材料基因组计划与第一性原理高通量计算

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材料基因组学的方法与应用

材料基因组学的方法与应用材料基因组学是一种通过基因组学方法研究材料的科学领域。

它可以帮助科学家们更好地了解材料的物理性质和化学性质，从而推动新材料的发现和开发。

本文将介绍材料基因组学的方法和应用。

材料基因组学的方法：材料基因组学的方法主要分为实验方法和计算方法两大类。

实验方法实验方法主要包括高通量试验和材料合成。

高通量试验可以大规模地测量材料的物理性质、化学性质和电子结构等重要参数，为材料基因组学提供必要的数据。

材料合成则是利用各种化学方法或物理方法来制备新的材料，实现材料基因组的快速发展。

计算方法计算方法则是通过计算机模拟和数据处理来解决材料基因组学研究中的问题。

其中包括密度泛函理论(DFT)、第一性原理计算、分子模拟和机器学习等方法。

DFT可以计算材料电子结构和化学反应，为寻找新材料提供了重要的理论依据。

第一性原理计算则可以计算材料的机械性质、光学性质和热学性质等，为深入了解材料的性质提供了更加详细的数据。

分子模拟则通过分子间相互作用的数学模型来模拟材料的实际行为。

机器学习则可以通过训练算法来识别材料性质和预测新材料的性质，在材料基因组学中有广泛的应用。

材料基因组学的应用：材料基因组学在材料科学领域中有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：材料探索材料基因组学可以通过高通量试验和计算方法来探索新材料的性质，从而加速材料发现和开发进程。

例如，研究人员可以利用高通量试验来测定材料的弹性模量、强度、硬度、韧性等性质，并将这些性质作为材料压力_test中的主要指标，选出适合这些要求的新材料。

计算方法则可以结合物理原理，预测已知材料的导电性、热电性、光学性质等参数，并通过模拟探索新材料的性质。

材料优化利用材料基因组学方法可以优化已有材料的性质。

通过对已有材料的物理性质、电子结构等进行测量和计算，可以确定材料的潜在问题并作出相应的改进。

例如，通过改变材料的结晶方式或添加其他化合物，可以提高材料的热稳定性、机械性能和电子传导性能等。

《材料基因工程》PPT课件

材料基因工程
陆文聪上海大学理学院
1 材料设计的概念
所谓的“材料设计”，是指通过理论与计算预报新材料的组分、结构与性能，或者说，通过理论设计来“定做 ”具有特定性能的新材料。
材料设计的层次
微观设计层次：空间尺度约在l nm量级，是原子、电子层次的设计；
连续模型层次：典型尺度约在1μm量级，这时材料被看成连续介质，不考虑其中单个原子、分子的行为；
利用信息学、统计学方法，通过数据挖掘探寻材料结构和性能之间的关系模式，为材料设计师提供更多的信息，拓宽材料筛选范围，集中筛选目标，减少筛选尝试次数，预知材料各项性能，缩短性质优化和测试周期，从而加速材料研究的创新。
11
香山会议建议
集中国内材料计算与模拟领料领域新一轮发展的浪潮。
目标是帮助美国企业发现、开发、生产和应用先进材料的速度提高到目前的两倍，从而促进美国制造业的复兴，保持美国的全球竞争力。
10
“材料基因组工程”内涵阐释
通过高通量的第一性原理计算，结合已知的可靠实验数据，用理论模拟去尝试尽可能多的真实或未知材料，建立其化学组分，晶体结构和各种物性的数据库；
服役行为
构建“集成计算材料工程”研究平台，形成完整研究链，实现从“实验寻优”向“系统寻优”转变。
ICME的考虑思路
材料
基础
多尺度材料模拟
数据
材料设计
集成
与知
微观机制与结构-性能关系
识库
材料合成制备微结构表征
器件集成
性能测量
尺度
原子尺度介观尺度
宏观尺度
问题光电材料
热电材料储能节能材料铁电压电复合材料透明陶瓷器件设计结构功能一体结构设计力热稳定性系统集成服役失效机制工艺寻优

材料基因组工程

对“材料基因组工程”的认识及看法学号：22011216 姓名：胡方方“材料基因组工程”这是一个既熟悉而又陌生的名词，熟悉的是“材料”和“基因组工程”，然而两者的组合就是我们这些外行人所不能想象得到的，这对我们来说是一个新的领域，因而我对它产生了些许的好奇。

带着好奇的心理，我聆听了邓伟侨教授的一场关于“材料基因组工程”的课外研学讲座。

要了解“材料基因组工程”，对它有一个清晰而又正确的认识。

首先，要弄懂什么是“材料”，什么是“基因组工程”；再来进一步的认识什么是“材料基因组工程”，为什么会出现以及一些现状。

“材料”是人类用于制造物品、器件、构件、机器或其他产品的那些物质。

“基因组工程”就是测出人类基因组DNA的30亿个碱基对的序列，发现所有人类基因，找出它们在染色体上的位置，破译人类全部遗传信息。

物质的基本组成单元就是原子，而将材料与基因组工程联系在一起，不难得出这是将材料与人类做一个类比，基因之于人的性状如同原子之于材料。

我们知道，原子结构决定了物质的性质，性质决定了物质的用途，反之，那么想要得到有着特定功能的物质材料，我们就能够得到组成物质的原子及其原子结构。

材料显微组织及其中的原子排列决定了材料的性能，就像人体细胞里的基因排列决定了人体机能一样。

材料基因工程就是寻找和建立材料从原子排列到相的形成到显微组织的形成到材料性能与使用寿命之间的相互关系，把成分-结构-性能关系的数据库与计算材料设计结合起来，可以大大加快材料研发速度、降低材料研发的成本、提高材料设计的成功率。

