摘要：在知识、数据、算法与算力的多重驱动下,深度学习不仅在计算机视觉、自然语言处理等研究领域取得了突破,并随着各学科间的迁移应用于交叉融合,逐渐衍生出多个新兴研究方向。化学信息学作为以应用信息学方法以解决化学问题的学科,深度学习技术凭借其强大的非线性学习能力,通过深度学习模型可以从数据集中对其进行筛选预测,再基于理论计算对结果可行性进行理论验证,最后通过实验表征结果,缩短了实验周期、降低了人力成本、加速了化学信息学智能化。本文简要介绍了深度学习发展历史及主要网络模型架构,介绍了近年来深度学习在在化合物合成路线规划、化合物结构活性与性质及催化剂设计的最新研究和应用现状,并对未来的发展方向进行讨论与展望。

摘要：基于新一代热活化延迟荧光(Thermally activated delayed fluorescence,TADF)发光材料的发光电化学池(Light-emitting electrochemical cells,LECs)成为新兴的研究方向而受到关注。由于TADF发光材料电荷分离态的激子属性,该类LECs器件发光光谱半峰宽往往达到100 nm以上,难以满足LEC高色纯度的需求。鉴于此,本文尝试将TADF敏化荧光(TADF-sensitized fluorescence,TSF)的激子管控策略应用到LECs领域当中。通过筛选合适的传输主体、TADF敏化剂、高吸光系数荧光染料和离子液体固态电解质为LEC的发光层,我们成功构建了高效TSF型的LECs器件。最终获得的TSF-LECs器件峰值外量子效率(The highest external quantum ef-ficiency,EQEmax)达到3.7%,峰值亮度(The peak luminance,Lmax)达到2285 cd·m^(-2)。与TADF-LECs的参比器件相比,TSF-LECs器件的光谱半峰宽(Full width at half maximum,FWHM)从106 nm降低至38 nm。本文还详细讨论了所制备TSF-LECs器件中的能量转移和激子损失途径。该工作为进一步优化设计TSF-LECs材料和器件奠定了基础。

摘要：随着可再生能源的迅速发展,氧化还原液流电池作为一种容量高、灵活性好、扩展性强和循环使用寿命长的可再生能源储存系统,备受行业关注。其中,双极板作为氧化还原液流电池电堆的重要组成部分,发挥着支撑电极、传导电流、连接电池、支持电堆和分离正负极电解液等作用。由于所处的工作环境苛刻,双极板应同时具备导电性高、机械性能好、耐腐蚀性好、渗透性低和化学稳定等特点。因此,开发低成本的高性能双极板,已经成为液流电池发展的关键要素之一。本文将重点介绍氧化还原液流电池中碳基复合双极板近年来的发展现状,涵盖了不同流场设计、不同碳基材料和聚合物材料的选择等对双极板导电性能、机械性能、抗渗透性能、抗腐蚀性能和单电池性能的影响情况。最后,基于碳基复合双极板目前发展的需求及关键技术瓶颈做了简要分析和展望。

摘要：目前,纳米酶的设计合成及比色传感应用是分析化学领域的研究热点,开发一种具有高活性、良好稳定性、不依赖过氧化氢的单一类氧化酶活性材料是实现高效比色传感的关键。采用适合大规模制备的溶液共沉淀法,合成了长度为10—20μm、直径为100—200 nm的AgVO_(3)纳米棒(AgVO_(3)NRs)。研究发现,AgVO_(3)NRs能催化无色的3,3′,5,5′-四甲基联苯胺(TMB)氧化生成蓝色产物oxTMB。机理研究发现,AgVO_(3)NRs显示单一且高效的类氧化酶活性,并对不同底物具有广谱性。以TMB为底物时,底物诱导活化材料表面吸附的化学氧,并将其转化为超氧自由基(·O_(2)^(-))。超氧自由基作为电子受体,将底物TMB氧化并触发显色反应,该过程近似为一级反应。当有槲皮素存在时,TMB的氧化得到促进,oxTMB浓度增加导致其吸光度显著上升,蓝色加深。基于该过程,构建了一种具有信号增强型“关-开”模式的槲皮素比色传感检测系统,即AgVO_(3)NRs+TMB+槲皮素。研究结果表明,在25℃下、缓冲溶液pH=4条件下,槲皮素(浓度在0—1.0μmol·L^(-1))与oxTMB在652 nm处的吸光度呈良好的线性关系,检测限为11.82 nmol·L^(-1)。说明,AgVO_(3)NRs是一种性能优良的类氧化酶材料,可实现多酚类化合物槲皮素的比色检测。本研究揭示了AgVO_(3)NRs在化学分析检测、食品安全、生物医学领域的应用潜力。