纳米技术的推进与纳米材料的实际应用
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Theoretical Research 理论研究
纳米技术的推进与纳米材料的实际应用
李树涛 中共牡丹江市委党校 ， 黑龙江牡丹江 157000 摘 要 纳米技术是 90 年代才发展起来的 ， 利用纳米技术生产的纳米材料有着传统材料不可比的神奇特性 ， 因此应用 领域非常广泛。纳米材料和其他智能材料的迅猛发展 ， 将在 2l 世纪促使几乎所有工业领域产生一场革命性的变化。 关 键 词 纳米 ； 纳米材料 ； 纳米技术 ； 智能材料 中图分类号 TU5 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2012）60-0061-02 材料是人类用于制造物品、器件、构件、机器或其他产品的 那些物质。材料是物质 ， 但不是所有物质都可以称为材料。材料 是人类赖以生存和发展的物质基础。20 世纪 70 年代人们把信息、 材料和能源誉为当代文明的三大支柱。80 年代以高技术群为代表 的新技术革命 ， 又把新材料、信息技术和生物技术并列为新技术 革命的重要标志。新材料的出现以及材料科学技术的重大突破 ， 都会引起科学技术的重大变革 ， 都会加速社会发展的进程。纳米 科技是上世纪末才逐步发展起来的新兴科学领域 ， 它的迅猛发展 将在 21 世纪促使几乎所有工业领域产生一场革命性的变化。纳米 材料是未来社会发展极为重要的物质基础 ， 许多科技新领域的突 破都迫切需要纳米材料和纳米科技支撑 ， 传统产业的技术提升也 急需纳米材料和技术的支持。 料的科学技术转化为生产力。
2 结论
煤矿瓦斯涌出是矿井作业中主要生产过程中的不安全因素之 一。瓦斯排放预测的正确与否 ， 将直接影响矿井的生产设计与经 济指标 ， 因此煤矿瓦斯涌出量预测是矿井安全中的关键和热点问
（上接第70页）
（上接第71页） 力， 争取用 2 年 ~3 年的时间 ， 彻底消灭草履蚧在该路段的危害。 多采用生态的方法来防治该虫害 ， 随着城市环境的不断改善 ， 城市园林也在随着不断变化 ， 必然会在虫害、天敌、环境三者之 间产生必然的制约和相互依存的生态系统 ， 园林植保工作也不在 单单局限于“有虫治虫 ， 无虫防虫”的被动局面 ， 现在有一种新 的理念叫“相生植保” ， 其大概意思就是利用植物之间相生相克的 原理 ， 合理安排植物种植格局 ， 相互促进生长 ， 共享天敌 ， 减少 化学农药的使用量 ， 已逐渐形成为目前园林植保的主方向 ， 这需 要我们做植保工作的同志共同努力 ， 创造一个真正、和谐的生态 环境。 参考文献 [1]徐公天.园林植物病虫害原色图谱[M].中国农业出版社. [2]贾银亭.中国园林植物保护研究论文集[M].中国农业出版 社. [3]武亚敬，等.草履蚧的危害状况及防治方法[J].现代农业 科技. [4]吴素红，等.草履蚧发生规律及防治方法[J].中国林业.
4 纳米材料的奇异特性
在纳米量级内 ， 物质颗粒的尺度已经很接近原子的大小。材 料的纯度越来越高 ， 缺陷却越来越少。因而 ， 纳米结构材料与普 通结构材料相比 ， 在力学、磁学、光学、声学、电学、热学等方 面都有很大差异。第一 ， 强度和硬度都有很大提高。例如 ， 由纳 米的铁晶体颗粒压制而成的铁纳米结构材料与普通钢铁材料相比 ， 强度提高 12 倍 ， 硬度提高超过 100 倍 ； 第二 ， 熔点降低。例如金 的熔点为 1 064℃， 加工成 10nm 左右的粉末的熔点降到 940℃， 加 工至 2nm 左右时 ， 熔点降到 327℃ ； 第三 ， 表面活性增强 ， 具有 很强的催化作用。因纳米材料是由众多尺度很小的纳米颗粒所制 成。表面积显著增大 ， 表面能也相应增加 ， 同时随着颗粒尺度的 藏小 ， 颗粒表面的原子数占颗粒的总原子数的比例迅速增大。因 此， 纳米颗粒的表面活性大大增强 ， 因而使材料具有很强的催化 作用 ， 例如 ： 在火箭燃料中添加少量的镍纳米颗粒。可以成倍提 高燃料的燃烧效率 ； 第四， 纳米颗粒对光有极强的吸收能力。 例如， 金属纳米颗粒对光的反射率很低 ， 一般低于 1%， 所有的金属在纳 米颗粒状态下都呈现为黑色。纳米颗粒尺寸越小 ， 材料颜色越黑。 第五 ， 材料的磁学性能和电学性能与常规材料却有很大差别。很 多在常规下导电的物质 ， 当制成纳米材料时就不导电了 ， 而不导 电的物质在制成纳米材料后却能够导电。
