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data-driven discovery and rapid, direct synthesis of MXenes
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data-driven discovery and rapid, direct synthesis of MXenes 数据驱动MXene的发现及其快速直接合成 ▲ 作者：ALI SAFFAR SHAMSHIRGAR, GUILHERME RIBEIRO PORTUGAL, SOHEIL ERSHADRAD, ROMAN IVANOV, MARTIN DAHLQVIST, FLORIAN CHABANAIS, ET AL. ▲ 链接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.aeh5957 ▲ 摘要： MXene是一类发展迅猛的二维过渡金属碳化物与氮化物家族，但其可规模化合成路线仍然有限；以往文献表明该体系存在范围更广、尚未被充分探索的化学空间。 研究组借助机器学习辅助数据库挖掘，发现了新型多层MXene材料。筛选结果揭示了33种已有合成报道、但未被认定为MXene的候选物。在该结果指引下，研究组采用一种快速、可规模化的自蔓延高温合成方法制备出7种多层MXene，该方法无需持续外部加热，数分钟内即可完成反应。 研究组进一步发现了11种此前未见报道的稀土基MXene（M=镨、钕、钐、钆、铽、钬和铥）。实验与建模表明，该系列材料具备半导体特性以及丰富的磁态。这些结果拓展了MXene材料家族，并展示了一种通过可持续方法加速新材料发现的数据驱动策略。 ▲ Abstract： MXenes are a rapidly expanding family of two-dimensional transition metal carbides and nitrides, yet scalable synthesis routes remain limited and historical reports suggest a broader, largely unexplored chemical space. We used machine learning–assisted database mining to uncover hidden multilayer MXenes. Screening reveals 33 previously synthesized but unrecognized MXene candidates. Guided by these findings, we synthesized seven multilayer MXenes using a rapid, scalable self-propagating high-temperature method that requires no sustained external heating and completes within minutes. We further realized 11 previously unexplored rare earth–based MXenes (M = praseodymium, neodymium, samarium, gadolinium, terbium, holmium, and thulium). Experiments and modeling suggest semiconducting behavior and diverse magnetic states across this family. Together, these results expand the MXene family and demonstrate a data-driven strategy for accelerating materials discovery through sustainable methods. |
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