Deutsche Gesellschaft für Materialkunde zeichnet Publikation mit HZB-Beteiligung aus.
Die Deutsche Gesellschaft für Materialkunde (DGM) hat auf ihrer Jahrestagung am 22. September 2014 den Werner-Köster-Preis für die beste Publikation in der Zeitschrift „International Journal of Materials Research“ vergeben. Zu den Autoren gehört auch der HZB-Wissenschaftler Dr. Michael Tovar. Die Arbeit untersucht die katalytische Wirkung von Vanadiumpentoxid bei der Synthese von Propen aus Propan mit spektroskopischen, mikroskopischen und röntgenografischen Methoden.
Um genauer zu verstehen, welche Prozesse bei der Synthese von Propen aus Propan mit Hilfe des Katalysators V2O5-x ablaufen, haben Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Instituts für Werkstoffwissenschaften der TU Berlin zusammen mit einer Gruppe der Humboldt-Universität und Michael Tovar vom HZB Proben des Katalysators untersucht. Sie konnten nachweisen, dass ab einer Temperatur von 380 Grad Celsius die Reduktion von V2O5-x einsetzt. Dabei gaben röntgenografische Messungen, die mit Unterstützung des HZB ausgewertet wurden, Hinweise darauf, wie die Abgabe von Sauerstoff bei der Reduktion zu Sauerstoff-Fehlstellen in der Kristallstruktur führt.
Hier können Sie die prämierte Publikation abrufen:
Thermally activated redox-processes in V2O5-x under high oxygen partial pressures investigated by means of impedance spectroscopy and Rutherford backscattering
doi: 10.3139/146.110906
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Je dünner eine Eisenschicht, desto leichter lässt sie sich durch einen Laserpuls entmagnetisieren. Forschende der Universität Duisburg-Essen haben gemeinsam mit dem Helmholtz-Zentrum Berlin und weiteren Partner:innen herausgefunden, warum das so ist: Entscheidend ist die magnetische Ordnung an den Grenzflächen des Materials. Die Erkenntnisse könnten langfristig dazu beitragen, neue Technologien für die magnetische Datenspeicherung zu entwickeln. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Advanced Science veröffentlicht.
- Blinder Fleck für die Anordnung der AtomeKünstliche Intelligenz wird zunehmend eingesetzt, um Eigenschaften neuer Materialien vorherzusagen. Ein Forschungsteam aus Jena und den USA zeigt nun in einer im Fachjournal „Nature Computational Science“ Studie: Kommen dabei Sprachmodelle zum Einsatz, erfassen diese zwar zuverlässig, welche Atomsorten ein Material enthält. Informationen über deren räumliche Anordnung nutzen sie jedoch nur unzureichend. Selbst größere Modelle und mehr Trainingsdaten beheben diese Schwäche nicht. Für stark strukturabhängige Materialeigenschaften sind deshalb auf räumliche Strukturen spezialisierte KI-Modelle die verlässlichere Wahl. (DOI: 10.1038/s43588-026-01045-2)
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