摘要基于密度功能理论(DFT)筛选新材料特性的高计算需求仍然是对未来几十年过渡到碳中性环境必不可少的清洁和可再生能源技术的强大限制。机器学习以其天生的能力来处理大量数据和高维统计分析。在本文中,使用密度功能理论从高通量计算获得的现有数据集进行了监督的机器学习模型,用于预测无机化合物的Seebeck系数,电导率和功率因数。分析表明,热电特性对有效质量具有很强的依赖性,我们还提出了一个机器学习模型,以预测高表现的热电材料,该模型达到了95%的效率。分析的数据和开发的模型可以通过提供更快,更准确的热电性能预测,从而有助于发现高效的热电材料,从而显着促进创新。
摘要:本文提出一种结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的混合神经网络(HNN)来提取材料的高级特征用于超导体的临界温度(T c)预测。首先,通过从材料计划(MP)数据库中获取73,452个无机化合物并构建原子环境矩阵,通过对原子环境矩阵进行奇异值分解(SVD)得到87个原子的向量表示(原子向量)。然后,利用所得原子向量按照超导体化学式中原子的顺序实现超导体的编码表示。使用12,413个超导体训练的HNN模型的实验结果与三种基准神经网络算法和多种机器学习算法进行了比较,采用了两种常用的材料表征方法。实验结果表明,本文提出的HNN方法能有效提取超导体原子间的特征关系,对T c 的预测具有较高的准确率。
摘要:在已知结构类型中发现新的晶体无机化合物的新型物质组成,甚至具有全新晶体结构的化合物构成了固态和材料化学的重要目标。一些新化合物的一些部分最终会导致新的结构和功能材料,从而提高现有技术的效率,甚至可以实现全新的技术。材料研究人员热切欢迎新的方法发现新化合物,尤其是那些提供加速成功的希望的化合物。Google一组科学家的最新报告采用了现有数据集,结构稳定性的高吞吐量密度功能理论计算以及人工智能和机器学习的工具(AI/ML)提出新化合物,这是一个令人兴奋的进步。我们在这里研究了这项工作的主张,不幸的是,发现了满足新颖性,信誉和实用性三项的化合物的很少证据。虽然这项工作中采用的方法似乎具有诺言,但显然需要纳入材料合成和晶体学方面的领域专业知识。■简介
•由于碳和氮的吸收,在微生物中区分了不同类型的营养。根据碳摄取的特性,微生物分为两种类型 - 自养和异养。自养食物(希腊语,汽车 - 自我,滋养 - 营养)可以使用简单的无机化合物(主要是二氧化碳和其他无机碳化合物)来合成所有含有碳的复杂有机物质。许多生活在土壤中的细菌(硝化,血清细菌(硫细菌)等)属于自养。取决于能源的使用 - 使用光和化学自动营养素使用有机化合物的光自动营养。异育(希腊语,异性 - 其他,trophe -Nutrition)使用有机物作为碳的来源。他们从碳水化合物(主要是葡萄糖),氨基酸和其他有机化合物中吸收碳。取决于使用能源的能源 - 使用有机化合物的光和化学肉芽芽孢杆菌。目前,术语自养和异育术分别被新术语Organtroph和岩性养殖所取代。岩石营养之所以如此命名,是因为它们可以在纯净的矿物环境中生长。
化学在多个层面上占据了医学科学的中心地位。在药物开发中:对有机和无机化合物的化学彻底了解对于设计,开发和制造药物是必要的。药理学是对药物如何影响生物体的研究。化学在该学科中用于了解药物的工作原理,其吸收,分布,代谢和消除及其对生物系统的影响。许多医学诊断测试,例如血液检查,尿液检查和基因检测,使用化学技术来检测和测量人体中的特定物质。例如,质谱和色谱法等化学技术用于定位和量化疾病生物标志物。医学成像:在疾病诊断中,成像技术(例如磁共振成像(IRM)和正电子发射断层扫描(TEP))使用化学对比剂来改善组织和内部器官的可视化。基因和细胞疗法是创新的疗法,通过基因修饰患者的细胞或使用干细胞来通过有机化学和生物技术的进步来再生受损的组织来治疗疾病。总而言之,化学对于
其中,S 为塞贝克系数,σ 为电导率,κ 为热导率,T 为绝对温度。ZT 用于比较热导率不同材料的热电性能。而功率因数(PF = S2σ)则比较热导率相近材料的热电效率。[1–7] 目前,Bi 2 Te 3 、PbTe 和 SiGe 等无机化合物占据热电市场主导地位。[8–12] 然而,这些化合物的使用存在若干缺点,例如毒性、原材料稀缺、成本高和不可持续。因此,人们对寻找可替代的可持续、高度丰富、低成本和无毒的材料有着浓厚的兴趣。有机半导体(例如:导电聚合物、碳质材料和纳米复合材料)由于其优越的性能(例如可用性、低热导率、易于化学改性和大规模生产)而提供了一种新兴的替代方案。通过掺杂 PEDOT 来提高导电聚合物的热电性能,可使 ZT 值达到 0.2–0.4。[13] 碳纳米结构,特别是碳纳米管 (CNT) 在通过以下方法制备的多层系统中表现出优异的热电行为
