本報訊 (記者於忠寧)隨著電動汽車與儲能電站的發展,鋰金屬電池雖有望突破500Wh/kg的能量密度極限,卻面臨嚴峻的安全挑戰。高鎳正極在200℃時即分解釋放氧氣,金屬鋰負極與電解液反應生成氫氣、甲烷等可燃氣體,正負極氣體在密閉空間相遇易觸發劇烈反應,導致電池熱失控甚至爆炸。因此,開發兼顧高能量與高安全的電池技術成為行業的迫切需求。 近日,中國科學院化學研究所研究員白春禮、郭玉國與副研究員張瑩,基於前期電池熱安全機制和聚合物電解質設計的研究成果,提出「阻燃界面用於智能氣體管理」設計策略。該團隊在正極內部構建阻燃界面(FRI),通過溫度響應機制實現雙重防護:當電芯溫度升至100℃時,FRIs釋放含磷自由基並遷移至負極表面,猝滅電解液熱解產生的H·、CH·等活性基團,使可燃氣體生成量下降63%,同時抑制正極49%的氧氣釋放,從源頭切斷爆炸反應鏈。 進一步,在熱濫用測試中,研究實現0.6Ah鋰金屬軟包電芯零爆炸。在0.6Ah鋰金屬軟包電芯的熱安全測試中,該策略展現出優異的防護效果:熱失控峰值溫度從1038℃降至220℃,實現電芯零熱失控。氣相色譜-質譜分析證實,電芯內部整體產氣量減少63%,其中可燃氣體佔比由62%降至19%,緩解了電池內部壓力積聚,並降低了電池爆炸風險。 上述研究為開發高比能、高安全的電池技術提供了新思路。
合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉,中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」,成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關,並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證,該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中,精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子,原子是「點」,化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力,但對「邊」無能為力,就像拼圖缺失關鍵模塊,始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構,融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式,首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理,大幅提升了對分子行為的預測精度,顯著提升藥物發現效率。目前,基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』,那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹,該技術不僅能看清原子位置,更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用,顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如,HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%,阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示,量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證,標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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