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人类一秒钟最快能跑多少米(人类每秒可以跑多少米)

全球科技在不断的发展及进步,人类的生活品质也随之得到了提高,了解世界十大新科技有利于我们开拓视野。

一、量子计算机

什么是量子计算机? 是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。当某个装置处理和计算的是量子信息,运行的是量子算法时,它就是量子计算机。量子计算机的概念源于对可逆计算机的研究。研究可逆计算机的目的是为了解决计算机中的能耗问题。

早在1920年,奥地利人埃尔温·薛定谔、爱因斯坦、德国人海森伯格和狄拉克,共同创建了一个前所未有的新学科——量子力学。量子力学的诞生为人类未来的第四次工业革命打下了基础。在它的基础上人们发现了一个新的技术,就是量子计算机。

量子计算机的技术概念最早由理查德·费曼提出,后经过很多年的研究这一技术已初步见成效。2013年6月8日,由中国科学技术大学潘建伟院士领衔的量子光学和量子信息团队首次成功实现了用量子计算机求解线性方程组的实验。相关成果发表在2013年6月7日出版的《物理评论快报》上,审稿人评价“实验工作新颖而且重要”,认为“这个算法是量子信息技术最有前途的应用之一。

实验的成功标志着我国在光学量子计算领域保持着国际领先地位。2017年5月3日,中国科学技术大学潘建伟教授宣布,在光学体系,研究团队在2016年首次实现十光子纠缠操纵的基础上,利用高品质量子点单光子源构建了世界首台超越早期经典计算机的单光子量子计算机。

量子计算机原理:普通的数字计算机在0和1的二进制系统上运行,称为“比特”(bit)。但量子计算机要远远更为强大。它们可以在量子比特(qubit)上运算,可以计算0和1之间的数值。假想一个放置在磁场中的原子,它像陀螺一样旋转,于是它的旋转轴可以不是向上指就是向下指。所以,常识告诉我们:原子的旋转可能向上也可能向下,但不可能同时都进行。但在量子的奇异世界中,原子被描述为两种状态的总和,一个向上转的原子和一个向下转的原子的总和。在量子的奇妙世界中,每一种物体都被使用所有不可思议状态的总和来描述。

2019年1月10日,IBM宣布推出世界上第一台商用的集成量子计算系统。

中科院量子信息重点实验室副主任、本源量子计算公司创始人兼首席科学家郭国平郭国平认为,量子是一门学科,一门科学,而不是玄学,它是对某种物理状态的描述,所以量子这个词不只特定出现在量子力学中。郭国平认为,现在没有真正意义上的量子计算机。在经典计算机里面,我们大多数讨论的是物理比特,但是真正的量子计算机实际上是逻辑比特。逻辑比特跟物理比特的差距就是,物理比特是会有错误率的,比如说万分之一,甚至是千分之一。用一个或多个物理比特编码才能够形成真正的比特,也就是逻辑比特。所以从这个概念来看,目前无论是国内、国外,他们做的基本上还是停留在物理比特的阶段,当然现在已经在尝试逻辑比特。所以,我们说,现在还没有真正的量子计算机。

量子器件不仅体积小,而且工作原理和现有的半导体电子器件完全不一样。迄今为止,各种硅半导体电子器件都是通过控制电子的数目来实现信息处理的。例如,开关元件通过有无电子流来控制电路的通、断,或表示状态“1”或“0”;放大元件是控制所通过电子的多少来实现放大功能的。 然而,量子器件不单纯通过控制电子数量的变化,而主要是通过控制电子波动的相位来进行工作的,它能实现更高的响应速度和更低的电力消耗。

因此,量子器件的出现,人们就有可能研制出比现有最小的电子器件还要小的、由单个电子构成的元器件。据报道,美国威斯康星大学的材料科学家根据量子力学理论已制造出了一些可容纳单个电子的被称为“量子点”的微小结构。这种量子点非常微小,在一个针尖上就可容纳几十亿个。这将为制造更微型化的微处理器和更高容量的存储器开拓了美好的前景。科学家认为,量子力学的理论将会对整个电子工业产生重大的影响,就是产生量子计算机。

