编者按：
科技兴则民族兴，科技强则国家强。为了更好的展现学校科研动态，增强广大科研工作者的认同感、归属感、自豪感，激发科研创新活力、促进学科交叉融合，科学研究院将持续汇总报道校内各单位重要科研进展，诚邀各单位积极来稿。
内容速览
1.地球科学与工程学院侯卫生副教授在TUST上发表文章
2.微电子科学与技术学院徐政基副教授课题组在声学石墨烯等离激元研究方面取得重要进展
3.软件工程学院郑子彬教授团队在ACM TOSEM上发表区块链庞氏骗局最新研究成果
4.材料科学与工程学院岳晚教授团队通过三维输运途径实现寡聚物n型有机半导体中的高效混合传输
5.化学工程与技术学院刘源副教授及合作者们在一维冰的结构研究方面取得新进展
6.中山医学院曹楠教授团队建立心脏纤维化靶向给药治疗新策略
01
地球科学与工程学院侯卫生副教授在TUST上发表文章
大比例尺、高精度地质结构的三维重建对建设数字孪生城市、实现城市可持续发展具有重要意义。然而，数据的稀疏性、地质结构的复杂性致使三维地质结构重建面临诸多困境。因此，如何从少量地质数据中识别地质对象几何成为解决上述问题的核心。近年来，深度学习理论获得了飞速发展，并被广泛用于图像识别、补全和重建中，有潜力为解决复杂地质结构的三维重建提供思路。
侯卫生副教授团队针对地铁工程中的地质数据局部密度高、数据样本少特点，提出了一种融合全连接深度神经网络（FCDNN）与多点统计学（MPS）的三维地质结构重建方法，其基本思路见图1。该研究提出了以地质对象高程为核心参量的FCDNN核函数及其相应人工神经网络架构，建立了地层层序约束下的FCDNN与MPS相融合的地质结构三维重建损失函数。该方法以二维地质剖面作为建模数据源，以FCDNN网络构建初始三维模型，采用多尺度迭代MPS方法实现三维地质结构的优化。
融合FCDNN与MPS的三维地质建模方法基本思路
广州11号线某地铁站址建模实例表明：所建立的三维模型细致刻画了为该站址的地层和断裂结构，尤其是断裂内不同岩性的分布为地铁工程设计提供了精细的结构。该研究成果搭建了一个融合深度人工神经网络和MPS的三维地质建模框架，实现了小样本数据条件深度人工神经网络的复杂地质结构重建，突破了传统的MPS方法中局部优化的局限，为建立高精度三维地质模型提供了一个新思路。
以上研究成果以“Reconstructing Three-dimensional Geological Structures by the Multiple-point Statistics Method Coupled with a Deep Neural Network: A Case Study of a Metro Station in Guangzhou, China. Tunnelling and Underground Space Technology”为题发表于期刊TUST。
来源：中山大学地球科学与工程学院
“科研动态│我院侯卫生副教授在TUST上发表文章：耦合深度神经网络和多点统计学方法的地质结构三维重建：以广州市某地铁站为例”
02
微电子科学与技术学院徐政基副教授课题组在声学石墨烯等离激元研究方面取得重要进展
石墨烯等离激元可以在中红外至太赫兹的超宽光谱范围内获得高度束缚的光场模式，进而实现强烈的电场增强。这些优异的特性可用于增强光与物质之间的相互作用、构建超高灵敏度的片上光谱仪等。此外，大部分有机分子的指纹图谱普遍位于中红外光谱范围，且由于有机分子的尺寸（约10 nm）与中红外光波长（约10 μm）之间存在巨大的差别，使得中红外光与有机分子之间的相互作用非常微弱，导致有机分子的指纹图谱不容易被检测到。在这方面，石墨烯等离激元可用于增强光与有机分子之间的相互作用，从而放大有机分子的指纹信号。为了实现这个目的，首先需要确定材料和结构的参数，以确保石墨烯等离激元的共振区域能够覆盖目标分子的指纹图谱，从而起到放大有机分子指纹信号的目的。在先前的研究中，人们普遍利用数值仿真软件（如：COMSOL Multiphysics、Lumerical FDTD）来计算石墨烯等离激元的共振特性。虽然数值仿真计算得到的结果与实验结果之间具备高度的一致性，但使用这种方法也伴随着一些问题，如：不论是在仿真计算时寻找最初的石墨烯等离激元共振峰还是随后通过改变材料和结构参数来调谐共振峰的位置，都需要耗费大量的计算时间和计算资源。因此，开发快速且低计算成本的方法来研究石墨烯等离激元的共振特性具有非常重要的科学意义和应用价值。
微电子科学与技术学院徐政基副教授课题组提出了一种能够支持石墨烯等离激元共振的石墨烯/电介质/金属混合结构（GDMHS）。由于GDMHS所支持的石墨烯等离激元的色散关系是线性的，因此又称之为声学石墨烯等离激元（AGP）。AGP是反对称的电磁模式，它的光场能量几乎都束缚于石墨烯纳米带和金属衬底之间的电介质隔层之中，因此具备更为显著的场增强能力。文章提出了一种简化的解析模型来阐明生成AGP共振的物理过程，揭示了AGP共振的物理规律，预测了结构和材料参数变化时AGP共振的漂移趋势。此外，通过求解解析公式可以快速地定位出AGP的共振位置，从而能够大大缩减今后在设计此类结构时所需的数值仿真时间，而且能够指导实验中对共振峰的追踪。
