中国材料基因组计划如何跨出第一步？

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。     

材料基因组计划在北京地区的实施与发展分析

<正>一、材料基因组计划国内外发展现状2011年6月24日,美国总统奥巴马宣布了一项超过5亿美元的"先进制造业伙伴关系"(Advanced Manufacturing Partnership,AMP)计划,以期通过政府、高校及企业的合作来振兴美国制造业,而"材料基因组计划("Materials Genome Initiative,MGI)是AMP计划中的重要组成部分。材料基因组计划提出将计算、实验和数据3大工具深度融合,通过高通     

编者按

<正>材料基因组计划(MGI),以集成化的"多尺度计算-高通量实验-数据库技术"为核心,立足实现材料"发现-生产-应用"的新研发理念,从而达到新材料研发周期缩短一半、研发成本降低一半的目的,最终支撑先进制造和高新技术的发展。我国材料基因组计划(也称为"材料基因工程")起步较早,并于2016年启动了"材料基因工程关键技术与支撑平台"重点专项,以确保我国在新一轮材料革命性发展中抢占先机,并支撑先进制造业发展。本刊邀请北京科技大学     

基于材料基因组理念的钎焊材料开发与智能钎焊技术创新系统工程

近年来,依赖于科学直觉与试错的传统材料研究方法日渐成为制造业发展与技术进步的瓶颈。革新材料研发方法已成为国际新材料研发的趋势。材料基因组技术是材料科学技术的一次飞跃,是新材料研发的"加速器"。钎焊过程的复杂性和随机性使得钎焊材料的设计开发相比普通材料更加复杂、研发周期更长,"材料基因组计划"作为先进材料开发的崭新模式也应及时应用到钎焊材料性能优化及开发中,这对促进钎焊技术尤其是智能钎焊的长足发展具有重要意义。材料基因组技术包括高通量材料计算、高通量材料实验和材料数据库三个要素。大规模的高通量计算可提供大量而系统的数据,高通量实验方法可对这些数据进行快速验证,材料数据库的建立则可实现计算数据与实验数据的有效集成,使其相互补充的同时相互验证。三要素协同工作,可以使得材料研发过程中的理论与实验结合更加紧密,加快材料从研发、制造到应用的过程,降低新材料的开发成本。开发新型钎焊材料除考虑材料本身的性能外,还需要考虑钎焊材料与母材物理化学性能的匹配性以及连接过程中钎焊材料与母材之间的相互作用(扩散和新相形成)。钎焊材料与母材之间的相互作用非常复杂,除了受到连接工艺(连接温度、保温时间、压力、气氛等)的影响之外,还与钎料和母材的成分有直接关系。因此,相比于普通材料,钎焊材料的设计开发过程更加复杂,需要考虑的因素更多,新材料的研发周期更长,有必要尽快启动钎焊材料基因工程。开发高通量计算软件、高通量实验方法(高通量制备及表征)及数据集成系统是实施钎焊材料基因工程需解决的三个基础问题。目前焊接智能化的发展多集中在熔化焊领域,如弧焊、激光焊等,也取得了比较显著的成果。但是,钎焊全过程智能控制的发展相对缓慢,现有研究多集中在钎焊设备及钎焊过程控制方面。钎焊材料制备是智能钎焊的重要组成部分,钎焊材料基因工程的实施将促进钎焊技术的智能化进程。智能焊接尤其是智能钎焊的技术进步可大大简化和缩短新型钎料的试验验证过程,同时能够在过程中搜集到更多实时数据,丰富数据库,因而反过来又会对钎焊材料基因工程的发展起到显著的推动作用。本文论述了材料基因组技术的三要素及其国内外研究现状,分析了材料基因组技术应用于钎焊材料开发时需考虑的影响因素及需解决的关键共性基础问题,并且阐述了钎料材料基因工程与智能钎焊相互促进的发展关系。     

热电材料高通量实验制备与表征方法

高通量材料实验旨在利用较少的实验次数快速获得成分-物相-结构-性能之间关系, 筛选出组分最优的材料体系, 目前已在超导材料、荧光材料以及巨磁阻材料等方面有较多应用。热电材料是可以实现热能和电能直接相互转换的功能材料, 在温差发电和废热利用等领域有着重要的应用价值, 但热电材料的传统实验制备与表征方法存在着实验周期长和效率低等问题。因此, 将高通量实验的方法和理念引入新型热电材料的研发和优化具有重要的理论和实际意义。本文主要总结和梳理了现有在热电材料实验研究中具有较好应用前景的高通量实验制备与表征技术, 包括高通量样品制备、成分-结构高通量表征、电-热输运性能高通量表征等, 并分析了各高通量实验技术在实验热电材料研究中的优势和局限性, 希望为今后热电材料高通量实验优化和筛选提供一定的参考。     

