综述：TiO2纳米颗粒的多技术表征：面向纳米材料应用的晶粒尺寸、微应变与物相分析

这篇综述系统评述了二氧化钛（TiO2）纳米颗粒的结构表征技术，重点探讨了X射线衍射（XRD）、透射电镜（TEM）、拉曼光谱等多技术联用策略，揭示了晶粒尺寸（2.12 nm至178.8 nm）、微应变（0.06%-1.14%）与物相（锐钛矿/金红石/板钛矿）的关联规律，为催化、涂层和热管理应用提供结构-性能优化框架。

　　

多技术联用揭示TiO₂纳米颗粒的结构奥秘

二氧化钛（TiO₂）纳米颗粒因其多晶型特性和化学稳定性，在催化、生物医学和能源领域应用广泛。最新研究表明，其结构特征存在明确层级关系：XRD测得的晶粒尺寸普遍小于TEM观测的晶粒尺寸，而扫描电镜（SEM）或动态光散射（DLS）显示的颗粒尺寸最大，差异幅度可达3%-130%。这种差异源于合成温度、团聚效应和仪器分辨率等因素。

晶粒与颗粒的尺寸博弈

通过Scherrer方程和Williamson-Hall模型分析，最小晶粒尺寸低至2.12 nm，而对应TEM晶粒尺寸通常超过20 nm。Warren-Averbach模型进一步揭示微应变范围为0.06%-1.14%，位错密度达0.0389-0.224×10¹⁶ m^?2，与晶粒尺寸呈负相关。有趣的是，金红石相在高温下展现更优热稳定性，而锐钛矿相因高比表面积成为催化反应的首选。

表征技术的协同效应

拉曼光谱在检测表面局域相变时表现卓越，如板钛矿相的弱特征峰（240-370 cm^?1）；FTIR则通过780 cm^?1处的Ti-O-Ti弯曲振动确认表面化学修饰。原位TEM观测到晶界处存在位错网络，这解释了XRD与TEM尺寸差异的根源。

从结构到功能的跨越

在光催化领域，6-11 nm的混合相TiO₂因异质结效应使四环素降解效率提升40%；而在纳米流体中，经BPEI修饰的TiO₂使热导率提高35%。机器学习模型（如LSTM）已能预测纳米流体性能，R²>0.99。

未来，人工智能辅助的多模态表征框架将推动TiO₂纳米材料的精准设计，特别是在动态监测晶格畸变（如高压相变）和界面工程方面展现巨大潜力。