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基于碳纳米材料的新型混合平台，用于药物中的电化学传感器应用
摘要如今，医疗和药物领域的快速改善增加了药物的多样性和使用。然而，诸如在疾病治疗中使用多种或联合药物的问题以及对非处方药的无敏使用的问题引起了人们对药物的副作用概况和治疗范围以及由于药物浪费而引起的副作用概况和治疗范围。因此，对各种培养基（例如生物学，药物和环境样本）中药物的分析是讨论的重要主题。电化学方法对于传感器应用是有利的，因为它们的易于应用，低成本，多功能性，高灵敏度和环保性。碳纳米材料，例如钻石样碳薄膜，碳纳米管，碳纳米纤维，氧化石墨烯和纳米原子石用于增强具有催化作用的电化学传感器的性能。为了进一步改善这种效果，它旨在通过将不同的纳米材料一起或与导电聚合物和离子液体等材料一起使用不同的碳纳米材料来创建混合平台。在这篇综述中，最常用的碳纳米型将根据电化学特征和理化特性进行评估。此外，将在过去五年中对最新研究中对电化学传感器的最新研究产生的影响进行检查和评估。
syensqo用最大的电动汽车电池材料设施加速了清洁能源过渡
开创性巩固了Syensqo对美国电动汽车电池供应链的关键支持，并在佐治亚州奥古斯塔（Augusta）的新生产设施（美国电池带的核心）
https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G. Ferreira 1，D。Cecchin1，* 从屠杀猪的盲肠样品中分离出的弯曲杆菌的抗菌抗性 能源管理在农业部门的作用
https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G.Ferreira 1，D。Cecchin 1，*，A.R.G.de azevedo 2，i.c.r.p.Valadão1，K.A。Costa 3，T.R。Silva 4，F。Ferreira 5，P.I.S。Amaral 6，C.M。huther 1，F.A。Sousa 7，J.O。Castro 8，P.F.P。Ferraz 8和M.A.Teixeira 1 1联邦Fluminense University（UFF），农业工程与环境系，Street Passo daPátria，n。 156，BOA VIAGEM，NITERói-RJ，巴西2北Fluminense州立大学（UENF），土木工程系，Goytacazes Campos，RJ，巴西，3联邦Fluminense University（UFF），生产工程系，工人大道，n。 420，Vila Santa Cecilia，Volta Redonda-RJ，巴西4 North Fluminense State University（UENF），高级材料实验室（LAMAV），AV。alberto lamego，2000，28013-602 Campos dos goytacazes-rj，巴西·弗林宁斯大学（UFF），冶金工程系（VMT） 130-000 Alfenas-MG，巴西7 Semag/Aracruz，AV。Morobá，n。 20，BR 29192-733 BairroMorobá-es，巴西8联邦拉夫拉斯大学（UFLA），大学校园，邮政SCODE 3037 LAVRAS，MG，BRABASIL *通信：Daianececchin@id.uff.uff.uff.uff.br.br.br receaved：Feburoy 2 ND，2021年，2021年；接受：2021年8月3日；出版：2021年8月30日摘要。由于人口对可持续性主题的兴趣越来越大，因此与民用建筑领域的主题相关的出版物有所增长。农业废物已成为一个环境问题，由于自然纤维的特性和改善其产品机械性能的可能性，因此自然纤维在废物的再利用中找到了空间。为了达到可持续的建筑需求，以及重复使用废物的需求，研究开始分析天然纤维在建筑材料中的应用。通过搜索术语“天然纤维”和“建筑材料”术语限制在主要WOS集合中的“天然纤维”和“建筑材料”术语时，通过搜索“天然纤维”和“建筑材料”术语进行的研究提供了。 使用Vosviewer（VOS）软件中的BiblioMetrics分析了与出版物，文件的原产国，文件的原产国，作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。 分析的结果表明，多年来与该主题相关的文件的增加，该地区研究最多的国家分别是中国（16），美国（14）和巴西（11）。 对关键词进行分析后提出的结果表明，自然纤维（61个出现），机械性能（44个出现）和复合材料（31例出现）是分析的中出现最高的单词。。使用Vosviewer（VOS）软件中的BiblioMetrics分析了与出版物，文件的原产国，文件的原产国，作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。分析的结果表明，多年来与该主题相关的文件的增加，该地区研究最多的国家分别是中国（16），美国（14）和巴西（11）。对关键词进行分析后提出的结果表明，自然纤维（61个出现），机械性能（44个出现）和复合材料（31例出现）是分析的
