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基于抽象石墨烯的纳米孔材料（GNM）对于所有需要大型表面积（SSA）（典型的二维石墨烯）的应用都有可能有用，但在整体维度上都实现。此类应用包括例如气体存储和排序，催化和电化学能源存储。通过使用纳米 - 微粒颗粒作为模板来实现对结构的合理控制，但在纳米尺度上严格孔隙率的GNM的受控生产甚至表征仍然会引起问题。这些通常是使用纳米环的分散来产生的，作为前体，几乎无法控制最终结构，这反过来又反映了用于计算机模拟的结构模型构建中的问题。在这项工作中，我们描述了一种具有预定结构特性（SSA，密度，孔隙率）的材料模型的策略，该材料利用了分子动力学模拟，蒙特卡洛方法和机器学习算法。我们的策略受到实际综合过程的启发：从随机分布的平板开始，我们在频率上包括缺陷，穿孔，结构变形和边缘饱和度，在结构性重新结构后，我们获得具有给定结构特征的现实模型。我们发现了起始悬架的结构特征和大小分布与最终结构之间的关系，这可以为更有效的合成途径提供指示。我们在软件工具中实施了模型构建和分析程序，可根据要求免费提供。随后，我们对模型与H 2吸附的完整表征，从中我们从结构参数和重量密度之间提取定量关系。我们的结果定量地阐明了表面和边缘在确定H 2吸附中相对的作用，并提出了克服这些材料作为吸附剂的固有物理局限性的策略。
开发基于约瑟夫森连接的单光子微波检测器，用于轴突检测实验
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