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复合材料
纳米技术定义 纳米技术是在原子、分子或超分子尺度上对材料进行操纵，尺寸范围为 1nm - 100nm，至少在其形状的一个维度上进行操纵。纳米化学是研究 1nm - 100nm 尺寸范围内材料中原子或分子的相互作用。 溶胶凝胶工艺 溶胶凝胶工艺是一种化学溶液沉积技术，可以描述为通过液体中分子前体的水解和缩聚反应形成氧化物网络。在此过程中，化合物溶解在液体中，以便以受控方式将其恢复为固体。溶胶是胶体颗粒或聚合物在溶剂中的稳定分散体。凝胶由三维连续网络组成，它包围着液相。在胶体凝胶中，网络由胶体颗粒聚集而成。溶胶凝胶化学基于烷基金属氧化物 M(OR) z 如 Si(OEt) 4 的水解和缩合，可描述如下 MOR + H 2 O MOH + ROH（水解） MOH + ROM MOM + ROH（缩合）溶胶凝胶过程可通过一系列不同的步骤来表征步骤 1：形成醇盐金属前体（溶胶）的不同稳定溶液步骤 2：由于缩聚形成金属氧化物或金属氢氧化物桥接网络而导致的凝胶化，这会增加溶液的粘度步骤 3：凝胶的老化，在此过程中缩聚反应持续直至凝胶转变为固体。步骤 4：干燥凝胶，将水和其他挥发性液体从凝胶网络中除去（干凝胶）步骤 5：脱水，通过在高达 800 o C 的温度下煅烧整块材料来实现（气凝胶）步骤 6：在高温下使凝胶致密化和分解，即 >800 o C。（凝胶膜）优点低温、廉价技术。避免共沉淀，可提取和生长前体混合物局限性控制颗粒的生长，生产速度非常慢。
先进渗透技术的开发与应用......
物理吸附是表征多孔材料最广泛使用的技术之一，因为它可靠并且能够在一种方法中评估微孔和中孔。然而，在表征无序和分层结构的多孔材料方面仍然存在挑战和悬而未决的问题。本研究引入了一个孔网络模型，旨在增强纳米多孔材料的结构表征。我们的模型基于 Bethe 晶格上的渗透理论，包括已知在毛细管冷凝和蒸发过程中导致中孔孔隙网络中吸附滞后的所有机制。该模型考虑了吸附过程中的延迟和起始冷凝以及解吸过程中的平衡蒸发、孔堵塞和空化。结合专用的非局部密度泛函理论 (NLDFT) 核，所提出的方法为模拟整个实验吸附-解吸等温线（包括解吸滞后扫描）提供了一个统一的框架。因此，该模型不仅揭示了有效连通性等关键的孔隙网络特性，而且还可以通过定量考虑孔隙网络效应来确定中孔材料的孔径分布。该方法的适用性在一组选定的纳米多孔二氧化硅材料上得到了证明，这些材料表现出不同类型的磁滞回线（类型 H1、H2a、H1/H2a 和 H5），包括有序中孔二氧化硅网络，即 KIT-6 二氧化硅、具有堵塞孔的混合 SBA-15/MCM-41 二氧化硅，以及两种无序二氧化硅孔隙网络，即分级中孔-大孔整料和多孔 Vycor 玻璃。对于所有材料，计算值和实验值之间的主要吸附和解吸等温线以及解吸扫描具有良好的相关性，从而可以确定关键的孔隙网络特性，例如孔隙连通性和孔径分布以及与孔隙网络无序性的影响及其对吸附行为的相应影响相关的参数。所提出的新型网络模型具有多功能性和丰富的纹理洞察力，可以实现以前无法实现的全面表征，因此将有助于进一步推进新型纳米多孔材料的结构表征。它有可能为设计和选择多孔材料提供重要指导，以优化各种应用，包括分离过程（如色谱法）、异相催化、气体和能量存储。
特刊标题：对人工智能在供应链过程中的作用的理论：揭示管理视角和战略应用程序
Special Issue Title: Theorizing the role of Artificial Intelligence in Supply Chain processes: unveiling managerial perspectives and strategic applications Journal : International Journal of Physical Distribution & Logistics Management Guest Editors : Antonella Moretto (Lead Guest Editor), Michela Guida, Maria Elena Latino, Maria Jesús Saénz, Ilya Jackson Introduction The infusion of Artificial Intelligence (AI) into Supply Chain Management (SCM) has transitioned from对实际必要性的理论探索。从计算新颖性到战略性命令的这种演变强调了AI在增强供应链中的决策，运营效率和市场竞争力中的作用。大型语言模型（LLM）的出现，例如自2023年初以来开发的，这是这一旅程中的一个重要里程碑，说明了AI通过在预测，物流优化以及实时跟踪和实时跟踪和追踪方面的创新应用来革新SCM的潜力（Hendriksen，2023; 2023; 2023; Fosso Wamba Wamba et al al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a al 2023; fosso。尽管承认AI的潜力，但文献揭示了对其在不同供应链功能中的应用的分散理解（Iansiti和Lakhani，2020年）。研究指出了AI可以显着贡献的领域，包括需求预测，供应链可见性，动态定价策略以及优化物流和库存管理（Toorajipour等，2021; Helo and Hao，2022; Merhi and Harfouche; Merhi and Harfouche，2023年）。指导这些研究的理论框架主要围绕创新扩散，技术采用和战略管理观点。然而，这些研究通常将AI功能视为单片，忽略了AI技术之间的细微差异及其对特定SCM任务的各自影响（Fosso Wamba等，2022; Dubey等，2020; Grover，Grover，Kar，kar和Dwivedi，2020年）。然而，将这些理论与AI在SCM环境中提出的独特特征和挑战相结合的差距仍然存在。主要使用技术接受模型（TAM）和统一的技术接受和使用理论（UTAUT）提供了基本的见解，但在解决供应链运营中AI技术的复杂性和发展性质方面缺乏。此外，文献对实证研究很少，这些研究深入研究了供应链经理和企业对AI的现实实施。这个差距强调了对研究的新兴需求，不仅研究了AI的技术方面，而且还研究了其在SCM中的战略和管理意义（Handfield等，2019; Guida等，2023a; Durach＆Gutierrez，2024）。从以IT为中心的AI进步观点到管理观点的过渡对于了解如何选择，开发和集成到供应链策略和运营中，至关重要。鉴于这种情况，AI在SCM中采用的管理含义既重要又毫无争议，从而抑制了AI的全部潜力，作为复杂供应网络中的支持机制。尽管兴趣越来越大，但学术格局正在逐步将注意力转向对AI和SCM汇合的全面理解。存在明显的经验研究，以阐明AI对供应链流程和策略的影响，这一特殊问题旨在促进。呼吁的动机和预期的贡献响应这些差距，本期特刊旨在通过专注于从管理和战略观点来阐明AI在SCM中的作用的经验研究来推进学术话语。我们旨在发现供应链经理如何导航AI采用的复杂性，用于利用AI来获得竞争优势的策略以及最能捕获AI和SCM之间多方面关系的理论框架。通过此镜头，特刊将有助于对AI在供应链过程和决策范式中的变革潜力的更细微和全面的理解。认识到AI技术的多方面性质及其在各种SCM过程中的影响，我们邀请了严格的经验研究，从供应链管理的角度来看，阐明了AI的战略应用。