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课题申报书书字体格式一、封面内容

项目名称：面向新型显示技术的超高性能材料基因设计理论与方法研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家新型显示技术研究中心

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目聚焦于新型显示技术中关键材料的设计与优化，旨在通过材料基因工程方法，构建超高性能材料的理论预测体系与实验验证平台。项目以OLED、QLED等显示技术的核心材料为研究对象，结合第一性原理计算、机器学习与高通量实验技术，系统研究材料结构与性能的构效关系。通过建立多尺度模拟模型，揭示材料在电致发光、迁移率、稳定性等关键性能的内在机制，并开发基于数据驱动的材料筛选算法，以实现高性能显示材料的快速发现。项目拟采用高精度计算模拟、实验合成验证及性能测试相结合的技术路线，重点突破材料结构优化、缺陷调控及器件集成等瓶颈问题。预期成果包括一套完整的材料基因设计流程、三种以上高性能候选材料及其机理解析报告，以及相关理论模型与数据库。本研究将显著提升我国在新型显示材料领域的自主创新能力，为下一代显示技术的产业化提供关键技术支撑，并推动材料科学与信息显示学科的交叉融合发展。

三.项目背景与研究意义

当前，以有机发光二极管（OLED）和量子点发光二极管（QLED）为代表的新型显示技术正经历快速发展，成为取代传统液晶显示（LCD）的重要力量。OLED以其自发光、广色域、高对比度、柔性可折叠等优异特性，在智能手机、电视、可穿戴设备等领域得到广泛应用。QLED则凭借其更高的发光效率和稳定性，展现出巨大的应用潜力。这些技术的突破性进展，极大地丰富了人们的信息获取和交互方式，推动了消费电子产业的升级换代。

然而，新型显示技术的进一步发展仍面临一系列严峻挑战，特别是在核心材料层面。现有显示材料在性能、寿命、成本等方面尚存在明显不足。以OLED为例，其器件效率随工作时间增加而衰减（烧屏效应）、稳定性不高、蓝光材料效率与寿命矛盾等问题，严重制约了其在高端应用领域的推广。QLED虽然展现出更优越的性能，但其量子点材料的制备工艺复杂、成本较高，且存在稳定性、尺寸均匀性等问题。此外，新型显示材料的环境友好性、可回收性等可持续发展问题也日益凸显。这些问题不仅限制了新型显示技术的性能提升和市场拓展，也暴露了当前材料研发模式的局限性。

传统基于经验试错的材料研发方法，存在周期长、成本高、效率低等固有缺陷，难以满足高性能、多功能、多功能化新材料快速迭代的需求。面对日益激烈的国际竞争和不断升级的市场需求，我国在新型显示核心材料领域的关键技术仍存在短板，部分关键材料依赖进口，自主可控能力不足。因此，发展高效、精准的材料设计理论与方法，已成为突破新型显示技术瓶颈、实现产业自主可控的迫切需要。材料基因工程（MaterialsGenomeEngineering）的提出，为解决这一难题提供了新的思路。通过整合计算模拟、高通量实验和机器学习等技术，材料基因工程能够加速材料的设计、发现和优化过程，显著降低研发成本，提高成功率。将材料基因工程应用于新型显示材料的设计，有望从源头上解决现有材料的性能瓶颈，推动显示技术的跨越式发展。

本项目的研究意义主要体现在以下几个方面：

首先，在学术价值上，本项目将深化对新型显示材料结构与性能关系的理解。通过构建材料基因设计体系，揭示电致发光、载流子传输、缺陷钝化等关键过程的微观机制，将推动材料科学、物理、化学与信息显示学科的交叉融合，形成新的研究范式。项目将发展基于数据驱动的多尺度模拟方法，完善材料数据库和机器学习模型，为复杂功能材料的设计提供理论框架和方法论，填补国内在材料基因工程应用于显示材料领域的理论空白，提升我国在该领域的学术影响力。

