水伏学在新能源领域中开辟新途径：郭万林院士访谈 | NSR

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图一：石墨烯六角形晶体结构的电子显微照片

NSR：请您介绍2014年出现的水伏实验的第一步。您是如何发现液滴在石墨烯表面滑动时可以产生电势的？

郭万林：我们的一名学生进行了一项涉及气流与石墨烯表面摩擦生电的实验，然后决定在液体中进行类似的实验。以前用碳纳米管在液体中进行的实验确实产生了电力，但我们最初的石墨烯在水流中的实验并没有成功。然而，当我们将石墨烯从液体中取出，穿过气液界面时，我们检测到了一个电压。此外，当一个液滴沿着石墨烯表面滑动时，我们检测到的电压与移动速度成正比。这一发现在2014年发表时在全世界引起了相当大的关注。

NSR：这个研究方向的下一步是解释这个现象的机制。那么石墨烯在这个过程中的作用是什么？

郭万林：根据经典的电动力学理论，在固液界面上，负电荷在固体表面上积累，它们把液体中的正离子吸引到界面上，这被称为吸附层。液体中的负离子随后形成一个扩散层，位于正离子的吸附层旁边。此外，正离子还把大量的电子吸引到固体中的表面上，它们形成一个类电容器。如果一个液滴沿着固体表面移动，类电容器就会在液滴前方持续充电，在后方放电。这个循环产生了固体中的电子运动和电势差。液体中的正负离子形成一个经典的双层系统，需要在固体中包含第三类电子来解释液滴前后产生的电势。这个三类电荷模型代表了电动力学向能量采集方面的扩展。

NSR：影响水伏实验中的电压和功率的因素有哪些，如何优化这些参数？

郭万林：当我们刚开始进行液滴运动的实验时，输出电压大约在毫伏数量级。输出功率大约在纳瓦数量级。但是，如果用一个偏置电压极化这个系统，我们可以增加石墨烯产生的电势。通过优化电路，输出电压又增加到约一伏特。接下来，我们将液滴放在电介质表面上，液滴的扩散形成了一个电容器。电容器上的电荷释放到外部电路，输出大约在数百伏特。从毫伏到伏特再到数百伏特的这一进展是在不到10年的时间内实现的。我们最近的实验中，水滴从水龙头掉落几十厘米，输出电压达到1200伏特。

图二：滑动水滴(右图)的前端和后端之间产生一个电荷差异；静止水滴(左)两端电荷平衡。

NSR：水伏研究的下一步是基于水分蒸发的发电。它是如何工作的？它的功效与液滴运动过程相比如何？

郭万林：地球上的水接收了太阳辐射能的70％，其中的一半被用于水的蒸发。随着气候变化的加剧，蒸发过程增加了，因此水循环的过程包含着巨大的能量，可以用来发电。我们设计了一个实验来展示这个过程：我们在石英基板上放置一个条形多孔碳材料。然后我们在这条材料边缘上连接了一系列电极，并将它的一半浸入水中。天然的毛细效应将水吸到材料上，水的浸润区域沿着条带上升。我们测量到的不同区域的电压分布展示了这个现象的特征：浸没在水中的最低两个电极之间没有电压，而在毛细管范围以上的最高两个电极之间也没有电压。毛细现象范围内的每个部分都显示出逐渐增加的电压，所有部分的总和加起来等于条带两端之间的总电压。

根据我们之前的移动液滴发电的实验，我们的假设是这个过程的基本机制是条带中保持蒸发水源的水流。接下来的一系列实验向我们展示了我们测量到的电压与水蒸发之间的关联。首先，当水被完全密封在容器中时，蒸发产生的电压在1000秒内消失；当容器被打开时，电压恢复。此外，电压受环境条件影响， 风、温度升高和湿度降低会增加输出电压。在自然环境中，随着气候变化的不断增强，我们应该充分利用这些因素优化蒸发发电的效能，从太阳光获取最多的能量并将其转化为电能。如果大规模成功的实施水伏发电，这个技术可能缓解气候变化的影响，并提供电力。

