"人工智能-机器学习-几种石墨烯复合材料性质与应用的第一性原理计算"
本论文主要研究了石墨烯复合材料的性质和应用，使用密度泛函理论对三种典型的石墨烯复合材料进行了研究，分别是石墨烯与二氧化钛复合材料、氧化锌和石墨烯材料复合、金刚石与石墨烯复合材料。计算结果表明，这些复合材料在光催化、锂离子电池、场发射等方面具有广泛的应用前景。
首先，石墨烯与二氧化钛复合材料的研究表明，二氧化钛团簇模型与石墨烯结合，可以增强光催化增强效应。计算结果表明，石墨烯中含氧位点被二氧化钛还原后，可以增强其结合稳定性，同时有利于光催化增强。二氧化钛/石墨烯复合物增强光催化的机制在于碳原子轨道参与降低了光催化激发能级，同时促进了电子空穴分离。
其次，氧化锌和石墨烯材料复合作为透明导电薄膜应用。计算结果表明，极化表面对石墨烯性质有很大影响，不同的极化表面可以分别导致石墨烯的电子和空穴掺杂，以及对功函数和光学性质具有调制作用。同时，调查了石墨烯中含有缺陷和环氧，以及外加电场对复合物稳定性、能带隙、电荷分布以及功函数的影响，发现外加电场可以调节功函数等性质。
最后，金刚石与石墨烯复合材料的场发射性质研究表明，纳米金刚石与石墨烯可以形成Sp2・Sp3混合的纳米芽状结构，结合部位的石墨烯中部分碳原子转化为Sp3杂化进而和金刚石结合，金刚石形成的芽状尖端可以聚集电荷，有利于场发射应用。同时，使用氢饱和金刚石，和外加指向尖端的电场都可以增强电子发射能力。
本论文的研究结果表明，石墨烯复合材料在光催化、锂离子电池、场发射等方面具有广泛的应用前景，为解决能源危机、环境污染等全球性问题提供了新的思路和方法。
此外，本论文还涉及到人工智能和机器学习的应用。通过机器学习算法，可以对石墨烯复合材料的性质和应用进行预测和优化，从而提高石墨烯复合材料的应用效率和效果。此外，人工智能也可以用于石墨烯复合材料的设计和优化，通过智能算法对石墨烯复合材料的结构和性质进行优化，提高石墨烯复合材料的性能和应用价值。
本论文的研究结果对于石墨烯复合材料的研究和应用具有重要的科学意义和实践价值，为解决能源危机、环境污染等全球性问题提供了新的思路和方法。