其次，在经济价值上，本项目有望加速高性能新型显示材料的研发进程，降低产业技术门槛。通过材料基因设计，可以快速筛选出具有优异性能（如高效率、长寿命、低功耗）且成本可控的候选材料，缩短研发周期，降低试错成本。项目成果将直接服务于OLED、QLED等产业的材料创新，为我国显示产业提供自主可控的核心材料解决方案，提升产业链的整体竞争力。这不仅有助于推动我国从显示技术大国向显示技术强国转变，还能带动相关装备、软件等产业的发展，形成新的经济增长点，创造大量高技术就业岗位。

再次，在社会价值上，本项目的研究成果将促进信息显示技术的普及和升级，丰富人们的生活体验。高性能、低成本的新型显示技术将使得更轻薄、更智能、更环保的显示产品成为可能，广泛应用于教育、医疗、文化、娱乐等领域。例如，柔性OLED屏可以用于可穿戴设备、电子纸等创新产品，提升人机交互的便捷性和智能化水平；QLED技术则有望为家庭影院、虚拟现实等提供更逼真的视觉体验。此外，项目强调材料的绿色环保和可持续发展，符合国家节能减排和循环经济的战略要求，有助于推动构建资源节约、环境友好的产业体系，提升社会福祉。

最后，在战略价值上，本项目的研究将增强我国在新型显示技术领域的自主创新能力和国际竞争力。通过突破核心材料的瓶颈，减少对进口材料的依赖，可以有效保障国家信息安全和经济安全。项目成果将为我国抢占下一代显示技术制高点提供有力支撑，提升在全球显示产业链中的地位，实现从技术跟随到技术引领的跨越。同时，项目培养的跨学科人才队伍，将为我国新材料产业的持续发展提供智力支持。

四.国内外研究现状

新型显示技术，特别是有机发光二极管（OLED）和量子点发光二极管（QLED），是近年来材料科学与信息显示领域的研究热点。全球范围内，针对这些技术的材料研发已取得显著进展，形成了较为完善的研究体系。

在OLED材料领域，国际领先研究机构如美国能源部橡树岭国家实验室（ORNL）、斯坦福大学、德国弗劳恩霍夫研究所等，以及多家知名企业如三星、LG、索尼等，在有机发光材料、电极材料、封装材料等方面进行了深入研究和广泛布局。例如，美国ORNL开发的基于密度泛函理论（DFT）的材料筛选方法，有效预测了有机材料的发光效率和稳定性；斯坦福大学利用机器学习技术，加速了高效率蓝光材料的发现进程。在材料类别上，小分子OLED材料在效率和高稳定性方面表现优异，而聚合物OLED材料则具有制备工艺简单、成本低的优点。然而，OLED材料仍面临蓝光效率与稳定性难以兼顾、器件寿命有限、湿气敏感等问题。国际研究热点集中在新型发光材料的设计（如热活化延迟荧光材料TADF）、多色器件一体化、空穴/电子传输材料的优化、以及器件缺陷的钝化等方面。尽管取得了诸多进展，但高性能蓝光材料的开发仍困难重重，且器件长期工作下的稳定性机理尚未完全阐明。

在QLED材料领域，国际研究同样活跃，主要聚焦于量子点（QD）材料的合成与表征、量子点/介电层/有机层异质结的构建、以及器件稳定性提升等方面。美国卡内基梅隆大学、麻省理工学院（MIT）、韩国三星和LG等在量子点合成工艺、表面修饰、器件结构优化等方面取得了重要突破。钙钛矿量子点因其优异的光学特性、可溶液加工性低成本等优势，成为近年来的研究热点。然而，QLED技术仍面临量子点易团聚、表面缺陷态密度高、器件稳定性差、蓝光量子产率低等问题。国际研究热点包括量子点表面钝化技术、新型量子点材料体系（如镉-free量子点）的开发、异质结界面工程、以及器件封装技术的改进等。尽管量子点材料在效率和色纯度方面具有潜力，但其长期稳定性，特别是蓝光器件的稳定性，仍是制约其商业化的关键因素。

