Capturing atomic wetting dynamics in real time

doi:10.1038/s41467-025-66416-1

Capturing atomic wetting dynamics in real time

2025-11-28

0

OA

AI

Barbara M. Maciejewska

N

Nicole Grobert *

DOI：10.1038/s41467-025-66416-1

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摘要

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原子尺度润湿控制着纳米尺度的材料形成，但在受限条件下仍缺乏理解，此时经典毛细模型失效。在多壁碳纳米管（MWCNTs）内生长金属纳米线便体现了这一挑战，需要精确控制润湿、成核和气相冷凝。本文表明，纳米线形成通过两阶段机制进行：曲率驱动的管口成核，随后由持续的气相冷凝维持的毛细驱动延长。通过结合能够分类液态、固态和中间态SnxO相变的深度学习卷积神经网络（CNN）的原位原子分辨率透射电子显微镜（ARTEM），我们直接捕捉了碳纳米管内热诱导纳米线生长的级联过程。生长需要液态SnxO与纳米管壁之间的润湿界面（接触角，θ <90°）——这一条件未被Kelvin或Lucas–Washburn模型描述。这些结果为气相纳米线封装建立了预测框架，将纳米尺度润湿动力学与先进纳米材料的制备联系起来。原子分辨率显微镜和人工智能揭示了金属纳米线如何通过逐原子润湿在碳纳米管内生长，推进了对下一代材料如何从原子尺度向上合成的理解。

Keyword:

nanowire growth

atomic-scale wetting

carbon nanotubes

in situ microscopy

deep learning

Capturing atomic wetting dynamics in real time

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