美国材料基因组计划实施的一系列举措

<正>2011年6月,美国启动材料基因组计划(Materials Genome Initiative,MGI)。这是美国在信息技术革命及金融危机之后,意识到材料革新对科技进步以及产业发展的重要推动作用,以及"制造业回流"的战略背景下提出的。美国当前的科技政策十分重视科技成果的商业化以及新市场的开拓与革新,MGI也体现出这一特点。该计划将通过数据共享与计算工具开发,加快材料投入市场的种类及速度,并降低研发成本。加速开发     

材料基因组技术在集成电路材料研究中的应用进展

传统材料科学的“试错式”研究方法日益成为限制现代材料工业发展与突破的瓶颈,而材料基因组技术作为材料科学研究的革新技术,可以加速新材料的研发和应用,缩减研究成本和周期,成为当下研究的热点。本文围绕材料基因组技术,介绍了高通量实验、高通量计算与材料数据库三大要素的主要内容和典型研究范例。重点梳理了材料基因组技术在集成电路领域的研究进展,指出了集成电路材料研发的复杂性和广阔的可优化空间,提出了要结合材料基因组技术加速集成电路材料的创新,促进未来集成电路材料领域的发展。     

浅谈MGI和NKI的相通性及启示

<正>2011年6月24日,美国政府发布材料基因组计划(Materials Genome Initiative,MGI),旨在通过高通量的计算模拟结合可靠的实验数据,将美国新材料研发速度提升一倍以促进美国制造业的复兴与发展。该计划一经推出,在全世界引起巨大的震动,包括中国在内的世界许多国家纷纷对计划的实施内容与方案措施开展深入的讨论并相继提出各自的发展计划与目标。时隔不到1年,2012年5月14日,美国政府又提出纳米技术知     

关注材料基因组计划

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"是美国经过信息技术革命后,充分认识到材料革新对技术进步和产业发展的重要作用,以及在复兴制造业的战略背景下提出来的。其主要目的是试图把新材料的开发周期缩短一半,打造全新"环形"开发流     

微纳粉体样品库高通量并行合成的研究进展

高通量制备可通过并行合成策略快速获得大量成分准连续或梯度变化的样品,从中筛选出具有最佳成分与性能的目标材料,将传统的"试错法"研发模式变革为系统寻优的新模式,可以显著提高研发效率。高通量制备实验还可与材料计算和机器学习等虚拟实验相辅相成,验证计算结果,并为数据挖掘和应用提供更丰富的实验基础。本文综述了微纳粉体样品库高通量并行合成方法和进展,这些典型的高通量制备方法为功能粉体材料研发工作者加速实验进程提供了新思路和高效合成路径,已应用于催化剂、荧光粉、红外辐射材料、电催化材料等的快速发现和优选,并将不断扩大应用领域和规模,凸显其先进性和应用价值。     

基于高通量计算的成形过程分析

目的介绍一种来自材料基因组计划的方法,由高通量计算、高通量实验与数据管理构成,并以45#钢为例,介绍高通量计算与高通量实验的优势。方法先以模拟软件与理论结合,预测研发方向,再设计合适高通量的实验方案,最后将所得数据建立数据库,方便管理。以45#大型钢铸锭为例,以COMSOL软件模拟3种不同钢锭成形过程,设计实验方案,记录过程参数,并记录于数据库中。结果 COMSOL软件在高通量计算中扮演重要角色,其强大的耦合功能让模拟精度更高,各项参数也较为准确。透过模拟得知,约2.9 h后,20 t钢锭凝固厚度最厚达约500 mm,此时将中间液芯挤出,可减少划痕等缺陷的产生,并将凝固过程的缺陷挤出。结论材料基因组计划在材料研发的进程中能起到较大的指导作用,因此在国家支持下国内已有多个项目开展,将此研究方法用于传统浇铸工业的步骤中具有一定的推广价值。     

材料基因组计划在北京地区的实施与发展分析简

一、材料基因组计划国内外发展现状2011年6月24日,美国总统奥巴马宣布了一项超过5亿美元的“先进制造业伙伴关系”（Advanced Manufacturing Partnership,AMP）计划,以期通过政府、高校及企业的合作来振兴美国制造业,而“材料基因组计划”（Materials Genome Initiative,MGI）是AMP计划中的重要组成部分。     