人类基因工程计划的实施和取得的进展和成果，以及现实生活中许许多多的的例子给了科学家和研究人员很大的启发。

一、“材料基因组工程”是在何种的时代背景下被提出的。

技术的革新和经济的发展越来越依赖于新材料的进步，就像身体是革命的本钱，良好的材料则是技术革新和经济发展的载体、基石，没有优良的材料作支撑，一切都只是空谈，都是虚无缥缈的，先进的科学技术也就不能够被充分的表达。

材料基因组计划在新型材料研发中的应用

材料基因组计划在新型材料研发中的应用摘要材料是现代社会发展的重要基石，其性能直接影响着各个领域的进步。

传统材料研发过程周期长、成本高、效率低，难以满足日益增长的需求。

材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI）应运而生，旨在通过整合计算模拟、高通量实验、数据库和数据挖掘等技术手段，加速新型材料的研发过程。

本文将介绍MGI的理念、关键技术以及在不同领域中的应用，并展望其未来发展趋势。

关键词：材料基因组计划，新型材料研发，计算模拟，高通量实验，数据挖掘1. 引言材料科学与工程是现代科学技术发展的基础，材料的性能决定了产品的性能，直接影响着经济发展和社会进步。

传统材料研发过程通常依赖于试错法，即通过反复实验寻找最优配方和工艺参数，这不仅周期长、成本高，而且效率低下。

随着科学技术的进步，人们对材料性能的需求不断提升，传统研发模式已经难以满足需求。

为了加速材料研发进程，美国政府于2011年启动了材料基因组计划 (MGI)，旨在通过整合计算模拟、高通量实验、数据库和数据挖掘等技术手段，加速新型材料的研发过程。

MGI的理念是将材料研发过程数字化，建立材料的“基因组”，通过数据驱动的科学研究，快速筛选出具有优异性能的材料，并预测其性能参数。

2. 材料基因组计划的理念和关键技术2.1 材料基因组计划的理念MGI的核心思想是将材料研发过程转化为一个高效、可预测的系统工程，其主要理念如下：*数据驱动:以数据为核心，建立材料数据平台，收集和整合材料的结构、性能、合成工艺等相关数据，为材料设计、合成、表征和应用提供支撑。

*计算模拟:利用量子力学、分子动力学等计算模拟方法，预测材料的结构、性能和加工工艺，减少实验次数，提高研发效率。

*高通量实验:开发高通量合成、表征和测试技术，快速筛选材料，加速实验验证过程。

*人工智能和机器学习:利用人工智能和机器学习技术，分析海量数据，建立材料性质与结构、成分之间的关联模型，预测材料性能，并优化材料设计。

超导材料的搜索和分析方法

超导材料的搜索和分析方法超导材料是指在极低温度下能够表现出完美导电性质的材料。

由于其在纳米尺度下的电性质非常重要，研究人员一直在寻找新的超导材料。

然而，在任何给定的时间内，超导材料的数量都是非常有限的，这使得它们的搜索和分析变得异常困难。

在本文中，我们将探讨一些常见的超导材料搜索和分析方法。

1.材料基因组学材料基因组学的基本思想是利用计算机技术将材料结构和性质联系起来，以生成新的材料。

这个过程通常分为两个主要步骤，即材料数据库生成和机器学习。

在材料数据生成阶段，研究者采集各种类型的数据，包括晶体结构数据和电性质数据。

随后，他们将数据用于预测新的材料。

在为样品取样时，研究人员需要指定一些特定的规则，以确保材料基因组技术能够快速而准确地预测材料的性质。

2.第一性原理计算第一性原理计算是一种不从经验中提取或依赖任何实验参数的方法，而是依靠基于密度泛函理论的电子结构计算进行预测。

这种方法利用计算机程序模拟材料中的原子运动以及电子结构，以预测材料的电性质。

它通过模拟并计算每个原子的唯一相互作用来确定材料的完全电子结构，并产生一个表征材料性质的计算结果。

这种方法要求高度复杂的计算且计算量大，需要高性能计算机来完成。

3.高通量实验高通量实验是指同时进行数百到数千个实验的技术。

高通量实验可帮助研究人员快速、准确地测试多种材料，并以此寻找新的超导材料。

通常，研究者会利用高通量实验来分析材料的结构和相磁性质等属性。

其中，结构分析用于确定所有原子的三维位置；相图的分析已证实补加其他相对材料电性质的预测。

4.材料的合并材料的合成是指使用不同材料碰撞和融合的方法来创建新的微观结构。

研究人员可以通过材料的合并来寻找新的超导材料，其中的一个例子是合成超导氧化物。

超导氧化物是由钇和铜合成的复合物，在特定的温度和化学条件下，可以表现出高超导性质。

5.高峰值材料设计高峰值材料设计是指利用已有材料性质和现有知识来设计新的材料，以达到理想的性质。

材料基因组计划(MGI)专题学习报告

材料科学与工程前沿课程报告第一部分：材料基因组计划（MGI）专题学习报告学院：材料科学与工程学院专业：材料科学与工程姓名：XXXXX学号：XXXXX班级：XXXXX2012年11月19日材料基因组计划（MGI）专题学习报告摘要：在美国2012 年财政预算中，新增了1 亿美元用以支持一项名为“材料基因组”的创新计划。

