Pawin Iamprasertkun教授团队Precis. Chem. | 二维材料液相剥离及其在数据驱动未来中的电化学应用

详细介绍了液相剥离技术的原理与应用。液相剥离通过溶剂诱导的界面作用,将块体材料转化为单层或少层的二维材料,主要方法包括离子插层、离子交换和超声/剪切辅助剥离。该技术相比传统的机械剥离方法具有较高的产率和较低的成本,通过优化溶剂和超声处理等参数,可以制备出高质量、稳定的二维材料,且具有良好的电化学性能,适用于多种储能应用。

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中文供稿人:吕海峰、崇媛媛,中国科学技术大学

研究背景

自2004年石墨烯的发现以来,二维(2D)材料因其独特的物理化学特性,特别是在电子、热学、机械和光学性能方面,成为研究和应用的热点。石墨烯作为最具代表性的二维材料,展现出高载流子迁移率、优异的电导性、极高的机械强度等特性,使其在纳米电子学、能源存储和电化学等领域表现出巨大潜力。然而,石墨烯固定带隙限制了其在某些领域中的应用,因此,过渡金属二卤化物(TMDs)成为石墨烯的理想替代品。

TMDs,如MoS2、WS2和WTe2,因具有天然半导体特性和可调带隙,展现出优异的电化学性能,广泛应用于能量储存、电催化、超级电容器和传感器等领域,尤其是在单层或少层状态下,TMDs显示出更高的电化学活性和催化性能,成为研究热点。然而,如何高效、低成本地制备高质量的单层或少层TMDs仍然是一个挑战。

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图1. 1T, 2H, 3R多类型结构示意图

目前,二维材料的制备方法主要有自下而上的化学气相沉积(CVD)和物理气相沉积(PVD),以及自上而下的液相剥离(LPE)方法。虽然CVD和PVD可以制备高质量的材料,但其成本较高,且不适合大规模生产。相比之下,LPE方法通过超声辅助剥离和离子插层技术,从大块材料中提取单层或少层TMDs,具有成本低、操作简便、适合大规模生产等优点,已成为制备二维材料的重要方法。尽管LPE方法具有明显优势,但如何提高单层材料的产率并保持其较大的横向尺寸仍然是挑战。随着机器学习和数据驱动技术的进步,LPE过程的优化有望进一步提高产率和材料性能,推动二维材料在电化学领域的应用。

文章亮点

近日,泰国Thammasat University Pawin Iamprasertkun教授在Precision Chemistry上发表了综述“二维材料的液相剥离及其在数据驱动未来中的电化学应用研究”。主要内容分为三个方面,如下所示:

液相剥离

详细介绍了液相剥离技术的原理与应用。液相剥离通过溶剂诱导的界面作用,将块体材料转化为单层或少层的二维材料,主要方法包括离子插层、离子交换和超声/剪切辅助剥离。该技术相比传统的机械剥离方法具有较高的产率和较低的成本,通过优化溶剂和超声处理等参数,可以制备出高质量、稳定的二维材料,且具有良好的电化学性能,适用于多种储能应用。

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图2. 主要液相剥离机制的示意图:(a)离子插层,(b)离子交换,(c)超声/剪切辅助剥离

液相剥离后的电化学应用

二维材料,尤其是TMDs的独特特性,使其适用于各种电化学应用,包括储能、电催化和离子筛分膜。在储能方面,1T相较于MoS2因其优异的亲水性和电导性,表现出高电容和稳定性,适用于高电压应用。2H半导体相转变为1T金属相时,其催化效率得到提升,这对析氢反应(HER)等电化学反应至关重要。此外,TMD纳米片的可控尺寸在膜应用中影响离子选择性和渗透性,对能量转换和过滤技术非常有效。

利用数据科学和机器学习推进二维材料研究

在二维材料研究中引入数据科学和机器学习,能够优化和加速储能和催化等领域的发现。机器学习模型通过多变量分析协助优化合成条件,而特征重要性分析可以识别出提高产量和质量的关键条件。材料的分组有助于合成具有特定特性的二维材料,聚类算法在新材料的发现中也发挥了重要作用。数据科学还通过利用现有的实验数据,提高研究效率、减少化学浪费,并通过模拟和高维数据分析加速研究进程。

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图3. 将数据科学应用于二维材料研究的工作流程

总结/展望

本文总结了液相剥离技术在二维材料制备中的重要作用,强调了其在电化学储能领域的广泛应用潜力。未来,随着机器学习和数据科学技术的发展,二维材料的研究将更加智能化和高效化。通过对液相剥离工艺、材料选择以及电化学性能的深入研究,可以期待在电池、超级电容器等储能设备中实现更高的能量密度和更长的使用寿命。此外,二维材料的多功能性和可调性将使其在更多前沿领域,如柔性电子、传感器和光电设备中展现出巨大的应用潜力。

相关论文发表在以精准为导向的高质量期刊Precision Chemistry上,Panwad Chavalekvirat为文章的第一作者,Pawin Iamprasertkun教授为通讯作者。

通讯作者信息

泰国Thammasat University Pawin Iamprasertkun 教授

Pawin Iamprasertkun博士现任泰国Thammasat University诗琳通国际技术学院(SIIT)生物化学工程与技术学院的助理教授,可持续电化学智能研究单位(RU_SEI)负责人。他于英国曼彻斯特大学获得材料化学博士学位,研究方向涵盖基础电化学、二维材料、大规模能量存储装置以及机器学习在化学材料中的应用。Pawin Iamprasertkun博士曾获Anglo-Thai Society纯科学卓越奖、皇家化学学会Sheelagh Campbell奖等荣誉,研究重点集中在电催化、储能及电势膜技术,成果发表于多个高影响力期刊,并获得来自泰国科学技术部等的研究资助。

阅读原文

Liquid Phase Exfoliation of 2D Materials and Its Electrochemical Applications in the Data-Driven Future

Precis. Chem. 2024, 2, 7, 300–329

Publication Date: March 29, 2024

https://doi.org/10.1021/prechem.3c00119

本文来自ACS美国化学会,本文观点不代表石墨烯网立场,转载请联系原作者。

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