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非均相动力学和热力学建模
全球对可再生能源的需求不断增长，这加剧了对生物质转化的研究，其中异相催化成为优化生物燃料生产效率和可持续性的关键技术。生物质是一种复杂的有机原料，其催化转化涉及固液和固气界面上复杂的动力学和热力学相互作用。了解这些相互作用对于提高催化剂性能、反应选择性和整体工艺效率至关重要。本研究探讨了生物质转化中异相催化的动力学和热力学建模，重点研究了控制热解、气化、热液液化和生物乙醇合成的催化机制。对 Langmuir-Hinshelwood、Eley-Rideal 和幂律模型等动力学模型进行了评估，以描述反应速率对催化剂表面特性、原料成分和工艺条件的依赖性。此外，热力学模型提供了对反应可行性、能量障碍和相平衡的洞察，这对于优化反应途径至关重要。本文还回顾了计算建模的最新进展，包括密度泛函理论 (DFT)、蒙特卡罗模拟和基于机器学习的预测模型，以了解它们在加速催化剂设计和反应优化方面的作用。动力学和热力学见解的结合使得合理设计具有增强的活性、稳定性和对生物质衍生燃料和化学品的选择性的催化剂成为可能。尽管取得了重大进展，但由于催化剂失活、工艺多变性和能源密集型再生方法，将实验室模型扩展到工业应用仍然存在挑战。未来的研究应侧重于开发稳健的多尺度模型，将实验数据与人工智能驱动的模拟相结合，以推动生物质转化为能源技术的创新。
利用环境空气中的快速近红外加热技术，实现全槽模制造的高效大面积钙钛矿太阳能电池
然而，令人印象深刻的高 PCE 是使用氮气中不可升级的旋涂法从小面积电池（< 1 cm 2 ）获得的。[1–3] 为了使 PSC 具有商业可行性，开发在环境空气中低成本大面积制造工艺势在必行。工业上可用于大面积涂覆的许多工艺，例如浸涂、刮刀涂覆和狭缝模涂覆等。其中，狭缝模涂覆是优选的，因为它可以精确控制涂层厚度和溶液使用量（即材料浪费最少）。[4–7] 狭缝模涂覆也适合用于连续工艺，这可以进一步降低制造成本。高性能 PSC 已经通过刮刀涂覆、狭缝模涂覆和喷涂等可扩展工艺制造出来。[8–14] 然而，大多数研究集中在受控环境下的钙钛矿层处理。关于在环境空气中操作的可扩展工艺的报道有限。 [15–18] 常用的 pin 型 PSC 结构包含通过溶液工艺沉积的四层，这四层包括空穴传输层 (HTL)、光吸收钙钛矿层、电子传输层 (ETL) 和功函数调节层 (WFL)。首先，为实现可扩展的工艺，每层加工过程中使用的所有溶剂都应无毒。[19–21] 然后，在每层的合适化学组成、溶剂类型、薄膜形貌控制、层间兼容性、每层的稳定性之间的平衡以拥有可行的环境空气处理系统在科学和工程方面都是相当具有挑战性的。PSC 每层的薄膜形貌和兼容性由每层的化学组成和工艺条件控制。对于钙钛矿层，薄膜形貌由溶剂蒸发和结晶的动力学速率决定。[22–23] 对于旋涂，大多数溶剂通过涂布机旋转和反溶剂滴落迅速去除。 [24] 但狭缝涂布的溶剂挥发速度低于旋涂。[17,25–26] 采用反溶剂浴、气体淬火和预热基片法等策略来增加溶剂挥发速度。[11,27–31] 虽然可以实现高PCE器件，但结果仅限于小面积基片。如果
机器学习预测增材制造部件的机械行为
航空航天 [ 1 ]、汽车 [ 2 ]、电子 [ 3 ]、医药 [ 4 ]、建筑 [ 5 ] 和医疗保健监测 [ 6 ]。根据美国材料试验协会 (ASTM) 的定义，AM 分为七种工艺：粘合剂喷射、板材层压、直接能量沉积、材料挤出、粉末床熔合、材料喷射和大桶光聚合[ 7 ]。基于 AM 的应用，该领域已对不同工程方面进行了研究。例如，最近的研究工作研究了可持续性 [ 8 ]、机械强度 [ 9 ]、环境影响 [ 10 ] 和不同的焊接应用 [ 11 ]。由于 AM 加工参数（例如粉末大小、打印速度、层厚度、激光功率和光栅方向）对 3D 打印部件的结构完整性和机械性能具有至关重要的影响，因此已经使用不同的方法来优化这些参数并预测打印部件的机械行为 [12 e 17]。例如，最近在 [16] 中，基于一系列拉伸试验确定了 3D 打印聚合物复合材料的强度和刚度。此外，还记录了纤维取向对所检查部件机械性能的影响。在 [17] 中，从微观和宏观层面研究了工艺条件对 3D 打印复合材料制造的影响。在此背景下，基于材料挤出技术打印了短碳纤维增强聚合物复合材料。基于图像的统计分析用于微观结构表征（例如纤维体积分数）。此外，还使用蒙特卡洛采样方法来丰富数据集。结果表明，工艺参数对孔隙产生和孔隙体积分数分布起着至关重要的作用。文献调查显示，与实验实践并行，数值模型和不同的人工智能 (AI) 方法也已用于研究 3D 打印部件的性能特征 [18 e 21]。例如，在 [22] 中，采用 3D 有限元模型来确定工艺参数对陶瓷材料 3D 打印中熔池轮廓和焊珠形状的影响。同时，提出了一种基于物理的分析模型来评估增材制造金属零件中的残余应力 [23]。为此，使用温度分布预测来评估该过程的热特征。据报道，热应力用作计算残余应力的输入。这些先前的研究表明，进行的模拟仅集中在 AM 过程的一个或两个方面。由于快速准确地预测所有机械性能和某些制造方法的整个过程是不切实际的，因此人们使用了数据驱动模型，其统一称为机器学习 (ML) [ 24 和 28 ]。机器学习是一门跨学科的学科，是人工智能的一个分支，它通过算法学习促进了低成本计算[29]。在机器学习方法中，不需要一长串基于物理的方程，而是使用以前的数据。基于机器学习方法的优势，它们已在增材制造领域用于不同目的[30e39]。例如，在[30]中，提出了一种混合机器学习算法来推荐3D打印部件的设计特征。通过3D打印汽车部件的设计检验了所提出的方法。经验不足的设计师可以在设计阶段使用所述方法。基于建议的增材制造设计特征，机器学习算法的功能