国网湖南电力研发履带系列山地组塔装备

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主要从事纳米碳材料、湖南二维原子晶体材料和纳米化学研究，湖南在石墨烯、碳纳米管的化学气相沉积生长方法及其应用领域做出了一系列开拓性和引领性工作，是国际上具有代表性的纳米碳材料研究团队之一。文献链接：电力https://doi.org/10.1021/acsnano.0c012983、电力NanoLett:层状石墨烯用于定量分析锂离子电池介电层集电器的界面性能北京大学刘忠范院士和彭海琳教授等人证实了基于石墨烯设计的Al集电器/电解质界面处增强的防腐性能，石墨烯表层使商用铝箔用作LIB中的正极集电器时具有与电解质和电极材料几乎理想的界面。

履带2013年获得何梁何利科学技术奖。姚建年院士在有机功能纳米结构的制备及其性能研究，系列基于分子设计的有机纳米结构的形貌调控，系列液相胶体化学反应法对低维结构形成动力学过程的调控，有机纳米结构的特异光物理和光化学性能研究等多方面取得了卓越的成就。接下来，山地本文重点介绍一门三院士的主角-刘忠范院士、江雷院士、姚建年院士以及他们的近期研究进展。

文献链接：组塔装备https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.0c00348二、组塔装备江雷江雷，1965年3月生吉林长春，无机化学家、纳米材料专家，中国科学院院士 、发展中国家科学院院士、美国国家工程院外籍院士  ，中国科学院化学研究所研究员、博士生导师，北京航空航天大学化学与环境学院院长 。这项工作突出了界面设计在基于纳米流体膜的渗透能转换系统的构建中的重要性，国网证明了聚电解质凝胶作为高性能界面材料在非均相渗透发电领域的巨大前景。

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而且，电力具有广阔带电荷3D网络的聚电解质凝胶可以充当离子扩散促进剂，从而大大提高界面传输效率。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，履带如金融、履带互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

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