《Current Opinion in Solid State and Materials Science》：Chemically complex materials enable sustainable high-performance materials
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本文深入探讨了化学复杂性材料（Chemically Complex Materials, CCMats）这一前沿领域。作为涵盖高熵合金、氧化物及相关多主元材料的新范式，CCMats通过利用化学成分的多样性，为解决功能、结构及可持续性目标提供了革命性思路。文章系统梳理了其在氢储存、离子导体、电催化、磁性、介电、半导体及光学材料等领域的巨大应用潜力，并重点阐述了目标元素替换（SUB）、缺陷工程（DEF）和多样性管理（DIV）三大核心设计策略。综述强调，结合先进计算、机器学习与高通量实验，CCMats有望协调实现优异功能性能、长期结构稳定性和环境可持续性，为应对紧迫的技术、能源与环境挑战提供下一代材料解决方案。
在材料科学领域，一场设计范式的静默革命正在上演。传统的合金或复合材料优化策略，依赖于在一种主元中添加少量合金元素。然而，一种颠覆性的转变已然兴起，其核心是在显著比例（> 5 at.%）上掺入至少三种主要元素，由此形成的材料被称为化学复杂性材料（CCMats）。这并非仅限于金属合金，而是延伸到半导体、玻璃等其他材料类别，展现出前所未有的性能组合和广阔的未知探索空间。
协调功能、结构与可持续性的三重目标
CCMats的魅力在于其化学复杂性允许同时裁剪功能和结构属性，这在传统稀溶液有限的化学自由度下是难以实现的。其设计目标可归纳为三点：卓越的功能性能、长期的结构稳定性以及环境可持续性。为实现这三大目标，研究人员提出了三种核心设计策略：目标替换（SUB），即用更丰富、可持续的元素（组合）替代关键或稀有元素；缺陷工程（DEF），旨在控制微观结构及其包含的缺陷相，例如通过晶界工程或沉淀硬化来提升机械性能；多样性管理（DIV），其目标并非单纯优化功能性能，而是寻找那些对化学成分波动（如来自回收过程）具有耐受性的成分区域。
广阔的应用前景与挑战
CCMats在多个关键领域展现出变革潜力。
在氢储存材料方面，CCMats通过“鸡尾酒”效应和晶格畸变，为氢原子提供了深陷阱，从而提升储氢容量（H/M）。同时，其复杂的原子环境限制了氢扩散，有助于保持储存性能的长期稳定。面对氢脆这一长期稳定性挑战，CCMats广阔的机械性能设计空间（如抗拉强度与延伸率的组合）为在氢气环境下保证材料稳定性提供了新途径。更有趣的是，缺陷（如位错、微裂纹）的应力场可被利用来促进氢化物的形成或氢的储存，将潜在的弊端转化为优势。
在离子导体领域，CCMats为开发更好的电池材料和质子导体带来了希望。例如，高熵氧化物（HEOs）作为锂离子电池负极材料，展示了高锂存储容量和良好的循环稳定性。在质子导体方面，传统材料在200–500 °C的“Norby 间隙”中效能不足，而高熵设计的质子导体，如某些高熵钙钛矿氧化物，展现出了在此温度区间内实现较高质子电导率的潜力，有助于解决中温燃料电池的应用瓶颈。
在电催化材料方面，纳米尺度的CCMats，如高熵金属有机框架（HE-MOFs），正在成为贵金属催化剂有潜力的替代品。例如，等原子比的CrMnFeCoNi合金在析氢反应（HER）中表现出与铂相当的催化性能。然而，在苛刻的催化环境中保持高活性和稳定性是一大挑战。研究表明，通过精心选择元素（如加入Cr），可以有效提高CCMats的耐腐蚀性。
在磁性材料领域，CCMats为减少对稀土（RE）元素的依赖提供了策略。例如，通过理论计算筛选替代元素，可以优化如Ce-Fe-Ti-X等体系的相稳定性，旨在开发不含重稀土的高性能永磁体。对于磁热和热磁能量收集材料，CCMats可通过调整成分来系统地调控居里温度，并有望在良好的体磁性能与机械性能之间找到平衡，以应对循环磁过程中因体积变化导致的疲劳和退化问题。
在介电材料方面，高熵策略能通过引入多种不同尺寸和价态的阳离子，引发显著的晶格畸变。这种畸变可以延迟极化饱和，减小极性纳米区（PNRs）的尺寸，从而降低在外加电场下的损耗，最终提升介电能量存储的密度和效率。这为开发无铅、高性能的电容器和电子器件提供了新思路。
在半导体领域，化学复杂性可用于稳定具有良好性能的物相。例如，在热电材料中，高熵设计可以通过增强声子散射显著降低晶格热导率，同时优化电子传输性能，从而获得高的平均热电优值（ZT）。更重要的是，化学复杂性可以抑制某些材料（如SnSe）的相变，将其优异的热电性能拓展到更宽的温度范围，从而提高器件长期运行的稳定性。
在光学材料特别是氧化物玻璃中，增加化学复杂性是克服其固有脆性、迈向下一代高强度玻璃的有效途径。通过引入多种网络形成体、修饰体和中间体氧化物，可以形成堆积紧密的玻璃，显著提高显微硬度、断裂韧性和杨氏模量。这种高机械性能的玻璃同时具备更高的折射率和密度，在高端光学镜头、辐射传感等领域具有应用前景。
展望未来：数据驱动的探索
CCMats的巨大成分和结构空间将其推向一个快速扩张的探索阶段。调和这巨大参数空间中的功能和结构性能，仍然是一个开放的挑战。幸运的是，计算热力学、微观结构模拟、机器学习和多模态表征技术的进步，正在加速CCMats的探索和优化。而强大的数据基础设施和自动化合成工作流程，正成为驾驭其复杂成分空间的重要工具。通过促进跨学科知识转移和拥抱数据驱动设计，CCMats有望提供解决紧迫技术、能源和环境需求的下一代材料解决方案。
