Научный дайджест №11: про углерод для водорода, фотонные провода и пчёл

⇡#В поиске материалов для хранения водорода

Водород является перспективным кандидатом на замену традиционным видам топлива. Он характеризуется большой энергией, выделяемой при сгорании, а его несомненным преимуществом следует признать дружественность к экологической среде — единственным продуктом окисления водорода является вода. Кроме того, стоит учесть тот факт, что примерно 71% поверхности Земли покрыто водой, то есть запасы источников водорода практически неисчерпаемы.

Но водородный транспорт до сих пор производится лишь малым тиражом, и то больше в экспериментальных целях. Среди основных причин сдерживания водородных технологий, помимо препятствий со стороны нефтяной промышленности, можно выделить отсутствие развитой инфраструктуры, которая бы позволяла заправлять автомобили этим видом топлива, проблемы безопасности. Но главным техническим барьером всё же стоит признать отсутствие достаточно компактных и лёгких систем хранения водорода, которые могли бы подавать его в топливные ячейки при температурах, близких к комнатной, и давлениях, не слишком превышающих атмосферное.

Современный легковой автомобиль с двигателем внутреннего сгорания расходует в среднем 30-35 литров бензина или дизельного топлива на 500 км. Общий вес жидкого топлива и ёмкости для него составляет около 80 кг. Водородному автомобилю потребуется всего 5 кг топлива для перемещения на то же расстояние. Но проблема состоит в том, что в нормальных условиях эти 5 кг газа займут ёмкость объёмом около 56 кубических метров!

Есть несколько подходов к решению данной проблемы. Водород можно сжать и хранить в баллонах с высоким давлением. Этот метод используют в городских автобусах на водородном топливе, запущенных в тестовом режиме в Германии, Японии, Великобритании. Но даже при давлении 600 бар плотность водорода остаётся слишком низкой для того, чтобы транспорт можно было переместить на достаточно длинное расстояние. Ещё одно решение предполагает использование жидкого водорода, но само получение топлива в таком виде требует больших затрат энергии, кроме того, неизбежна утечка водорода из ёмкости.

Схематическое представление водородного автомобиля (слева) и водородный городской автобус (справа)

Самым же перспективным направлением считается использование твердого материала, который способен адсорбировать и хранить водород с высокой плотностью. Некоторые металлические гидриды по плотности содержания водорода опережают даже жидкий водород.

На днях в Сети была опубликована докторская диссертация Сергея Лузана (Serhiy Luzan) Materials for Hydrogen Storage and Synthesis of News Materials by Hydrogenation, в которой автор изучает новые типы материалов для хранения водорода, а также показывает перспективность разработки новых материалов с интересными свойствами при помощи реакции водорода с разными углеродными соединениями. Эта работа интересна тем, что в ней доступно описываются все известные на сегодня способы адсорбции водорода твердыми материалами. Кроме того, в ней изучаются адсорбирующие свойства различных металл-органических каркасов (MOF) на основе цинка и кобальта, фуллерена C₆₀, углеродных нанотрубок и фуллерена, инкапсулированного в углеродные нанотрубки.

Четыре типа материалов, изучаемых в диссертации

При экспериментах с MOF удалось достичь массовой доли водорода в адсорбирующем материале 0,47% при нормальной температуре и давлении 120 бар. Автор показал, что для повышения коэффициента адсорбции необходимо увеличивать пористость MOF. В то же время эксперименты не подтвердили ранее высказанные исследователями предположения о повышении эффективности абсорбции с помощью каталитических добавок.

Изотермы адсорбции водорода для цинксодержащих MOF-материалов

Перспективным направлением автор видит создание новых материалов на основе углеродосодержащих соединений. Показано, что в результате реакции водорода и фуллерена или нанотрубок при условии использования правильно подобранного катализатора можно получить новые материалы с интересными свойствами, которые, возможно, смогут найти применение в системах хранения водорода. Работа доступна для скачивания.

⇡#Фотонные провода для межчиповых соединений

Пока водородные технологии ещё только на грани становления, исследователи оптических систем передачи данных успели добиться ощутимого практического прогресса. Сейчас уже разработаны трансиверы в масштабе микросхемы, способные передавать данные на скорости порядка нескольких терабитов в секунду. Вместе с этим активно ведутся работы в направлении объединения в одной системе множества различных модулей для достижения огромной пропускной способности. Это, в свою очередь, ставит на первое место по важности совершенствование интерфейсов, соединяющих микросхемы между собой.

Группа исследователей из Технологического института Карлсруэ (Karlsruhe Institute of Technology) представила концепт фотонных проводов (PWB, photonic wire bonds), которые призваны обеспечить коммуникацию между нанофотонными схемами, размещёнными на разных чипах. Кроме того, ученые впервые показали возможность производства объёмных PWB-проводников произвольной формы и подтвердили их работоспособность в эксперименте по передаче данных на скорости в несколько терабитов в секунду. Несмотря на то, что это всего лишь первый прототип, тестовая система продемонстрировала сравнительно малые потери.

В настоящее время производители предпочитают создавать сложные монолитные решения. Доступные на сегодня реализации межчиповых соединений в фотонных системах являются довольно затратной затеей и неэффективны для производства в промышленных масштабах. Ученые из Карлсруэ утверждают, что им удалось создать такую технологию межсоединений, которую можно поставить на коммерческие рельсы.

