对于一项材料的研发制备来说，温度、压强、原料浓度、时间、还原剂浓度等各种细节稍有些变化都会引起的成品的变化。</p>

可现在导师的实验数据却告诉了他还原剂的浓度对成品的生成几乎没有任何影响。</p>

也就是说，导师使用的还原剂氢气几乎不在二硒化钨纳米片的生成过程中起任何作用，这可能吗？</p>

这比别人告诉他上帝是一只狗都要荒诞。</p>

但他计算出来的数据却告诉他，事实就是这样的。</p>

没有比这更荒诞的事情了。</p>

“不，不对，还有一种可能性，那就是最低数值的氢还原剂的浓度已经完全饱和。”</p>

“就像是你在一份饱和食盐水中再添加食盐一样，无论你加多少进去，它都已经融化不了了。”</p>

“如果是这样的话，那的确影响很小。”</p>

盯着天花板，徐川熟练的在脑海中思索着以前研究材料时遇到过的各种状况，将其套用在这份实验数据上。</p>

“或许我应该建一个数学模型出来？来确定一下氢还原剂浓度等各项参数对于二硒化钨纳米片坍缩卷叠的影响？”</p>

蓦的，徐川脑海中浮现出一个想法。</p>

将数学模型应用于材料研发实验上并不是一件很罕见的事情。</p>

通过建立适当的数学模型对实际问题进行研究，已成为材料科学研究和应用的重要手段，只是说并不是每一个实验室都有这样的能力。</p>

毕竟大部分的材料实验涉及到的变量都相当多，实验过程也都是动态的，要建立一个精准的动态模型出来，哪怕是大学数学教授都要耗费很大的精力。</p>

“做一个吧，正好前两天跟学姐那边有点交流，可以实战一下。”</p>

想了想，徐川重新拾起纸笔，开始在稿纸上罗列变数和条件。</p>

“设二硒化钨纳米片坍缩卷叠的速率为E，则E?=∫2?pgh/Am·sh（2C°2*pD）.....”</p>

数学建模的确不是他的强项，以前做材料实验也都是请普林斯顿的其他数学教授来为他建模的，但是简单的对二硒化钨的实验数据做一个剖析，并进行数据挖掘和利用数学工具进行整合他还是做得到的。</p>

毕竟他并不需要这个模型有多精确，只需要大致的确定氢还原剂在实验中到底有没有足够的影响就可以了。</p>

时间一点一点的过去，很快，外面的天色便暗澹了起来。</p>

整整一下午的时间，徐川都在整理实验数据，并且将有用的数据剖析出来列入execl表格中，方便后续的处理。</p>

这是一项相当繁琐且需要耐心和细心的工作，一旦某个数据录错了，那到时候整出来的模型直接就废了。</p>

就像财务核账一样，算到莫名其妙的发现公司账号多了十万块，还不知道是哪来的一样。</p>

最后就只能辛辛苦苦的重新核对数据。</p>

......</p>