美国“材料基因组计划”试图创造一个材料创新框架，以期抓住材料发展中的机遇，这个试图揭示物质构成、不同元素排列与材料功能之间关系，进而实现有目的设计新材料的科学工程，有着更强烈的实用和需求背景，也是美国为保持其在先进材料及高端制造业领域领先地位的一大举措。

十多年前的中国没有能抓住“人类基因组计划”的先机，面临比“人类基因组计划”更为重要和广泛的“材料基因组计划”，我们不能再次丧失历史机遇。

本文主要介绍我对材料基因计划的认识和对我们国家如何能抓住这次历史机遇提出自己的认识并提出展望。

关键词：材料基因组计划历史机遇新材料材料数据库引言：2011 年6 月24 日，美国总统奥巴马宣布启动一项价值超过5亿美元的“先进制造业伙伴关系”（Advanced Manufacturing Partnership，AMP）计划，呼吁美国政府、高校及企业之间应加强合作，以强化美国制造业领先地位，而“材料基因组计划”（Materials Genome Initiative，MGI）作为AMP 计划中的重要组成部分，投资将超过1 亿美元。

“材料基因组”计划是“先进制造业伙伴关系”计划的主要基础部分，新兴材料才是新型制造业的基础。

MGI 的实施正是抓住了AMP计划实施的“牛鼻子”，是重中之重[1]。

这是金融危机之后，美国政府意识到仅靠服务业已无法支撑美国经济走出泥潭，必须重振制造业。

美国制造业的振兴不是传统制造业的复兴，而是新兴制造业的培育，其中建立在材料科学基础上的新材料产业是重点之一。

2011年9月16日，奥巴马签署了《美国发明法案》，对现行专利体制进行重大变革，并宣布了一系列旨在促进科研成果转化的重要政策措施。

新型材料的成分设计及合成方法研究

新型材料的成分设计及合成方法研究随着科学技术的发展，材料科学的研究变得越来越重要。

新型材料的研究及其应用已经成为社会发展的核心。

新型材料的成分设计及合成方法是其研究的重中之重。

在新材料的研究中，成分设计关系到材料性质的优化、改良和新的应用。

今天，本文将着重介绍新型材料的成分设计及合成方法的研究进展。

一、新型材料的成分设计1、成分设计理念新型材料（例如功能材料、多功能复合材料等）的研究和发展，需要成分设计的支撑。

成分设计的理念指的是根据期望的材料功能和特性，提出设想的组分和组分之间的相互作用机制，通过计算机模拟等方式预测材料的性质，以达到特定的应用。

这种理念使新型材料的设计更简单、高效和准确，同时降低了材料研发的成本和时间。

2、材料基因组学材料基因组学方面的研究使成分设计变得更加丰富。

材料基因组学包括先进的实验室实践和计算模型。

实验室实践包括高通量合成、高通量数据采集、高通量材料测试等。

计算模型包括从第一性原理出发的量子物理模拟、高通量计算等。

通过高通量数据和计算方法的结合，可以加速新型材料的发现过程，使成分设计更加高效和灵活。

二、新型材料的合成方法研究1、纳米化技术纳米化技术是一种常见的新型材料合成方法。

纳米化技术的优点是可以调节材料的大小、形状和结构等特性，从而可通过改变材料粒子大小来提高材料的性能。

例如，晶须微观结构的优化，可以改善材料的塑性结构，提高材料的强度性能。

通过纳米化技术，可制备大量具有不同或增强属性的新型材料，例如纳米材料、纳米传感器等。

2、桥联合成桥联合成是另一种常见的新型材料合成方法。

通过连接多个小分子或基团，可以形成具有复杂结构和性能的高分子材料。

这种高分子材料在生物医学和电子器件领域中应用广泛。

3、自组装技术自组装技术是一种常用的新型材料研究方法。

这种方法利用材料间各种物理化学力的相互作用来制备具有自组合的形态结构的材料。

例如，在实验过程中可以通过调节碳纳米管分散液中分子间相互作用的力以实现自组装，制备出具有与传统材料不同性能的新材料。

第一性原理计算方法在材料科学中的应用

第一性原理计算方法在材料科学中的应用1.引言第一性原理计算方法（First Principles Calculation）是近年来发展的新型计算方法，用于准确计算分子和固体物质的能量、结构和物理性质。