热电材料的第一性原理高通量研究

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。     

高通量开发非晶合金的研究进展

革新非晶合金成分的传统试错研发方法,加速非晶合金从研究到应用的进程,已成为非晶合金研究领域的迫切需求。高通量实验技术作为美国政府2011年6月提出的"材料基因组计划"的三大要素之一,可在短时间内完成大量样品的制备与表征,可将材料从发现到应用的速度至少提高1倍,成本至少降低1/2。高通量实验可以加速非晶合金成分的筛选和优化,其重要性在非晶合金的研究中日益凸显。文章首先简要回顾非晶合金成分的传统设计方法,然后着重介绍利用高通量实验方法研发非晶合金成分的最新进展,并简要分析高通量实验技术在非晶合金研究中面临的挑战。     

La2BO4(B:B位元素)系列混合导体掺杂成份优化规律研究

基于材料基因组计划(MGI)研究方式, 利用密度泛函理论(DFT)的第一性原理的总能量计算方法, 以K₂NiF₄型La₂BO₄(B:B位元素)相关的几种相结构为计算模型, 针对4~6周期48种B位金属元素替换, 进行几何优化的总能量计算, 得到这些相关虚拟相结构的结合能随元素的变化规律。通过层状相La₂BO₄与立方相LaBO₃的比较, 着重讨论了一些重要B位元素(Fe、Co、Ni、Cu、Zn、Se)对稳定La₂BO₄复合氧化物相稳定性的影响作用和趋势。结合相关的实验数据, 进一步讨论了掺杂B位元素的优化稳定区域。本定量分析方法为此类材料的合成和成份优化设计提供了一种行之有效的分析方法。     

亚稳相图研究及其在特种陶瓷涂层中的应用进展

相图,又称相平衡图,是"材料设计的索骥图",而涂层的制备过程中(如物理气相沉积,Physical Vapor Deposition,简称PVD),系统一般远离平衡态,获得的相为亚稳相,相图计算CALPHAD(CALculation of PHAse Diagrams)方法的应用遇到了挑战。本文概述了模拟涂层材料亚稳相图的研究历程,重点介绍了近期建立的临界表面扩散亚稳相图模型,即通过耦合CALPHAD、第一性原理计算和高通量磁控溅射镀膜实验的方法对涂层材料的亚稳相进行表面扩散模拟,相关计算仅需要一个高通量镀膜实验作为基础数据,获得的亚稳相图也得到了实验验证。由此,可以建立相关材料体系的稳定和亚稳相图数据库,通过组分–制备工艺–组织结构和性能的关系,指导陶瓷涂层材料的设计,助推研发时间和成本"双减半"目标的实现。     

高通量计算在锂电池材料筛选中的应用

先进电池技术是未来十年世界各国前沿技术竞争的制高点,锂电池由于具有电压高、比能量高、充放电寿命长、工作温度范围宽等优点,已成为许多移动电子产品、电动汽车以及风电和光伏电储能的首选.因此,更快的开发出能量密度高、安全性好、充放电速度快的高性能锂电池材料十分必要.借助高通量计算方法,通过设置合理的筛选条件,可加快锂电池材料的研发.通过使用自主编写的计算软件及高通量自动化计算流程,以无机材料晶体结构数据库中现有的结构为基础,针对电极材料和固体电解质材料分别应具有的特点,实现了对锂电池材料的初步筛选.计算结果与现有的实验数据汇集到一起,形成了庞大的数据库.进一步借助统计方法进行数据挖掘,有望揭示材料的结构-性能关系及内在物理规律,缩短材料从研发到应用的全过程,为开发全新电池材料乃至电池体系提供有力支持.     

纳米功能材料的高通量合成与筛选

针对纳米功能材料的高通量制备与合成，综述了基发展与应有现状，分析了纳米功能材料合成与制备当中的主要问题，提出高通量技术的技术关键，并提出相应的解决措施。     

高效非晶合金析氢反应催化剂研究获进展

非晶合金(又称金属玻璃)是一类新型的多组元合金材料,具有独特的无序原子结构。与原子处于平衡位置的晶体材料不同,亚稳态的非晶合金表现出许多优异的力学和物理化学特性,吸引了材料科学和凝聚态物理等多个领域的广泛关注。中国科学院物理研究所/北京凝聚态物理国家研究中心柳延辉、汪卫华团队近期在非晶合金领域引入材料基因工程理念,发展了独特的高通量实验方法,实现了非晶合金新材料的高效探索,成功研制出Ir-Ni-Ta高温非晶合金新材料体系。     

压电陶瓷复材料参数自动测量系统的设计

本文设计了一种压电陶瓷复合材料参数自动测量系统,通过测量压电陶瓷的四种标准型振子谐振峰附近的阻抗（或导纳）,即可由本文设计的自动迭代算法自动求出压电陶瓷的全部复材料系数。实验证明：与常用手Smits迭代法相比,本文自动迭代法巧妙的初值选取方法及迭代频率点的选择,使得算法精度高,迭代次数少。