面向单壁碳纳米管化学气相沉积生长的铁钴双金属簇构型
摘要
我们系统性地研究了铁钴(Fe-Co)合金作为单壁碳纳米管(SWCNT)生长中高性能催化剂体系。研究方法结合了化学气相沉积(CVD)实验、chirality 分辨红外光谱分析,以及基于密度泛函理论(DFT)导出的机器学习力场进行的分子动力学(MD)模拟,系统性地变更 Fe-Co 比例。采用沸石基SWCNT通过乙醇CVD制备,结合吸收光谱和光致发光谱,以及二维激发-发射配合图,对比 chirality-specific 生长效率进行量化。识别出两种不同的生长 regime。在温度为600℃时,纯Co催化活性最高,促进小直径(0.7-0.9 nm)SWCNT的高效生长。相比之下,在850℃时,Fe0.75Co0.25 合金催�活性显著优于纯Fe、纯Co及其他Fe-Co比例,同时产出较大直径管(0.9-1.1nm)。在SiO2基底上观察到类似的生长行为,使我们能够进行详细的透射电子显微镜分析催化剂纳米颗粒。电子显微镜和能量色散X射线谱表明,高产量SWCNT与形成小且均匀的Fe-Co纳米颗粒、表面富Co的形成高度相关,与MD模拟结果高度一致。最后,总结MD结果为组成-直径相图,合理化实验观察到的生长趋势。Fe0.75Co0.25 催化剂在高温下的卓越性能归因于小而均匀催化剂簇的稳定化,为合金组成与温度在SWCNT生长中协同作用机制提供了机制性洞见。
引用
@article{arxiv.2602.04605,
title = {RexBERT: Context Specialized Bidirectional Encoders for E-commerce},
author = {Rahul Bajaj and Anuj Garg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.04605},
year = {2026}
}
备注
Blog: https://huggingface.co/blog/thebajajra/rexbert-encoders Models: https://huggingface.co/collections/thebajajra/rexbert Ecom-niverse Dataset: https://huggingface.co/datasets/thebajajra/Ecom-niverse