材料芯片与材料基因组

小组成员,材料芯片与基因组,01,课题背景,传统材料设计的方法和系统面临的问题,1,材料设计没有相似的可靠而普适的计算工具，使材料设计主要靠试验，从而导致材料设计远远落后于新产品设计。,2,太长的材料设计周期和低成功率使得新材料在新产品中的使用越来越少，从而导致非最佳的材料被用在产品中。,3,用于产品的材料性能欠佳而成为制约产品性能设计的瓶颈，造成恶性循环。,美国科学院和工程院共同设置的国家研究理事会在2008年发表了题为集成计算材料工程的报告。报告明确指出了传统材料设计的方法和系统面临的问题。,近年来材料基因组的发展,材料基因组计划,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”计划，投资逾1亿美元的“材料基因组计划”是其组成部分之一。.,材料科学系统工程,在中国科学院和中国工程院的推动下，2011年12月在北京召开了“材料科学系统工程”香山科学会议，材料界的专家学者提出建设发展符合中国材料领域的集理论计算平台、数据库平台和测试平台“三位一体”的“材料科学系统工程”。,上海材料基因组工程研究院,2015年4月23日，上海材料基因组工程研究院在上海大学揭牌成立。“力争加快研发速度、降低研发成本，以创新驱动发展，服务于国家高端制造业和战略性新兴产业，建成一个具有国际影响力的材料基因科技创新中心”。,02,材料基因组,材料基因组的基本内容,从宏观上讲，所谓材料基因组可以理解为反映材料某种特性的“基本单元”及其“组装”。基本单元是指能直接反映材料性能差异的最小物质单元，可以是组成物质的任何自然存在的原子、分子、电子、离子、单一相等物质粒子，也可以是这些物质组合而形成的团簇、单元或组合相。组装是指将这些相同或不同的基本单元以某种工艺或技术结合，形成大尺寸材料。,美国“材料基因组计划”的材料创新框架,材料基因组技术的三大组成要素,为材料计算模拟提供计算基础数据，为高通量材料实验提供实验设计的依据，同时计算和实验所得的材料数据亦可以丰富材料数据库的建设,高通量材料计算模拟,起着承上启下的角色，既可以为材料模拟计算提供海量的基础数据和实验验证，也可以充实材料数据库，并为材料信息学提供分析素材，同时还可以针对具体应用需求，直接快速筛选目标材料。,材料高通量实验,材料数据库,是实现“材料按需设计”的基础，可以帮助缩小高通量材料实验范围，提供实验理论依据。,高通量材料计算模拟,利用超级计算平台与多尺度集成化、高通量并发式材料计算方法和软件相结合，实现大体系材料模拟、快速计算、材料性质的精确预测和新材料的设计，提高新材料筛选效率和设计水平，为新材料的研发提供理论依据。,常用的材料模拟方法,材料数据库,基于材料基因组技术的材料发展计划将大数据概念与传统的材料发展紧密联系在一起。从材料、工艺，直到最终的结构件，需要涉及大量的、不同类型的数据。图为不同阶段、不同尺度范畴结构材料涉及的图像以及背后存在的潜在海量数据大数据概念已经深人到材料科学与工程的各个方面，如材料成分筛选、工艺优化、微结构机理分析、以及物理与力学性能评估等。材料数据分为计算数据和实验数据。长期以来，材料数据研究处于单打独斗和小规模的“数据制造-简单处理”模式，无法严谨预测和深度挖掘材料本质科学规律，造成材料研究经验结论多于理论的现状。,跨越不同尺度的结构材料图像,材料数据库,1,美国麻省理工学院建立的MaterialsProject数据库,3,日本国立材料科学研究所建立的材料数据库,2,哈佛大学清洁能源计划建立起来的MolecularSpace数据库,在其原有的11个材料数据库基础上整合建立的，涵盖了聚合物、无机非金属材料、金属材料、超导材料、复合材料以及扩散等内容，是目前世界上最大的、最全的材料数据库系统。