文章来自公众号: 量子位 (ID:QbitAI) , 作者: 晓查, 赖可, Photo by MD Duran on Unsplash.
鸟屎 + 石墨烯 =?
一篇权威期刊论文.
这不是在开玩笑, 而是已经发生的事实.
1 月 14 日, 一篇新鲜出炉的鸟屎论文登上了纳米材料权威期刊 ACS NANO.
连题目都带着浓浓的味道:
是不是我们把啥屎玩意放到石墨烯里都能增加它的电催化作用?
crap 一词可谓是生动传神, 一语双关, 此处可以品味一秒钟:
为什么要发这样一篇论文?
因为材料学界有大把的石墨烯论文, 拿各种物质掺进石墨烯测一测性能提升, 就能发 SCI......
于是作者憋不住了, 要吐槽也要去顶刊!
要知道, ACS NANO 是美国化学协会旗下的顶级期刊, 影响因子达到 13.903 .
虽然这篇属于评论 (perspective) , 但本着科 (tu) 研 (cao) 的严谨性, 作者真的拿来了鸡屎, 认真地和石墨烯掺在一起, 并对属性做了对比分析.
石墨烯掺杂许多元素增强电催化性已经被报告过. 这几乎成了一个范例, 以至曾经用于电催化的神奇石墨烯不再神奇了, 我们需要给它增加一些东西让它再次伟大.
鸟屎让石墨烯再次 "伟大"
自从石墨烯被发现之后, 就成了宝贝. 研究者发现, 无论加入吸电子还是给电子的物质, 电催化性能都会变好.
这个结果可真让人高兴. 除掉惰性气体, 碳元素本身, 有 84 种元素可以掺杂到石墨烯里. 这样我们就可以发 84 篇文章; 如果掺入 2 种元素就有 84*83/2=3486 种可能; 如果掺入 3 种元素就有 94284 种可能; 掺入 4 种元素就有 2*10 6 种可能......
随便掺一些都能带来性能的提升. 给石墨烯掺入元素, 简直就像给庄稼地里掺入了 "金坷垃".
所以, 作者搞点鸟屎掺杂一下也是合情合理的吧?
而且, 鸟屎天然无毒, 比用有毒且昂贵的试剂来做实验不知道高到哪里去了.
鸟屎里富含氮, 磷, 硫, 氯...... 等元素, 一袋能顶两袋撒.
翻译一下就是, 我们还有很多的实验可以拿来灌水. 用掺杂的方法发 SCI, 学生欢喜, 老师欢喜, 皆大欢喜.
一本正经的实验
说完了实验动机, 下面要开始做实验了. 注意, 以下是严肃的实验内容.
作者用相同方法制造了两份石墨烯, 一份是没有任何掺杂的, 而另一份加了鸟屎. (对, 是鸟屎, 我加了鸟屎.)
然后用扫描电子显微镜 (SEM) 分析其形态, 拉曼光谱分析其缺陷, X 射线电子能谱 (XPS) 和 X 射线衍射 (XRD) 分析其元素组成和化学键, 另外还做了可燃元素分析, 对掺屎石墨烯进行全方位的表征.
△ C 和 D 是电子显微镜下的掺屎石墨烯
有网友表示, 这可能是史上第一次把鸟屎放进 XRD 仪器里.
总之, 实验室里能用到的设备全给它用上.
最后, 作者通过伏安法研究了掺屎石墨烯的氧化还原反应 (ORR) 和析氢反应 (HER) 的电化学性质.
将 Hoffmann 法合成的氧化石墨记作 "Ho-GO", 将 Hummers 法合成的氧化石墨记作 "Hu-GO", 后缀 "BD" 表示样品中掺入了鸟粪.
在 Ag/AgCl 的电化学反应中, 两种石墨烯催化的反应起始电压分别是为 - 207mV 和 - 210 mV, 而掺了鸟屎的石墨烯分别 - 173 mV 和 - 139 mV.
反应电压降低了, 有没有! 由此可见掺鸟屎确实改善了石墨烯的电催化性.
对于析氢反应也是类似的结果.
最终, 作者给出了结论: 鸟屎处理过的石墨烯, 确实比未掺杂的石墨烯有更好的电催化性.
谈到实验结果未来的展望, 作者不忘表达对世界和平的渴望. (以下是原文, 略有改动.)
用便宜的鸟粪来掺杂石墨烯, 明显比用其他化学原料更便宜. 未来我们还可以调控鸡饲料的成分, 进一步控制鸡屎中元素的比例.
相信未来在燃料电池中, 这种掺了屎的石墨烯很有潜力. 所以鸟屎是一种有高附加值的物质.
希望各个国家不要因为鸟屎而发动任何战争, 连贸易战也不行.
虽然文章让人赏心悦目, 知乎作者贱贱提醒大家, 这不是论文的写法, 不具有效仿性.
作者
这篇文章共有三位作者, 通讯作者是布拉格化学与技术大学的 Martin Pumera 教授.
△Martin Pumera
早在 2019 年初, Martin Pumera 就在 ACS Nano 上发文揭露石墨烯掺杂的灌水现象. 当时论文的标题是: 超纯的石墨烯是一种不良的电催化剂. 这篇论文证明掺入杂质都可以显著提升材料的电催化活性.
另外两位作者, 一位是布拉格化学与技术大学的学生 Zdenek Sofer
还有一位是华人学者王璐, 目前在多伦多大学.
灌水何止石墨烯
科研圈又岂止是研究石墨烯的才灌水, 现在大热的机器学习就有不少灌水行为, 随便收集一组数据集, 拟合一下就是一篇论文.
机器学习也是论文灌水的重灾区之一, 任何行业加上机器学习算法就能发一篇论文.
有人用多层神经网络去预测地震, 甚至发表在 Nature 上, 结果一年后惨遭打脸, 别人用更简单的方法实现了更优的结果.
还有用机器学习拟合心电图, 拟合天体运行轨迹的, 不胜枚举.
来源: http://www.tuicool.com/articles/fiM7zub