它的优势在于不依赖于实验数据，可以直接从基本原理推导出体系的特性。

在材料科学领域，第一性原理计算方法已经成为研究材料的重要工具，可以为合成新材料和设计功能材料提供理论依据，并指导实验研究。

2.第一性原理计算方法的基本原理第一性原理计算方法的基本原理是量子力学中的密度泛函理论，它的基本假设是所有粒子的运动都可以描述为波函数的运动。

根据波函数理论，一个由N个电子和原子核组成的体系的波函数可以用N个单电子波函数表示。

通过求解薛定谔方程，可以确定体系的基态能量和电子的密度，从而得到体系的性质。

3.第一性原理计算方法在材料科学中的应用（1）材料合成第一性原理计算方法可以模拟材料的结构、动力学和化学反应，为材料合成提供理论指导。

例如，使用第一性原理计算方法可以预测材料的稳定性、生长机制和晶体缺陷，从而为材料的设计和制备提供指导。

（2）材料性能第一性原理计算方法可以计算材料的电子结构、热力学性质、光电性质和磁学性质等，从而为材料的性能研究提供理论基础。

例如，通过计算材料的电子结构，可以预测材料的导电性、热导率和热电性能等，为相关应用提供指导。

（3）材料改性第一性原理计算方法可以模拟材料的界面和表面结构，研究材料的改性效果。

例如，可以通过计算材料与其他材料的界面能量来评估材料的附着性和界面稳定性，从而指导材料的改性设计。

（4）功能材料设计借助第一性原理计算方法，可以针对具体的应用需求，设计出具有特定功能的材料。

例如，通过计算材料的光电性质、催化活性和磁学性质等，可以指导材料的功能设计，为实现特定的应用提供理论指导。

4.发展趋势随着材料科学和计算科学的发展，第一性原理计算方法的应用前景越来越广阔。

未来，第一性原理计算方法将会与机器学习和高通量计算等技术结合，为材料科学的研究提供更多的可能性。

计算物理学在材料科学中的应用

计算物理学在材料科学中的应用引言材料科学作为一门综合性学科，旨在研究材料的性质、结构和制备方法。

而计算物理学作为计算科学的一个分支，借助计算机模拟和数值分析的方法，在材料科学研究中发挥着重要的作用。

本文将探讨计算物理学在材料科学中的应用，并阐述其对材料科学发展的推动作用。

一、理论模拟与材料设计计算物理学通过基于第一性原理的理论模拟，可以预测和解释材料的性质和行为。

这种从原子尺度出发的模拟方法，能够准确地描述材料的电子结构、晶体结构、热力学性质等。

通过对这些性质的研究，可以为材料的设计和制备提供重要的指导。

例如，通过计算材料的能带结构和晶体结构优化，可以预测一种新材料是否具有良好的导电性能，从而为电子器件的设计提供依据。

同时，计算物理学还可以通过模拟不同条件下的材料行为，如力学性能、热传导性能等，为材料的可持续发展提供参考和改进方案。

二、高通量计算与材料发现传统的实验方法通常需要耗费大量的时间和资源，且无法穷尽所有的可能性。

而计算物理学中的高通量计算方法，则能够快速地筛选出具有潜在性能的材料。

通过在计算机中建立材料数据库，然后快速地对其中的材料进行计算和筛选，可以在较短时间内发现具有良好性能的材料，并指导实验人员进行进一步的合成和测试。

这种高通量计算方法，加速了材料研究的进程，大大缩短了研发周期。

三、材料的相变与相图计算相变是材料科学中一个重要的研究方向。

计算物理学通过模拟材料的晶体结构和热力学性质，可以准确地预测材料的相变行为。

例如，通过计算材料在不同温度和压力下的自由能，可以确定其稳定的晶体结构，并预测相变的温度和压力。

同时，计算物理学还可以研究和绘制材料的相图，从而探索材料的多相区域和相界。

这对于材料的合成和制备过程，具有重要的指导意义。

结语计算物理学在材料科学中的应用，为材料研究和设计提供了重要的工具和方法。

它不仅可以通过理论模拟预测材料的性质和行为，指导材料的设计和制备；还能通过高通量计算加速材料的发现和研发过程；同时，它还可以通过研究材料的相变和相图，深入了解材料的相互关系和物理行为。

材料基因组技术内涵与发展趋势

材料基因组技术内涵与发展趋势关永军;陈柳;王金三【摘要】材料基因组计划旨在变革材料传统研发模式,从而缩短材料研发周期并降低其研发成本.主要从航空材料领域对材料基因组技术需求的角度,对材料基因组技术的具体内涵进行阐述与讨论.提出发展材料基因组技术需要建设的主要内容包括高通量计算、高通量实验、以及材料信息学与数据库平台.在发展方向上,提出发展材料信息学与数据库、集成计算材料设计、材料虚拟工艺、材料虚拟服役四方面技术与能力.【期刊名称】《航空材料学报》【年(卷),期】2016(036)003【总页数】8页(P71-78)【关键词】材料基因组计划;高通量;计算材料;数据库;数据挖掘【作者】关永军;陈柳;王金三【作者单位】北京航空材料研究院材料基因组技术研究中心,北京100095;北京航空材料研究院材料基因组技术研究中心,北京100095;北京航空材料研究院材料基因组技术研究中心,北京100095【正文语种】中文【中图分类】TB30;V250自美国在2011年宣布实施材料基因组计划以来，迅速得到世界范围内不同研究方向的材料科学家的积极响应。

材料基因组技术旨在利用并发展材料科学研究中的相关知识，通过计算材料科学方法与先进的实验技术，缩短新材料的研发周期并降低其成本[1-4]。

材料科学中成分、工艺、微结构和性能之间的关联规律一直是传统材料研究领域的核心工作。

在材料基因组技术的创新研究思路下，传统材料科学研究预期具有以下新特点：(1)材料成分、工艺、微结构与性能之间的相互关联规律不再独立存在，而是合并为一个整体对象进行研究与讨论；(2)材料加工工艺与微结构研究中将大量使用数字化与定量化的表达，取代传统材料研究方法中的图像定性或半定量描述；(3)数据挖掘技术有望发现材料成分、工艺、微结构与性能之间新的关联规律；(4)材料成分、工艺、微结构与性能之间关联规律的建立将不再完全依赖实验数据，计算机模拟技术在新规律的发现与验证中将发挥重大作用。

