然而，博海在制备介孔TiO2材料中仍然存在一些关键的科学问题。

【成果简介】美国马里兰大学胡良兵教授提出了一种简单而可扩展的方法，拾贝通过将致密化处理与厚度为30µm的纳米层状六方氮化硼（h-BN）涂层相结合来形成木材，拾贝从而形成所谓的BN致密化木材，从而提高了木材的耐火性。在木材中添加阻燃剂可以提高材料的耐火性，机械而不会牺牲木质材料的内在优势。

【图文导读】图1.示意图展示了BN致密木材的工作原理，飞升展示了更高的耐火性和机械性能a）BN致密木材的导热性和隔热性示意图b）在实验室中制造的可伸缩的BN致密木材c）将BN致密木材的拉伸强度和点火延迟时间与其他地方报道的耐火木材的结果进行比较图2.致密木材和BN致密木材的形态和微观结构a）致密木材和BN致密木材的照片b）致密木材的SEM图像显示出高度压缩的结构和完全塌陷的木质细胞壁c）垂直于生长方向切割BN致密木材，飞升以显示h-BN仅覆盖致密木材表面，同时保持内部致密木材结构d）SEM图像显示BN致密木材的致密木材结构e）BN致密木材的横截面SEM图像显示h-BN层的厚度为30µmf）截面SEM图像显示了h-BN涂层的层状结构g）BN致密化木材的SEM俯视图显示了h-BN片在致密化木材表面的分布h）在BN致密木材表面上h-BN片的TEM图像和SAED图案图3.致密木材和BN致密木材的可燃性测试a）致密木材在丙烷火焰下燃烧30s的行为b）示意图显示了燃烧后致密木材的形态变化c,d）燃烧后致密木材的SEM图像e）BN致密木材在丙烷火焰下燃烧30s的行为f）示意图显示了燃烧后BN致密木材的形态变化g,h）燃烧后BN致密木材的SEM图像图4.致密木和BN致密木的阻燃性a,b）确定临界热通量（qcrit）和TRPc）在外部热通量为50kW/m2时，此工作的计算的点火延迟时间与其他报告的耐火木材结果的比较d）木材样品的Tig平均值，显示95％的置信区间图5.演示BN致密木材的高度各向异性热性能a）致密木材的传热示意图b,c）入射热垂直于木材生长方向的致密木材的红外热像图d）BN致密木材的传热示意图e,f）垂直于木材生长方向的入射热的BN致密木材的红外热像图g）用于传热测试的BN致密木材的图片h）沿X轴分别显示致密木材和BN致密木材的俯视温度曲线i）致密木材和BN致密木材沿Z轴的横截面温度曲线【总结】在这个工作中，作者通过一种简单而有效的涂覆方法展示了一种超强且耐火的BN致密木材。这项工作表明，博海各向异性导热h-BN阻燃涂料不仅增强了木材的耐火性，博海而且还保持了致密化赋予材料的高强度，代表了开发可满足要求的高性能结构材料的有希望的方向。此外，拾贝与其他无机阻燃纳米材料不同，拾贝已知2Dh-BN片材可形成具有各向异性热性能的层状结构，并显示出良好的尺寸稳定性，理想的耐腐蚀性和抗氧化性能，在防火方面具有吸引力不仅可以降低HRR，还可以增强点火性能。

大多数无机阻燃剂均具有出色的阻气功能，机械包括粘土，粘土纳米纸，二氧化硅，二氧化钛，碳酸钙和镁铝氢氧化物。飞升它们通过使表面绝缘并延迟木材的热分解来降低木材的HRR。

结果，博海大大降低了BN致密木材的燃烧速度。

随着现代社会对灭火系统的改进，拾贝快速有效的灭火能力得到了大大提高，拾贝着火温度的升高和结构材料的延迟时间成为进一步改善现代建筑消防安全问题的一个有希望的方向。为了解决这个问题，机械2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，飞升来研究超导体的临界温度。此外，博海随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），拾贝所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。机械这样当我们遇见一个陌生人时。