特刊 - 微生物感染和宿主免疫
众所周知，材料的性能高度取决于其结构。对这种关系主题的研究始终是物质科学家的重点。由于其特殊的机械性能，较大的特定表面积，出色的电气/热传导3D网络以及特殊的多孔结构，因此已设计和应用多功能的层次纳米结构材料，用于各种材料系统，包括聚合物，金属，无机材料及其复合材料。研究材料的机械，电气，热和电化学特性的独特纳米结构的机制对于获取新知识和为开发新的高级材料铺平道路至关重要。因此，该领域的调查吸引了增加的研究兴趣。纳米材料特刊的目的是整理与设计和制造等级纳米结构材料及其各种应用领域的最新进步有关的最新贡献。
无机和有机太阳能电池的纳米材料
纳米科学和纳米技术是令人兴奋的研发领域，在电子，光学和磁性设备，生物学，医学，能量和防御中广泛应用。这些领域的核心是具有较低纳米尺度尺寸的新材料的合成，表征，建模和应用，我们称之为“纳米材料”。这些材料可以表现出异常的介质特性，包括纳米颗粒，涂料和薄膜，金属 - 有机框架，膜，纳米合金，量子点，自组件，2D材料，例如石墨烯和纳米管。我们的杂志纳米材料的目标是向跨学科科学受众发表有关纳米材料科学各个方面的最高质量论文。我们的所有文章都以严格的裁判和开放式出版。
不同材料中锂的定量电子探针微分析
pia.schweizer@cea.fr电子探针微分析（EPMA）是一种可靠且广泛使用的技术，可用于对科学和工业应用进行非破坏性，准确的材料表征。尽管对锂具有极大的兴趣（LI），并且迫切需要在微米级进行准确的非破坏性分析，但使用EPMA对LI的LI量化尚未成功进行。最近开发的周期性多层允许围绕特征性的li k发射〜50 eV [1]的能量范围的光谱，但是配备有弯曲的晶体光谱仪和标准商业化多层的微型探针检测和定量没有衍射光栅仍然具有挑战性。LI检测的困难是由不同的因素引起的：LI的荧光产量极低，很少有Li 1S核心孔的衰减产生的特征光子，有利于螺旋电子的发射。由于其低能量，光子甚至在离开样品及其最终涂层之前就被强烈吸收。因此，信号主要来自可能受到污染的薄表面层，并且可能对电子轰击敏感。微探针成分，尤其是通过分离窗口的进一步吸收光子，将降低测得的强度。由于Li K发射（2p - 1s转变）涉及价电子，因此Li发射带的形状高度依赖于价带中的状态密度（DOS），并且高度依赖于锂原子的化学状态。SCI。 2021，11，6385。 2022，51（4），403。SCI。2021，11，6385。2022，51（4），403。某些EV和强峰形变化的化学位移可能会发生，对于光元的EPMA应该是预期的[2,3]，使定量分析变得复杂。这项工作显示了不同材料中LI定量EPMA的一些有希望的结果，包括电池化合物和LI浓度降至2％的金属合金。在整合新检测系统以及使用适用于低压EPMA的实际标准和校正程序进行定量程序之后，这是可能的。即使需要进行额外的调查，研究人员的锂表征也引起了极大的兴趣。我们表明，即使EPMA包含在重矩阵中，EPMA是对LI进行定量分析的强大工具，其元素显示出与LI相同的光谱范围内的特征发射带。这种新颖的LI量化方法比使用SEM或配备了多层光栅的ENER或电子微探针检测到其他技术更容易访问，并且比检测更便宜。[1] Polkonikov，V.，Chkhalo，N.，Pleshkov，R.，Giglia，A.，Rividi，N.，Brackx，E.，Le Guen，K.[2] Schweizer，P.，Brackx，E.，Jonnard，P。，X射线光谱。[3] Hassebi，K.，Le Guen，K.，Rividi，N.，Verlaguet，A.，Jonnard，P.，X-Ray Spectrom。（http://doi.org/10.1002/xrs.3329）在印刷中。
特刊 - 纳米材料
人工智能（AI）的最新进步彻底改变了用于储能技术（包括超级电容器和电池）的先进纳米材料的开发。AI驱动的方法可以使设计和发现，结构优化以及精确材料的性能预测，从而增强了储能解决方案。AI在材料设计中的整合促进了新型高性能纳米材料的识别。基于AI的未来可持续能源材料创新和可再生能源系统的具有成本效益的储能解决方案是重中之重。Subtopics of focus may include: Advanced energy storage materials;Novel new dimensions: Carbon-based nanomaterials and their heteroatom- doped GO, RGO, CNT, CNFs;Artificial Intelligence and future energy research;Artificial Intelligence for energy storage materials discovery;Solar-based and hybrid energy storage innovations and AI;AI for supercapacitor development: merits and demerits;AI for battery materials design;Behind安全电动电动电动电动电池的锂离子电池和替代电池系统。
