有机非均相复合膜。

2）体系中固有的结构和电学、化学性质，确保稳定的离子二极管效应，极大地促进了阳离子从纳米纤维层到水凝胶层的传输；水凝胶膜提供了广阔的带电3D网络用于离子扩散，可大大提高界面传输效率，这为盐度梯度发电提供了可能。

3）当将天然海水和河水混合时，功率输出可以达到约5.06 W m⁻²的极高值，其性能优于目前报道的最好的膜。

ZhenZhang et al. Improved osmotic energy conversion in heterogeneous membraneboosted by three-dimensional hydrogel interface. Nature Communications 2020.

https://www.nature.com/articles/s41467-020-14674-6 

2. Nature Commun.：45%效率！迄今为止余辉效率最高的有机材料

有机余辉发光是指发光材料撤去激发光源后，仍可持续发光的一种发光现象。其在生物成像、传感等领域得到广泛的研究和应用。利用有机分子开发高效的余辉仍然是一个艰巨的挑战，这是因为有机余辉本质上是自旋禁止的磷光发射性质，因此，目前也只有少数工作显示余辉效率超过10%。近日，南京邮电大学黄维院士、陈润锋教授等人通过热激活过程将稳定三重态(T₁*)上的激子释放到最低三重态(T₁)和单态激发态(S₁)进行自旋允许的发光，显著增强了有机余辉。

本文要点：

1）作者设计了一个扭曲的供体-受体结构，其具有较小的单重态、三重态分裂能量和较浅的激子捕获深度，导致热活化的有机余辉显示出高达45％的效率。

2）这种余辉是在室温下由S₁、T₁和T₁*的辐射衰变引起的一种非常规三模发射。

3）迄今为止报道的最高余辉效率，三模余辉代表了通过促进热活化释放稳定的三重态激子来设计高效有机余辉材料的重要概念进展。

JibiaoJin et al. Thermally activated triplet exciton release for highlyefficient tri-mode organic afterglow. Nat. Commun. 2020.

DOI:10.1038/s41467-020-14669-3

https://www.nature.com/articles/s41467-020-14669-3

3. Nature Commun.：三级串联催化剂，合成气一步制乙醇

由天然气，煤，生物质，含碳废物和二氧化碳产生而来的合成气（H₂/CO）是利用非石油资源提供能源和化学原料的重要使用方式之一。原油的枯竭以及对燃料和化学药品的需求不断增长，这也促进了合成气相关的研究。作为理想的燃料添加剂，乙醇可能是合成气所生产的用途最广泛的产物之一。目前乙醇的生产主要依赖于糖的发酵，但是该过程面临着与食品供应的竞争，产品分离和纯化中的高能耗以及低效率是其主要的缺点。当前合成气向乙醇的转化存在选择性低或能耗高的多个问题。基于此，厦门大学王野和张庆红等人报道通过三级串联催化将合成气高选择性地转化为乙醇，把基于单催化剂的复杂且不可控制的反应解耦为可控性良好的多步反应，从而保证了转化的高选择性。

本文要点：

1)由钾改性的ZnO–ZrO₂，改性的丝光沸石和Pt–Sn/SiC组成的高效三功能串联催化系统可在一个合成气的反应容器中协同工作，具有90％的乙醇选择性。

2)本文证明K⁺–ZnO–ZrO₂催化剂可将合成气转化为甲醇，而具有八元环通道的丝光沸石则将甲醇羰基化为乙酸，然后在Pt–Sn/SiC催化剂上将其氢化为乙醇。

3)本工作通过在一个反应器中将基于单催化剂的复杂且不可控制的反应解耦为控制良好的多步反应，从而保证了转化的高选择性。

JincanKang et al. Single-pass transformation of syngas into ethanol with highselectivity by triple tandem catalysis, Nat Commun 11, 827(2020)

DOI:10.1038/s41467-020-14672-8

https://doi.org/10.1038/s41467-020-14672-8

4. Science Advances: 独具匠心！石墨烯联手钙钛矿实现超薄光电晶体管和光子突触的开发

石墨烯相比于钙钛矿量子点（PQD）具有优异的电荷传输性能，但是，石墨烯的电荷产生效率太低，阻碍了其在许多光电领域中的应用。近日，中佛罗里达大学Tania Roy，Jayan Thomas等人从石墨烯晶格生长PQD制备石墨烯-PQD（G-PQD）超结构成功实现超薄光电晶体管和光子突触的开发。