电子废物(电子废物)是全球增长最快的废物流之一。技术进步的快速发展和电子设备的消耗量增加,导致了废弃电子设备的增加。e垃圾含有有机和无机化合物的混合物,包括塑料,金属和各种化学添加剂。有机化学在理解和管理电子废物中发现的毒理学和化学成分方面起着至关重要的作用。有机化合物,例如阻燃剂,聚合物,粘合剂和增塑剂,广泛用于电子产品中。对这些物质的适当管理对于减少与电子废物处置相关的环境和健康风险至关重要。本文探讨了有机化学在电子废物管理系统中的作用,重点是电子废物的化学组成,其环境影响以及新兴技术和创新在回收和处置中。此外,它讨论了电子垃圾中常见的有机化合物的可持续替代品。电子废物的化学组成:有机化合物的作用:电子材料中的材料:
1 华盛顿大学物理系,华盛顿州西雅图 98195-1560,美国 2 太平洋西北国家实验室环境分子科学实验室,华盛顿州里奇兰 99354,美国 3 纽约州立大学宾汉姆顿大学物理系,纽约州宾汉姆顿 13850,美国 4 纽约州立大学宾汉姆顿大学材料科学与工程系,纽约州宾汉姆顿 13850,美国 5 纽约州立大学宾汉姆顿大学东北化学能存储中心,纽约州宾汉姆顿 13850,美国 6 阿贡国家实验室化学科学与工程部,伊利诺伊州莱蒙特 60439,美国 摘要 我们报告了电化学序列 ε-VOPO 4 、ε-LiVOPO 4 、 ε-Li 2 VOPO 4 和参考氧化物 V 2 O 3 、VO 2 和 V 2 O 5 。在对这些结果的分析中,我们建立了一个研究化学键的框架,该框架通常适用于广泛的系统,包括复杂的扩展无机化合物。虽然后一种方式在许多优秀的催化研究中的应用不如金属酶等,但我们表明该技术在以材料为中心的储能研究中具有很高的实用性。这里详细讨论了对局部原子结构和杂化方案的敏感性。同样,锂化对氧化、离域和配体价能级偏移的影响在分析结果中都很明显。最后,TDDFT 投影清楚地揭示了每个钒位点价带的方向依赖性。我们的结果表明,实验室 X 射线光谱仪器是获得 3d 过渡金属无机化合物的良好分辨率 VTC-XES 特征的可行途径,即使对于数量有限或对大气敏感的样品也是如此。实验结果与实空间格林函数和时间相关密度泛函理论 (TDDFT) 方法分别产生的结果非常一致。因此,我们提出,如果配备适当的理论支持,VTC-XES 可以成为 X 射线吸收前边缘特征的宝贵补充,以更详细地表征化合物的电子结构。我们预计类似的分析将在广泛的材料化学研究中得到应用,并提供基础和应用见解。(ж)evan.jahrman@nist.gov - 作者目前在马里兰州盖瑟斯堡的国家标准与技术研究所工作;(†)niri.govind@pnnl.gov;(‡)seidler@uw.edu
2。HOMO和异核分子中的结构和键合,包括分子的形状(VSEPR理论)。3。酸和碱的概念,硬柔软的酸碱概念,非水溶剂。4。主要组元素及其化合物:同种异体,合成,结构和粘结,化合物的工业重要性。5。过渡元素和协调化合物:结构,键合理论,光谱和磁性,反应机制。6。内部过渡元素:光谱和磁性特性,氧化还原化学,分析应用。7。有机金属化合物:合成,键合和结构以及反应性。均质催化中的有机金属。8。笼子和金属簇。9。分析化学分离,光谱,电和热器分析方法。10。生物素有机化学:照片系统,卟啉,胆汁酶,氧运输,电子转移反应;氮固定,医学中的金属络合物。11。通过IR,Raman,NMR,EPR,Mossbauer,UV-VIS,NQR,MS,电子光谱和微观技术来表征无机化合物。12。核化学:核反应,裂变和融合,放射分析技术和激活分析。
基于光学材料的剂量法已广泛使用。从灵敏度的角度来看,使用储存磷剂是有利的。(1)热发光(TL)(2,3)和光刺激的发光(OSL)(4-7)已用于个人剂量计和辐射成像。此外,定义为通过电离辐射产生的辐射中心的光致发光的放射性光致发光(RPL)已用于个人剂量测定和荧光轨道检测。(8,9)以实现进一步的灵敏度(10-16)或将适用性扩展到热中子,(17-24)已经进行了大量研究和发表。通常,可用于剂量测定法的储存磷酸盐由无机晶体或包含相对较高原子数元件的玻璃组成。在医学剂量法中,对于癌症的放射疗法,剂量计需要组织等效性。组织等效性是电离辐射能量与生物组织的吸收特征的等效性。为了达到组织等效性,可以使用有限数量的元素(通常原子数为3-9)。这在基于无机化合物的材料设计中施加了严重的限制。实现组织等效的有效方法是使用有机材料或软物质。到目前为止,已经开发了基于凝胶(25)或聚合物(26-31)的放射性剂量计。另外,有机