美國研究人員取得了一項歷史性成就，在足夠低的溫度和壓力下創(chuàng)造了一種超導(dǎo)材料，并可用于實際應(yīng)用。在最新一期《自然》雜志發(fā)表的一篇論文中，研究人員描述了這種氮摻雜氫化镥（NDLH），它在21攝氏度和1萬個大氣壓條件下表現(xiàn)出超導(dǎo)性。
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領(lǐng)導(dǎo)此項研究的羅切斯特大學(xué)機械工程和物理學(xué)助理教授蘭加·迪亞斯表示，有了這種材料，環(huán)境超導(dǎo)和應(yīng)用技術(shù)的曙光已經(jīng)到來。
前序研究的爭議
一個多世紀(jì)以來，科學(xué)家們一直在追求凝聚態(tài)物理學(xué)的這一突破。超導(dǎo)材料有兩個關(guān)鍵特性：電阻消失，以及被排出的磁場繞過超導(dǎo)材料。這些材料具有巨大的應(yīng)用價值，如無損耗輸電電網(wǎng)、無摩擦懸浮高速列車、更實惠的醫(yī)學(xué)成像和掃描技術(shù)、用于數(shù)字邏輯和存儲的更高效電子設(shè)備，以及使用磁場限制等離子體實現(xiàn)聚變的托卡馬克裝置等等，最后一項也被認(rèn)為是未來無限能量的來源之一。
此前，迪亞斯團隊在《自然》和《物理評論快報》的論文中報道了兩種材料——碳質(zhì)硫氫化物和超氫化釔，分別在21攝氏度/267GPa和零下11攝氏度/180GPa下具有超導(dǎo)性。
鑒于最新發(fā)現(xiàn)的重要性，迪亞斯團隊竭盡全力記錄他們的研究，并消除上一篇《自然》論文發(fā)表后被撤稿招致的批評。《自然》已于2022年撤下此前的論文，《物理評論快報》的論文也受到一些同行質(zhì)疑。相比于上一篇論文從投出到被接收僅用了不到10天，最新論文的審稿流程更加漫長。迪亞斯教授表示，論文經(jīng)歷了5輪審稿，他們提供了原始數(shù)據(jù)和樣本，最終得以發(fā)表。
迪亞斯說，之前的論文已重新提交給《自然》，其中包含驗證早期工作的新數(shù)據(jù)。這些新數(shù)據(jù)是在阿貢國家實驗室和布魯克海文國家實驗室等外部收集的，并有科學(xué)家在現(xiàn)場觀看超導(dǎo)轉(zhuǎn)變的演示。
它的名稱來自《星際迷航》
近年來，通過將稀土金屬與氫結(jié)合，然后添加氮或碳而產(chǎn)生的氫化物，為研究人員提供了制造超導(dǎo)材料的誘人“工作配方”。除了釔，研究人員還使用了其他稀土金屬。然而，所得化合物在仍然無法實際應(yīng)用的溫度或壓力下變得超導(dǎo)。
研究團隊此次將目光投向了元素周期表的其他地方。迪亞斯說，镥看起來是“一個值得嘗試的好候選物”。它在其f軌道配置中具有高度局部化的完全填充的14個電子，可抑制聲子軟化并增強在環(huán)境溫度下發(fā)生超導(dǎo)性所需的電子—聲子耦合。
迪亞斯表示，與碳一樣，氮具有剛性原子結(jié)構(gòu)，可用于在材料內(nèi)形成更穩(wěn)定的籠狀晶格，并使低頻光學(xué)聲子變硬。這種結(jié)構(gòu)為在較低壓力下發(fā)生超導(dǎo)性提供了穩(wěn)定性。
團隊創(chuàng)造了一種由99%的氫氣和1%的氮氣組成的氣體混合物，將其放入裝有純镥樣本的反應(yīng)室中，并讓這些成分在200攝氏度下反應(yīng)兩到三天。
論文稱，由此產(chǎn)生的镥—氮—氫化合物最初是一種“有光澤的藍(lán)色”。然后，當(dāng)化合物在金剛石砧座中被壓縮時，發(fā)生了“驚人的視覺轉(zhuǎn)變”：在超導(dǎo)性開始時從藍(lán)色變?yōu)榉奂t色，然后變?yōu)榱良t色的非超導(dǎo)金屬態(tài)。
研究人員幽默地為這種狀態(tài)的材料取名為“Reddmatter”，即電影《星際迷航》中創(chuàng)建的材料名。
我們正處于現(xiàn)代超導(dǎo)時代
誘導(dǎo)超導(dǎo)性所需的壓力，比之前在迪亞斯實驗室中產(chǎn)生的低壓低近兩個數(shù)量級。迪亞斯表示，“通向超導(dǎo)消費電子產(chǎn)品、能量傳輸線、運輸和顯著改進聚變磁約束的途徑，現(xiàn)在已成為現(xiàn)實。我們現(xiàn)在正處于現(xiàn)代超導(dǎo)時代。”他預(yù)測，摻氮的氫化镥將大大加快托卡馬克機器的研發(fā)進程以實現(xiàn)聚變。托卡馬克裝置不是使用強大的會聚激光束來內(nèi)爆燃料顆粒，而是依靠環(huán)形外殼發(fā)出的強磁場來捕獲、保持和點燃過熱等離子體。
迪亞斯還表示，氮摻雜氫化镥在室溫下會產(chǎn)生“巨大的磁場”，而這“將成為新興技術(shù)的游戲規(guī)則改變者”。更令人興奮的是，有可能利用超導(dǎo)實驗積累的數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法，以預(yù)測其他可能的超導(dǎo)材料。
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