高通量材料计算在材料研究中的应用

高通量材料计算在材料研究中的应用近年来，随着计算技术的快速发展，高通量材料计算成为了当今材料研究领域中一个重要的工具。

其能够帮助材料学家解决化学合成耗时，成本高等问题，同时也能提升探索新材料时的效率并降低风险。

高通量材料计算可以大大缩短材料的筛查时间。

材料学家不再需要到实验室里进行不断的试验和反复的测量，而是通过计算机模拟进行材料性质分析和筛选。

这样既能提高材料发现的速度，又大大降低了材料开发的成本。

高通量材料计算的核心是基于第一性原理密度泛函理论的结构预测模型。

通过密度泛函理论，可以模拟出材料中电子的状态，并据此得到一系列材料性质，如能带结构、电子密度、力学性能等。

然后，再通过对这些性质的分析得到材料特征，进行材料筛选和优化。

高通量材料计算已经应用于许多领域，比如催化剂、能源材料、光电子材料等。

以太阳能电池材料为例，该领域需要一个能够将太阳光转化为电能的材料。

传统材料研究方式需耗费大量的时间进行实验验证，而用高通量材料计算，可以通过模拟分析快速地找到具有潜力的太阳能电池材料。

此外，高通量材料计算也有助于解决材料中的一些难题。

比如，目前我们还没有一种理想的催化剂去帮助将二氧化碳转化为有价值的化学品。

这是一个非常棘手的问题，然而高通量材料计算可以解决这个问题。

通过计算，可以有效分析催化剂表面活性位点中的电子结构、化学状态、反应活性等方面的信息。

在此基础上，可以更好地设计和制造高效的催化剂。

需要注意的是，高通量材料计算虽然是一种非常便捷的工具，但其在材料研究中的应用还有许多局限性。

其主要限制在于计算能力的限制和模型的不确定性。

目前，高通量材料计算的计算能力仍然较弱，无法保证找到最优解；模型不确定性也是一个问题。

在使用高通量材料计算时，如果输入的初始数据有误，或者计算模型不太准确，就可能导致所得结果偏差较大。

总的来说，高通量材料计算在材料学研究中具有非常广泛的应用前景，可以帮助科学家更快速地发现新材料，提高材料的性能，同时也使得材料研究更加节省时间和资金。

热电材料的第一性原理高通量研究

李鑫, 席丽丽, 杨炯
(上海大学材料基因组工程研究院, 上海 200444)
摘要: 热电材料是一种新型能量转换材料, 在温差发电或通电制冷等领域具有广泛应用。热电优值 ZT 值是衡量热电材料能量转换效率的关键参数, ZT 值要求热电材料具有优异的电输运性能及较低的热导率。传统第一性原理热电材料研究往往关注少量样本下的电热输运性质理解与优化, 很难得到系统性的规律, 也不利于新体系的设计优化。材料基因组计划力求通过大数据、高通量手段去加速材料设计与发现, 具有广阔的发展前景。在热电材料研究领域, 第一性原理高通量计算也将在新材料预测与性能优化等方面起到越来越重要的作用。另一方面, 高通量研究也带来了新的挑战, 譬如电热输运性质的高通量算法发展、大数据分析手段等等, 这些方面的问题决定了高通量方法在材料应用中的效率与准确性。本文综述了热电材料中现有的电热输运性质高通量计算方法, 介绍了这些方法具体的应用案例, 并对高通量与热电材料结合的未来发展趋势进行了展望。关键词: 高通量; 第一性原理; 热电材料; 电热输运; 综述中图分类号: N34 文献标识码: A
Abstract: Thermoelectric materials are a kind of energy conversion materials, which are extensively used in power
generation or refrigeration. The key parameter that measure the performance of thermoelectric materials is the figure of merit ZT value, which requires material excellent electrical transport performance and low thermal conductivity. Standard first principles calculations on thermoelectric materials focus on small samples of materials, which is difficult to conclude general rules and propose new candidates. The Materials Genome Initiative speeds up the discovery and design of materials based on big data and high-throughput computational methods, which is promising in novel material screening. In thermoelectrics, first principles high-throughput calculations play an increasingly important role in the predicting and designing new materials. However, there are some drawbacks in the current high-throughput efforts for thermoelectric material screening, such as the demand of efficient high-throughput algorithms for transport properties, suitable tools for analyzing big data, etc. Solving these challenges strongly determines the efficiency and accuracy of high-throughput applications in thermoelectrics. This review summarizes several high-throughput theoretical methods and cases study on electrical and thermal transport properties in thermoelectric materials, and prospects the future trend of the combination of high-throughput and thermoelectric material research.

