近日,建筑工程学院何海杰团队分别在中科院一区Top期刊《Journal of Cleaner Production》上发表题为“Exploiting machine learning for controlled synthesis of carbon dots-based corrosion inhibitors”和中科院一区Top期刊《Construction and Building Materials》上发表题为“Employing novel N-doped graphene quantum dots to improve chloride binding of cement”的原创性研究论文,何海杰博士为论文第一作者,电玩城游戏大厅app下载为第一单位。
第一篇论文中,碳点有望成为新一代绿色钢筋缓蚀剂的理想材料,然而,在制备过程中采用人工经验驱动的试错法路线面临资源浪费和影响环境等问题。该论文首次采用数据驱动的机器学习方法,旨在精确预测碳点的缓蚀效率并优化其合成路线,实现碳点基缓蚀剂的可控合成。该研究减少了绿色钢筋缓蚀剂的开发时间和成本,推动可持续性发展。
第二篇论文针对现阶段仍缺乏高效外加剂提升钢筋混凝土结构抗氯离子侵蚀性能,首次将高分散、低成本的氮掺杂石墨烯量子点应用于水泥材料提升氯离子固化性能。该研究提供了一种新型碳基纳米材料用于增强混凝土抗氯离子侵蚀,有望提高滨海环境下钢筋混凝土结构耐久性。
上述两项工作得到国家自然科学基金项目、国家自然科学基金青年项目、浙江省自然科学基金项目的资助。
论文1链接:https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.138210
论文2链接:https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2023.132944