当下科研界最热门的方向，除了钙钛矿、新型电池，那一定要算上水凝胶。水凝胶其实出现已经有60多年了，广泛应用于退热贴、隐形眼镜、婴儿尿不湿、脱毛剂、面膜等。其中再生医美、个人护理、隐形眼镜和成人用品等是当前热点；而在科研界，医疗、柔性可穿戴设备和传感等前沿领域最热闹。

原文链接： 科研界又一“顶流”新材料，被盯上了！

近期，中国巨石发布公告，拟设立全资子公司巨石集团淮安有限公司，并建设年产40万吨高性能玻璃纤维生产线，是全球第一个玻纤零碳智能制造基地。同时拟由新设立的浙江巨石新能源（淮安）有限公司建设200MW风力发电配套工程项目，总投资达56.58亿元。

众多周知，玻纤是高耗能产业，而碳达峰、碳中和已经无法避免，此次的项目亮点正在于“零碳”这一点上，巨石集团是通过用风电侧的脱碳来中和玻纤生产产生的碳，这也是玻纤行业一次全新的尝试。

原文链接： 40万吨！玻璃纤维巨头投建全球首个零碳产线

据SNE Research 数据，2022 年上半年，在全球动力电池装机前20 的企业中，有15 家我国企业，宁德时代继续蝉联全球电池销量冠军，占全球市场份额34%，比亚迪电池销量超过松下全球排名从第四名跃升第三名，占全球市场份额达12%。

位居第二的韩国，其电池产业的四大关键材料对外依存度分别为：负极47.2%、正极80.8%、隔膜69.5%、电解液66.5%。其对中国镁、稀土、锂等重要材料的依赖度超过80%，对俄罗斯和乌克兰的氪、氙、钯等材料的依赖度超过30%。

原文链接： 中国、日本、韩国电池产业发展态势和战略分析

近日，被业界称为动力电池业界“黑马”的中创新航公告称，已就中国境内首次公开发售提交上市前辅导的备案登记，有关材料已于2022年12月29日提交。中创新航成立于2015年，主营业务为动力电池和储能系统产品。2022年10月6日，中创新航于港交所挂牌上市，成为港股首家动力电池企业， 中国汽车动力电池产业创新联盟统计，2022年1-11月，中创新航在国内动力电池市场的占有率为6.73%，装车量达到17.39 GWh，在国内动力电池企业排名第三，仅次于宁德时代和比亚迪。

原文链接： 中创新航启动A股IPO！

近日，《自然材料》（Nature Materials）以《当心痕量杂质》(Caution on trace impurities)为题刊出了其编辑对西安交通大学材料科学与工程学院院长单智伟教授的专访。在专访中，单智伟教授针对编辑所提出“自己的专业背景和研究兴趣”“杂质的来源”“杂质对材料性能的影响”“杂质对工业应用的影响”“在解决杂质问题时所面临的主要困难”“学术界和工业界应该采取的措施” 等问题一一作了回答。

原文链接：科技自立自强 |《自然材料》专访我院单智伟教授

近日，经德国哈梅林太阳能研究所(ISFH)权威认证报告，隆基绿能在M6全尺寸单晶硅片和自研的量产型制程工艺基础上，创造了p型HJT电池26.56%、无铟HJT电池26.09%转换效率的新世界纪录，进一步夯实了低成本HJT电池的产业化技术基础。

自2021年4月至今，隆基绿能已经先后在n型TOPCon、p型TOPCon、n型HJT电池、p型HJT电池、无铟HJT电池等技术领域12次刷新电池转换效率世界纪录。

原文链接： 26.56%！26.09%！隆基p型及无铟HJT电池效率再获突破

近日，美国海军宣布全面投产西科斯基CH-53K直升机，其大量采用了Hexcel碳纤维复合材料，CH53K是一种多任务直升机，具有超重型能力，据报道它超过了美国国防部（DOD）所有其他类型旋翼飞机，是唯一一款将在2032年及以后继续生产的重型直升机，重型货运直升机是一种高度复合材料密集型飞机，包括其主要结构如挠性梁和旋翼叶片。

原文链接： 【热点聚焦】美国海军批准全面投产西科斯基CH-53K直升机，其大量采用了Hexcel碳纤维复合材料

近日，巴塞罗那科学技术学院Dmitri K. Efetov教授展示了一种光谱技术，相关成果发表在Nature Materials上。

本研究建立了魔角扭转三层石墨烯MATTG的各种电调谐相图，这种光谱学还揭示了位移场中奇异相变和复杂相关带结构的演变。该工作还有助于在相关绝缘体和附近的非常规超导体之间架起桥梁，并为研究其他具有陡带和平带的扭曲多层石墨烯中的相关状态提供了途径。

原文链接： Nat. Mater：扭曲三层石墨烯中强关联相的狄拉克谱

近日，弗吉尼亚大学Tao Sun教授通过同时高速同步x射线成像和热成像，再加上多物理场模拟，发现了Ti-6Al-4V激光粉末床融合中的两种类型的锁孔振荡。相关成果发表在Science上。

在典型的LPBF工艺中，使用高功率激光束局部熔化和固化金属粉末，逐层形成三维(3D)物体。在机器学习方法的帮助下，开发出一种高精度的方法，从热特征中检测孔隙形成。实施这种孔隙形成跟踪将有助于避免建造由于高孔隙率而导致失效的部件。

原文链接： 新年首篇Science: 3D打印+机器学习

（版权声明：若文章内容涉及版权问题，敬请原作者联系我们删除。）