材料基因组学与高通量材料开发

材料基因组学与高通量材料开发材料基因组学，是材料学的一种新兴学科，它将基因组学应用于材料学。

通过高通量材料开发技术，可以利用计算机算法，快速筛选出优质的材料。

这种技术的出现，彻底颠覆了传统的材料研究方法，缩短了研发时间，降低了成本，为工业领域带来了革命性进展。

在材料基因组学中，主要利用高通量筛选技术来加快材料研究过程，通过计算机算法，可以快速地筛选出更符合材料性能需求的物质。

该技术不仅能够帮助研究者更快地找到应用性更好的材料，更能够充分发挥传统样品测试不能达到的优势。

材料基因组学，为材料研究注入了新的活力，极大地提高了工业领域中的竞争力。

高通量材料开发技术的出现，在工业领域中得到广泛应用。

通过这种技术，材料科学家只需使用少量原料就能够得到大量的材料，并且这些材料符合科学家对其的性能要求。

与传统的研究方法比，高通量材料开发技术可以使研究者在短时间内得到更多的材料，从而大大加快了材料研究进程，缩短了材料研究周期。

在材料基因组学中，最重要的是材料库的建立。

材料库是一种可以储存大量物质数据的数据库，通过材料库，材料科学家可以很方便地查看已有材料的属性、结构和性能等信息。

材料库中的数据具有高度的可重复性和可伸缩性，可以为科学家提供很好的参考。

材料库的建立也为科学家提供了一个共享知识的平台，这样可以使材料研究得到更多的关注和支持。

另外，高通量材料开发技术可以帮助科学家更完整、更精确地了解不同材料之间的关系。

利用这种技术，可以对不同材料进行深入的分析研究，了解其中的微观结构和性质，从而有效地寻找与优化材料性能相关的因素。

这种研究方法有助于理解材料的本质和工业界实际应用的关系。

此外，高通量材料开发技术可以较好地处理大数据问题。

通过这种技术，材料科学家可以获得大量的实验数据，然后再将数据进行分析和整合处理，这样的分析处理可以得到更可靠的数据，为工业界提供更多的参考。

高通量材料开发技术也可以有效地发掘材料的本质原理，这对于研究开发具有高性能材料具有重要意义。

科技成果——高通量材料计算与数据挖掘技术

科技成果——高通量材料计算与数据挖掘技术技术开发单位北京科技大学技术领域新材料成果简介自美国2011年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。

MGI将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。

高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。

应用情况已投入成本300万元，目前处于技术成熟的研发阶段。

已形成全流程多层次跨尺度的材料计算与设计体系，支持从纳观、微观、介观和宏观尺度对材料进行多场、多尺度研究，剖析材料从电子结构、原子运动、热力学、动力学、微观组织模拟到宏观处理所引起的性能演变规律与关键控制要素，建立以材料成分-工艺-结构-服役性能四大研究要素为研究基础。

该技术已广泛应用于钢铁企业、有色企业、粉末冶金行业等，如沙钢高端线材智能制造产线、中铝瑞闽铝合金高强汽车板产线等。

市场前景材料科学-物理学-计算科学的交叉融合，发展了纳观-微观-介观-宏观尺度计算模拟，包括第一性原理、热力学、动力学、相场组织模拟、宏观模拟的多场、多相耦合跨尺度计算。

跨尺度的计算可划分为纳观（<10-7m）、介观（介于10-6m与10-4m之间）、微观（介于10-7m 到10-6m）和宏观（>10-4m）。

目前，基于材料基因工程的高通量材料计算与数据挖掘已广泛应用于国内外新材料设计与制备领域，实现了新产品的开发和已有产品的工艺性能优化。

材料科学中高通量计算及材料设计方法综述

材料科学中高通量计算及材料设计方法综述高通量计算和材料设计是材料科学领域的两项重要技术，它们的发展为材料研究和开发提供了新的方法和工具。

本文将对高通量计算和材料设计的方法进行综述，介绍它们的原理、应用和前景。

高通量计算是指利用计算机模拟和预测材料的性质和行为，通过高效的算法和计算方法，大规模地筛选和优化材料，加快材料研发的速度和降低成本。

高通量计算包括第一性原理计算、分子动力学模拟、机器学习和数据挖掘等方法。

第一性原理计算是高通量计算的核心技术之一，它基于量子力学的原理，通过求解薛定谔方程来计算材料的电子结构和性质。

第一性原理计算方法可以准确地预测材料的结构、能量、电荷分布等物理和化学性质，为材料设计提供了重要的理论指导。

分子动力学模拟是模拟材料分子运动和相互作用的一种方法，它可以揭示材料的动态行为和热力学性质。

分子动力学模拟可以模拟材料在不同温度和压力下的行为，预测材料的热膨胀、热导率、弹性模量等性质。

机器学习是一种基于数据的方法，通过训练模型来学习材料的性质和结构与其输入特征之间的关系。

机器学习可以快速地筛选和优化材料，加速材料的发现和设计。

近年来，人工智能和深度学习的发展，进一步推动了材料科学中机器学习方法的应用。

数据挖掘是从大量的实验数据和文献中发掘隐藏的知识和规律的一种方法。

通过数据挖掘，可以提取出材料的特征和性质，并进一步分析和预测材料的行为。

数据挖掘方法在材料研究中的应用不仅加速了材料的发现过程，还为材料设计提供了新的思路和方法。

除了上述方法，高通量计算还可以与实验相结合，通过计算模拟和实验验证相互印证，提高材料研究的可靠性和效率。

高通量计算还可以与材料数据库相结合，通过大规模的计算和数据挖掘，建立起材料的结构-性质-应用的关系，为材料的设计和开发提供重要的参考。

在材料设计方面，高通量计算已经取得了许多重要的成果和应用。

通过高通量计算方法，科学家们发现了许多具有重要应用潜力的新材料，如高能量密度材料、催化剂、磁性材料等。

材料基因组简介

材料基因组计划—第四次产业革命黄孙超hsunchao@中国科学院固体物理研究所2015.11.251国际背景长期以来欧美发达国家一直主导新材料的研发，进入21世纪以来，他们越发意识到传统科学直觉和试错法材料研发模式跟不上社会发展的脚步，成为限制社会发展进步的瓶颈。

