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科學家震驚于打破熱學規(guī)律的外星礦物

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一塊有著數百年歷史的隕石中發(fā)現(xiàn)的稀有礦物 —— 甚至在火星上也發(fā)現(xiàn)了它 —— 以其奇特的熱行為震驚了科學家。



這種混合材料既非完全的晶體,也非完全的玻璃,其導熱方式與任何已知物質都不同:其導熱能力在溫度變化時保持恒定,而非升高或降低。

熱傳導在現(xiàn)代技術中的重要性

晶體和玻璃以完全不同的方式處理熱量,這一特性在許多現(xiàn)代技術中扮演著重要角色。這些技術涵蓋廣泛領域,從使電子產品更小、更高效,到回收廢熱產生能源,再到延長航空航天領域使用的熱屏蔽層壽命。

要提升這些技術背后材料的性能和耐用性,關鍵在于理解它們的化學組成和原子排列(例如,結晶態(tài)、玻璃態(tài)或納米結構)如何影響其導熱方式。哥倫比亞大學工程與應用科學學院的助理教授米歇爾·西蒙切利(Michele Simoncelli)從第一性原理出發(fā)研究這一挑戰(zhàn)。用亞里士多德的話說,他從“事物被認知的第一本原”開始工作,即從量子力學的核心方程出發(fā),并應用機器學習方法以極高的精度求解這些方程。

隕石、火星與混合材料的發(fā)現(xiàn)

在7月11日發(fā)表于《美國國家科學院院刊》的研究成果中,西蒙切利與瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院的尼古拉·馬爾扎里(Nicola Marzari)以及羅馬薩皮恩扎大學的弗朗切斯科·毛里(Francesco Mauri)合作,預測了一種能夠融合晶體和玻璃熱行為的材料的存在。隨后,由巴黎索邦大學的艾蒂安·巴蘭(Etienne Balan)、達尼埃爾·富尼耶(Daniele Fournier)和馬西米利亞諾·馬蘭戈洛(Massimiliano Marangolo)領導的研究小組通過實驗測量證實了這一預測。

這種獨特的材料最初在隕石中被發(fā)現(xiàn),也在火星上被檢測到。其異常導熱能力背后的物理學原理,可能為設計能夠承受極端溫差的材料開辟新途徑,同時也為行星的熱歷史提供了線索。



晶體 vs. 玻璃:原子結構如何影響熱量

熱傳導取決于材料是晶態(tài)(具有有序的原子晶格)還是玻璃態(tài)(具有無序、非晶態(tài)結構),這影響了量子層面的熱流方式 —— 粗略地說,晶體的熱導率通常隨溫度升高而降低,而玻璃的熱導率則隨加熱而升高。

2019年,西蒙切利、尼古拉·馬爾扎里和弗朗切斯科·毛里推導出了一個單一方程,該方程捕捉了晶體和玻璃中觀察到的相反熱導率趨勢 —— 而最重要的是,它也描述了有缺陷或部分無序材料的中間行為,例如用于廢熱回收的熱電材料、鈣鈦礦太陽能電池以及熱屏蔽用熱障涂層中的材料。

隕石二氧化硅揭示罕見的熱恒定性

利用這個方程,他們研究了由二氧化硅(沙子主要成分之一)制成的材料中原子結構與熱導率之間的關系。他們預測,一種特定的二氧化硅“鱗石英”(tridymite)形態(tài)(在20世紀60年代被描述為隕石的典型特征)將表現(xiàn)出混合晶-玻璃材料的標志性特征:其熱導率隨溫度變化而保持不變。這種不尋常的熱輸運行為類似于熱膨脹中的因瓦效應(invar effect),該效應曾于1920年獲得諾貝爾物理學獎。

這促使該團隊聯(lián)系了法國的艾蒂安·巴蘭、達尼埃爾·富尼耶和馬西米利亞諾·馬蘭戈洛領導的實驗小組。該小組獲得了巴黎國家自然歷史博物館的特許,對一塊取自1724年墜落在德國施泰因巴赫(Steinbach)隕石的二氧化硅鱗石英樣本進行實驗。他們的實驗證實了預測:隕石鱗石英的原子結構介于有序晶體和無序玻璃之間,并且其熱導率在實驗可及的80開爾文(K)到380開爾文(K)的溫度范圍內基本保持恒定。

經過進一步研究,該團隊還預測這種材料可能形成于鋼鐵生產爐窯所用耐火磚的長期(十年以上)熱老化過程中。鋼鐵是現(xiàn)代社會最重要的材料之一,但其生產是高碳密集型的:每生產1公斤鋼鐵約排放1.3公斤二氧化碳,全球每年近10億噸的產量約占美國碳排放量的7%。由鱗石英衍生的材料可用于更有效地控制鋼鐵生產中的高溫,有助于減少鋼鐵行業(yè)的碳足跡。

人工智能、量子物理與熱控制的未來

在這篇新的《美國國家科學院院刊》論文中,西蒙切利采用了機器學習方法來克服傳統(tǒng)第一性原理方法的計算瓶頸,并以量子級別的精度模擬了影響熱傳輸的原子特性??刂茻崃苛鹘浕旌暇?玻璃材料的量子機制也可能幫助我們理解固體中其他激發(fā)的行為,例如攜帶電荷的電子和攜帶自旋的磁振子(magnons)。對這些主題的研究正在塑造新興技術,包括由熱電材料供電的可穿戴設備、神經形態(tài)計算以及利用磁激發(fā)進行信息處理的自旋電子器件。

西蒙切利在哥倫比亞大學的研究小組正在圍繞三大核心支柱探索這些主題:構建用于預測實驗觀測值的第一性原理理論框架;開發(fā)用于定量準確預測材料性質的人工智能模擬方法;應用理論和方法來設計和發(fā)現(xiàn)材料,以克服特定的工業(yè)或工程挑戰(zhàn)。

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