1 纳米及纳米材料
纳米是物理上的长度单位 ， 用 nm 表示。1m 等于 10 亿 nm。l 纳米相当于 45 个原子排列起来的长度。通俗一点说 ， 相当于万分 之一头发丝粗细。长度单位主要有 ； 光年、千米、 米、 分米、 厘米、 毫米、丝米、忽米、微米、纳米、埃。所以纳米是长度单位中非 常小的单位。用肉眼是看不到这么小的长度 ， 所以必须利用显微 镜才能观察到。纳米是一个长度单位 ， 本身并没有物理内涵。当 物质颗粒大小达 ， 到纳米尺度以后 ， 大约是在 lnm~100nm 这个范 围空间 ， 物质的性能就会发生突变 ， 出现特殊性能。这种既不同 于原来的原子、分子 ， 也不同于宏观物质的特殊性能构成的材料 ， 即为纳米材料。 如果仅仅是尺度达到纳米， 而没有特殊性能的材料， 也不能叫纳米材料。第一个真正认识判定它的性能并引用纳米概 念的是日本科学家， 他们在 20 世纪 70 年代用蒸发法制备超微离子， 并通过研究它的性能发现 ： 一个导电、导热的铜、银导体做成纳 米尺度以后 ， 它就失去原来的性质 ， 表现出既不导电、也不导热。 磁性材料也是如此 ， 像铁钴合金 ， 把它做成大约 20nm~30nm 大小 ， 磁畴就变成单磁畴 ， 它的磁性要比原来高 1 000 倍。80 年代中期 ， 人们就正式把这类材料命名为纳米材料。
Theoretical Research 理论研究 心作为隐藏层节点的中心。当然也有一些增长式或通过其他优化 方式（如进化方式）来动态调节不同情况要求下的中心点数。增 长式算法是一种利用选择机制训练隐层中心点位置和个数的算法。 该方法利用误差指标来逐个的选择隐藏层的节点的策略。 目前在该类方法中 ， 采用最多的一种方法是基于聚类的方法 ， 例如 K 均值聚类算法就通常用在隐藏层节点的选择上。下面给出 基于 K 均值聚类的训练算法流程 ： 1）隐藏层节点的中心初始化 ： 常采用的初始化策略有两个 ， 一个是 批处理的方法 ， 一种是逐个产生的方法 ； 2）输入训练数据 ： 按顺序将训练数据逐个的输入网络 ； 3）计算相似匹配度 ： 计算该输入数据与各个隐藏层神经元的 中心之间的聚类（例如欧拉距离） ， 并计算 1���if || x − ck ||2 ≤|| x − ci || ∀i ≠ k （4） M k ( x) = 0 ���otherwise 4）按照下列策略对隐藏层中心点进行更新 ： ck ,T +1 = ck ,T + M k ( xT ) ⋅η ⋅ ( xT − ck ,T ) （5） 5）若数据未取尽 ， 返回步骤 2） 。 1.3 径向基网络的特点 1）径向基函数网络使用高斯函数作为核函数时 ， 在不同的控 制参数条件下 ， 网络输出具有不同的分辨率 ， 类似于视神经系统 的感受野一样 ， 如果要对物体的细微之处进行分辨 ， 就要有较小 的感受野宽度 ； 反之 ， 要有较大范围的感受野宽度。因此在复杂 系统的建模与预测中 ， 径向基函数网络会有更好的应用效果 ； 2）径向基函数神经网络具有很快的学习速度 ， 能处理数据量 比较大的问题 ； 3）从模式的相互影响上来看 ， 径向基神经网络的输出不仅与 某类样本的特征有关 ， 而且还与样本集中其他样本的特征有关 ， 即 RBF 回归模型考虑了不同模式的交错影响。 题。 煤矿瓦斯涌出量涉及很多因素， 例如日产量、 日进度、 煤层厚度、 煤层间距、煤层深度等 ， 导致瓦斯涌出量预测是一个严重的非线 性问题。径向基神经网络是目前应用非常广泛的一种局部神经网 络模型 ， 在函数回归、序列预测中具有很好的应用效果。本文提 出了将径向基神经网络用于预测煤矿瓦斯涌出量的想法 ， 并分析 了可行性。 存在的问题及未来的方向有 ： 1）径向基函数网络的训练是采用传统的聚类算法 ， 这种训练 方法在数据集较大时无法保证找到最佳的中心和权值的组合 ， 并 且对于复杂问题函数节点增加较快。遗传算法的本质是运用选择、 交叉和变异操作来模拟生物进化过程 ， 是一种具有全局搜索能力 的优化算法 ， 因此可以使用遗传算法对径向基函数进行全结构优 化； 2）网络中心的参数设置都是使用经验值 ， 并且聚类结果与初 始值密切相关。