NSR：您的研究的最新的一个进展是设计了一种结合吸湿和蒸发的复合材料。这在多大程度上可以提高水伏过程的效率？

郭万林：水蒸发发电可能面临的挑战的是它在自然环境中的可持续性。例如，在没有湖泊或河流等水源的地区，水蒸发的水源必须是大气本身。随着气候变暖，大气的湿度也更高。为了利用这一点，我们提出了一种结合吸湿和蒸发的设备。吸湿功能是通过充满氯化锂的纤维素纸上的亲湿层实现的；蒸发功能是通过碳黑掺杂的纤维素纸的疏水层实现的。这个复合设备通过氯化锂实现吸湿功能，并通过碳黑实现蒸发功能，形成一个自给自足的水循环。同时，吸湿过程释放热量，蒸发过程从环境中吸收热量，还形成了一个热循环。这个设备可以使发电效率增加10倍，输出电压达到伏特级别，输出电流达到毫安级别。

图三：水分蒸发在一条碳黑两端产生电压差(左图)。双层的符合材料同时实现水分的吸湿和蒸发(右图)。

NSR：您能简要介绍一下水伏材料的最新发展吗？

郭万林：我们在液滴实验中使用了石墨烯，在蒸发实验中使用了碳黑。它们都是碳纳米材料。很快我们使用的材料扩展到了半导体、金属有机框架和蛋白膜等生物材料。它们都可以作为水伏材料。水伏研究的第一步是发现这些过程，并找到哪些材料能够引发这些过程。下一步是选定哪些材料更高效并且廉价。例如，早期液滴实验中使用的片状石墨烯是转移到纤维基底上的。转移石墨烯的过程引发了质量和层数方面的不一致性。后来，我们实现了在电介质基底上直接合成石墨烯，并使用乙酸铜作为化学蒸汽沉积方法中的催化剂来优化了这个过程。这极大地提高了石墨烯质量，使水伏材料更适合量产。

NSR：光伏转换的一个核心问题是效率。目前，水伏转换的效率是多少？

郭万林：在光伏领域，理论上的最大效率略高于30%。通过硅和钙钛矿技术的组合，我们正在接近这个极限。在不到10年的水伏学的发展中，我们已经把效率从1/1000提高到了10%。

在我们转化水滴的机械能发电时，实验效率从大约10%提高到了20%。水分蒸发发电不同，它是一个自然过程，不需要外部做工。蒸发过程在水循环中持续进行，能量转化量只受到转化技术的限制。从理论上讲，我们以单位面积的电功率输出来衡量我们的转化效能，当前值约为每平方米1瓦特。就蒸发的能量转换效率而言，如果我们将液体水吸收的所有热量作为分母，效率仅约为1/1000，因为大部分热量用于水从液态到气态的相变。因此，还有很大的优化空间。如果我们能将该比值提高到1%，我们将迈入一个新的水伏能源时代。

NSR：您最近的另一个研究课题是水伏智能。请向我们介绍一下它与神经科学的关系。

郭万林：我们预测水伏学将进一步发展为三个分支：水伏能源、水伏生态和水伏智能。我们的世界已经从机械时代发展到电气时代，然后发展到信息时代。现在我们正过渡到智能时代。当我们研究智能的来源时，我们发现人脑包含70%至80%的水分。我们的神经网络是由数十亿个神经元组成的，每个神经元也包含70%至80%的水分。这样的系统如何接收刺激、释放电信号、存储记忆并最终形成意识？在我们从信息时代过渡到智能时代的过程中，这是未来科学研究要聚焦的一个重要领域。我们从人脑中学到的东西可能会指导人工智能的发展。根据经典神经科学，大脑中的电荷和神经信号起源于水中的钾、钠和钙离子的运动。然而，目前对离子动力学的了解不能完全解释大脑如何生成、存储和处理信息。在水伏学中，我们从量子力学尺度到原子尺度再到生物分子尺度研究水和固体之间的相互作用，我们发现大脑中的离子运动受到水的调节或控制。这个研究方向将结合物理学、化学和生物学。我认为未来的神经科学一定会聚焦在这个领域上。

NSR：您还研究了神经递质与细胞膜之间的相互作用。您的研究是如何从石墨烯一类人造二维材料过渡到天然薄膜？

郭万林：在基础科学研究中，我们经常研究自然界中的材料和过程。当我们研究细胞膜上发生的活动时，其基本机制与使用人造材料发电的水伏实验非常相似。这些过程都集中在水和固体之间的界面上电子和离子之间的相互作用上。我们从微观电子性质到宏观电磁场和热性质都是从同一类科学原理开始的。具体在细胞膜的研究方面，我们知道细胞膜在生命的演化中起着核心作用，它是调节物质和信息进出细胞的调节器。这些行为是由细胞膜上的各种蛋白质执行的。例如，我们最近发现，神经递质（如多巴胺、内啡肽和亮氨酸内啡肽）具有芳香侧环，能够自由地穿透神经元的膜。相反，乙酰胆碱和天门冬氨酸没有芳香侧环，它们只能够在细胞外溶液中扩散。这种功能区别是通过嵌入在细胞膜上的磷脂双层上的蛋白质实现的。

