酒石酸盐辅助的离子层外延技术用于二维纳米结构的一般合成

《Small Methods》：Tartrate-Assisted Ionic Layer Epitaxy for General Synthesis of 2D Nanostructures

本研究提出了一种酒石酸辅助的离子层外延（ILE）方法，可在空气-水界面快速合成厚度均匀（1-2 nm）、形状规则的2D纳米片。该方法通过酒石酸配位稳定金属离子，抑制体相成核，实现26种元素的纳米片合成（包括单质和多元素体系），并通过溶液循环提升原料利用率。同时，开发了多模态大型语言模型（LLM）自动评估纳米片质量，其评估结果与人类专家高度一致（ICC=89%），为材料发现提供高效评估工具。该方法为实验室自动化合成2D纳米材料开辟了可持续、高通量的新路径。

　　近年来，二维（2D）纳米材料因其独特的物理、化学和机械特性而受到广泛研究，尤其是在催化、电子器件和能量存储等领域展现出巨大潜力。然而，如何高效、可控地合成具有规则形状和均匀厚度的超薄纳米片（NSs）仍然是一个重要的科学挑战。尽管已有多种合成方法被开发出来，但许多方法受限于材料的天然层状结构或需要复杂的实验条件，导致合成过程难以扩展和优化。因此，研究者们不断探索新的合成策略，以提高合成效率并实现对材料性能的精准调控。

本文提出了一种基于酒石酸辅助离子层外延（ILE）的简便且通用的合成方法，能够在空气-水界面实现多种元素的超薄纳米片制备。该方法通过在自组装单层（SAM）中引入酒石酸配体，有效稳定金属离子并抑制体相成核，从而促进纳米片在限定区域内的生长。这种方法不仅能够合成来自26种不同金属元素的单元素和多元素纳米片，还能够实现大规模、高纯度的材料合成。此外，研究还引入了一种多模态大语言模型（LLM）用于纳米片质量的自动化评估，为材料合成和表征提供了一种高效、一致且无偏见的工具。

### 1. 酒石酸辅助ILE合成方法的原理与优势

在传统的ILE合成过程中，通常需要高温环境以促进金属离子的水解和成核，这不仅增加了能耗，还可能导致纳米片表面出现杂质，如纳米颗粒（NPs），从而影响最终材料的性能。相比之下，酒石酸辅助ILE方法通过引入酒石酸配体，能够有效调控金属离子的分布和反应路径。酒石酸能够与金属离子形成稳定的配位结构，使其在空气-水界面的电荷双电层（EDL）中集中并成核，从而避免在体相中发生不必要的成核反应。这种方法的优势在于：

- **抑制体相成核**：通过酒石酸的配位作用，金属离子被限制在特定区域，从而减少杂质的生成。
- **促进均匀成核**：在EDL中，金属离子的浓度和分布得到优化，有利于形成具有规则形状和均匀厚度的纳米片。
- **实现环境友好合成**：该方法能够在常温下进行，无需高温反应，从而降低能耗并提高合成过程的可持续性。
- **支持溶液循环利用**：由于大部分前驱体在纳米片生长过程中被高效利用，剩余溶液中的前驱体可以回收再利用，从而提高材料合成的经济性和环境友好性。

在实验中，研究人员首先以钯（Pd）为模型元素，验证了酒石酸辅助ILE的可行性。他们使用了十八烷基胺（ODAM）作为表面活性剂模板，酒石酸作为辅助配体，成功合成了具有六边形结构的Pd纳米片。通过扫描电子显微镜（SEM）和原子力显微镜（AFM）分析，纳米片表现出均匀的厚度（约2.1纳米）和较大的尺寸（边长为1.5–2.0微米），且表面平整，无明显杂质。进一步的高分辨透射电镜（HRTEM）和X射线光电子能谱（XPS）分析确认了纳米片的晶体结构和元素组成，表明其具有良好的单晶特性。

### 2. 多元素纳米片的合成与性能研究

除了单元素纳米片，该方法还成功应用于多元素纳米片的合成。例如，研究者利用钴（Co）和镍（Ni）的混合前驱体，合成了CoNi（OH）₂纳米片。这种多元素结构不仅能够保留单元素纳米片的优良性能，还能通过元素间的协同作用进一步提升催化性能。研究发现，CoNi和CoFe纳米片在氧析出反应（OER）中表现出比单元素材料更高的活性，其中CoFe纳米片的性能尤为突出。这表明，通过合理设计元素组合，可以进一步优化纳米片的电化学性能，拓展其在能源转换和催化反应中的应用。