对于不同的实验对象怎样设置参数才能使网络达 到其最好的性能 ， 能否实现自适应的参数设置也是目前需要解决 的最大问题之一 ； 3）径向基概率神经网络（RBP）结合了径向基函数网络和概 率神经网络的优点 ， 不仅训练测试速度快于 RBF， 因此具有更好 的回归性能。RBP 网络在 RBF 网络的隐层之后又增加了一个第二 隐层 ， 该层对第一隐层节点的输出 ， 按照隐中心矢量的类别进行 有选择的连接 ， 其节点执行求和运算。这样就把具有相同类别属 性的隐中心矢量都集中到了一起 ， 如果输入样本与某一模式的大 多数隐中心矢量都比较接近 ， 在它们的共同求和作用下 ， 使得该 模式的输出比其他模式的输出结果在数值上要更加明显。因此该 网络在结构上具有对输入样本类别划分的目的性。 参考文献 [1]赵帅，季淮君，盛真可.煤与瓦斯突出预测技术发展现状 分析[J].山西焦煤科技，2009，21：369. [2]聂百胜，何学秋，王恩元，等.煤与瓦斯突出预测技术研 究现状及发展[J].趋势中国安全科学学报，2003(6)：41-42. [3]MJ.L.Orr.Introduction to Radial Basis Function Network.Centre for Cognitive Science, Scotland, UK, 1996.
2012•2（上） 《科技传播》
2 纳材料的种类
纳米材料分为纳米颗粒和纳米固体 ， 纳米颗粒（颗粒的尺寸 ， 一般指直径不超过 10nm 最大不超过 100nm）也称超微粒。纳米固 体也称为纳米结构材料 ， 由纳米颗粒凝聚而成的块体、薄膜、多 层膜和纤维等统称为纳米固体。
3 纳米材料的制备方法
纳米技术的推进与纳米材料的实际应用
李树涛 中共牡丹江市委党校 ， 黑龙江牡丹江 157000 摘 要 纳米技术是 90 年代才发展起来的 ， 利用纳米技术生产的纳米材料有着传统材料不可比的神奇特性 ， 因此应用 领域非常广泛。纳米材料和其他智能材料的迅猛发展 ， 将在 2l 世纪促使几乎所有工业领域产生一场革命性的变化。 关 键 词 纳米 ； 纳米材料 ； 纳米技术 ； 智能材料 中图分类号 TU5 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2012）60-0061-02 材料是人类用于制造物品、器件、构件、机器或其他产品的 那些物质。材料是物质 ， 但不是所有物质都可以称为材料。材料 是人类赖以生存和发展的物质基础。20 世纪 70 年代人们把信息、 材料和能源誉为当代文明的三大支柱。80 年代以高技术群为代表 的新技术革命 ， 又把新材料、信息技术和生物技术并列为新技术 革命的重要标志。新材料的出现以及材料科学技术的重大突破 ， 都会引起科学技术的重大变革 ， 都会加速社会发展的进程。纳米 科技是上世纪末才逐步发展起来的新兴科学领域 ， 它的迅猛发展 将在 21 世纪促使几乎所有工业领域产生一场革命性的变化。纳米 材料是未来社会发展极为重要的物质基础 ， 许多科技新领域的突 破都迫切需要纳米材料和纳米科技支撑 ， 传统产业的技术提升也 急需纳米材料和技术的支持。 料的科学技术转化为生产力。
2 结论
煤矿瓦斯涌出是矿井作业中主要生产过程中的不安全因素之 一。瓦斯排放预测的正确与否 ， 将直接影响矿井的生产设计与经 济指标 ， 因此煤矿瓦斯涌出量预测是矿井安全中的关键和热点问
（上接第70页）
（上接第71页） 力， 争取用 2 年 ~3 年的时间 ， 彻底消灭草履蚧在该路段的危害。 多采用生态的方法来防治该虫害 ， 随着城市环境的不断改善 ， 城市园林也在随着不断变化 ， 必然会在虫害、天敌、环境三者之 间产生必然的制约和相互依存的生态系统 ， 园林植保工作也不在 单单局限于“有虫治虫 ， 无虫防虫”的被动局面 ， 现在有一种新 的理念叫“相生植保” ， 其大概意思就是利用植物之间相生相克的 原理 ， 合理安排植物种植格局 ， 相互促进生长 ， 共享天敌 ， 减少 化学农药的使用量 ， 已逐渐形成为目前园林植保的主方向 ， 这需 要我们做植保工作的同志共同努力 ， 创造一个真正、和谐的生态 环境。 参考文献 [1]徐公天.园林植物病虫害原色图谱[M].中国农业出版社. [2]贾银亭.中国园林植物保护研究论文集[M].中国农业出版 社. [3]武亚敬，等.草履蚧的危害状况及防治方法[J].现代农业 科技. [4]吴素红，等.草履蚧发生规律及防治方法[J].中国林业.