GDMHS的结构示意图、AGP共振的形成过程以及计算结果
该项研究以“Understanding and probing of sub-femtometer resolutions utilizing acoustic plasmon resonances in graphene-dielectric-metal hybrid-structures”为题发表在光学国际知名期刊Optics & Laser Technology上。文章的第一作者是中山大学2021级博士研究生吴志勇，通讯作者为徐政基副教授。中山大学微电子科学与技术学院为唯一完成单位。
来源：中山大学微电子科学与技术学院
“微电科研｜徐政基副教授课题组在声学石墨烯等离激元研究方面取得重要进展”
03
软件工程学院郑子彬教授团队在ACM TOSEM上发表区块链庞氏骗局最新研究成果
在区块链系统中，由于用户匿名及去中心化的特性，部分匿名用户围绕数字资产实施各种诈骗，给其它用户造成损失。其中，以智能合约形式实现的庞氏骗局是区块链诈骗行为的一大主要组成部分，例如，区块链数据分析公司Chainalysis发布的《加密货币非法行为报告》显示，2021年来区块链庞氏骗局造成的经济损失超过10亿美元。区块链上的庞氏骗局合约通常生命周期很短且涉及金钱巨大，及时准确地识别这类庞氏骗局合约并发出预警是确保区块链生态健康发展的重要举措。
近日，中山大学软件工程学院郑子彬教授团队提出了一种庞氏骗局智能合约检测方法，该方法基于智能合约字节码以及创建时信息检测庞氏骗局合约，可在骗局合约造成经济损失前完成检测。
现有庞氏骗局合约检测方法主要面临三个问题：1）数据集缺乏，导致基于机器学习的检测方法难以完成有效训练；2）大部分检测方法依赖合约交易记录，导致当现有方法取得有效检测结果时骗局合约已经完成了其生命周期并造成了经济损失；3）检测效果不具备可持续性，由于庞氏骗局合约编码方式的不断进化，早期提出的方法无法应对新型的编码方式。
针对以上问题，郑子彬教授团队首先通过手工标注的方式构建了一个包含6484个智能合约的庞氏骗局合约数据集，其中包含314个庞氏骗局合约，为目前学术界最大的庞氏骗局数据集。在此基础上，该团队基于合约字节码信息和创建时信息对智能合约进行特征提取，并进一步提出多视角级联集成学习算法对庞氏骗局合约进行检测。由于检测流程不依赖合约交易记录，因此可以在庞氏骗局合约造成经济损失前完成检测。针对检测可持续性问题，该团队通过大规模分析欺诈合约数据发现，欺诈合约的创建者更倾向于创建更多的欺诈合约。团队基于该发现提出合约开发者信息特征抽取方法，该特征不依赖于合约具体编码模式，可结合多视角级联集成算法对庞氏骗局合约进行检测，提升检测的可持续性。实验表明，相较于现有方案，该方法具有检测精度高、检测效果可持续性强等优点。
该研究提供了目前学术界最大的庞氏骗局合约数据集，在此基础上，该研究提供了在庞氏骗局合约造成经济损失前完成检测的技术方案，并首次探讨了庞氏骗局合约检测方法的可持续性问题。该项成果以“Securing the Ethereum from Smart Ponzi Schemes: Identification Using Static Features”为题发表在软件工程领域期刊ACM Transactions on Software Engineering Methodology 上，中山大学软件工程学院为第一完成单位。
来源：中山大学软件工程学院
“科研快讯丨软件工程学院郑子彬教授团队在ACM TOSEM上发表区块链庞氏骗局最新研究成果”
04
材料科学与工程学院岳晚教授团队通过三维输运途径实现寡聚物n型有机半导体中的高效混合传输
有机电化学晶体管（OECT）具有结构简单、工作电压超低（<1V）、高跨导以及良好的生物相容性等优势，在生物传感、疾病诊断、神经形态计算等领域显示出广阔的应用前景。就OECT的沟道材料而言，由于受合成策略的制约，电子对空气中水分和氧气的敏感性，n型OECT的发展远落后于p型OECT。然而，高性能的n型OECT对于逻辑互补电路和传感器的发展至关重要。近年来n型OECT聚合物材料因其优异的共轭结构关键品质因数μC*已超过50 F cm-1 V-1 s-1。相比之下，小分子半导体材料在n型OECT中的结构多样性和性能远远落后于聚合物材料，然而小分子半导体材料具有结构明确、无批次间差异，更加精准的构效关系等诸多特点。如何结合聚合物和小分子的优点以提高其性能参数μC*是目前OECT发展面临的问题之一。其中，探究如何有效的提高电子-离子耦合模式中的电子迁移率成为目前OECT新材料发展的难点。