所谓量子计算机,是指建立在量子力学理论基础上的计算机,它有两个含义:一是指它所用的微处理器是一种量子器件;二是指它的计算过程将利用量子力学理论。量子计算机除了所用的器件同现在的计算机不同外,其工作原理也不一样,且可以快速完成复杂的计算任务。如要对一个巨大的数进行因子分解,使用现在的计算机时,不仅需要完成大量的除法操作,且操作次数可迅速呈指数上升,而量子计算机却可迅速完成这一工作。

二、液体活检

液体活检是什么? 液体活检作为体外诊断的一个分支,是指一种非侵入式的血液测试,它能监测肿瘤或转移灶释放到血液的循环肿瘤细胞(CTC)和循环肿瘤DNA(ctDNA)碎片,是检测肿瘤和癌症、辅助治疗的突破性技术。液体活检中的“液体”以血液为主,也包括粪便、尿液、唾液以及其他体液样品。

数据显示,在我国癌症筛查结果中,只有20%是早期,80%的癌症往往查出来都是中晚期了,而这20%的癌症早期还是体检查出来的。众所周知,癌症越早发现、治愈率越高,但由于患者缺乏相应的筛查手段,体检得来的报告结果,其灵敏度和准确度都相对较低。现如今在美国,有一种被称为液体活检的检测方法开始兴起,尤其是为一些病人省去了手术活检和穿刺活检,因为这两种活检是长期需要来指导病人癌症治疗的。

国内也有一些生物公司在研发液体活检技术:只需抽取6~8ml血,就能够筛查是否患有6大常见癌症(比如肺癌、胃癌、食管癌、肝癌、大肠癌、乳腺癌),准确率超过80%,花费大约2000~3000元。

液体活检的优势:在于能解决精准医疗的痛点,通过非侵入性取样降低活检危害,而且能够有效延长患者生存期,具有十分高的性价比。液体活检技术主要包括:CTC 和ctDNA,及外泌体检测。

基因突变是肿瘤产生发展的重要原因,几乎所有癌症患者都携带有DNA突变,这些突变只存在于肿瘤细胞而不是存在于正常细胞,因此为肿瘤组织的检测与跟踪提供了方便的特异性生物标记。种类繁多的突变位点及基因型也为肿瘤的精确诊疗提供了必要的信息。

因此,液体活检对于癌症疾病的攻克是效果十分显着的,同时还可以更加迅速地对癌细胞症状进行准确的定位,具有多项优势。

液体活检的优势在于:一是副作用小,二是非侵入式。传统的手术活检和穿刺活检由于其侵入式操作,往往带有并发症,肿瘤复发风险,液体活检则仅仅是抽取一定量的血液,风险小;操作简便,无需影像学支持。传统活检依赖于影像学(CT、MRI、超声波等)的发现,定位肿瘤的准确位置和大小后进行手术或者穿刺操作,操作性难,而液体活检则不需要影像学支持,并且操作简便;

传统活检因其侵入式原因对病人体质要求较高,一般病人一年内最多做2-3次手术或穿刺,而部分重症病人甚至不能做手术或穿刺,难以满足检测要求,液体活检一般只需要5-10ml血液,因此支持重复多次取样,能够有效应对肿瘤异质性。

肿瘤异质性是指患者不同部位肿瘤突变信息可能不同,甚至同一肿瘤内也可能包含不同突变的肿瘤细胞,传统活检无法解决肿瘤异质性问题,获取的样本所包含的肿瘤信息可能缺失,而无论是血液中的CTC还是ctDNA都可能包含不同突变肿瘤细胞的信息,有效应对肿瘤异质性;发现早于影像学检测。研究表明肿瘤患病的早期血液中就已经有CTC和ctDNA的出现,液体活检对肿瘤的检测可早于影像学发现,做到提前预测,且成本低。

