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。

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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）