原子结构最新前沿研究论文

元素周期表是元素周期律用表格表达的具体形式，它反映元素原子的内部结构和它们之间相互联系的规律。元素周期表简称周期表。元素周期表有很多种表达形式，目前最常用的是维尔纳长式周期表。元素周期表有7个周期，有16个族和4个区。元素在周期表中的位置能反映该元素的原子结构。周期表中同一横列元素构成一个周期。同周期元素原子的电子层数等于该周期的序数。同一纵行（第Ⅷ族包括3个纵行）的元素称“族”。族是原子内部外电子层构型的反映。例如外电子构型，IA族是ns1，IIIA族是ns2 np1，O族是ns2 np6， IIIB族是（n-1） d1 us2等。元素周期表能形象地体现元素周期律。根据元素周期表可以推测各种元素的原子结构以及元素及其化合物性质的递变规律。当年，门捷列夫根据元素周期表中未知元素的周围元素和化合物的性质，经过综合推测，成功地预言未知元素及其化合物的性质。现在科学家利用元素周期表，指导寻找制取半导体、催化剂、化学农药、新型材料的元素及化合物。 横着看叫周期，是指元素周期表上某一横列元素最外层电子从1到8的一个周期循环 竖着看叫族，是指某一竖列元素因最外层电子数相同而表现出的相似的化学性质 主族元素是只有最外层电子没有排满的，但是副族有能级的跃迁，次外层电子也没排满。去找本高一的化学课本都有阿 在门捷列夫编制的周期表中，还留有很多空格，这些空格应由尚未发现的元素来填满。门捷列夫从理论上计算出这些尚未发现的元素的最重要性质，断定它们介于邻近元素的性质之间。例如，在锌与砷之间的两个空格中，他预言这两个未知元素的性质分别为类铝和类硅。就在他预言后的四年，法国化学家布阿勃朗用光谱分析法，从门锌矿中发现了镓。实验证明，镓的性质非常象铝，也就是门捷列夫预言的类铝。镓的发现，具有重大的意义，它充分说明元素周期律是自然界的一条客观规律；为以后元素的研究，新元素的探索，新物资、新材料的寻找，提供了一个可遵循的规律。元素周期律象重炮一样，在世界上空轰响了！ 由于时代的局限性，门捷列夫的元素周期律并不是完整无缺的。一八九四年，惰性气体氛的发现，对周期律是一次考验和补充。一九一三年，英国物理学家莫塞莱在研究各种元素的伦琴射线波长与原子序数的关系后，证实原子序数在数量上等于原子核所带的阳电荷，进而明确作为周期律的基础不是原子量而是原子序数。在周期律指导下产生的原于结构学说，不仅赋予元素周期律以新的说明，并且进一步阐明了周期律的本质，把周期律这一自然法则放在更严格更科学的基础上。元素周期律经过后人的不断完善和发展，在人们认识自然，改造自然，征服自然的斗争中，发挥着越来越大的作用。 1865年，纽兰兹正在独立地进行化学元素的分类研究，在研究中他发现了一个很有趣的现象。当元素按原子量递增的顺序排列起来时，每隔8个元素，元素的物理性质和化学性质就会重复出现。由此他将各种元素按着原子量递增的顺序排列起来，形成了若干族系的周期。纽兰兹称这一规律为“八音律”。这一正确的规律的发现非但没有被当时的科学界接受，反而使它的发现者纽兰兹受尽了非难和侮辱。直到后来，当人人已信服了门氏元素周期之后才警醒了，英国皇家学会对以往对纽兰兹不公正的态度进行了纠正。门捷列夫在元素周期的发现中可谓是中流砥柱，不可避免地，他在研究工作中亦接受了包括自己的老师在内的各个方面的不理解和压力。 门捷列夫仔细研究了63种元素的物理性质和化学性质，又经过几次并不满意的开头之后，他想到了一个很好的方法对元素进行系统的分类。门捷列夫准备了许多类似扑克牌一样的卡片，将63种化学元素的名称及其原子量、氧化物、物理性质、化学性质等分别写在卡片上。门捷列夫用不同的方法去摆那些卡片，用以进行元素分类的试验。最初，他试图像德贝莱纳那样，将元素分分为三个一组，得到的结果并不理想。他又将非金属元素和金属元素分别摆在一起，使其分成两行，仍然未能成功。他用各种方法摆弄这些卡片，都未能实现最佳的分类。 1869年3月1日这一天，门捷列夫仍然在对着这些卡片苦苦思索。他先把常见的元素族按照原子量递增的顺序拼在一起，之后是那些不常见的元素，最后只剩下稀土元素没有全部“入座”，门捷列夫无奈地将它放在边上。从头至尾看一遍排出的“牌阵”，门捷列夫惊喜地发现，所有的已知元素都已按原子量递增的顺序排列起来，并且相似元素依一定的间隔出现。 第二天，门捷列夫将所得出的结果制成一张表，这是人类历史上第一张化学元素周期表。在这个表中，周期是纵行，族是横行。在门捷列夫的周期表中，他大胆地为尚待发现的元素留出了位置，并且在其关于周期表的发现的论文中指出：按着原子量由小到大的顺序排列各种元素，在原子量跳跃过大的地方会有新元素被发现，因此周期律可以预言尚待发现的元素。 事实上，德国化学家迈尔早在1864年就已发明了“六元素表”，此表已具备了化学元素周期表早几个月，迈尔又对“六元素表”进行了递减，提出了著名的《原子体积周期性图解》。该图解比门氏的第一张化学元素表定量化程度要强，因而比较精确。但是，迈尔未能对该图解进行系统说明，而该图解侧重于化学元素物理性质的体现。 1871年12月，门捷列夫在第一张元素周期表的基础上进行增益，发表了第二张表。在该表中，改竖排为横排，使用一族元素处于同一竖行中，更突出了元素性质的周期性。至此，化学元素周期律的发现工作已圆满完成。 客观上来说，迈尔和门捷列夫都曾独自发现了元素的周期律，但是由于门捷列夫对元素周期律的研究最为彻底，故而在化学界通常将周期律称为门捷列夫周期律。 我要加分啊希望采纳