材料基因工程（MGE）作为一种新兴的材料设计范式，已被广泛应用于新能源、催化、环境等领域，并在新型显示材料的设计中展现出巨大潜力。国际上，美国ORNL、劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）、麻省理工学院、剑桥大学等机构积极推动材料基因工程在显示材料领域的应用。他们开发了基于第一性原理计算、机器学习、高通量实验相结合的材料设计平台，用于预测和发现新型显示材料。例如，ORNL利用DFT计算结合高通量实验，筛选出了一系列高性能OLED发光材料；麻省理工学院则开发了基于深度学习的材料性能预测模型，显著加速了聚合物半导体材料的设计进程。剑桥大学的研究团队则将材料基因工程应用于钙钛矿材料的稳定性研究，揭示了缺陷钝化的关键机制。然而，材料基因工程在新型显示材料领域的应用仍处于起步阶段，面临计算精度、数据质量、模型泛化能力、实验与计算结合的效率等挑战。现有研究多集中于单一材料性能的预测，而针对复杂器件体系的多目标优化、以及从原子尺度到器件尺度的多尺度模拟方法尚不完善。

国内在新一代显示技术领域的研究也取得了长足进步，形成了以北京大学、清华大学、浙江大学、上海交通大学、中国科学院上海技术物理研究所、中国电子科技集团公司第十八研究所等为代表的研发力量。在OLED领域，国内研究机构在发光材料、传输材料、器件结构等方面取得了诸多创新成果，部分材料性能已接近国际先进水平。在QLED领域，国内研究者在量子点合成、器件制备等方面也展现出较强实力。近年来，国内对材料基因工程的应用日益重视，多家高校和科研机构投入力量开展相关研究，开发了部分面向显示材料的设计平台和数据库。例如，北京大学研究团队在基于机器学习的OLED材料性能预测方面取得进展；浙江大学则在材料高通量实验与计算模拟的结合方面进行了探索。然而，与国际先进水平相比，国内在新型显示材料领域仍存在一些差距和不足。首先，在基础理论研究方面，对材料结构与性能关系的理解深度不够，缺乏对复杂现象的系统性揭示。其次，在材料基因工程的应用方面，计算模拟的精度和效率有待提高，机器学习模型的鲁棒性和可解释性不足，实验与计算的结合不够紧密，数据共享和标准化程度较低。再次，在关键材料体系（如高性能蓝光材料、稳定的量子点材料）的研发上，与国际顶尖水平尚有差距，部分核心材料仍依赖进口。最后，在成果转化方面，从实验室研究到产业化应用的通道不够顺畅，产学研合作机制有待完善。

综上所述，国内外在新型显示材料领域的研究已取得显著进展，但在材料性能优化、器件稳定性提升、材料基因工程的应用等方面仍面临诸多挑战和机遇。现有研究多集中于单一材料或器件的优化，缺乏对复杂系统多目标协同设计的系统性研究。材料基因工程作为一种强大的材料设计工具，其在新型显示材料领域的应用潜力尚未得到充分发挥。特别是在多尺度模拟、数据驱动建模、实验与计算深度融合等方面，仍存在较大的研究空间。因此，开展面向新型显示技术的超高性能材料基因设计理论与方法研究，不仅具有重要的学术价值，更能为我国新一代显示产业的创新发展提供强有力的科技支撑。

五.研究目标与内容

本项目旨在通过材料基因工程方法，突破新型显示关键材料的性能瓶颈，构建超高性能材料的理论预测与实验验证体系，为下一代显示技术的發展提供核心技术支撑。围绕这一总体目标，项目将设定以下具体研究目标，并开展相应的研究内容。

