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基于高通量热力学计算的SA508-3钢材料优化

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热加工工艺 2021年第2期50卷 63-67页

作者：张赫蔡洪能王来成西安交通大学材料科学与工程学院金属材料强度国家重点实验室陕西西安710049

核电压力容器作为核电站的重要部件,服役时面临高温、高压、腐蚀介质以及中子辐照等恶劣条件,需要很高的综合性能。为了提高其服役安全性及使用寿命,需要对核电压力容器材料进行优化。传统"试错法"研发周期长,研发投入大,难以符合迫切... 详细信息

核电压力容器作为核电站的重要部件,服役时面临高温、高压、腐蚀介质以及中子辐照等恶劣条件,需要很高的综合性能。为了提高其服役安全性及使用寿命,需要对核电压力容器材料进行优化。传统"试错法"研发周期长,研发投入大,难以符合迫切的研发要求。此次研究引入高通量计算方法,利用CALPHAD方法通过热力学计算研究SA508-3钢成分的优化。在研究过程中,利用Thermo-Calc软件计算相图,采用JMatPro进行冷却转变曲线的计算。结果表明,此方法实现了SA508-3钢的材料优化,可用于热力学角度材料优化。

关键词：核电压力容器高通量计算 SA508-3 热力学计算

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基于单元素掺杂的TiO2光催化材料数据库

中国科学数据（中英文网络版） 2021年第1期6卷 254-263页

作者：王宗国郭令举万萌李凯刘志威郭佳龙中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100190 中国科学院国家纳米科学中心北京100190

TiO2作为最重要的光催化材料之一,由于其禁带宽度仅能吸收太阳光的紫外光部分,导致TiO2光催化剂的催化效率较低。通过掺杂来调控TiO2的禁带宽度是提高TiO2光催化效率的主要途径。目前已有不同的研究对单个元素掺杂TiO2的机理进行探索,... 详细信息

TiO2作为最重要的光催化材料之一,由于其禁带宽度仅能吸收太阳光的紫外光部分,导致TiO2光催化剂的催化效率较低。通过掺杂来调控TiO2的禁带宽度是提高TiO2光催化效率的主要途径。目前已有不同的研究对单个元素掺杂TiO2的机理进行探索,但是从零散的数据中很难发现系统的规律,因此建立一个包含全元素周期表的掺杂数据库对于进一步的研究非常重要。本研究基于高通量计算和筛选技术,建立了全自动的工作流和数据采集系统,构建了包含上百个结构及其对应的磁性、电子结构、热力学以及介电性质的数据库,从参数收敛、计算结果收敛两个方面进行数据质量控制。本数据库包含了计算原始数据文件和部分抽取的数据,对于开展基于TiO2光催化材料的研究具有良好的数据支撑作用。

关键词： TiO2掺杂光催化材料数据库高通量计算第一性原理计算

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机器学习在二维材料探索中的应用

金属功能材料 2022年第4期29卷 1-21页

作者：张胜利胡扬周文瀚曾海波南京理工大学材料科学与工程学院南京江苏210094

当前,机器学习已经成为探索和拓展二维材料家族的重要研究手段。传统实验与计算方法在研究二维材料时容错率低,并且需要花费大量时间和研发成本。机器学习因为拥有强大的数据处理能力和灵活多样的算法模型,能够绕过求解理论计算复杂的... 详细信息

当前,机器学习已经成为探索和拓展二维材料家族的重要研究手段。传统实验与计算方法在研究二维材料时容错率低,并且需要花费大量时间和研发成本。机器学习因为拥有强大的数据处理能力和灵活多样的算法模型,能够绕过求解理论计算复杂的泛函方程以及缓慢的实验过程,缩短研究周期帮助减少发现和理解二维材料的时间和成本,以数据为基础高效预测扩展二维材料体系并探究其实验合成以及应用的潜力。将围绕机器学习的方法、机器学习在二维材料设计与合成、机器学习在二维材料物性与应用的探索等方面,详细介绍相关的前沿进展,最后对机器学习在二维材料领域开展研究所面临的挑战与发展趋势进行了展望。

关键词：二维材料机器学习材料物性高通量计算

Thermo-Calc的Python接口在304控氮奥氏体不锈钢中的应用

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热加工工艺 2020年第14期49卷 62-65页

作者：李宁王来成吴冰洁杨龙龙蔡洪能夏星浩杜华张赫中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室四川成都610041 西安交通大学金属材料国家重点实验室陕西西安710049

