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《自然》刊文稱科學家發(fā)現(xiàn)室溫超導新材料_全球快播

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日期:2023-03-09 12:22:36    來源:科技日報    

科技日報記者 張夢然

美國研究人員取得了一項歷史性成就,在足夠低的溫度和壓力下創(chuàng)造了一種超導材料,并可用于實際應用。在最新一期《自然》雜志發(fā)表的一篇論文中,研究人員描述了這種氮摻雜氫化镥(NDLH),它在21攝氏度和1萬個大氣壓條件下表現(xiàn)出超導性。


(相關(guān)資料圖)

領(lǐng)導此項研究的羅切斯特大學機械工程和物理學助理教授蘭加·迪亞斯表示,有了這種材料,環(huán)境超導和應用技術(shù)的曙光已經(jīng)到來。

通過顯微鏡觀察到的大約一毫米直徑的氫化镥樣本,這是羅徹斯特大學科學家蘭加·迪亞斯實驗室創(chuàng)造的一種超導材料。該合成圖像是焦點疊加和色彩增強多幅圖像的結(jié)果。圖源:羅徹斯特大學/J. Adam Fenster

前序研究的爭議

一個多世紀以來,科學家們一直在追求凝聚態(tài)物理學的這一突破。超導材料有兩個關(guān)鍵特性:電阻消失,以及被排出的磁場繞過超導材料。這些材料具有巨大的應用價值,如無損耗輸電電網(wǎng)、無摩擦懸浮高速列車、更實惠的醫(yī)學成像和掃描技術(shù)、用于數(shù)字邏輯和存儲的更高效電子設(shè)備,以及使用磁場限制等離子體實現(xiàn)聚變的托卡馬克裝置等等,最后一項也被認為是未來無限能量的來源之一。

此前,迪亞斯團隊在《自然》和《物理評論快報》的論文中報道了兩種材料——碳質(zhì)硫氫化物和超氫化釔,分別在21攝氏度/267GPa和零下11攝氏度/180GPa下具有超導性。

鑒于最新發(fā)現(xiàn)的重要性,迪亞斯團隊竭盡全力記錄他們的研究,并消除上一篇《自然》論文發(fā)表后被撤稿招致的批評。《自然》已于2022年撤下此前的論文,《物理評論快報》的論文也受到一些同行質(zhì)疑。相比于上一篇論文從投出到被接收僅用了不到10天,最新論文的審稿流程更加漫長。迪亞斯教授表示,論文經(jīng)歷了5輪審稿,他們提供了原始數(shù)據(jù)和樣本,最終得以發(fā)表。

迪亞斯說,之前的論文已重新提交給《自然》,其中包含驗證早期工作的新數(shù)據(jù)。這些新數(shù)據(jù)是在阿貢國家實驗室和布魯克海文國家實驗室等外部收集的,并有科學家在現(xiàn)場觀看超導轉(zhuǎn)變的演示。

它的名稱來自《星際迷航》

近年來,通過將稀土金屬與氫結(jié)合,然后添加氮或碳而產(chǎn)生的氫化物,為研究人員提供了制造超導材料的誘人“工作配方”。除了釔,研究人員還使用了其他稀土金屬。然而,所得化合物在仍然無法實際應用的溫度或壓力下變得超導。

研究團隊此次將目光投向了元素周期表的其他地方。迪亞斯說,镥看起來是“一個值得嘗試的好候選物”。它在其f軌道配置中具有高度局部化的完全填充的14個電子,可抑制聲子軟化并增強在環(huán)境溫度下發(fā)生超導性所需的電子—聲子耦合。

迪亞斯表示,與碳一樣,氮具有剛性原子結(jié)構(gòu),可用于在材料內(nèi)形成更穩(wěn)定的籠狀晶格,并使低頻光學聲子變硬。這種結(jié)構(gòu)為在較低壓力下發(fā)生超導性提供了穩(wěn)定性。

團隊創(chuàng)造了一種由99%的氫氣和1%的氮氣組成的氣體混合物,將其放入裝有純镥樣本的反應室中,并讓這些成分在200攝氏度下反應兩到三天。

論文稱,由此產(chǎn)生的镥—氮—氫化合物最初是一種“有光澤的藍色”。然后,當化合物在金剛石砧座中被壓縮時,發(fā)生了“驚人的視覺轉(zhuǎn)變”:在超導性開始時從藍色變?yōu)榉奂t色,然后變?yōu)榱良t色的非超導金屬態(tài)。

研究人員幽默地為這種狀態(tài)的材料取名為“Reddmatter”,即電影《星際迷航》中創(chuàng)建的材料名。

我們正處于現(xiàn)代超導時代

誘導超導性所需的壓力,比之前在迪亞斯實驗室中產(chǎn)生的低壓低近兩個數(shù)量級。迪亞斯表示,“通向超導消費電子產(chǎn)品、能量傳輸線、運輸和顯著改進聚變磁約束的途徑,現(xiàn)在已成為現(xiàn)實。我們現(xiàn)在正處于現(xiàn)代超導時代。”他預測,摻氮的氫化镥將大大加快托卡馬克機器的研發(fā)進程以實現(xiàn)聚變。托卡馬克裝置不是使用強大的會聚激光束來內(nèi)爆燃料顆粒,而是依靠環(huán)形外殼發(fā)出的強磁場來捕獲、保持和點燃過熱等離子體。

迪亞斯還表示,氮摻雜氫化镥在室溫下會產(chǎn)生“巨大的磁場”,而這“將成為新興技術(shù)的游戲規(guī)則改變者”。更令人興奮的是,有可能利用超導實驗積累的數(shù)據(jù)訓練機器學習算法,以預測其他可能的超導材料。

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