碳纳米材料实验、理论与人工智能方法的综合研究进展

摘要

碳纳米材料因其独特结构与多功能特性，在能源、环境及生物医学等领域展现出广阔的应用前景。本文系统综述了碳纳米材料的实验研究与理论模拟进展。实验方面，重点介绍了溶剂调控、模板辅助及界面自组装等策略在多层次结构调控中的作用机制，揭示了π-π堆积、氢键网络、静电与疏水作用等非共价相互作用对结构稳定性与性能调控的关键影响。理论模拟方面，回顾了第一性原理计算在电子结构-性能关联研究中的作用，分子动力学在环境响应与界面演化分析中的应用，以及多尺度模型在性能预测中的发展。特别地，人工智能正成为新兴驱动力：机器学习模型在数据解析、性能预测与结构反向设计中展现出潜力，机器学习力场与多尺度模拟结合显著提升了计算效率与精度。当前挑战包括力场泛化不足、多物理场耦合不完善及数据标准化缺失。未来应构建主动学习驱动的多尺度模拟体系与实验-计算融合平台，形成“计算-表征-制备”闭环，实现从基础研究到工程应用的高效转化。

关键词

碳纳米材料 / 第一性原理计算 / 分子动力学模拟 / 多尺度研究 / 机器学习

基金资助

上海市教育委员会人工智能赋能科研计划资助(SMEC-AI-DHUY-07)