本文要点：

1）G-PQDs超结构可以在单个平台上实现同步高效的电荷生成和传输。

2）G-PQD光电晶体管在430 nm处具有1.4×108 AW^-1的出色响应度和4.72×10¹⁵ Jones的比探测率。

3）G-PQDs超结构的光辅助记忆效应使光子突触行为成为可能,将为高效光电器件的发展提供新的方向。

BasudevPradhan et al. Ultrasensitive and ultrathin phototransistors andphotonic synapses using perovskite quantum dots grown from graphene lattice.Science Advances 2020.

DOI:10.1126/sciadv.aay5225

https://advances.sciencemag.org/content/6/7/eaay5225/tab-pdf

5. JACS：可见光驱动二维COF全解水

二维COF由于其高比表面积和可调的电子结构，在光催化水分解领域备受关注。然而，真正能用于光催化水分解的二维COF材料并不多，很大程度上是因为其能带结构以及对HER和OER催化活性位点的限制。有鉴于此，有鉴于此，中国科学技术大学武晓君教授（通讯作者）与杨金龙院士等人基于第一性原理计算和分子拓扑组装策略，设计了十二个二维COF材料，具有优异的可见光催化水裂解性能。

本文要点：

1）理论计算表明，所得到的二维COF为半导体材料，带隙可调范围为1.92-3.23 eV。其中9个二维COF的导带和价带边缘位置都与HER和OER的化学反应电势完全匹配，可用于光催化水分解。尤其值得一提的是，基于TST的三个COF在可见光下可将水全分解为氢和氧。

2）实验结果证明，I-TST在可见光下同时具有HER和OER活性，是一种优异的非金属全水解材料。

YangyangWan et al. A Simple Molecular Design Strategy for Two-Dimensional CovalentOrganic Framework capable of Visible-Light-Driven Water Splitting. JACS 2020.

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.0c00564 

6. JACS：仿生纳米界面富集循环肿瘤细胞

无处不在的生物膜界面具有动态的横向流动性，允许膜结合的组分在不同的生命活动中重新排列和定位，以实现高亲和力的多价配体-受体相互作用。有鉴于此，上海交通大学医学院的杨朝勇、宋彦龄和南京大学马余强等研究人员，设计了一种流体多价纳米界面，通过用适配子功能化的白细胞膜纳米囊泡装饰微流控芯片，用来高效分离循环中的肿瘤细胞(CTCs)。

本文要点

1）这种具有主动吸附结合的流体仿生纳米界面的亲和力显著提高了4个数量级，与血液中的单价适配子功能化芯片相比，捕获效率提高了7倍。

2）同时，这种柔软的纳米界面继承了天然生物膜的生物益处，最大限度地减少了背景血细胞的吸附，并保持了出色的CTC活性(97.6%)。

3）使用该芯片，在所有被测试的癌症患者样本中都成功地检测到了CTCs(17/17)。

本文研究表明这种流动性增强的多价策略在临床应用中具有巨大的潜力。希望这种生物工程接口策略能够利用天然生物材料与细胞间的相互作用，在生物医学领域引领创新仿生平台的设计。

LinglingWu et al. Fluidic Multivalent Membrane Nanointerface Enables SynergeticEnrichment of Circulating Tumor Cells with High Efficiency and Viability,Journal of the American Chemical Society, 2019.

DOI：10.1021/jacs.9b13782

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.9b13782

7. AM：内置固体聚合物电解质和高压/高负载高镍层状正极的可充电锂金属电池

由固体聚合物电解质（SPE）构建的固态电池有望成为同时兼具高能量和高安全的电化学储能器件。然而传统聚合物电解质低的氧化稳定性和差的界面电荷传输性能限制了高压插层正极的使用。有鉴于此，康奈尔大学Lynden A. Archer等人研究了一种由电池内部液体电解质原位聚合而成的固态电池，醚基电解质在氟化铝（AlF₃）存在的情况下通过开环反应进行原位聚合，从而在LiNi_0.6Co_0.2Mn_0.2O₂（NCM）||Li电池中原位形成了SPE，成功克服了SPE的固有缺陷。

