大数据时代下材料化学的新进展

大数据时代下材料化学的新进展

吴海森

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[摘要]近些年来，随着信息技术的不断发展，制造业竞争激烈，新兴的材料不断涌现。一般材料传统研究过程从设计研发到服役要经过十多年的过程。在大数据背景下，融合高通量计算、高通量实验和数据库技术的材料基因工程（MGE）正应用于分子筛等材料研发领域并取得较好成果；智慧化研发是大数据时代下材料科学发展的新方向，材料基因工程作为材料化学颠覆性的前沿技术，智慧研发最突出的是基于材料信息学的数据分析方法，以及多变量成分、工艺、组织、性能关系。

[关键词]大数据；高通量计算；数据库

1 前言

研究材料化学的本质“构效关系”也就是说，材料成分、结构、性能和服务之间的关系，而材料基因组并没有突破材料科学的范畴，而是使用了一套前沿体系——将军“高通量材料试验方法”，“计算材料理论与算法”，“科学数据挖掘”结合新的材料研究方法，加速和改变材料研究。替换原来的速度慢、效率低的“试错法”。

信息时代的发展不断扩大了信息产业，也促进了材料科学的发展。集成电路广泛应用于人们的生产和生活中。集成电路中使用的单晶硅材料也属于材料科学的范畴。在一些微电子领域，化合物半导体材料的使用可以促进光电子领域的发展，这表明材料科学在其中发挥着不可替代的作用。材料科学与工程是一门发展历史较短的独立学科，但在经济社会发展中发挥着越来越重要的作用。

2 研究进展

2.1 高性能钢

智慧化研发为了实现对材料合金成分、工艺的系统设计，同时对材料性能进行科学有效的预判目的，在现代材料科学现有的知识和原理的基础上，将材料科学已经发展较完善的理论和模型以及利用材料信息学对实验和工业数据的挖掘三方面结合起来。

处理工艺、再结晶和相变都可以用相应的理论模型进行预测分析，相关不完善的模型研究也在持续进行。已经发展出了Hall-Petch关系以及Cottroll-Petch关系[2]等唯相的晶粒尺寸与强度和韧脆性转变温度的解析方程，但是这种简化处理方式依然不能满足如今钢铁材料的研究需求，建立基于组分、工艺、组织、性能的多变量相关性模型与公式依旧是未来亟待解决的问题。

我国高端合金进口依赖程度大，出于国家安全战略考虑，我国政策导向将逐渐有利于高端制造业合金材料的进口替代。我国《“十三五”国家战略性新兴产业展规划》指出“促进高端装备与新材料产业突破发展，引领中国制造新跨越”，并提出力争到2020年我国重大关键材料自给率达到70%，产业规模达到12万亿。同时，工信部等四部委联合下发的《新材料产业发展指南》也将先进钢铁材料、耐高温及耐蚀合金、高强轻型合金列为重点的关键战略材料。

2.2 分子筛材料

分子筛是一种重要的天然和合成多孔材料。它在工业过程中有着非常重要的应用，包括化学分离和纯化、化学合成、燃料转化、污染控制和减少。分子筛和金属/金属氧化物构建的双功能催化剂系统可以高效、选择性地将合成气体转化为高附加值碳氢化合物、酒精和其他产品。分子筛作为一种载体，可以为贵金属提供独特的限域化学环境，提高贵金属的分散性和稳定性，在烷烃脱氢、甲烷选择氧化等低碳资源的催化转化反应中表现出良好的活性、选择性和稳定性。特别是，它的催化作用是显著的。分子筛需要开发更便宜、更简单的计算方法和模型，以解决骨架结构复杂、结构预测和性能筛选的巨大计算问题。

通过数据挖掘指导分子筛材料的计算与实验设计这些技术的实现将极大促进新型分子筛材科的研发。这些体现了对跨学科多能力综合型人才的需求以拓展其在传统化工与新兴化工交叉领域中的应用。

2.3 机器学习在材料设计中应用

机器学习（ML）是人工智能的分支，其目的是根据历史数据和情况来训练模型。它已经开始在材料科学中发挥重要作用，因为它能够在不知道或者说不需要知道潜在的物理机制的情况下从可用数据中获得性能和趋势建立模型。同时，已经建立的模型也可以用来再次进行同类其他材料的发现与设计。

机器学习在材料学中的应用包含格式化材料数据，机器学习模型训练和高效材料性能预测三个步骤，并在二维、催化、光伏、合金和热电等材料中均取得了显著的研究成果。瑞士洛桑理工大学Nicolas Mounet教授通过高通量筛选和机器学习算法，从ICSD和COD数据库的108423个三维晶体构型中，通过对称和几何算法筛选了1036个容易合成和789个具有潜在可能性的层状二维材料混合物。

数据驱动科学产生了MGI和材料信息学，是科学的第四范式。机器学习解决问题的方式不是通过输入指令逻辑，而是通过输入的数据。

3 结论

材料科学在我国经济发展中占有重要地位，但材料科学与工程建设现状并不理想。材料科学的有效发展在一定程度上提高了对材料专业人才的要求。材料科学专业人才不仅要有高素质，还要有高能力。在传统的经济发展过程中，材料专业人员往往来自二、三个领域，他们通常能够快速适应工作要求，但这些人的专业范围狭窄，产生一定的负面影响，使材料研究和材料生产产生一定的脱节现象，同时，材料工程人才往往没有相应的研发能力，产品技术含量不高，没有有效的市场竞争力。此外，材料科学的专业人士往往存在于大学和科学研究所。这些人具有良好的创新能力，但不能有效地将其转化为生产力。在这种情况下，有必要有效调整材料科学的人才结构，不仅要灌输理论知识，还要加强材料的研究和不断创新，提高材料科学人员的实际操作能力。

新材料作为国民经济的主导产业和高端制造业和国防产业的关键保障。中国新材料产业的战略地位不断提高，已上升到国家战略水平。“材料基因工程”重点专项项目的实施，可以使中国同时抓住历史机遇，实现新材料研发的跨越式发展，显著提高材料研发的原创创新能力，缩小新材料研发与欧洲、美国、日本等发达国家之间的差距；通过国防和国民经济发展的一系列新材料技术瓶颈，减少对中国关键材料的外部依赖，满足高端制造业和高科技发展对新材料的迫切需求。

参考文献

[1]尚成嘉，李秀程，谢振家.高性能海洋工程用钢的智慧研发之一[J].鞍钢技术，2018(01):1-6.

[2]Hall E O.The Deformation and Ageing of Mid Steel:II characteristics of the Lüders Deformation[J].Proceedings of the Physical Society，1951，64(9) :742-746.

[3]陈思琦，李莉，李乙，于吉红.材料基因工程技术在分子筛领域中的应用[J].高等学校化学学报，2021，42(01):179-187.

[4]周腾，Zhen Song，Kai Sundmacher.大数据为材料研究创造新机遇——材料设计的机器学习方法与应用综述[J].Engineering，2019，5(06):1017-1026+1128-1139.

[5]孙志梅，王冠杰，张烜广，周健.材料基因工程加速新材料设计与研发[J/OL].北京航空航天大学学报:1-14[2022-06-27].DOI:10.13700