采用高通量计算方法进行了304控氮奥氏体不锈钢(简称304NG)的平衡相图研究。基于Thermo-Calc软件的Python接口,实现了两元素变化平衡相图的计算;考虑了304控氮奥氏体不锈钢的成分范围,开发了一个基于Python的自动执行和提取数据的子程序... 详细信息

采用高通量计算方法进行了304控氮奥氏体不锈钢(简称304NG)的平衡相图研究。基于Thermo-Calc软件的Python接口,实现了两元素变化平衡相图的计算;考虑了304控氮奥氏体不锈钢的成分范围,开发了一个基于Python的自动执行和提取数据的子程序,它自动生成计算命令,执行Thermo-Calc软件,然后提取输出文件的关键数据,获得的结果以Excel文件存储起来,便于后续的相图分析。编写的程序不仅限于304控氮奥氏体不锈钢,其它化学成分的合金皆可使用此程序完成对相图的计算工作。

关键词：高通量计算平衡相图 304控氮奥氏体不锈钢 Thermo-Calc Python接口

超微孔材料对气体分子吸附分离的分子模拟研究

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超微孔材料对气体分子吸附分离的分子模拟研究

作者：袁俊鹏河南工业大学

学位级别：硕士

H纯化和CO捕捉对经济发展和环境保护具有重要意义。由于具有比表面积大,晶体密度低,结构稳定等优点,多孔材料在能源气体存储和温室气体捕获领域表现出优越的吸附性能和令人瞩目的应用前景。其中孔道均一的沸石分子筛和结构可调控的金属... 详细信息

H纯化和CO捕捉对经济发展和环境保护具有重要意义。由于具有比表面积大,晶体密度低,结构稳定等优点,多孔材料在能源气体存储和温室气体捕获领域表现出优越的吸附性能和令人瞩目的应用前景。其中孔道均一的沸石分子筛和结构可调控的金属有机骨架得到了研究人员的高度关注。计算机技术的进步和理论方法的发展促使模拟计算发展成为一门新兴的学科。通过使用计算机分子模拟方法,可以快速获得多孔材料“结构-性能”的微观信息并为材料设计与合成指明了研究方向。基于这一背景,本论文主要研究了两类多孔材料对气体分子吸附分离性能。通过采用高通量计算策略获取199个沸石分子筛的4个几何描述符(最大孔径、比表面积、孔体积和孔隙率),1个能量描述符(吸附热),以及CH,CO的吸附容量和吸附选择性并详细分析它们之间的构效关系。随后通过孔径限定条件获得6个超微孔沸石分子筛并使用巨正则蒙特卡洛模拟方法计算它们对CH/H和CO/N的单组份吸附等温线,等量吸附热和优先吸附位点以及混合组份的选择性曲线。高通量计算结果表示:当最大孔径约为6?,孔体积为0.2 cm/g时沸石对CH有较好的吸附容量和吸附选择性,另外发现沸石的最大孔径和孔隙率以及CH吸附容量和吸附选择性系数之间明显存在正相关性。当最大孔径在4～8?,孔体积在0.2～0.4cm/g区间时,沸石具有较高CO吸附容量且在最大孔径为4?时对CO有良好的吸附选择性。对超微孔结构的蒙特卡洛模拟结果表明:CH优先占据更小孔窗的空间而H仅分布在孔道中且没有明显的优先吸附位点;同时沸石对CH的选择性几乎与吸附压力和初始进料比无关。沸石的孔道窗口更利于捕获CO并且在低量CO混合体系中沸石有更高的吸附选择性。通过使用高通量计算策略探究在2735个金属有机骨架中4个几何描述符,1个能量描述符,以及CH,CO的吸附容量和吸附选择性之间的构效关系。随后依据孔径限定条件获取3个超微孔金属有机骨架并结合6个超微孔阴离子柱杂化金属有机骨架,通过采用巨正则蒙特卡洛模拟方法计算它们对CH/H和CO/N的单组份吸附等温线,等量吸附热和优先吸附位点以及混合组份的选择性曲线。高通量计算结果表示:当最大孔径约为5?,孔体积为0.4 cm/g时金属有机骨架对CH有良好的吸附量;以及表面积为600～2600 m/g,孔体积在0.1～0.5 cm/g和孔隙率在0.1～0.3与0.4～0.6区间时金属有机骨架对CH的吸附选择性能最好。对超微孔结构的蒙特卡洛模拟研究表明:PARMIG对CH的吸附量远高于JAVTAC而等量吸附热却相反,通过吸附位点分布位置阐述了MOF几何结构对气体分子吸附行为的影响高于能量效应。对于阴离子柱杂化MOF,非互穿结构比互穿结构对CO和N有着更好的吸附作用且气体分子主要集中分布在富集电子的区域。较高的CO吸附热使得SIFSIX＿3＿Cd在CO/N混合体系中具有优异的分离性能。

