[发明专利]多尺度集成可视化的高通量自动计算流程及数据智能系统

说明书

本发明属于材料基因工程、多尺度模拟和材料大数据领域，涉及一种多尺度集成可视化的高通量自动计算流程及数据智能系统，包括材料建模系统、科学计算系统、服务器配置系统、数据存储系统、数据分析系统和人工智能系统。本发明将材料复杂模型的自动构建方法、多种不同尺度的材料计算模拟方法、多类型的材料数据库、材料性能分析技术和基于人工智能的数据挖掘技术相结合，能够自动进行1000量级的材料高通量计算模拟；能够进行电子尺度、原子尺度、分子尺度和介观尺度等多个尺度的材料计算模拟并自动纠正计算过程中可能出现的错误；能够将所有计算的结构数据、中间元数据和结果数据存储在多种类型的材料数据库中方便用户查询和进行数据挖掘分析。

技术领域

本发明属于材料基因工程、多尺度模拟以及材料大数据领域，涉及一种多尺度集成可视化的高通量自动计算流程及数据智能系统(Artificial Learning and KnowledgeEnhanced Materials Informatics Engineering)，简称ALKEMIE系统。

背景技术

在未知材料化学成分和性能关系的情况下，具有某种特殊功能的新材料往往是经过漫长的试错纠错而发现的。随着计算材料学的兴起以及计算能力和技术的飞速发展，传统理念正在发生改变。为加速新材料研发，结合材料大数据、第一性原理数据库、数据挖掘和机器学习等技术，发展适用于多尺度可视化的高通量自动流程材料集成计算方法及数据管理智能系统变得至关重要。

目前，常用的高通量计算流程框架，例如Anubhav Jain等人发表的The MaterialsProject:A materials genome approach to accelerating materials innovation[J](APL Mater.2013,1(1):011002)、Curtarolo S等人发表的AFLOW:An automaticframework for high-throughput materials discovery[J](Computational MaterialsScience.2012,58:218-26)、Pizzi G等人发表的AiiDA:automated interactiveinfrastructure and database for computational science[J](ComputationalMaterials Science.2016,111:218-30)以及Saal JE等人发表的Materials Design andDiscovery with High-Throughput Density Functional Theory:The Open QuantumMaterials Database(OQMD)[J](Jom.2013,65(11):1501-9)等，虽然已经建立了简单的计算流程和大量的材料数据库，但还存在如下问题：1)不具备多层次、多尺度计算模拟功能，只能进行单一尺度计算软件的模拟；2)不具备自动构建复杂晶体结构模型的功能；3)需要用户具有一定的专业基础知识、Linux命令行操作经验和基本的编程能力；4)不能够实现高通量自动运行，仍需要人工输入模型、配置参数及处理数据等繁琐复杂的流程；5)不具备多类型多用途的材料数据库；6)不具备自动数据检索、分析及可视化作图的功能；7)不具备人工智能数据挖掘功能；8)不具备可视化操作界面和自动化的操作流程等。

因此，亟需开发一套具有多尺度集成功能的可视化的高通量自动流程材料计算模拟方法及数据管理智能系统。

发明内容

为此，本发明设计了一种具有多尺度集成功能的可视化的高通量自动流程材料计算模拟方法及数据管理智能系统，其能够将材料自动建模、多种不同尺度的材料计算模拟方法、多类型的材料数据库、材料性能的分析技术和基于人工智能的数据挖掘技术等多种前沿方法相结合，能够自动进行1000量级材料的高通量计算模拟，能够进行电子尺度(第一性原理计算)、原子尺度(第一性原理分子动力学模拟)、分子尺度(经典分子动力学模拟)和介观尺度(热力学和动力学)等多个尺度的材料计算模拟，并将所有计算的结构数据，中间元数据和结果数据存储在多种类型的数据库中方便用户查询和进行数据挖掘分析。本发明主要包括如下内容：