本文要点：

1）在路易斯酸、AlF₃和Al(OTf)₃混合物的存在下，DOL开环聚合形成的内置SPE可以稳定电解质在Li金属负极的还原电位和NCM622正极的氧化电位。

2）在电解质前驱体中引入AlF₃和Al(OTf)₃作为盐添加剂，可以促进多孔NCM正极和Li负极的完全润湿。而且AlF₃具有路易斯酸催化剂和氟化NCM正极-电解质界面的双重作用，可以保护电解质和铝集流体免受降解反应的影响。

3）结果表明，含有0.3 M AlF₃的SPE可以最大程度的提高循环寿命，固态NCM||Li金属电池在3.0 mAh cm⁻²的高面积容量下显示153 mAh g⁻¹的高比容量，当电流密度增加至0.5 C时，NCM||Li金属电池在30个循环中的容量保持率在80%以上。这项工作为研究高电压固态电池的固体聚合物电解质提供了一条重要的途径。

Chen-ZiZhao et al. Rechargeable Lithium Metal Batteries with an In-Built Solid-StatePolymer Electrolyte and a High Voltage/Loading Ni-Rich Layered Cathode. Adv. Mater. 2020, 1905629.

DOI:10.1002/adma.201905629

https://doi.org/10.1002/adma.201905629

8. AM综述：电场控制反铁磁自旋电子器件

与铁磁体相比，反铁磁性材料具有更快的自旋动力学特性和对杂散磁场的低灵敏度，这使其成为自旋电子存储设备的理想选择。近年来，反铁磁自旋电子学领域得到了快速发展，而电场控制是通过抑制焦耳加热实现超低功率自旋电子器件的一种有效方法。近日，北京航空航天大学刘知琪等人对电场控制反铁磁自旋电子器件的前沿研究进行了概括。

本文要点

1）作者全面综述了使用应变、离子液体、介电材料和电化学离子迁移对反铁磁自旋电子器件的电场调制。

2）作者还讨论了各种新兴主题，例如Néel自旋轨道转矩、手性自旋电子学、拓扑反铁磁自旋电子学、各向异性磁电阻、存储设备，二维磁性以及与反铁磁相关的磁性离子调制。

3）作者特别强调了实现高质量的室温反铁磁隧道结、反铁磁自旋逻辑器件和人工反铁磁神经元的可能性，该工作有望为提供适当且具有前瞻性的观点，以促进该领域的快速发展。

HanYan et al. Electric‐Field‐Controlled Antiferromagnetic Spintronic Devices, AdvancedMaterials, 2020.

DOI：10.1002/adma.201905603

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.201905603

9. AEM：通过理论计算-机器学习策略加速原子催化剂的发现

原子催化剂（AC）正在成为一个极具有吸引力的研究课题，尤其是在可持续能源领域。由于缺乏对析氢反应（HER）的全面了解，阻碍了潜在电催化剂的发展。有鉴于此，香港理工大学黄勃龙（通讯作者）教授团队与中科院化学所李玉良院士和兰州大学严纯华院士合作，通过机器学习技术的理论计算，绘制了潜在的石墨炔（GDY）基AC电催化剂，以实现高效的HER，并揭示HER的机理。

本文要点：

1）研究人员从吸附能、吸附趋势、电子结构、反应途径、活性位点等方面出发，对GDY-AC的HER过程进行了系统的研究。创新性地揭示了用于HER的GDY-AC，其涵盖了所有过渡金属（TM）和镧系（Ln）金属元素，从而能够有效地筛选出潜在的催化剂。

2）通过密度泛函理论（DFT）计算仔细研究了催化剂的HER性能，而不是单纯的比较氢吸附，因此，筛选的催化剂不仅与实验结果吻合，而且为新型催化剂的研究提供了重要的参考。在此基础上，创新性地采用了基于模糊模型的机器学习（ML）技术进行了数据分离和HER性能逆向预测，其计算结果与理论计算结果基本一致。

这项工作从两个独立的理论角度（DFT和ML）出发，为实验催化剂的设计和合成提供了关键的指导。

MingziSun et al. Accelerating Atomic Catalyst Discovery by TheoreticalCalculations-Machine Learning Strategy. Adv. Energy Mater. 2020,1903949.

DOI:10.1002/aenm.201903949

https://doi.org/10.1002/aenm.201903949