此外，研究还探讨了不同元素组合对OER性能的影响。例如，钴（Co）和铁（Fe）的协同作用显著提升了纳米片的催化活性，而镍（Ni）因其良好的电子结构和较高的表面活性，在OER反应中表现出最佳性能。这种性能差异不仅源于元素本身的特性，还与纳米片的表面结构、电子分布以及元素间的相互作用密切相关。通过调整前驱体比例和反应条件，研究者能够灵活控制纳米片的元素分布，从而实现性能的优化。

### 3. 多模态大语言模型在纳米片质量评估中的应用

为了提高纳米片合成的效率和可重复性，研究者还引入了一种基于多模态大语言模型（LLM）的自动化质量评估方法。传统上，纳米片的质量评估主要依赖于人工分析，不仅耗时费力，还容易受到主观因素的影响。而LLM通过结合图像识别和自然语言处理能力，能够快速、准确地评估纳米片的形貌、尺寸和表面质量。

研究者选取了36张不同质量等级的SEM图像，通过移除标签和标准化对比度，训练并测试了LLM模型的评估能力。结果显示，LLM在质量评估中表现出与人类专家相当甚至更优的性能。例如，当LLM与六名专家独立评分时，其一致性系数（ICC）达到了82%，接近专家之间的平均水平。而在与专家平均评分进行比较时，LLM的ICC达到了89%，甚至优于个体专家的评分一致性。这表明，LLM能够提供一种快速、客观且可重复的评估工具，为大规模材料合成提供有力支持。

### 4. 方法的通用性与可扩展性

该方法的通用性是其另一大亮点。通过调整前驱体种类和反应条件，研究人员成功合成了来自26种不同金属元素的纳米片，包括单元素和多元素材料。例如，Gd₂O₃、CoO、Bi₂O₃等材料均能在常温下通过酒石酸辅助ILE方法合成，且表现出良好的均匀性和规则性。这些结果表明，该方法不仅适用于单一金属元素，还能灵活扩展至多元素体系，为开发具有复杂成分的纳米片提供了可能性。

此外，研究还发现了一些与元素周期表相关的规律。例如，轻元素（如铜、锰）通常需要更高的前驱体浓度和更长的反应时间才能形成规则的六边形结构，而重元素（如钴、镍）则表现出更强的成核能力。这些规律为后续的材料设计提供了理论依据，使得研究者能够根据目标材料的特性，合理调整合成参数，从而优化纳米片的性能。

### 5. 应用前景与未来展望

酒石酸辅助ILE方法和LLM评估工具的结合，为二维纳米材料的合成与表征提供了一种高效、自动化的新路径。这种方法不仅能够实现多种材料的合成，还能通过机器学习手段快速评估材料质量，显著提升了材料研究的效率和准确性。特别是在催化领域，这种材料合成策略有望用于开发高性能的氧析出反应催化剂，为清洁能源技术提供新的解决方案。

未来，该方法的进一步优化可能包括以下方向：

- **提高合成效率**：通过改进反应条件和前驱体设计，减少合成时间，提高产量。
- **拓展元素范围**：探索更多金属元素及其氧化物、氢氧化物的合成可能性，尤其是那些在传统方法中难以获得的元素。
- **优化元素组合**：研究不同元素之间的相互作用机制，以设计具有更优性能的多元素纳米片。
- **提升自动化水平**：结合人工智能和机器学习技术，进一步开发智能化的合成与评估系统，实现从材料设计到合成再到性能测试的全流程自动化。

### 6. 研究的意义与影响

这项研究的意义在于，它为二维纳米材料的合成提供了一种通用且高效的策略，不仅克服了传统方法的局限性，还为材料科学领域引入了新的评估工具。通过酒石酸辅助ILE方法，研究者能够在常温下实现多种元素的纳米片合成，为探索新型二维材料提供了坚实基础。同时，LLM的引入使得材料质量评估更加客观和高效，为大规模材料研究和工业应用铺平了道路。

此外，该方法在实验室自动化方面具有重要价值。传统的纳米材料合成往往需要复杂的设备和操作流程，而酒石酸辅助ILE方法通过简单的反应条件和高效的前驱体利用，显著降低了实验的复杂性。这种策略不仅适用于基础研究，还可能在工业生产中发挥重要作用，特别是在需要高纯度、大尺寸和均匀厚度的纳米材料应用中。

综上所述，酒石酸辅助ILE方法结合多模态大语言模型，为二维纳米材料的合成和评估提供了一种全新的思路。这种策略不仅拓宽了材料合成的范围，还提高了实验的效率和可靠性，为未来的材料创新和应用提供了强有力的技术支持。