研究目标：

1.建立面向新型显示材料的高精度多尺度计算模拟方法体系，揭示关键性能的构效关系及物理机制。

2.开发基于机器学习的新型显示材料性能预测与逆向设计模型，实现高性能材料的快速筛选与结构优化。

3.构建包含实验数据与计算模拟结果的新型显示材料多源异构数据库，并开发高效的数据处理与分析工具。

4.筛选并设计出具有突破性性能（如超高效率、超长寿命、优异稳定性）的新型OLED/QLED候选材料体系。

5.验证关键候选材料的实验性能，深化对材料优化机理的理解，形成一套完整的材料基因设计与应用流程。

研究内容：

1.高精度多尺度计算模拟方法体系的建立：

研究问题：现有计算模拟方法在精度、效率及对复杂体系（如多层结构、缺陷、界面）的描述能力方面仍显不足，难以准确预测新型显示材料的多种关键性能（如发光效率、迁移率、稳定性）。

假设：通过融合第一性原理计算、分子动力学、连续介质力学等多尺度模拟方法，并结合机器学习势函数，可以显著提高计算精度和效率，准确揭示材料结构与性能的构效关系。

具体研究内容包括：发展适用于有机/无机半导体材料的混合基组DFT计算方法，提高计算精度；构建基于分子动力学和连续介质力学的器件尺度模拟模型，模拟载流子传输、发光衰减、缺陷相互作用等过程；研究界面效应对器件性能的影响，发展界面结构优化方法；探索机器学习势函数在加速分子动力学模拟中的应用，开发高效的多尺度模拟平台。

2.基于机器学习的新型显示材料性能预测与逆向设计模型开发：

研究问题：如何利用有限的实验数据和海量的计算数据，构建高精度、高鲁棒性的机器学习模型，实现新型显示材料性能的准确预测，并指导材料的逆向设计（即根据目标性能寻找最优结构）。

假设：通过构建深度特征学习模型，结合主动学习策略和迁移学习技术，可以有效处理数据稀疏性问题，提高模型的预测精度和泛化能力，实现对显示材料多目标（如效率、稳定性、成本）的协同优化设计。

具体研究内容包括：收集和整理OLED/QLED材料的结构、组成、制备工艺、性能（发光效率、迁移率、寿命等）数据，构建多源异构数据库；研究适用于材料性能预测的深度神经网络架构（如卷积神经网络CNN、图神经网络GNN、循环神经网络RNN等）；开发主动学习算法，优化实验设计，提高模型训练效率；研究迁移学习在跨材料体系、跨性能预测中的应用，提升模型的泛化能力；建立材料逆向设计算法，根据预设的性能目标，自动生成具有潜力的候选材料结构。

3.新型显示材料多源异构数据库的构建与数据处理工具开发：

研究问题：如何有效整合来自计算模拟、高通量实验、文献报道等多种来源、多种格式（结构、性能、制备工艺等）的数据，构建一个标准化、可共享的新型显示材料数据库，并开发相应的数据处理与分析工具。

假设：通过建立统一的数据标准和数据格式，利用数据清洗、特征提取、数据关联等技术，可以构建一个高质量的多源异构数据库，并开发便捷的数据分析工具，为材料基因研究提供数据基础。

具体研究内容包括：制定新型显示材料数据的标准化规范，包括材料结构表征、性能测试方法、制备工艺参数等；开发数据清洗和预处理工具，处理实验误差和计算不确定性；研究材料结构描述符的提取方法，实现对材料结构的定量表征；开发数据关联算法，整合不同来源的数据；构建数据库管理系统，实现数据的存储、检索和管理；开发基于数据库的数据可视化与分析工具，支持材料科学发现。

4.具有突破性性能的新型OLED/QLED候选材料体系筛选与设计：

研究问题：如何利用已建立的计算模拟方法和机器学习模型，高效筛选和设计出在发光效率、器件寿命、稳定性等方面具有显著提升的OLED/QLED候选材料体系。

假设：通过结合多目标优化算法和机器学习模型的快速预测能力，可以在大规模材料空间中高效发现具有突破性性能的候选材料，特别是在蓝光材料、稳定性调控等方面取得创新。

具体研究内容包括：针对OLED器件中的关键材料（如发光层、空穴/电子传输层、电极材料），设定明确的性能提升目标（如发光效率提升X%，寿命延长Y倍）；利用多尺度计算模拟，评估候选材料的本征性能和器件级性能；基于机器学习模型，进行大规模材料虚拟筛选，识别具有优异性能潜力的材料结构；针对特定挑战，如蓝光材料的效率与稳定性矛盾，设计新的材料结构或缺陷工程方案；针对稳定性问题，研究钝化剂的设计和界面工程方法，提升材料的湿气、热稳定性。