,利用密度泛函理论收集的巨型数据库来预测模拟物质模型的实际属性，目前该数据库里保存了大约10万种可能存在的材料。用人工筛选结合机器学习的方式来探索这些数据间蕴含的材料本质性能规律。,基于密度泛函理论，采用人工加机器学习的方式来挖掘数据库的潜力。目前，MolecularSpace数据库在网上发布了230万种元素组合供研究人员使用。,材料高通量实验,组合材料样品的制备方法种类繁多，可根据不同应用领域的要求灵活选用，基于薄膜形态的组合材料芯片是目前发展最为成熟的高通量材料制备技术。,1,将多个元素系统性地进行混合，以获得所需的材料成分“组合”,2,通过扩散或者热力学过程形成晶相或非晶相材料，即“成相”。,高通量实验中组合材料样品的制备一般分为“组合”与“成相”2个步骤。,03,组合材料芯片,组合材料芯片,组合材料芯片技术是近年来发展起来的一种新型的材料研究方法。区别于传统材料研究中一次只合成和表征一个样品的策略，组合材料芯片技术的基本思想在于大量不同的样品通过并行的方式在短时间内被制备而形成样品库(也称作材料芯片)，同时结合快速或高通量的检测技术以获得样品的各项特性，从而达到快速发现和优化筛选新型材料体系的目的。.,概念,组合材料芯片是高通量材料实验技术的重要组成部分，高通量材料制备和快速表征是“材料基因组计划”的三大要素平台之一，而“组合材料芯片”技术在高通量材料制备和快速表征平台中占有独特地位，因此它在“材料基因组计划”中的重要意义与作用是不言而喻的。,组合材料芯片和材料基因组的关系,组合材料芯片技术发现、优化新材料的过程步骤,组合溶液喷射法结合掩模技术的物理沉积法,材料芯片的设计和制备,材料芯片的处理,材料芯片的表征发光性能的检测介电/铁电性能的检测电光/磁光性能的检测材料结构/成分的检测,线索材料的优化对线索材料的组分、结构及热处理工艺等条件进行微调和优化,退火处理,目标材料的放大对材料的组分、结构及性能与目标材料(薄膜)进行对照,组合材料芯片技术的优势,减少试验次数、缩小试验规模、降低试验成本、缩短筛选周期，加快发现新材料的速度。大大增加了材料研究过程中意外发现新材料的几率,高效性,连续组合方法是研究复杂系统相图的有效手段,并能直观形象地将相区、相界显示出来。.,适用于多元材料体系相图的研究,可以建立材料性能与各层次结构、组分间的制约关系和关联数据库,为后续的材料设计提供可靠的科学依据。,数据库的建立,大量的组合和界面还为扩散动力学、成核生长等理论的研究提供了丰富数据。,理论研究,更快更好的得到了铁-镍合金的连续相图，发现了两个狭窄的非晶相区,铁-镍二元合金体系,测定芯片的成分、结晶相、晶粒尺寸,描绘了铬-铁-镍纳米薄膜在200800退火的三元相图,铬-铁-镍体系,测量了钛-铝成分梯度试样芯片的力学性能,建立了成分-硬度的关系,钛-铝合金体系,测定不同成分的组织和芯片中各组分的硬度和弹性模量,建立了成分-组织-力学性能的数据库,钛-铌-锆-钽体系,采用纳米压痕方法对材料芯片的力学性能进行了表征，显示材料芯片结果可以用于预测铝-锌材料的力学性能,铝-锌体系,得到滞后温度值与合金成分的关系,首次给出了滞后温度值与转变延伸张量的中间特征值之间的关系,镍-钛-铜合金体系,组合材料芯片技术在金属材料中的应用,SMILEPPT,1,组合材料芯片技术已成为当今，乃至今后几十年材料研究的主流方向之一。,2,组将给相关产业带来新机遇。大幅度地缩短了材料研究周期、节省资源消耗、降低研究成本。,3,我国在组合材料研究领域已初步有所部署，未来将会形成以产业为背景的研究和开发势头。,4,此领域将选择我国有基础优势的钢铁或合金材料为切入点，发展组合材料芯片技术与应用研究，加速新钢种和合金的研发进程，进而带动相关技术和产业的发展。,材