经典科幻电影《终结者》系列中出现的T-1000和T-X型号终结者,可根据环境随意变形,被子弹打穿后可自动修复,让人们领略到了液态金属机器人的魅力。全世界的科学家们正努力探索着液态金属的奥秘,逐步拉近科幻与现实的距离。而中关村里一个科研小组关于“仿生型自驱动液态金属软体动物”的最新发现,又把这一距离拉近了一步。这个科研小组,就是中科院理化所研究员刘静带领的清华大学和中科院理化所联合研究组。今天,小编就为您讲讲液态金属与这个小组的那些事儿。
说起液态金属,人们自然会想到“水银”这种在室温下“像水一样流动”的金属。但在科学研究领域,液态金属目前存在着两个研究方向,一是泛指非晶合金,常温下呈固态,并不能“像水一样流动”,比如传说中的世界第一款液态金属智能手机Turing Phone,采用的就是这种非晶合金,外表看起来,跟普通金属没什么区别,液态金属的称呼其实有点误导群众的成分在里面,之所以叫做液态金属,那是因为这种材料是将某些金属熔体,以极快的速率急剧冷却,其内部结构呈高温下液态时的原子无序状态,即非结晶状态。这种结构与玻璃相似,故又称金属玻璃。另一个方向,就是中关村这个科研小组的研究方向,他们研制出来的液态金属,真的能够在室温下“像水一样流动”。据科研小组首席科学家刘静研究员介绍,他们研究的液态金属具有三大基本物理特性:一是常温(200℃以内)常压下呈液体状态,二是由无毒稳定的低熔点金属合金构成(典型者如镓基合金),三是导电性能好,导热性能佳。
据了解,中关村的这个科研小组在液态金属研究和应用领域做出了四大开创性贡献。
贡献一:全球首创液态金属芯片冷却技术,开启变革传统超级散热新途径。科研小组研制的液态金属具有优异的换热能力,热导率为水的60倍左右。基于此项性能,他们研制出了系列液态金属CPU散热器产品,与传统散热器产品相比,散热性能明显提高,并成功推向市场。而由此发展的散热技术,在高热流密度及大功率电子芯片和高强度光电器件等产品中已展示出极大的价值,更为解决国防领域的极端散热需求提供了新途径。
贡献二:原创性提出液态金属印刷电子学思想,成功研发出世界首台液态金属个人电子电路打印机。在科研小组的实验室,记者看到,一张透明薄膜放进外观与普通打印机并无太大差别的机器中,没多大一会儿,一个复杂薄膜电路版就呈现在眼前。创造这个奇迹的,就是液态金属个人电子电路打印机。这个打印机最大的与众不同之处,就是使用的墨水不是油墨,而是液态金属。这也为个人电路设计带来了全新机会。为把这项技术服务于大众,科研小组在中关村主导成立了梦之墨科技有限公司,努力将这一重大科研成果转化为现实生产力。
贡献三:全球首创液态金属神经连接与修复技术,为应对重大医疗技术挑战带来前所未有的观念性变革。众所周知,神经网络遍布于人体全身,因而神经损伤与断裂在医学上极为普遍。神经纤维一旦被彻底切断或破坏,唯一的希望只能是将这些分隔的末梢尽快连通。这是因为,神经信号一旦持续中断,患者对应的肌肉功能即会随之减退、萎缩,直至造成永久性的功能缺失乃至截瘫。当前,治疗周围神经损伤的“金标准”在于自体神经移植,但却受到供区神经来源不足、神经结构和尺寸不匹配等限制。因此,寻找合适的神经移植替代物长期以来一直是神经修复领域中的重大挑战。近年来,显微外科和纳米材料学的发展为断裂神经修复带来了新希望,但仍受到诸如导通能力不足,神经功能恢复不畅等制约。科研小组经过实验,首次证实了以液态金属作为高传导性神经信号通路的可行性。他们通过建立牛蛙腓肠肌模型,采用液态金属连接剪断的神经组织,借助微弱电刺激试验探明了液态金属神经传导的优势。结果表明,利用液态金属连接的神经模型能很好地传递刺激信号,与剪断前的正常神经组织在信号传导方面具有高度的一致性和保真度,显著优于传统的林格氏液。与此同时,由于液态金属在X射线下具有很强的显影性,因而在完成神经修复之后很容易通过注射器取出体外,从而避免了复杂的二次手术。这一方法为神经连接与修复开辟了全新方向。
贡献四:在世界上首先发现“仿生型自驱动液态金属软体动物”,为液态金属柔性智能机器的研制和应用提供了理论基础。在科研小组实验室,出现了这样一幕:电解液中,直径约5毫米的液态镓金属球,吞食了0.012克铝之后,能以每秒5厘米的速度前进。而在各种槽道中前行时,可以随槽道的宽窄自动变形调整,遇到拐弯时停顿下来,略作“思考”后,蜿蜒前行。整个过程宛如科幻影片中的机器人“终结者”。据刘静研究员介绍:“液态镓合金和活泼的铝发生化学反应后,形成内生电场,引起液态金属表面张力不平衡,从而对易于变形的液态金属产生强大推力;另一方面,上述电化学反应过程中产生的氢气也进一步提升了推力。这种双重作用产生了超常的液态金属马达行为。”刘静表示,由刚体材料制成的运动机器,甚至是自然界中的生命体,通常只能被切割分开,不具备自动融合能力。现在液态金属可自动组装、融合并能随意变形。这种柔性机器对未来智能材料、柔性血管机器人设计,以及流体力学研究都具有重要启示。
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