Фотонные чипы и оптоволокна размещаются на фоточувствительном резисте. С помощью литографии PWB-структуры формируются в толще резиста

Исследователи разработали метод производства объёмных волноводов произвольной формы с использованием двухфотонной полимеризации (TPP) негативного резиста под действием лазерного пучка. TPP-литография позволяет создавать структуры с размерами, меньшими, чем дифракционный предел воздействующих волн. Поперечный размер такого волновода может составлять 1-2 мкм, а в длину — менее 5 мкм. Что касается эффективности межсоединения, то затухание составляет всего 0,5-3 дБ/см. Учитывая, что длина межсоединения не превышает 0,1 см, величина потерь является незначительной. В рамках эксперимента данные через межсоединение были переданы на скорости 5,25 Тбит/с без видимого ухудшения сигнала.

Полученные межчиповые соединения

Более подробную информацию можно найти в работе ученых N. Lindenmann, G. Balthasar, D. Hillerkuss, R. Schmogrow, M. Jordan, J. Leuthold, W. Freude, C. Koos под названием Photonic wire bonding: a novel concept for chip-scale interconnects, которая опубликована в июльском номере журнала Optics Express.

⇡#«Пчелиная» навигация

Традиционно в конце «Научного дайджеста» хочется развлечь читателя чем-то необычным. В этот раз наше внимание привлекла опубликованная на днях в журнале PLOS Biology статья Radar Tracking and Motion-Sensitive Cameras on Flowers Reveal the Development of Pollinator Multi-Destination Routes over Large Spatial Scales.

Подопытная пчела с транспондером на спине

Эта работа касается изучения механизмов, которые позволяют пчелам быстро находить оптимальный маршрут. Ученые давно ломают голову над тем, как эти насекомые с мозгом размером с зёрнышко решают сложнейшие математические задачи без GPS и компьютера. Разработка эффективного маршрута, который включает кратчайший путь между несколькими точками следования и, соответственно, позволяет затрачивать минимум сил, аналогична хорошо известной в математике «задаче коммивояжёра».

Решение «в лоб» — это перебор всех возможных вариантов, для чего потребуется значительная вычислительная мощность. Ведь уже при пяти локациях количество вариантов маршрутов составит 5!=120. Для насекомых эта проблема имеет другую природу, ведь они не могут подготовиться заранее, просмотрев географическую карту и просчитав оптимальный маршрут. Им приходится использовать эвристические стратегии. Лабораторные исследования показывают, что пчёлы разрабатывают оптимальный маршрут после экстенсивной разведки, включающей изучение и пространственную память.

Но все эксперименты ранее проводились при расположении цветов на небольшом расстоянии друг от друга. Ученые из Университета королевы Марии заинтересовались, как поведут себя пчёлы, если цветки раскинуть на большой площади. Такие условия эксперимента ближе к тем, что наблюдаются в природе.

Схематическое изображение экспериментального поля

Искусственные цветы были расставлены в углах пятиугольника с ребром 50 метров (это в три раза больше радиуса зрения пчёл). На каждый из цветков была поставлена видеокамера и следящий радар, позволяющий установить путь каждой пчелы. В тесте приняли участие семь пчёл. Все пчёлы первыми посещали близлежащие цветки F1 и F5. Самый отдалённый цветок F3 был обнаружен в последнюю очередь четырьмя пчёлами. Три из них отыскали его предпоследним.

С получением опыта пчёлы увеличивали количество разных посещаемых цветков за один проход и уменьшали частоту повторных визитов к пустым цветкам. Всего за 26 проходов маршрут сократился на 80% — до 458 метров, хотя при точном подсчёте кратчайший путь составляет 312 метров. При этом пчёлы не пытались достичь оптимального маршрута. То есть в отличие от компьютера, который перебирает все возможные варианты, пчёлы с намного меньшим количеством переборов просто выбирают эффективный для себя вариант.

Второй целью эксперимента было исследование, как поведут себя пчёлы в случае изменения конфигурации цветков. Цветок F3 был перемещён в позицию F6. Радаром были записаны пути трёх натренированных пчёл, которые совершили восемь вылетов. Сразу после модификации конфигурации цветов пчёлы увеличили длительность полёта примерно в пять раз, а длина траектории увеличилась в два раза. Кроме того, они вновь стали посещать пустые цветки (5 повторных посещений сразу после изменения конфигурации). При этом пчёлы упорно продолжали повторять установленный ранее маршрут с посещением отсутствующего цветка. Одна пчела нашла новый цветок с первой попытки, тогда как две из них вовсе не нашли его за все восемь вылетов.

Учеными был исследован эвристический алгоритм «ближайший сосед», который предусматривает выбор ближайшего неизведанного цветка в качестве следующего шага до тех пор, пока не будут посещены все цветки. В эксперименте он не подтвердился, хотя примерно в 48% вылетов пчёлы следовали такой стратегии. В рамках алгоритма «порядок обнаружения» пчёлы должны посещать цветы в том порядке, в котором они их обнаруживают. Этот алгоритм также не подтвердился. Не нашел поддержки и алгоритм произвольной оптимизации.

Эвристический принцип итеративного улучшения при поиске оптимального маршрута

Исследователи предположили, что пчёлы используют так называемый алгоритм «проб и ошибок». То есть всё гораздо проще, чем думают некоторые учёные. Эти насекомые имеют способность вычислять и запоминать расстояния между локациями. Согласно предложенной модели, пчёлы помнят самый короткий на данный момент маршрут, сравнивают его с длиной новой траектории и выбирают самый эффективный из них.

Как отметил один из исследователей, результаты данного эксперимента показательны. Они наглядно демонстрируют, что кажущееся на первый взгляд сложным поведение животных может быть описано сравнительно простыми правилами, которые можно выразить на математическом языке.