募资10.6亿！上汽集团分拆子公司捷氢科技科创板IPO获上交所受理

图四、募资催化性能评估（a）商用IrO2，NiCo2O4以及Ir-NiCo2O4NSs在0.5MH2SO4的LSV曲线。

Figure1.AnalysisofO-vacancydefectsonthereducedCo3O4nanosheets.(a)CoK-edgeXANESspectra,indicatingareducedelectronicstructureofreducedCo3O4.(b)PDFanalysisofpristineandreducedCo3O4nanosheets,suggestingalargevariationofinteratomicdistancesinthereducedCo3O4structure.(c)CoK-edgeEXAFSdataand(d)thecorrespondingk3-weightedFourier-transformeddataofpristineandreducedCo3O4nanosheets,demonstratingthatO-vacancieshaveledtoadefect-richstructureandloweredthelocalcoordinationnumbers.XRDXRD全称是X射线衍射，上汽司捷上交所受即通过对材料进行X射线衍射来分析其衍射图谱，上汽司捷上交所受以获得材料的结构和成分，是目前电池材料常用的结构组分表征手段。散射角的大小与样品的密度、集团技科厚度相关，因此可以形成明暗不同的影像，影像将在放大、聚焦后在成像器件上显示出来。

密度泛函理论计算（DFT）利用DFT计算可以获得体系的能量变化，分拆从而用于计算材料从初态到末态所具有的能量的差值。目前材料研究及表征手段可谓是五花八门，氢科在此小编仅仅总结了部分常见的锂电等储能材料的机理研究方法。Fig.2In-situXRDanalysisoftheinteractionsduringcycling.（a）XRDintensityheatmapfrom4oto8.5oofa2.4mgcm–2cellsfirstcycledischargeat54mAg–1andchargeat187.5mAg–1,wheretriangles=Li2S,square=AQ,asterisk=sulfur,andcircle=potentiallypolysulfide2θ.(b)ThecorrespondingvoltageprofileduringtheinsituXRDcyclingexperiment.材料形貌表征在材料科学的研究领域中，创板常用的形貌表征主要包括了SEM，创板TEM，AFM等显微镜成像技术。

募资此外机理研究还需要先进的仪器设备甚至是原位表征设备来对材料的反应进行研究。近日,Ceder课题组在新型富锂材料正极的研究中（Nature2018,556,185-190）取得了重要成果，上汽司捷上交所受如图五所示。

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分拆Fig.5AbinitiocalculationsoftheredoxmechanismofLi2Mn2/3Nb1/3O2F.manganese(a)andoxygen(b)averageoxidationstateasafunctionofdelithiation(xinLi2-xMn2/3Nb1/3O2F)andartificiallyintroducedstrainrelativetothedischargedstate(x=0).c,ChangeintheaverageoxidationstateofMnatomsthatarecoordinatedbythreeormorefluorineatomsandthosecoordinatedbytwoorfewerfluorineatoms.d,ChangeintheaverageoxidationstateofOatomswiththree,fourandfiveLinearestneighboursinthefullylithiatedstate(x=0).Thedataincanddwerecollectedfrommodelstructureswithoutstrainandarerepresentativeoftrendsseenatalllevelsofstrain.Theexpectedaverageoxidationstategivenina-dissampledfrom12representativestructuralmodelsofdisordered-rocksaltLi2Mn2/3Nb1/3O2F,withanerrorbarequaltothestandarddeviationofthisvalue.e,AschematicbandstructureofLi2Mn2/3Nb1/3O2F.小结目前锂离子电池及其他电池领域的研究依然是如火如荼。此外，氢科目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），创板所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。在数据库中，募资根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

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