笔记本发烫有救了？新一代纳米材料的“热开关”，找到了！

十大品牌 2025年10月17日 10:41 1 cc

本文为深度编译，仅供交流学习，不代表智子说观点

设想一下，材料中的热量可以像调光开关控制灯光一样，被精准地编程。你只需轻轻挤压或拉伸一块材料，就能使其升温或降温。

在先进材料领域，如何精确预测和控制复杂新型材料中的热流，始终是一项根本性的挑战。传统的模拟方法往往依赖于简化的经验模型，难以捕捉材料在受力变形过程中复杂的原子间相互作用。

来自美国田纳西大学诺克斯维尔分校机械与航空航天工程系的助理教授李翔宇及其博士生张少东的最新研究，为解决这一难题提供了全新的思路。

他们运用一种由机器学习辅助的神经进化势能（NEP）技术，成功训练了一个能够模拟亚纳米尺度下原子相互作用的计算模型。对于石墨烯泡沫这类高孔隙率材料，该技术通过模拟其内部原子的运动与相互作用，可以有效预测其热学与力学性能，使得研究人员能够建模这些材料在压缩等不同条件下的行为，并深入理解其结构变化的内在机制。

这项研究成果近期已分别发表于《国际热科学杂志》（International Journal of Thermal Sciences）及《npj计算材料》（npj Computational Materials）期刊。

“这项研究表明，通过将纳米材料石墨烯泡沫与常见的硅聚合物相结合，我们不仅能创造出更坚韧的复合材料，还能使其在变形时具备卓越的热流调节能力，”张少东表示。“这为智能材料的发展开辟了道路——它们能够自主调节自身的热特性，从而推动更安全、更节能的电子设备、先进可穿戴装置，乃至从笔记本电脑到航天器的智能热管理系统的发展。”

更高效的实验

研究结果显示，在室温下，石墨烯泡沫的热导率和热传导率均会随着密度的增加而提升。然而，在压缩过程中，其热导率却呈现出先下降后上升的奇特趋势。研究表明，初始状态下热导率的减弱，可以归因于材料在压缩过程中导致的厚度减小。

“这为设计‘热开关’提供了一幅科学蓝图——该材料的导热能力可以根据需求，被主动调节至更高或更低的状态，”李翔宇解释道。

考虑到测量和制造新一代材料所面临的巨大挑战，李翔宇指出，开发这类机器学习工具来解析不同组合的分子结构，将极大地指导材料的研发进程，有效避免盲目试错。

“我们的目标是减少实际的实验投入，通过计算对结果进行可靠的预测，”他解释说，“在理想状态下，我们希望在无需任何先验知识的情况下就能预测所有材料的特性，但这还需要数年时间来完善工具。其核心目标是助力材料的研发，使系统与器件的设计流程更高效，从而减少重复试错所耗费的成本与时间。”

下一代前沿

李翔宇和张少东的突破性研究为实现高效、精准的大规模分子动力学模拟开辟了道路，弥合了原子级的精确计算与实用材料设计之间的关键鸿沟。

该研究衍生的未来应用前景广阔，包括：为新一代电子设备开发智能热开关；推进柔性可穿戴技术的发展，有望实现能适应体温的可穿戴传感器，或能主动调控温度的舒适服装；并加速水蒸气吸附等功能材料的发现进程。

“距离实际应用还有一段距离，”李翔宇坦言，“但例如在电池领域，它有潜力解决设备必须在非常狭窄的温度范围内运行的难题。我们还希望将这种基于机器学习的分子动力学技术，推广应用于其他物理化学过程的研究中。”

过去，这种在原子层面“指挥”物质特性的想法，更多存在于理论的设想中。如今，机器学习正逐步将蓝图变为现实。在未来的某一天，当你佩戴的智能手表不再因高速运算而发烫，当电动汽车的电池在极端天气下依然能保持最佳性能，其背后可能就隐藏着这样的“热开关”。这种从源头“编码”物质特性的能力，或许正是通往下一代材料革命的真正钥匙。

你认为这种“智能”材料最先会应用在哪个领域？欢迎在评论区分享你的看法。

作者信息 瑞安农·波特基（Rhiannon Potkey）