一种聚离子液体导电胶粘剂及其制备方法

    公开(公告)号:CN117229734A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311201214.0

    申请日:2023-09-18

    摘要: 本发明提出了一种聚离子液体导电胶粘剂及其制备方法,属于胶粘剂的技术领域,用以解决聚离子液体胶粘剂的粘接强度、高导电性差且难以兼顾的技术问题。本发明所述聚离子液体导电胶粘剂的结构如式I所示:式I;所述M为金属离子;所述X为阴离子;所述R为烷氧基侧链;所述n的取值为50‑500区间的整数。本发明所提供的聚离子液体导电胶粘剂,通过引入烷氧基尾链和金属盐制备了兼具粘附和导电功能的聚离子液体,与现有的聚离子液体粘附材料相比,导电性能提升1‑3个数量级,粘附性能提升1‑2倍,热稳定性高;所采用的原料简单易得,制备过程绿色环保,极大地降低了该聚离子液体的工业化成本。

    一种考虑特殊氢键的离子液体机器学习势函数的构建方法

    公开(公告)号:CN118098440A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410264137.1

    申请日:2024-03-08

    摘要: 本发明提出了一种考虑特殊氢键的离子液体机器学习势函数的构建方法,用于解决现有分子模拟技术中效率和精度不匹配,尤其是在对离子液体中特殊氢键进行高精度分析方面的不足的技术问题。本发明的步骤为:利用DFT对离子液体进行计算,构建初始数据集;利用机器学习的深度学习模型对初始数据集进行拟合,生成机器学习的势函数模型;使用势函数模型进行恒温恒体积系综下的分子动力学模拟,对模拟结果进行分析,并结合力误差的上下限,筛选出新的构象;对选取的构象进行单点计算,收集整理所得构象的数据加入到已有数据集构成新的数据集,利用新的数据集对深度势能模型进行训练,直至得到符合精度的深度势能模型。本发明机器学习的势函数模型能较好地描述离子液体的特殊氢键相互作用,为离子液体的高精度模拟和理性设计提供了基础支撑。

    一种固体表面超薄离子液体膜结构的制备方法

    公开(公告)号:CN118788567A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202310377677.6

    申请日:2023-04-11

    IPC分类号: B05D7/24 B05D1/26 B05D3/04

    摘要: 本发明公开了一种固体表面超薄离子液体膜结构的制备方法,通过预润湿技术实现不同种类离子液体在固体表面的均匀铺展,形成纳米厚度的均一薄膜结构。其特点在于预润湿技术通过钉扎气‑液‑固三相线,使液滴以恒定接触线模式蒸发,同时强化离子液体和固体表面的相互作用,实现离子液体的均匀析出。所制备的离子液体薄膜经过结构弛豫后表现出致密度提升和稳定性增强的效果。该方法解决了体积较小的短烷基链离子液体在固体表面易团聚、稳定性差的难题,同时实现了长烷基链离子液体在固体表面的有序组装,为固载型离子液体功能材料的制备和应用提供新方法。