三、人类细胞图谱计划

人类细胞图谱计划对于人类基因来说,是一个极其伟大的工程。“人类细胞图谱计划“是一项大型国际合作项目: 根据独特的分子信息(如基因表达)对所有人类细胞种类进行定义,并将这些信息与传统的细胞学表述(如位置和形态)相关联。

人类细胞图谱计划是一项大型国际合作项目,致力于建立一个健康人体所包含的所有细胞的参考图谱,包括细胞类型、数目、位置、相互关联与分子组分等。该计划是通过全世界范围内优秀的生物学家、技术专家、病理学家、内科医生、外科医生、计算机科学家、统计学家等共同讨论提出的具有划时代意义的国际合作项目。

实际上,人类细胞图谱必须包含一个综合性参考目录,基于所有人类细胞的稳定属性和瞬态特征,以及它们的位置和丰度。而一个图谱亦不仅仅只是一份目录:它能够显示这些要素之间的关系,并有时能够据此揭示功能性进程。

要想做到有用,一份图谱必须是抽象化的:综合性地体现出某些特性,而忽略其他。此外,一份图谱还必须提供一个坐标系统,这个系统中的概念可以在不同水平上都通用。在任何分辨率下都可以了解概念特征,高维信息则能够被化繁为简。

此,一个关键性问题是人类细胞图谱如何做到提炼主要特征,提供坐标并展现它们之间的关联。一个自然的解决方案是:通过定义一系列分子标志物来描述每个人类细胞。除了描述编码人类蛋白的基因的表达状况外,分子标志物的 *** 还将包括非编码基因的表达水平、转录本可变剪接的水平,每个启动子和增强子的染色质状态,以及每个蛋白和它们的的翻译后修饰状态的水平等。所需收集信息的最佳量级和种类是由技术可行性和每个层次的生物学视点所决定的。如今,获取具体到每个细胞每个基因表达水平的信息已经可以通过高通量来实现。

从某些方面来说,人类细胞图谱计划(基本单位是单个细胞)和人类基因组计划(基本单位是单个基因)非常相似。二者均致力于创建生物学的“元素周期表”,综合性地罗列两个人类生命中关键性的“原子”单位(细胞和基因),并由此为生物学研究和医学应用打造重要基础。而二者不同之处在于,由于人类细胞图谱计划独特的细胞生物学方向,它需要特殊的实验工具、分子和细胞学描述符的选择,以及通向终点途中的大量挑战。

理想的人类细胞图谱计划应当包括不同领域中所有可能的标志物:1)一个人体中的所有细胞;2)每个细胞的空间位置;3)一个人类生命中每一刻的每个细胞;4)每个人类的细胞图谱的叠加,根据不同健康状态、基因型、生活方式和外界环境加以注释。

四、从阳光中收集液态燃料

哈佛大学的科学家发现一款新型钴-磷催化剂,能够利用太阳能,将水分子分解成氢气和氧气,随后这些氢将二氧化碳转化成有机物。在这样一个封闭系统中,燃烧释放的二氧化碳将重新被转化成燃料,而不是被排放到大气中。这项技术或将会给太阳能和风能行业带来革命性的影响。

五、基因疫苗

基因疫苗,指的是DNA疫苗,即将编码外源性抗原的基因插入到含真核表达系统的质粒上,然后将质粒直接导入人或动物体内,让其在宿主细胞中表达抗原蛋白,诱导机体产生免疫应答。抗原基因在一定时限内的持续表达,不断 *** 机体免疫系统,使之达到防病的目的。

基因疫苗的操作简单,最重要的就是价格便宜,它能够有效且快速地适应病原体突变问题,让人体细胞产生相应的抗体,在发生疫情的时候会有很大的帮助。

相比于在细胞培养物或SPF鸡蛋中生产的传统蛋白疫苗,基因疫苗制作起来也十分简单、且廉价。通过这种方法制得的疫苗能够快速适应病原体突变。基因疫苗的最终目标是:科学家找出能够抵抗病原体的人群、纯化能够为人类提供保护的抗体,然后,设计出基因序列,诱导人体细胞产生这种抗体。

基因疫苗优点:

