[發明專利]多尺度集成可視化的高通量自動計算流程及數據智能系統

有效

• 申請號: 202010907586.5
• 申請日: 2020-09-02
• 公開（公告）號: CN112102887B
• 公開（公告）日: 2023-02-24
• 發明（設計）人: 孫志梅;王冠杰;彭力宇;李開旗;祝令剛;繆奶華;周健
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G16C10/00
• 分類號: G16C10/00;G16C20/30;G16C20/80
• 代理公司: 北京航智知識產權代理事務所(普通合伙) 11668
• 代理人: 黃川;史繼穎

本發明屬于材料基因工程、多尺度模擬和材料大數據領域，涉及一種多尺度集成可視化的高通量自動計算流程及數據智能系統，包括材料建模系統、科學計算系統、服務器配置系統、數據存儲系統、數據分析系統和人工智能系統。本發明將材料復雜模型的自動構建方法、多種不同尺度的材料計算模擬方法、多類型的材料數據庫、材料性能分析技術和基于人工智能的數據挖掘技術相結合，能夠自動進行1000量級的材料高通量計算模擬；能夠進行電子尺度、原子尺度、分子尺度和介觀尺度等多個尺度的材料計算模擬并自動糾正計算過程中可能出現的錯誤；能夠將所有計算的結構數據、中間元數據和結果數據存儲在多種類型的材料數據庫中方便用戶查詢和進行數據挖掘分析。

技術領域

本發明屬于材料基因工程、多尺度模擬以及材料大數據領域，涉及一種多尺度集成可視化的高通量自動計算流程及數據智能系統(Artificial Learning and KnowledgeEnhanced Materials Informatics Engineering)，簡稱ALKEMIE系統。

背景技術

在未知材料化學成分和性能關系的情況下，具有某種特殊功能的新材料往往是經過漫長的試錯糾錯而發現的。隨著計算材料學的興起以及計算能力和技術的飛速發展，傳統理念正在發生改變。為加速新材料研發，結合材料大數據、第一性原理數據庫、數據挖掘和機器學習等技術，發展適用于多尺度可視化的高通量自動流程材料集成計算方法及數據管理智能系統變得至關重要。

目前，常用的高通量計算流程框架，例如Anubhav Jain等人發表的The MaterialsProject:A materials genome approach to accelerating materials innovation[J](APL Mater.2013,1(1):011002)、Curtarolo S等人發表的AFLOW:An automaticframework for high-throughput materials discovery[J](Computational MaterialsScience.2012,58:218-26)、Pizzi G等人發表的AiiDA:automated interactiveinfrastructure and database for computational science[J](ComputationalMaterials Science.2016,111:218-30)以及Saal JE等人發表的Materials Design andDiscovery with High-Throughput Density Functional Theory:The Open QuantumMaterials Database(OQMD)[J](Jom.2013,65(11):1501-9)等，雖然已經建立了簡單的計算流程和大量的材料數據庫，但還存在如下問題：1)不具備多層次、多尺度計算模擬功能，只能進行單一尺度計算軟件的模擬；2)不具備自動構建復雜晶體結構模型的功能；3)需要用戶具有一定的專業基礎知識、Linux命令行操作經驗和基本的編程能力；4)不能夠實現高通量自動運行，仍需要人工輸入模型、配置參數及處理數據等繁瑣復雜的流程；5)不具備多類型多用途的材料數據庫；6)不具備自動數據檢索、分析及可視化作圖的功能；7)不具備人工智能數據挖掘功能；8)不具備可視化操作界面和自動化的操作流程等。

因此，亟需開發一套具有多尺度集成功能的可視化的高通量自動流程材料計算模擬方法及數據管理智能系統。

發明內容

為此，本發明設計了一種具有多尺度集成功能的可視化的高通量自動流程材料計算模擬方法及數據管理智能系統，其能夠將材料自動建模、多種不同尺度的材料計算模擬方法、多類型的材料數據庫、材料性能的分析技術和基于人工智能的數據挖掘技術等多種前沿方法相結合，能夠自動進行1000量級材料的高通量計算模擬，能夠進行電子尺度(第一性原理計算)、原子尺度(第一性原理分子動力學模擬)、分子尺度(經典分子動力學模擬)和介觀尺度(熱力學和動力學)等多個尺度的材料計算模擬，并將所有計算的結構數據，中間元數據和結果數據存儲在多種類型的數據庫中方便用戶查詢和進行數據挖掘分析。本發明主要包括如下內容：