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目前，智能预罪陈忠伟课题组在对锂硫电池的研究中取得了突破性的进展，智能预罪研究人员使用原位XRD技术对小分子蒽醌化合物作为锂硫电池正极的充放电过程进行表征并解释了其反应机理（NATURECOMMUN.,2018,9,705），如图二所示。在X射线吸收谱中，已经阈值之上60eV以内的低能区的谱出现强的吸收特性,称之为近边吸收结构(XANES)。

该工作使用多孔碳纳米纤维硫复合材料作为锂硫电池的正极，犯好事在大倍率下充放电时，犯好事利用原位TEM观察材料的形貌变化和硫的体积膨胀，提供了新的方法去研究硫的电化学性能并将其与体积膨胀效应联系在了一起。因此能深入的研究材料中的反应机理，人工结合使用高难度的实验工作并使用原位表征等有力的技术手段来实时监测反应过程，人工同时加大力度做基础研究并全面解释反应机理是发表高水平文章的主要途径。限于水平，智能预罪必有疏漏之处，欢迎大家补充。

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最近，智能预罪晏成林课题组（NanoLett.,2017,17,538-543）利用原位紫外-可见光光谱的反射模式检测锂硫电池充放电过程中多硫化物的形成，智能预罪根据图谱中不同位置的峰强度实时获得充放电过程中多硫化物种类及含量的变化，如图四所示。已经目前绝大多数优秀的CAD/CAM软件提供开放式的通用后置处理文件。

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