4 纳米材料的奇异特性
在纳米量级内 ， 物质颗粒的尺度已经很接近原子的大小。材 料的纯度越来越高 ， 缺陷却越来越少。因而 ， 纳米结构材料与普 通结构材料相比 ， 在力学、磁学、光学、声学、电学、热学等方 面都有很大差异。第一 ， 强度和硬度都有很大提高。例如 ， 由纳 米的铁晶体颗粒压制而成的铁纳米结构材料与普通钢铁材料相比 ， 强度提高 12 倍 ， 硬度提高超过 100 倍 ； 第二 ， 熔点降低。例如金 的熔点为 1 064℃， 加工成 10nm 左右的粉末的熔点降到 940℃， 加 工至 2nm 左右时 ， 熔点降到 327℃ ； 第三 ， 表面活性增强 ， 具有 很强的催化作用。因纳米材料是由众多尺度很小的纳米颗粒所制 成。表面积显著增大 ， 表面能也相应增加 ， 同时随着颗粒尺度的 藏小 ， 颗粒表面的原子数占颗粒的总原子数的比例迅速增大。因 此， 纳米颗粒的表面活性大大增强 ， 因而使材料具有很强的催化 作用 ， 例如 ： 在火箭燃料中添加少量的镍纳米颗粒。可以成倍提 高燃料的燃烧效率 ； 第四， 纳米颗粒对光有极强的吸收能力。 例如， 金属纳米颗粒对光的反射率很低 ， 一般低于 1%， 所有的金属在纳 米颗粒状态下都呈现为黑色。纳米颗粒尺寸越小 ， 材料颜色越黑。 第五 ， 材料的磁学性能和电学性能与常规材料却有很大差别。很 多在常规下导电的物质 ， 当制成纳米材料时就不导电了 ， 而不导 电的物质在制成纳米材料后却能够导电。
1 纳米及纳米材料
纳米是物理上的长度单位 ， 用 nm 表示。1m 等于 10 亿 nm。l 纳米相当于 45 个原子排列起来的长度。通俗一点说 ， 相当于万分 之一头发丝粗细。长度单位主要有 ； 光年、千米、 米、 分米、 厘米、 毫米、丝米、忽米、微米、纳米、埃。所以纳米是长度单位中非 常小的单位。用肉眼是看不到这么小的长度 ， 所以必须利用显微 镜才能观察到。纳米是一个长度单位 ， 本身并没有物理内涵。当 物质颗粒大小达 ， 到纳米尺度以后 ， 大约是在 lnm~100nm 这个范 围空间 ， 物质的性能就会发生突变 ， 出现特殊性能。这种既不同 于原来的原子、分子 ， 也不同于宏观物质的特殊性能构成的材料 ， 即为纳米材料。 如果仅仅是尺度达到纳米， 而没有特殊性能的材料， 也不能叫纳米材料。第一个真正认识判定它的性能并引用纳米概 念的是日本科学家， 他们在 20 世纪 70 年代用蒸发法制备超微离子， 并通过研究它的性能发现 ： 一个导电、导热的铜、银导体做成纳 米尺度以后 ， 它就失去原来的性质 ， 表现出既不导电、也不导热。 磁性材料也是如此 ， 像铁钴合金 ， 把它做成大约 20nm~30nm 大小 ， 磁畴就变成单磁畴 ， 它的磁性要比原来高 1 000 倍。80 年代中期 ， 人们就正式把这类材料命名为纳米材料。
Theoretical Research 理论研究 心作为隐藏层节点的中心。当然也有一些增长式或通过其他优化 方式（如进化方式）来动态调节不同情况要求下的中心点数。增 长式算法是一种利用选择机制训练隐层中心点位置和个数的算法。 该方法利用误差指标来逐个的选择隐藏层的节点的策略。 目前在该类方法中 ， 采用最多的一种方法是基于聚类的方法 ， 例如 K 均值聚类算法就通常用在隐藏层节点的选择上。