为了维护自己的主导地位，他们纷纷提出了新材料的设计理念和新方法。

如美国的材料基因组计划、日本的玻璃、陶瓷、合金钢等领域材料数据库、知识库等，欧盟的高通量试验平台，德国的工业4.0。

2国内现状在1999年6月召开了以“发现和优化新材料的集成组合方法”为主题的香山会议，很多单位进行了相关尝试，但是由于各种问题，最后没有得到普及和开展。

当美国宣布材料基因组计划后，在国内引起了极大的响应，主要学术活动如下：2011年12月21-23日以“材料科学系统工程”为主题的香山会议；2013年3月14 日材料基因组咨询项目启动会；2013年12月15日“2013中国先进功能材料基因组技术高峰论坛”2014年4月18-20日第六届无机材料专题——材料基因组工程研究进展； 2014年科学院和工程院分别向国务院提交咨询报告；2015年9月17-20日的“材料基因组科学技术论坛”；2015年国家重点优先发展专项。

32011年12月21~23日香山科学会议学术讨论会，主题“材料科学系统工程”，旨在应对美国提出的材料基因组研究计划，对我国如何规划、开展实施自己的材料科学系统工程提出建议并进行深入的研讨。

国家自然科学基金委员会师昌绪研究员中国工程院徐匡迪教授清华大学顾秉林教授中科院物理所陈立泉研究员中科院金属所叶恒强研究员中科院化学所朱道本研究员北京有色金属研究总院屠海令研究员42013 年3 月14 日材料基因组”咨询项目启动会暨“材料基因组”•师昌绪、徐匡迪、陈难先、崔俊芝、干勇、葛昌纯、顾秉林、江东亮、黎乐民、南策文、屠海令、王崇愚、王鼎盛、王海舟、徐惠彬、薛其坤、杨裕生、叶恒强、张统一、张兴栋、周廉、朱静、祝世宁等23位中国科学院、中国工程院院士，近100 位知名专家参加了本次会议。

计算机在材料学中的应用

光学性能等。
化学性能测试
03
通过化学分析、腐蚀试验等方法，测定材料的化学成分、耐腐
蚀性、抗氧化性等。
计算机辅助测试技术
自动化测试系统
利用计算机控制试验过程，实现数据采集、处理和分析的自动化。
虚拟仿真技术
通过计算机模拟材料的性能表现，预测其在不同条件下的行为。
图像处理技术
应用计算机视觉和图像处理技术，对试验过程中的现象进行实时监测和记录。
计算机在材料学中的应用
目录
• 计算机辅助材料设计 • 材料数据库与信息管理 • 计算机在材料制备中的应用 • 计算机在材料性能测试中的应用
目录
• 计算机在材料科学研究中的应用 • 计算机在材料学教育中的应用
01
计算机辅助材料设计
设计原理与方法
基于物理模型的设计
多尺度模拟
利用计算机模拟材料的原子、分子结构以及相互作用，预测材料的物理和化学性质。
05
计算机在材料科学研究中的应用
材料基因组计划
材料基因组计划旨在通过集成计算、实验和数据库等技术，加速新材料的发现和应用。
该计划利用高通量计算和实验方法，对材料性能进行快速预测和筛选，大大缩短了新材料从发现到应用的时间。
材料基因组计划还推动了材料科学领域的数字化和智能化发展，为材料设计、合成和性能优化提供了强有力的支持。
利用计算机强大的数据处理能力，对实验数据进行自动采集、处理和分
析，提高实验数据的准确性和可靠性，同时减轻学生的数据处理负担。
03
协作与交流平台
建立虚拟实验室的协作与交流平台，方便学生之间、学生与教师之间进
行实验讨论和合作，促进学术交流和合作创新。
在线教育平台与资源共享

高通量材料结构计算方法研究

高通量材料结构计算方法研究在材料科学领域中，寻找新材料并分析其结构、性质和组成一直是一项持续不断的工作。

材料结构计算方法是通过计算材料的微观结构和物理性质，为实验研究提供理论支撑。

然而，传统的材料结构计算方法并不高效，因为需要考虑的因素太多，例如原子的坐标和化学键的强度。

在这种情况下，高通量材料结构计算方法成为了解决这个问题的一种重要手段。

高通量材料结构计算方法是一种计算机辅助的新型计算方法，可以自动化和并行化地计算大量材料的结构和性质。

这个方法可用于广泛的材料领域，包括化学、材料、物理和地球科学。

这种方法通常包括三个步骤: (i) 高通量搜索，(ii) 基于第一性原理的计算和 (iii) 机器学习，用于快速预测和优化材料性质。

第一步是高通量搜索。

它可以通过搜索材料数据库中的所有可能结构，找到具有相关性的材料。

这个步骤不依赖于先前的知识或经验，并且可以生成大量的新材料。

高通量搜索可以使用组合化学方法、智能搜索技术和进化算法等各种方法来完成。

第二步是基于第一性原理的计算。

第一性原理是一种使用量子力学来研究材料性质的方法。

它可以通过计算原子的电子结构、能带和晶格振动等来预测材料的属性。

使用第一性原理可以准确地表示材料的物理性质，但计算成本很高，只适用于小尺寸和简单结构的材料。

第三步是机器学习。

它是一组自动学习技术的集合，可为一组数据构建模型，并通过学习来自动识别和预测未来的行为和结果。

这种技术可用于预测材料的性质，例如热展开系数、电子导率和磁性等。

机器学习还可以在实验和计算的增量学习中进行改进，并将其应用于高通量搜索和基于第一性原理的计算。

通过这种方式，可以极大地减少计算成本和时间，并缩短新材料的开发周期。

高通量材料结构计算方法的应用非常广泛。

例如，在电池材料的设计和研究中，这种方法可以找到高能量密度和长寿命的材料。

在电子器件和集成电路中，通过计算材料微观结构和表面性质，可以找到更好的传输和响应性能材料。

中国材料基因组计划如何跨出第一步?