基因疫苗不仅可以产生体液免疫应答,而且可以导致细胞毒T淋巴细胞激活而诱导细胞免疫,而传统的疫苗只有活苗可诱导细胞免疫,但存在活疫苗的毒力回升的危险。

基因疫苗可以将编码外源性抗原的基因插入到含真核表达系统的质粒上,然后将质粒直接导入人或动物体内,让其在宿主细胞中表达抗原蛋白,诱导机体产生免疫应答。抗原基因在一定时限内的持续表达,不断 *** 机体免疫系统,使之达到防病的目的。

基因疫苗存在的问题:

质粒DNA一般不会整合到宿主细胞的基因组上,目前也未发现插入突变的证据。但不能完全排除少数质粒DNA插入到染色体上引起突变的可能性。一旦整合到基因组中就可能使细胞癌基因激活或抑癌基因失活。

基因疫苗的免疫效率很难达到百分之百的免疫保护,且存在明显的种属个体差异,这或与不同动物细胞需要不同启动子、抗原基因、给药方法途径、给药量等有关。

六、深度学习与机器视觉

深度学习适用于计算机领域,对于图像识别能力的帮助是非常显着的,甚至可以超过人类大脑;机器人视觉则被应用到多个领域之中,比如农业生产、自动驾驶以及医学诊断等等。

深度学习的概念来源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的概念:是由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。另外,Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,它的动机在于:建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

值得一提的是,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同,比如卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网就是一种无监督学习下的机器学习模型。

那些需要使用深度学习来最终解决的问题有如下的特征:

深度不足会出现问题。

人脑具有一个深度结构。

认知过程逐层进行,逐步抽象。

机器视觉,是人工智能的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品,将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术,后来,一直在机器视觉中应用。

机器视觉实际上是一项综合技术,其中包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字频技术、计算机软硬件技术(包括图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉系统最重要特点:就是提高生产的灵活性和自动化程度。特别是在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,采用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

中国已成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一,机器视觉应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。一个重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心,高要求的零部件加工及其相应的先进生产线,使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

早在2010年,中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年,中国机器视觉市场规模达到8.3亿元,同比增长48.2%,其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%,工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。重要的是,机器视觉比较容易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。

一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头(其中包括定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头)、 相机(其中包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。

七、从空气中收集净水

空气中收集净水,这项科技对于缺少水资源的国家地区来说会有很大的帮助,而且不需要耗费过多的资源,最大的要求就是需要在空气湿度低至20%的环境之下才能够进行这样的工作。

地球资源面临着匮乏的重大生存问题,叠加人类活动使其超负荷,出现能源危机已经不是危言耸听。因此,人类发明出了一种特殊“燃料”,对于太阳能和风能行业将会带来巨大的影响。

比如科学家已经能够从空气中收集净水,但现有的技术是,需要耗费大量的电力,并且只有在湿度较高时才能实现。而目前,情况正在发生了重要改变。比如来自MIT和加州大学伯克利分校的研究团队通过一类新型多孔晶体——金属有机骨架,能够在空气湿度低至20%的环境下成功收集净水,重要的是,这一过程完全不需消耗能量。

再比如,美国一家位于亚利桑那州的初创企业Zero Mass Water,可以通过离网型太阳能系统,每天可以生产2.5升水。

八、可持续型社区

可持续型社区是一种现代高科技环保社区,人类居住在这样的环境之中,可以更加合理的利用水资源和电力。

什么是可持续型社区? 是指在人口、资源、环境等方面综合平衡发展的某一人文地理区位。比如能将绿色建筑理念一次性应用到大规模的建筑过程中,它将可能为能量、水资源的消耗带来一场革命。

美国加州大学伯克利分校的科学家之前正计划通过智能微电网,将本地产生的太阳能用于建筑的电力供应,最终将减少一半的电力消耗,并将碳排放降至0。同时,他们还计划重新设计建筑的排水系统,实现厕所和下水道中水资源的就地循环利用,同时雨水也将被收集利用,这些重要的举措将会使饮用水的需求量下降70%。

