Combinatorial Materials Development (Acs Symposium Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:An American Chemical Society Publication

作者:Malhotra, Ripudaman 编

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2002-04-18

价格:USD 247.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780841237728

丛书系列:

图书标签:

• 材料科学
• 组合化学
• 材料开发
• ACS Symposium Series
• 化学
• 材料合成
• 高通量筛选
• 计算材料学
• 结构-性质关系
• 新材料

变革性的新材料发现：前沿方法与应用实践 本书聚焦于当前材料科学领域最激动人心的交叉学科——组合式材料开发（Combinatorial Materials Development）的前沿方法论、实验技术、计算模型以及实际应用案例。 本书汇集了全球顶尖科学家和工程师的最新研究成果，旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的指南，用以加速新材料的发现、优化其性能并实现快速的产业化部署。 在当代科技进步的驱动下，对具有特定、高性能特性的新材料的需求从未如此迫切。传统的“试错法”材料研发模式，因其耗时长、成本高、效率低下，已逐渐无法满足现代工业和基础研究的需要。本书所探讨的组合式材料开发范式，正是在这一背景下应运而生，它通过系统化、高通量地合成、表征和筛选大量的材料组合和工艺条件，极大地拓宽了材料相图的探索范围，实现了研发效率的指数级提升。 本书内容结构严谨，从理论基础到实践操作，层层递进，确保读者能够全面掌握该领域的核心知识体系。 --- 第一部分：组合式材料开发的理论基础与策略框架 本部分奠定了组合式材料开发（CMD）的理论基石，并详细阐述了其核心设计哲学。 第一章：研发范式的演进与组合化学的引入 本章回顾了传统材料发现过程的局限性，重点阐述了从单点优化到高维空间探索的转变。详细介绍了组合化学（Combinatorial Chemistry）在无机和有机材料系统中的适配性挑战与解决方案，包括如何定义“组合式文库”（Combinatorial Libraries）的维度和结构。 第二章：高维设计空间与信息论驱动的筛选 深入探讨了如何在高维材料设计空间中有效地进行采样。内容涵盖了贝叶斯优化（Bayesian Optimization）、主动学习（Active Learning）在材料发现中的应用，以及如何利用信息熵和信息增益来指导下一轮实验的决策，从而最小化实验次数并最大化有效信息获取。 第三章：数据驱动的材料结构-性能关系建模 介绍了用于处理和解释组合实验数据的关键计算工具。重点讨论了机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）模型在材料基因组计划（Materials Genome Initiative, MGI）框架下的应用，包括特征工程（Feature Engineering）如何将化学成分和制备工艺转化为模型可识别的输入参数，并预测特定性能指标（如催化活性、机械强度、电学特性）。 --- 第二部分：高通量合成与制备技术 组合式开发成功的关键在于能否快速、可控地制备出大量的、具有明确空间或时间依赖性的材料样品。本部分详细介绍了实现这一目标所需的尖端技术。 第四章：薄膜沉积与表面工程的组合策略 重点介绍了用于制备梯度膜（Gradient Films）和阵列膜（Array Films）的技术。包括： 共溅射与脉冲激光沉积（PLD）的组合模式： 如何通过精确控制靶材的轮换和沉积速率来生成化学梯度。 原子层沉积（ALD）的序列控制： 利用ALD的自限制特性，在同一衬底上快速构建多层、多组分结构。 光刻与掩模技术： 结合微加工技术，实现对不同区域材料的差异化处理。 第五章：溶液法与微流控的集成 探讨了在溶液化学和软物质领域中应用组合方法的技术。详细描述了微流控芯片（Microfluidics）如何用于生成大量、尺寸均一的微/纳粒子或液滴，并结合高通量筛选技术，快速探究溶剂效应、浓度梯度对晶体生长或胶体稳定性的影响。 第六章：热处理与后处理工艺的组合优化 材料性能往往高度依赖于热力学路径。本章阐述了如何使用高通量退火炉和快速热处理（RTP）系统，系统性地考察温度、时间、气氛等后处理参数对材料微观结构和宏观性能的影响。 --- 第三部分：快速与非破坏性表征技术 面对数千甚至数万个测试样本，传统表征方法已无法胜任。本部分集中于如何实现快速、原位、无损的特性评估。 第七章：组合材料的高通量光谱学分析 介绍了如何将传统光谱技术（如X射线光电子能谱XPS、拉曼光谱、红外光谱）与自动化样品台和数据采集系统相结合。重点讨论了如何利用二维相关光谱（2D Correlation Spectroscopy）来解耦复杂混合信号，从而快速识别不同成分对特征信号的贡献。 第八章：结构与形貌的自动化成像与分析 聚焦于电子显微镜（SEM/TEM）和衍射技术（XRD）的自动化集成。阐述了如何利用机器视觉技术对高通量微观图像进行自动分割、特征提取和缺陷识别，从而实现对晶体结构、粒径分布和界面特性的快速定量分析。 第九章：功能性指标的原位与高通量测量 针对材料的关键功能，如电化学性能（电池/燃料电池）、光电转换效率（太阳能电池）和催化活性，本书介绍了定制化的多通道测试平台。例如，如何利用微阵列电极或集成微反应器阵列，在数小时内完成数百个样品的性能基准测试。 --- 第四部分：前沿应用案例与未来展望 本部分通过具体的实际案例，展示组合式材料开发在解决关键工程问题中的巨大潜力，并展望了该领域的未来发展方向。 第十章：催化剂的加速筛选与活性位点确定 以多组分氧化物和贵金属纳米催化剂为例，展示了如何利用CMD快速识别出具有最高周转频率（TOF）的最佳组分比例和载体材料。同时，结合原位光谱技术，解释了组合筛选结果背后的催化机理。 第十一章：能源存储材料的界面优化 深入探讨了锂离子电池和固态电池电解质的开发。如何组合不同的粘合剂、导电添加剂和电解质盐浓度，以最小化界面阻抗并提高循环稳定性。 第十二章：智能与响应性材料的设计 介绍了在形状记忆合金、压电材料和光致变色材料中应用CMD的策略。重点关注如何通过组合工艺条件精确调控材料的切换温度、响应速度或光学窗口。 第十三章：人机协作与自动化实验室的未来 展望了完全自主的“自学习”材料研发系统（Self-Driving Labs）的构建。讨论了下一代AI算法（如强化学习）如何与高通量硬件平台深度融合，最终实现从假设生成到实验执行再到结果分析的闭环自动化，彻底革新材料科学的研究范式。 --- 本书面向材料科学、化学工程、物理学以及计算科学领域的研究人员、研究生和工业界工程师。它不仅是一本技术手册，更是一份指导未来材料创新方向的路线图。通过掌握这些先进的组合式工具和思维模式，读者将能够显著缩短研发周期，以前所未有的速度推动新一代高性能材料走向市场。

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