关键词：吸附分离高通量计算超微孔结构巨正则蒙特卡洛模拟氢气纯化

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第一性原理数据库建立及热电材料高通量筛选

第一性原理数据库建立及热电材料高通量筛选

作者：王玉祥上海大学

学位级别：硕士

加速材料的研发进程目前已成为世界各国的共同追求,如何基于低成本、高可靠性的预测方法来指导实验从而快速获得新材料已经成为一个重要的研究方向。传统的材料研发模式主要基于反复的试验,需要耗费大量的时间和资源。2011年,美国白宫... 详细信息

加速材料的研发进程目前已成为世界各国的共同追求,如何基于低成本、高可靠性的预测方法来指导实验从而快速获得新材料已经成为一个重要的研究方向。传统的材料研发模式主要基于反复的试验,需要耗费大量的时间和资源。2011年,美国白宫提出了“材料基因组计划(Materials Genome Initiative,MGI)”,该计划包括三个部分:高通量计算,实验方法和数字化材料数据库,其中材料数据库是至关重要的一环。在MGI思想提出之后,出现了一批基于高通量计算的数字化在线材料数据库,这些数据库在很大程度上促进了材料领域的研究进展。在本论文中,我们建立了自己的第一性原理数据库,即包含三维结构的材料信息平台(Materials Informatics Platform,MIP-3d,http://***)。我们最初的目的是将大数据技术应用于我们感兴趣的功能材料(例如热电材料)。截止目前,MIP-3d已经记录了本工作计算得到的31000多种化合物的电子结构,电子态密度信息以及12000多种化合物的体积模量和声速等信息。基于本课题组前期研发的电输运计算程序包Trans Opt,我们还计算得到了4400多条材料的电输运性质数据,并将结果集成到了MIP-3d数据库中。另外对于具有带隙的化合物,我们还分析了它们的能带简并度。能带简并度是材料热电性能的评判标准之一,简并度和电输运性质的计算也使得MIP-3d成为专门为热电应用设计的数据库。本工作的计算成果向所有科研工作者开放。总之,MIP-3d的计算数据和可视化信息展示可以给后续材料研究人员的工作提供很多帮助,并且也为热电材料的机器学习和高通量筛选工作提供了数据支持。目前热电材料应用的主要问题是转换效率不高。材料要想具有较高热电转换效率,要求其具有较高的电导率与泽贝克系数和较低的热导率,并且这些参数之间相互耦合,导致对其中某个参数单独优化变得很困难。MIP-3d已经记录了4400多个材料的电输运性质,所以这里我们选择直接利用高通量筛选的方式来寻找具有良好电性能的材料。另一方面,因为低声速的材料很可能会有较低的晶格热导率,有利于获得较好的热电性质,因此我们以低声速作为低晶格热导率的判据。基于MIP-3d的计算结果,我们以材料的功率因子和声速为条件进行了高通量筛选,最终预测出了85个n型化合物和90个p型化合物,它们之中可能存在新型高性能热电材料。

关键词：材料基因数据库高通量计算电输运声速

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面向混合负载的集群资源调度策略的研究

面向混合负载的集群资源调度策略的研究

作者：王博国防科技大学

学位级别：硕士

超级计算机拥有的超强算力吸引了众多用户将作业放在其上完成运行,这导致了超算计算机服务的作业对象已经超出设计之初的高性能计算作业,还包括了高通量计算作业和大数据处理作业等。这些作业具有和高性能计算作业相差较大的负载特征,... 详细信息

