等离子体宏观制备石墨烯取得进展

中国科大夏维东团队与合肥碳艺科技合作,利用磁分散电弧产生大面积均匀热等离子体,合成高质量石墨烯,解决传统方法能耗高、产品均匀性差的问题,有望实现低成本大规模连续生产。

中国科学技术大学工程科学学院热科学和能源工程系教授夏维东研究团队与合肥碳艺科技有限公司合作,提出“利用磁分散电弧产生大面积均匀热等离子体合成石墨烯”的新方法,突破了热等离子体工艺或高能耗、或产品均匀性低和生产稳定性不足的技术瓶颈,有望实现大规模连续生产。

石墨烯(Graphene)具有优异的光学、电学、力学特性,被认为是一种未来革命性的功能/结构材料,在能源环境、生物医疗、电子器件、化工和航空航天等多方面具有重要的应用。采用射频感应加热和微波加热等离子体制备石墨烯能耗高,难以工业化应用。热等离子体热解碳氢化合物合成石墨烯,由于等离子体电导率随着温度增加迅速上升,导致电弧自动收缩到很小的范围,对于合成石墨烯要求的毫秒级反应时间,难以实现均匀加热,产品均匀性差,能耗高。采用课题组研制的磁分散电弧产生大面积均匀等离子体的技术,解决了等离子体对物料快速均匀加热问题。所制备的石墨烯平面尺寸50-300nm,层数2-5 层,表现出良好的晶体结构和超大的比表面积,产品均匀性好;制备方法及设备简单,一步合成,无需还原,且无需基底、催化剂、溶液或酸,收率高约(14%),能耗低约0.4kW·h/g,成本低,具备实现低成本大规模连续生产的前景。

研究工作探究了等离子参数、原料气体组成与纳米石墨烯形态、层数及缺陷之间的关系,同时揭示了产生高纯度石墨烯需要的工艺条件。结合等离子体反应器流场温度场的数值模拟和化学反应动力学计算,提出石墨烯可能的形成机理:低碰撞频率的成核前驱体有利于形成片层(sheet-like)核心,并在富氢和高温的等离子体环境中保持平面生长。石墨烯形成机理的阐明,为产品生产控制提供了理论指导。

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【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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