中国材料基因组计划如何跨出第一步？
佚名
【期刊名称】《中国材料进展》
【年(卷),期】2014(33)9
【摘要】材料基因组计划（MGI）是用高通量并行迭代替代传统试错法的多次顺序迭代，逐步由“经验指导实验”向“理论预测、实验验证”的材料研究新模式转变，最终实现材料“按需设计”。

MGI包括高通量材料计算、高通量材料实验和材料数据库3个要素，是材料创新的基础设施，是MGI的核心。

【总页数】2页(P528-529)
【关键词】材料数据库;基因组计划;中国;材料实验;并行迭代;高通量;理论预测;基础设施
【正文语种】中文
【中图分类】TB3
【相关文献】
1.中国拍卖企业跨出国际化第一步崇源国际澳门首拍落槌 [J], 李从元;
2.对比人类基因探秘材料基因--人类基因组计划对材料基因组计划的启发 [J], 李楠楠;沈一笋;臧亮;闫宗楷;向勇
3.召回制度即将出台本田跨出中国召回第一步 [J], 漓沙
4.新木刻“跨出世界上去的第一步”——对“革命的中国之新艺术”巴黎展的回顾与思考 [J], 陈超南
5.从“人类基因组”计划说到“材料基因组”计划——新型高端制造业的基础 [J], 徐子成;陈思浩;涂闽
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关键词：材料基因；集成计算材料；第一性原理计算；高通量材料计算
中图分类号：ＴＢ３
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７４—３９６２（２０１５）０９— ０６８９— ０７
ＭａｔｅｒｉａｌｓＧｅｎｏｍｅＩｎｉｔｉａｔｉｖｅａｎｄＦｉｒｓｔ・Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ
ｊｅｃｔｓ，ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｉｆｒｓｔ－ｐｉｒｎｃｉｐｌｅｓｃｌａｃｕｌａｔｉｏｎｉｎｎｅｗｍａｔｅｉｒｌｓａｄｅｓｉｇｎ，ａｎｄｈｉｓｈ — ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｉｎｃｅｒｔａｉｎｍａｔｅ —
ｅｎｔｏｆＭＧＩ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｍａｔｅｒｉｌｓａｃｏｍｂｉｎｅｄｔｈｅａｔｏｍｉｃ．ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃ，ｍｅｓｏｓｃｏｐｉｃａｎｄｍａｃｒｏｓｃｏｐｉｃｓｅｌｅａｃｏｍｐｕｔａ — ｔｉｏｎａｌｔｏｏｌｓｐｌａｙａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｆｒｏｍｔｈｅｉｎｉｔｉｌａｄｉｓｃｏｖｅｒｙａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｏｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｌａｔｅｓｔｉｎｇ．Ｔｈｒｏｕｇｈａｆｅｗｐｒｏ．
ｂ０ｔｈａｒｅｎｏｔｎｅｗ．Ｉｎｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔａｒｔｉｃｌｅ．ｔｈｅａｕｔｈｏｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｇｏｌａａｎｄｃｏｒｅｃｏｎｃｅｐｔｓｏｆＭＧＩ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｄｅｉｆｎｉｔｉｏｎ
ａｎｄｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｓｔｏＭａｔｅｉｒｌｓａＧｅｎｏｍｅ．Ｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｍａｔｅｒｉａｌｓｅｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ（ＩＣＭＥ）ｉＳｔｈｅｅｓｓｅｎｔｉａｌｉｎｇｒｅｄｉ —
摘要：介绍了材料基因组计划的目标与核心思想，讨论了材料基因的来源与定义。虽然材料基因和计算材料都不是新事物，但
两者均是材料基因组计划的核心要素，是加快新材料发展的关键。集成计算材料工程是材料基因组计划的基本要素，集合原子、微观、介观和宏观尺度计算工具的材料集成计算在新材料设计、工艺优化、环境响应方面发挥着重要作用。通过几个研究项目，介绍了第一性原理计算在新材料设计方面的应用，展示了高通量计算筛选新材料的强大功能。不仅如此，高通量计算结果和实验数据的结合将促进对材料物性的认识和材料基因组数据库的建设，为新材料设计提供有益信息。实施材料基因组计划，认识并建立材料结构与属性之间演化规律与新材料发现同等重要。此外，材料基因组计划还旨在变革材料研发理念与模式，在材料研发的全周期过程中采用交互、连续的流程模式，开发并集成计算工具、实验工具、数据信息三大基础构架模块。
第３４卷
第９期
中国材料进展
ＭＡＴ１．３４Ｎｏ．９
２０１５年９月
Ｓｅｐ．２０１５
材料基因组计划与第一性原理高通量计算
范晓丽
（西北工业大学材料学院，陕西西安７１００７２）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢｏｔｈＭａｔｅｒｉａｌｓＧｅｎｏｍｅａｎｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｍａｔｅｒｉａｌｓａｒｅｔｈｅｋｅｙｔｏｓｐｅｅｄｕｐｍａｒｋｅｔｉｎｇｎｅｗｍａｔｅｒｉｌａｌａｔｈｏｕｇｈｔｈｅｙ
Ｈｉｇｈ・ — ＴｈｒｏｕｇｈｐｕｔＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ
ＦＡＮＸｉａｏｌｉ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｅｉｒａｌｓＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００７２，Ｃｈｉｎａ）