近日，岳晚教授课题组在前期工作的基础上开发了两种不同烷基侧链功能化的，以naphthalene bisisatin三聚体为中心单元和罗丹宁为末端单元的全稠合多环π共轭分子半导体材料lgTNR和bgTNR，此类分子具有分子内非共价相互作用、高π电子离域化和强缺电子特性。通过紫外-可见-近红外吸收光谱和循环伏安法测试结果表明，gTNR两种寡聚物都表现出明显的光谱红移和带隙降低，以及显著的电化学响应。通过电化学和紫外-可见吸收光谱联用测试结果看出，当还原电位从0.1 V增加到-0.6 V时，lgTNR相比于bgTNR有更明显的光谱吸收变化，表明其可能具有更高效的离子掺杂能力。
OECT器件的测试结果表明两种材料均表现出优异的累计模式的n型OECT性能。其中基于bgDNR薄膜的OECT器件表现出了高达0.29 cm2 V-1 s-1 的载流子迁移率和高达31.6 F cm-1 V-1 s-1 的μC*值，这是迄今为止报道的小分子OECT半导体材料的最高值。
进一步通过GIWAX系统研究了沟道层薄膜的形貌特征及微结构对电子迁移率和体积电容的影响，发现bgTNR薄膜表现出一种奇特的斜向堆积，使其获得了特殊的三维堆积结构。因OECT工作中的体型掺杂，这种三维传输是导致其获得优异的载流子迁移率的重要因素之一。并且通过原位GIWAX比较了掺杂前后的薄膜形貌变化，发现bgTNR薄膜出现了明显的结构重排，这也可能是导致其获得高性能的重要因素之一。此外在EQCM-D测试中，也发现bgTNR薄膜拥有较强的吸水能力，这和其结构重排有重要联系。该工作证明了这种三维的立体传输非常适用于n型小分子OECT材料的粒离子电子耦合传输，这种精准构效关系的建立将对发展高效n型OECT材料的具有重要指导意义。
相关研究成果以“Highly Efficient Mixed Conduction in a Fused Oligomer n-Type Organic Semiconductor Enabled by Three-Dimensional Transport Pathways”为题在Advanced Materials发表。中山大学材料科学与工程学院博士段傢耀为论文第一作者，硕士研究生朱根明为共同第一作者，伦敦玛丽女王大学Christian B. Nielsen教授和中山大学岳晚教授为通讯作者。
来源：中山大学材料科学与工程学院
“中山大学岳晚教授团队《Adv. Mater.》: 通过三维输运途径实现寡聚物n型有机半导体中的高效混合传输”
05
化学工程与技术学院刘源副教授及合作者们在一维冰的结构研究方面取得新进展
在自然界中，纳米限域水很常见，比如沉积岩层之间的水、生物纳米通道内的水以及海水淡化膜层之间的水等。与体相水相比，纳米限域水具有一些独特的性质，如超快传输、极高的相变温度和丰富的相行为等。在碳纳米管限域的条件下，基于分子动力模拟，曾晓成教授及合作者们观察到水分子可以自发地形成一维冰纳米管（INT）结构，并展示出连续相变和一级相变的行为（Nature 2001, 412, 802-805）。从此，冰纳米管作为一种新材料，吸引了无数实验和理论科学工作者对其进行研究，但是目前为止，所有被报道的单壁冰纳米管的结构，其直径均小于1纳米，限制着冰纳米管在各种场景下的潜在应用。
最近，中山大学化学工程与技术学院刘源及合作者们，采用双壁碳纳米管毛细管模型，基于分子动力学模拟，观察到水分子可以自发地吸入双壁碳纳米管内并通过一级相变转变为直径大于1纳米的冰纳米管结构。通过调节双壁碳管的间距，三种结构类型的冰纳米管被观察到，分别是四边形平面型冰纳米管（INTs-FSW）、菱形褶皱型冰纳米管（INTs-PRW）和双层六边形型冰纳米管（INTs-BHW）。
三种类型的冰纳米管的分子结构。注：i. 俯视图，ii. 侧视图，iii. 局部放大图
通过此研究，揭示了直径大于1纳米的冰纳米管的形成方案，丰富了一维冰的结构相，打破了冰纳米管的直径限制，或许对纳米限域环境下的物质输运、药物传递、海水淡化以及纳米流体学相关科学与技术的发展有所启发。
本文以“Evidence of Formation of 1–10 nm Diameter Ice Nanotubes in Double-Walled Carbon Nanotube Capillaries”为题发表在ACS Nano上，中山大学化学工程与技术学院刘源副教授和香港城市大学材料科学与工程系博士后江健博士为共同第一作者，参与者有中山大学化学工程与技术学院研究生普杨洋，通讯作者为中山大学化学工程与技术学院刘源副教授，美国宾夕法尼亚大学化学系Joseph S. Francisco教授和香港城市大学材料科学与工程系曾晓成教授。
来源：中山大学化学工程与技术学院
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