可见,可持续型社区倡导的是“人与自然共生”的和谐思想,倡导生态化生态循环发展空间思维,可持续型社区包含“环境永续化、社会永续化、经济永续化”三维理念。具有“适当的地域范围与人口规模,具备共同的生态文化意识,成为环境宜人、社会和谐与经济高效的生态化发展”的居住区。

可持续型社区重点强调社区的归属感与场所感,十分注重人与人之间的空间联系,大力追求社区空间环境的生态永续性,可持 续性社区的特色主要表现为强烈的归属感、标志性建筑、历史文化传统的延续、社区公正参与意识、与自然共生协调、步行可达空间邻里尺度、集约型的土地利用、 多样性的住宅以及低碳、节能技术应用等。

可持续型社区尤其强调满足现有和未来居民、其子孙和其他使用者的各类需求,促进生活品质的提高,并能够提供机会和选择,其居民能够以有效合理利用自然资源,提升社区空间环境,促进社区意识及社区规划,以及加强经济社会繁荣等方法来实现可持续发展。

九、精准农业

精准农业,又称为精确农业或精细农作,其发源于美国。精准农业是以信息技术为支撑,根据空间变异,定位、定时、定量地实施一整套现代化农事操作与管理的系统,是信息技术与农业生产全面结合的一种新型农业。精准农业是近年出现的专门用于大田作物种植的综合集成的高科技农业应用系统。因而,精准农业技术被认为是21世纪农业科技发展的前沿,是科技含量最高、集成综合性最强的现代农业生产管理技术之一。

精准农业对于农民来说是一项十分伟大的发展,能够更好地去提高农作物的产量甚至是质量,且还能够减少用水量,避免农药过度使用。

用大白话来说,精准农业的理念就是需要多少给多少,需要什么给什么。精准农业的具体含义就是按照农业操作每一单元的具体条件,精细准确地调整各项农业管理措施,在每一生产环节最大限度地优化各项农业投入,以获取最大经济效益和环境效益。

精准农业由十个系统组成:全球定位系统、农田信息采集系统、农田遥感监测系统、农田地理信息系统、农业专家系统、智能化农机具系统、环境监测系统、系统集成、网络化管理系统和培训系统。

1、全球定位系统。精准农业之前广泛采用了GPS系统用于信息获取和实时的准确定位。为了提高精度广泛采用了 DGPS(Differential Global Positioning System)技术,即所谓"差分校正全球卫星定位技术"。它的特点是定位精度高,根据不同的目的可自由选择不同精度的GPS系统。

2、地理信息系统GIS:精准农业离不开 GIS(Geographical Information System)的技术支持,它是构成农作物精准管理空间信息数据库的有力工具,田间信息通过GIS系统予以表达和处理,是精准农业实施的非常重要步骤。

3、遥感系统 RS:遥感技术(Remote Sensing)是精准农业田间信息获取的关键技术,为精准农业提供农田小区内作物生长环境、生长状况和空间变异信息的技术要求。

4、作物生产管理专家决策系统:其核心内容是用于提供作物生长过程模拟、投入产出分析与模拟的模型库;支持作物生产管理的数据资源的数据库;作物生产管理知识、经验的 *** 知识库;基于数据、模型、知识库的推理程序;人机交互界面程序等。

5、田间肥力、墒情、苗情、杂草及病虫害监测及信息采集处理技术设备。

6、带GPS系统的智能化农业机械装备技术:比如带产量传感器及小区产量生成图的收获机械;自动控制精密播种、施肥、洒药机械等等。

精准农业其核心是建立一个完善的农田地理信息系统(GIS),可以说是信息技术与农业生产全面结合的一种新型农业。精准农业并不过分强调高产,而主要强调效益。它将农业带入数字和信息时代,是21世纪农业的重要发展方向。

传统农业的发展在很大程度上依赖于生物遗传育种技术,以及化肥、农药、矿物能源、机械动力等投入的大量增加而实现。由于化学物质的过量投入引起生态环境和农产品质量下降,高能耗的管理方式导致农业生产效益低下,资源日显短缺,在农产品国际市场竞争日趋激烈的时代,这种管理模式无疑已不能适应农业持续发展的需要。

