第119章 ai“炼金术”，石墨烯应用惊世突破！(2/3)
划”负责人，一位从麻省理工挖来的材料学大牛李默教授说道，“我要的是真正的应用突破。利用‘女娲’平台，找出能够将石墨烯的某项关键性能提升到极致，并且具备工业化量产可行性的方案。”
李默教授和他年轻的团队对此充满了兴奋和期待。他们将关于石墨烯的已知物理化学数据、各种制备方法的文献、以及遇到的应用瓶颈输入“女娲”平台。
ai开始高速运转。虚拟光屏上，无数碳原子的结构模型在不断地演化、组合、裂变。复杂的能量曲线、电子能带图、力学性能模拟图谱飞速刷新。
“女娲”首先对现有的各种石墨烯制备方法进行了全面模拟和评估，指出了几种主流方法在成本、纯度、层数控制等方面的关键瓶颈，并给出了优化建议。但这仅仅是“开胃小菜”。
真正的核心在于应用突破。研究团队设定了几个关键应用方向，比如：
超级电容器\/电池电极材料： 如何通过结构设计或掺杂改性，大幅提升石墨烯的比表面积和电化学活性？
超高强度复合材料： 如何实现石墨烯在聚合物基体中的均匀分散和强界面结合？
下一代散热材料： 如何最大化利用石墨烯的超高导热性，解决高功率芯片的散热难题？
“女娲”针对这些目标，开始了海量的“虚拟实验”。它尝试了数万种不同的元素掺杂方案，模拟了上千种官能团修饰的可能性，设计了数百种与高分子材料结合的界面模型……
几天后，“女娲”给出了一个令人意想不到却又逻辑自洽的方案。
“报告林总！‘女娲’预测，通过一种特定的‘氮掺杂三维多孔石墨烯气凝胶’结构，可以在保持石墨烯原有高导电性的基础上，将其作为锂离子电池负极材料的理论能量密度，提升至现有石墨负极的5-7倍！同时，其多孔结构有利于锂离子的快速传输，可以实现超快速充电！”李默教授的声音因激动而微微颤抖，他将一份详细的ai模拟报告和设计方案展示给林风。
报告中不仅有详细的原子结构模型、性能预测数据，甚至还包括了ai推荐的、基于现有工业基础优化后的、具备成本效益的合成工艺流程！
“立刻进行实验室验证！”林风当机
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