这情况，让他皱起了眉头，他🃚😗研究材料也这么多年了☥，这么诡异的情况还是第一次遇到。🔐
“这可真有意思。”
徐川放下了手中的笔，身子往后一靠，倒在了椅背上☥，📙🛑盯着有些灰白天花板沉思了起来。🔐
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。
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。
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？
这比别人告诉他上帝是一只狗都要荒诞。
但他计🝞🌒⚆算出来的数据却告诉他，🕊🇻事实就是这样的。
没有比这更荒诞的事情了。
“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。”
“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。”
“如果是这样的话，那的确影响很小。”
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。
“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？”
蓦的，徐川脑海中浮现出一个想法。
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。
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。
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。
“做一个吧，正好前两天跟学🃚😗姐那边有点交流，可以实战一下。”
想了想，徐川重新拾起纸笔，开始在稿🅽纸上罗🜸列变数和条件。
“设二硒化钨纳米片坍缩卷叠的速率为E，则E₁=∫²₁pgh/Am·s🏈😉h（2C°²*pD）.....🏱”
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🞄。
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。