NSR：结构生物学家已经研究了细胞膜上的分子功能，例如电荷传输。水伏学在这方面能提供什么新发现？

郭万林：经典生物学首先发展成为细胞生物学，随后随着基因的发现以及基因如何产生蛋白质，引发了分子生物学。冷冻电子显微镜向我们展示了蛋白质的结构，现在我们处于结构生物学的时代。在看到结构之后，下一步是理解结构和功能之间的关联。具体而言，在神经科学中，我们想要了解神经元如何存储和处理信息。水伏学将神经科学推进了一步，它的重点是蛋白质如何与神经元的自然环境中的离子和分子相互作用。这对于理解大脑中的物质和信息的传输至关重要。

NSR：在合成人造材料时，我们可以从细胞膜等天然材料中获得什么启示？

郭万林：正如我们所说，细胞膜的一个重要作用是调节能量传输和离子传输。在氢燃料电池中，质子交换膜的关键功能与细胞膜非常相似。在锂电池中，调节离子传输也是提高性能而不损坏内部组件的关键。膜工程现在是可再生能源的研究中的重要方向。

NSR：您认为水伏学的主要里程碑是什么，它们何时会达到实际应用？

郭万林：当我们在2014年开始液滴实验和2017年开始蒸发实验时，我们只测量到非常微弱的效应。自2020年以来，我们已经成功将动力输出提高了6个数量级，蒸发功率输出提高了3个数量级。在几年内我们实现了指数增长。沿着这个趋势，我预测在未来3至5年内我们可能会取得突破性进展。然而，我们必须承认，传统技术，如水力发电和光伏发电，经历了大约100年时间才达到今天的商业应用。在科学突破出现之前不可能预测它的发展。但我们相信这个领域一定会推进物理和化学方面的新发现。此外，在气候变化的过程中，环境中的热量和湿度也在增加，所以人类应该投入更多资源发展从环境中提取能源的技术。水伏学可能成为一个巨大的能源来源。至于水伏智能的前景，我们相信人工智能的成功取决于我们能从人类的天然智能中找到什么启示。

NSR：您最近将机器学习应用于预测合金的性质。请给我们介绍一下这项研究？您觉得人工智能在材料科学中有什么潜力？

郭万林：人工智能的发展始于20世纪中期的人工神经网络的发明。在大数据等现代计算技术的帮助下，基于人工智能的方法，如深度学习或机器学习，在科学中发挥着越来越重要的作用。自从15世纪以来，科学研究一直是以解微分方程为主要的数学工具。我们需要解决的问题，从空气动力学到量子力学，都涉及解微分方程。在给定的初始条件和边界条件下，我们能够用有限的参数解这些方程。因此，我们使用微分方程来描述自然界的能力非常有限。现在依靠人工智能，我们面临的问题包括多达16种金属元素组成的合金等复杂材料。这些问题所需的参数数量超出了传统数学方法的能力，但是机器学习结合大数据可以处理数以万计的参数，并在多维时空系统中模拟复杂的物理过程。这些新的研究方法对于开发新的功能材料至关重要，比如新的合金和用于水伏发电的材料。过去，合金材料是通过试错方法发现的，但是这些传统方法不可能测试所有可能的复杂的合金配方。依靠机器学习和少量的实验数据，我们现在能够预测16种金属元素的构成空间中数百种合金的构成配方。不仅如此，我们现在可以以更高的精度和相近的算力来达到这个效率。

NSR：对数学或力学系的学生，您有什么专业建议吗？

郭万林：我建议他们用经典力学、量子力学和数学打好科学研究的基础。最好的研究是用一张纸和一支笔进行的。在现代社会中，你可以再添加一个电脑。凭借这些工具和你的头脑，这样的工作才是最具创意的。我建议学生们一定要把最先进的科学理论作为自己的起跑线，去创造自己的科学领域，去开拓新的科学疆界，为科学做出自己的贡献。

图四：郭万林院士的研究团队。

*本文英文原文“Hydrovoltaics brings a new solution in alternative energy: an interview with Prof. Wanlin Guo”发表于《国家科学评论》（National Science Review, NSR）Interview栏目：https://doi.org/10.1093/nsr/nwae096