超级计算机拥有的超强算力吸引了众多用户将作业放在其上完成运行,这导致了超算计算机服务的作业对象已经超出设计之初的高性能计算作业,还包括了高通量计算作业和大数据处理作业等。这些作业具有和高性能计算作业相差较大的负载特征,这不仅为当前超级计算机之上的SLURM管理系统带来巨大的挑战,还引起了系统资源利用率低下等问题。为此,本课题就围绕如何在超算平台上实现多类型混合负载的调度展开了研究。针对当前集群中众多大作业与小作业共存,且它们运行时间相差较大的情形,本文提出了基于Push和Pull相结合的作业调度框架。对于需求大量连续资源、持续时间较长的大作业,由调度器分配大块资源,再将作业Push到分配的资源之上完成执行;而对于资源需求量较小、执行时间较短的小任务,系统允许计算节点根据自身当前空闲资源量主动向调度器拉取（Pull）任务来执行。这一设计通过及时利用系统中的空闲资源来提升系统资源利用率。通过模拟实验证明,在任务吞吐率方面,该系统可以达到SLURM系统的3倍以上;在资源利用率方面,最高时比SLURM系统高出了大约24%。针对当前集群中高性能计算作业与高通量计算作业共存,且高通量计算作业内部包含大量具有前后依赖关系的子任务的情形,本文提出了基于超算资源管理器和高通量调度模块构建双级调度系统的策略。对于高性能计算作业,由上级的超算资源管理器SLURM直接完成资源分配和作业调度;对于高通量计算作业,由SLURM完成资源分配后,在所分配资源之上启动高通量调度模块,对作业进行更进一步细粒度的调度。由此,从系统层面解决了超算资源分配粒度与高通量计算作业中的子任务不匹配的问题。通过模拟实验证明,该双级调度系统在任务吞吐率和资源利用率方面均比SLURM系统有更优的性能。

关键词：混合负载作业调度资源分配高性能计算高通量计算大数据处理

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数据+人工智能是材料基因工程的核心

科技导报 2018年第14期36卷 15-21页

作者：汪洪项晓东张澜庭上海交通大学材料基因组联合研究中心上海200240 上海交通大学材料科学与工程学院上海200240 南方科技大学材料科学与工程系深圳518055

材料基因工程的工作模式,可大致总结为实验驱动、计算驱动和数据驱动3种。以＂数据＋人工智能＂为标志的数据驱动模式围绕数据产生与数据处理展开,代表了材料基因工程的核心理念与发展方向。材料研究由＂试错法＂向科学第四范式的根本转... 详细信息

材料基因工程的工作模式,可大致总结为实验驱动、计算驱动和数据驱动3种。以＂数据＋人工智能＂为标志的数据驱动模式围绕数据产生与数据处理展开,代表了材料基因工程的核心理念与发展方向。材料研究由＂试错法＂向科学第四范式的根本转变,将更快、更准、更省地获得成分-结构-工艺-性能间的关系。在数据密集型科学时代,快速获取大量材料数据的能力成为关键,而基于高通量实验与高通量计算的＂数据工厂＂是满足材料基因工程数据需求的重要平台。

关键词：材料基因工程数据驱动高通量实验高通量计算

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氧电催化新材料的研究范式

南阳师范学院学报 2023年第4期22卷 38-43页

作者：张丹彤彭超薛冬峰中国科学院深圳先进技术研究院多尺度晶体材料研究中心广东深圳518055

氧电催化材料是一类在氧还原反应(ORR)和氧析出反应(OER)中发挥作用的催化剂材料,具有重要的能源转换和储存应用前景。传统的氧电催化材料主要包括铂、铂合金、钴、镍等金属,然而这些材料的高成本、催化活性和稳定性等问题限制了它们的... 详细信息

氧电催化材料是一类在氧还原反应(ORR)和氧析出反应(OER)中发挥作用的催化剂材料,具有重要的能源转换和储存应用前景。传统的氧电催化材料主要包括铂、铂合金、钴、镍等金属,然而这些材料的高成本、催化活性和稳定性等问题限制了它们的应用。因此,开发高效、低成本、稳定的氧电催化材料成了一个重要的研究方向。高通量计算和机器学习的数据驱动研究新范式可以高效地预测材料的电子结构、反应机理等,为氧电催化材料的设计和优化提供了新思路和指导,为开发高效、低成本、稳定的氧电催化材料提供了有力支持。

关键词：氧电催化新材料研究范式高通量计算机器学习