下面给出 基于 K 均值聚类的训练算法流程 ： 1）隐藏层节点的中心初始化 ： 常采用的初始化策略有两个 ， 一个是 批处理的方法 ， 一种是逐个产生的方法 ； 2）输入训练数据 ： 按顺序将训练数据逐个的输入网络 ； 3）计算相似匹配度 ： 计算该输入数据与各个隐藏层神经元的 中心之间的聚类（例如欧拉距离） ， 并计算 1���if || x − ck ||2 ≤|| x − ci || ∀i ≠ k （4） M k ( x) = 0 ���otherwise 4）按照下列策略对隐藏层中心点进行更新 ： ck ,T +1 = ck ,T + M k ( xT ) ⋅η ⋅ ( xT − ck ,T ) （5） 5）若数据未取尽 ， 返回步骤 2） 。 1.3 径向基网络的特点 1）径向基函数网络使用高斯函数作为核函数时 ， 在不同的控 制参数条件下 ， 网络输出具有不同的分辨率 ， 类似于视神经系统 的感受野一样 ， 如果要对物体的细微之处进行分辨 ， 就要有较小 的感受野宽度 ； 反之 ， 要有较大范围的感受野宽度。因此在复杂 系统的建模与预测中 ， 径向基函数网络会有更好的应用效果 ； 2）径向基函数神经网络具有很快的学习速度 ， 能处理数据量 比较大的问题 ； 3）从模式的相互影响上来看 ， 径向基神经网络的输出不仅与 某类样本的特征有关 ， 而且还与样本集中其他样本的特征有关 ， 即 RBF 回归模型考虑了不同模式的交错影响。 题。 煤矿瓦斯涌出量涉及很多因素， 例如日产量、 日进度、 煤层厚度、 煤层间距、煤层深度等 ， 导致瓦斯涌出量预测是一个严重的非线 性问题。径向基神经网络是目前应用非常广泛的一种局部神经网 络模型 ， 在函数回归、序列预测中具有很好的应用效果。本文提 出了将径向基神经网络用于预测煤矿瓦斯涌出量的想法 ， 并分析 了可行性。 存在的问题及未来的方向有 ： 1）径向基函数网络的训练是采用传统的聚类算法 ， 这种训练 方法在数据集较大时无法保证找到最佳的中心和权值的组合 ， 并 且对于复杂问题函数节点增加较快。遗传算法的本质是运用选择、 交叉和变异操作来模拟生物进化过程 ， 是一种具有全局搜索能力 的优化算法 ， 因此可以使用遗传算法对径向基函数进行全结构优 化； 2）网络中心的参数设置都是使用经验值 ， 并且聚类结果与初 始值密切相关。对于不同的实验对象怎样设置参数才能使网络达 到其最好的性能 ， 能否实现自适应的参数设置也是目前需要解决 的最大问题之一 ； 3）径向基概率神经网络（RBP）结合了径向基函数网络和概 率神经网络的优点 ， 不仅训练测试速度快于 RBF， 因此具有更好 的回归性能。RBP 网络在 RBF 网络的隐层之后又增加了一个第二 隐层 ， 该层对第一隐层节点的输出 ， 按照隐中心矢量的类别进行 有选择的连接 ， 其节点执行求和运算。这样就把具有相同类别属 性的隐中心矢量都集中到了一起 ， 如果输入样本与某一模式的大 多数隐中心矢量都比较接近 ， 在它们的共同求和作用下 ， 使得该 模式的输出比其他模式的输出结果在数值上要更加明显。因此该 网络在结构上具有对输入样本类别划分的目的性。 参考文献 [1]赵帅，季淮君，盛真可.煤与瓦斯突出预测技术发展现状 分析[J].山西焦煤科技，2009，21：369. [2]聂百胜，何学秋，王恩元，等.煤与瓦斯突出预测技术研 究现状及发展[J].趋势中国安全科学学报，2003(6)：41-42. [3]MJ.L.Orr.Introduction to Radial Basis Function Network.Centre for Cognitive Science, Scotland, UK, 1996.
2012•2（上） 《科技传播》
2 纳材料的种类
纳米材料分为纳米颗粒和纳米固体 ， 纳米颗粒（颗粒的尺寸 ， 一般指直径不超过 10nm 最大不超过 100nm）也称超微粒。纳米固 体也称为纳米结构材料 ， 由纳米颗粒凝聚而成的块体、薄膜、多 层膜和纤维等统称为纳米固体。
3 纳米材料的制备方法