纳米材料的功能特性，强烈依赖于其表面原子结构，但它们往往与本体结构有很大的不同 ，表现出表面重构和弛豫。然而，大多数表面表征方法，要么局限于二维测量，要么达不到真正的三维原子尺度分辨率，对于一般三维纳米材料的三维表面原子结构的单原子水平测定仍然是一个难题。

在此，来自韩国高等科学技术学研究所的Yongsoo Yang等研究者报道了使用铂纳米颗粒作为模型系统，在15 pm精度下测量的三维原子结构。相关论文以题为“Single-atom level determination of 3-dimensional surface atomic structure via neural network-assisted atomic electron tomography”发表在Nature Communications上。

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在单个原子水平上精确测定三维表面原子结构，一直是广泛科学界的主要兴趣 ，包括物理学、材料科学、化学和纳米科学等。由于配位数较低，表面原子往往与其体结构有较大的偏离。然而，金属纳米粒子的表面结构，在其催化活性中起着至关重要的作用，目前在化学合成、减少空气污染和燃料电池应用中具有重要的技术意义。充分了解表面原子结构，对于微调每种应用的催化性能是至关重要的。

原子电子层析成像(AET) ，是近年来发展起来的一种强大的原子级三维结构成像工具，已广泛用于原子级缺陷、三维应变、化学有序/无序和成核动力学测量等领域。然而，通常由于几何限制只有部分全层析角度范围是实验可测量的(所谓的“缺失楔形”问题)，这导致了沿着断层重建图中缺失信息的方向的延伸和傅立叶振铃伪影。缺失的楔形伪影会对断层扫描得到的表面原子结构的精度产生负面影响， 是精确测定三维表面原子结构的主要障碍。 另一方面，近来基于深度学习的神经网络方法，引起了电子显微镜专家的极大兴趣。它已经在丢失的数据检索和超分辨率成像方面，取得了成功。

本文中，研究者将AET与基于原子性原理的深度学习神经网络相结合，利用纳米铂粒子作为模型系统，研究者成功地检索了缺失的楔块信息，并实现了一个稳健的三维表面原子结构重建。借助基于深度学习的缺失数据检索，结合原子电子断层扫描技术，可以可靠地测量表面原子结构。研究发现，和晶面对表面应变的贡献不同，造成了各向异性应变分布和压缩支架边界效应。

图1 深度学习增强的架构。

图2 DL增强对模拟断层成像的影响。

图3 实验测量的Pt纳米粒子断层图和跟踪原子坐标的三维密度图。

图4 切面，三维原子位移，和铂纳米粒子的应变图。

综上所述， 研究者利用神经网络辅助AET技术，在单个原子水平上成功地测定了纳米粒子的三维原子结构 。使用铂纳米粒子作为模型系统，研究者证明了基于原子性的方法，可以可靠地识别表面原子结构，精度达到15 pm。原子位移、应变和刻面分析表明，表面原子结构和应变不仅与纳米颗粒的形状有关，还与颗粒-基体界面有关。结合量子力学计算如密度泛函理论，精确识别表面原子结构的能力，将成为理解表面/界面性质如催化性能和氧化效应的一个强有力的工具。（文：水生）