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Nat. Commun.：清華曲良體、程虎虎團隊在機器學習增強的石墨烯水誘導發電及功能應用上取得進展

來源：清華大學      2022-11-16
導讀：近日，清華大學化學系曲良體教授、程虎虎博士及團隊成員利用旋轉冷凍工藝，制備了具有長程有序二維通道結構的石墨烯水誘導發電機（2D-WEG），將大規模二維孔道有序集成，通過與水相互作用直接產生電能。
地球上的海洋、江河、空氣中含有巨大且豐富的水資源。近年來，利用水資源與納米材料相互作用產生電能的研究受到廣泛關注，所構建的水誘導發電機（Water-enabled Electricity Generation, WEG）或者水伏器件是一種新型的清潔能源材料技術，有望助力人類社會未來可持續發展。然而，水與納米材料相互作用產生電能過程受到納米級通道結構、規模集成度、多重材料參數等的耦合影響，使得開發高性能的水誘導發電機非常困難。

近日，清華大學化學系曲良體教授、程虎虎博士及團隊成員利用旋轉冷凍工藝，制備了具有長程有序二維通道結構的石墨烯水誘導發電機（2D-WEG），將大規模二維孔道有序集成，通過與水相互作用直接產生電能。同時，基于WEG發電器件的發電原理與流動電勢的相似性，研究者開發了基于遷移學習技術的性能優化框架，其能夠使用小規模的實驗數據和大規模的流動電勢數據，實現發電性能的準確預測，并利用差分進化算法實現多個參數的耦合優化。
相比傳統的機器學習方法，遷移學習模型能夠在小規模的實驗數據下實現對發電性能的準確預測。最終，通過遷移學習技術的多參數耦合優化模型和試驗結合，構建了一系列具有不同發電行為的高性能水誘導發電機WEG，實現了水誘導發電機的定制化開發。此外，所開發2D-WEG器件優異的力學性能使得其在不同的拉伸和彎曲變形下均能保持性能穩定。研究者還展示了所開發的水流誘導發電器件驅動LED陣列、科學計算器、電子墨水屏等多種商用電子器件的應用場景。該研究不僅為高性能的水誘導發電機的設計與開發提供了新的路徑，所構建的遷移學習優化框架也降低了機器學習方法在訓練數據不足的傳統物理、化學領域應用的門檻。相關成果以“遷移學習增強超有序氧化石墨烯納米孔道水誘導發電”（Transfer learning enhanced water-enabled electricity generation in highly oriented graphene oxide nanochannels）在《自然·通訊》（Nature Communnications）發表。

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2D-WEG石墨烯水誘導發電機研究成果示意及效果圖
利用水與功能材料相互作用產生電能研究還被用于開發多種先進功能器件。例如，該研究團隊發展的不對稱結構石墨烯薄膜，能夠吸收空氣中的水分形成穩定電勢，構建了一種濕氣發電（Moisture-enabled Electricity Generation, MEG）薄膜，能夠對溫度、濕度、壓力、光照等多種環境刺激產生響應信號。通過機器學習解析和薄膜器件構筑，開發了MEG自供電單組份實時多模態傳感。基于此開發的MEG多功能手環，能夠根據手腕處的壓力變化情況，來識別多種操作手勢和常用的手語信號，實現了自供能的人機交互。同時，其可以同步監測人體的脈搏、體溫和皮膚濕度變化情況，并對多種心臟類疾病進行識別和預警，實現了使用單一MEG器件來進行多指標的人體健康檢測。

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濕氣發電薄膜自供電單組份實時多模態傳感
上述成果通訊作者為清華大學化學系曲良體教授和程虎虎博士，楊策博士為第一作者。該研究得到國家自然科學基金、清華大學佛山先進制造研究院、國強研究院項目的資助，同時得到清華大學有機光電子與分子工程教育部重點實驗室、高端裝備界面科學與技術全國重點實驗室、柔性電子技術實驗室的支持。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-34496-y
參考資料：https://www.tsinghua.edu.cn/info/1175/99860.htm

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