美国是全球最早提出并实践精准农业的国家,代表着这一领域最先进的发展水平。美国大约有200多万个农场,其中有60%-70%采用了精准农业技术。精准农业主要应用于美国中西部大豆、小麦、玉米和部分经济作物。

以色列同样是精准农业的代表,拥有发达的温室技术与节水灌溉。比如在20世纪70年代之前,以色列农产品大量依靠进口,后来,以色列依据本国的自然资源条件,调整了农作物种植结构,减少了对土地资源要求高的粮食作物种植,积极发展温室技术,改种产值高的花卉、蔬菜及水果,大大改善了其农业生产状况。以色列的温室技术从20世纪70年代至今,已经完全实现了智能化与自动化,一个温室大约4000㎡,从播种开始到收获,全过程电脑控制,几乎不需要人力,而且将滴灌技术引入温室系统,进一步提高了花卉、蔬菜等农作物的产量。

十、廉价的氢能汽车催化剂

无污染的氢燃料电池技术,就是廉价的氢能汽车催化剂,对于能源汽车领域来说,这无疑是一项伟大的发明。

丹麦科学家曾经开发了一种廉价新型催化剂。让氢能汽车发展驶入快车道。或将会对汽车行业产生重要十分影响,它的相关研究结果发表在《自然材料》杂志上。

世界上,氢动力汽车毕竟还很少,其原因全都与催化剂的成本有关,由于催化剂的生产需要铂,因此,在普通汽车中使用大约五克这种昂贵的金属材料,那么在环保型氢发动机中,要高出十倍的成本。

哥本哈根大学的化学家开发了一种廉价的铂金催化剂,且新催化剂不含碳。研究人员使用具有大表面积和高强度的纳米线网络代替了纳米粒子,因此,这种新型催化剂可以使每克铂产生更多的马力。

研究负责人、化学教授马蒂亚斯·阿伦茨(Matthias Arenz)曾经说:“我们的催化剂仅需要现代汽车氢燃料电池中常用铂金的一小部分。铂金是常规汽车所必需的,但我们的新型催化剂比当今氢能汽车所用的催化剂稳定得多。”

研究人员表示:有了这一突破,氢燃料汽车将变得司空见惯,这使它们更便宜,更环保,更耐用。

中国科学技术大学科研人员研制的一种新型催化剂攻克了氢燃料电池汽车(氢能汽车)推广应用的关键难题,使氢燃料电池汽车即使在寒冬也能正常启动。该催化剂解除了氢燃料电池一氧化碳“中毒休克”危机,延长了电池寿命,拓宽了电池使用温度环境,该研究成果日前在线发表在国际权威学术期刊《自然》上(来自于中化新网讯)。

该新型催化剂由中国科学技术大学教授路军岭、韦世强和杨金龙等课题组合作开发。该联合团队设计了一种原子级分散于铂表面的氢氧化铁新型催化剂,该催化剂能够在-75℃~107℃温度条件下100%选择性地高效去除氢燃料中的微量一氧化碳。因此,该新型催化材料可以为氢燃料电池在频繁冷启动(即使在约-75℃的极寒条件下)和连续运行期间提供全时保护,避免氢燃料电池一氧化碳中毒。

“这一成果可能会大大加速氢燃料电池汽车时代的到来。”路教授曾经介绍说,“我们的最终目标是开发一种廉价的,具有高活性、高选择性的一氧化碳优先氧化催化剂,既可以提供机载燃料电池的全时保护,也可以为工厂高纯氢气制备提供有效手段。”

所谓十大新科技是《科学美国人》与世界经济论坛在2017夏季达沃斯论坛期间联合发布了2017年全球十大新兴技术。这份榜单由《科学美国人》杂志、《科学美国人》全球顾问委员会、世界经济论坛全球专家网络、世界未来委员会共同选出,涵盖了在医疗、计算机、环保等领域的最新技术,它们在提高生活质量、促进产业转型、保护地球环境等方面具有无限潜能。

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