4、碳基纳米复合材料与机器学习的融合：创新与应用

碳基纳米复合材料与机器学习的融合：创新与应用

1. 引言

纳米复合材料领域正投入大量精力，其发展可能对社会产生重大影响。纳米材料可按维度分类：
- 0D 材料：如富勒烯、金属纳米颗粒和量子点（QDs），所有维度均低于 100nm。
- 1D 材料：以碳纳米管（CNTs）为代表，有两个维度小于 100nm。
- 2D 材料：像石墨烯，仅在一个维度呈现纳米特性。
- 3D 材料：如树枝状聚合物，在任何维度都无纳米尺度限制。

将纳米填料应用于聚合物以改善其性能，在众多研究领域取得显著进展。石墨烯、碳纳米管等碳基纳米材料，因其独特的结构、化学惰性、导电性、机械稳定性、高比表面积和热稳定性，在催化领域备受关注。碳基纳米复合材料在有机反应中展现出卓越的催化活性，其催化产物在材料科学、农业、生物医学和制药等行业具有重要价值。

传统的建模方法，如线性相关性和多元线性回归模型，在描述吸附过程时存在适用性和准确性的局限。而机器学习方法则为研究生物炭性质与吸附能力之间的复杂关系提供了有力工具。机器学习可用于分类、预测、优化和聚类等方法。人工智能（AI）模型可用于研究聚合物和碳纳米管复合材料的杨氏模量等特性，卷积神经网络可预测聚合物的介电常数和能带隙，神经网络还可预测纯聚丙烯及其共混物的机械特性。

纳米复合材料的制造过程对其机械性能和长期可持续性至关重要。常见的制备方法包括熔融共混、压缩成型、溶液加工、树脂传递模塑和原位聚合等。选择生产方法时，需考虑材料的预期应用、设置过程中的残余应力和应变、相变引起的应力传递以及基体材料的热膨胀系数等因素。制造过程的各个阶段，如纳米填料在聚合物基体中的分散、加工条件（温度、剪切速率和混合时间）等，都会影响纳米