5.关键候选材料的实验验证与机理深化研究：

研究问题：如何通过实验验证关键候选材料的实际性能，并深入理解材料结构优化对器件性能影响的内在机理，最终形成一套完整的材料基因设计与应用流程。

假设：通过实验合成与表征关键候选材料，并构建相应的器件进行测试，可以验证计算和预测结果的准确性，并通过分析实验数据，深化对材料优化机理的理解，从而完善材料基因设计流程。

具体研究内容包括：根据计算和预测结果，选择最具潜力的候选材料进行合成与制备；利用先进的表征技术（如X射线衍射、紫外-可见光谱、荧光光谱、透射电子显微镜等）分析材料的结构、形貌和光学性质；制备基于候选材料的OLED/QLED器件，测试其电致发光性能（效率、寿命、色纯度等）、电学性能（迁移率、阈值电压等）；分析实验结果与计算预测的偏差，修正计算模型和机器学习模型；结合实验和计算结果，深入揭示材料结构、缺陷、界面等因素对器件性能影响的机理，总结材料基因设计的规律和经验，形成可推广的设计流程。

六.研究方法与技术路线

本项目将采用理论计算模拟、机器学习、高通量实验和器件表征相结合的多学科交叉研究方法，按照系统化的技术路线，分阶段、有步骤地实现研究目标。研究方法主要包括：

1.理论计算模拟方法：采用密度泛函理论（DFT）、分子动力学（MD）、连续介质力学（CM）等计算模拟手段，研究材料的本征物理化学性质、结构与性能的构效关系、缺陷特性、界面相互作用以及器件工作过程中的动态演变。将开发或应用机器学习势函数加速计算，提高模拟尺度与精度。

2.机器学习方法：利用深度学习、主动学习、迁移学习等技术，构建新型显示材料性能预测模型和逆向设计模型。基于已建立的数据库，训练和优化模型，实现对材料结构、组成与性能之间复杂关系的智能预测和高效设计。

3.高通量实验方法：设计并执行高通量合成与表征实验，旨在快速获取大量候选材料的结构、组成和基本性能数据。通过自动化或半自动化流程，实现对材料库的规模化构建和筛选。

4.器件制备与表征方法：针对筛选出的关键候选材料，设计并制备相应的OLED或QLED器件，利用标准器件测试设备测量其光电性能（如电流-电压特性、发光效率、寿命、色坐标等），评估材料的实际应用潜力。

5.数据收集与整合方法：系统收集和整理来自计算模拟、高通量实验、文献报道等渠道的数据，建立统一格式和标准的多源异构数据库。采用数据清洗、特征工程、数据关联等技术处理数据，为机器学习模型构建和性能分析提供高质量的数据基础。

技术路线：

本项目的研究将遵循“理论模拟-数据驱动-实验验证-反馈优化”的技术路线，具体流程和关键步骤如下：

第一阶段：基础理论与方法构建（第1-12个月）

1.深入研究OLED/QLED关键材料的结构与性能关系，明确核心研究问题。

2.开发和优化适用于新型显示材料的多尺度计算模拟方法，包括高精度DFT、加速MD模拟（机器学习势函数）和器件尺度CM模型。

3.研究和选择合适的机器学习模型架构（如CNN、GNN、RNN等），制定模型训练和优化策略（如主动学习）。

4.设计高通量实验方案，初步建立小型材料数据库，涵盖几种重要材料体系的基本信息。

5.构建数据库管理系统的初步框架，制定数据标准和格式规范。

第二阶段：模型开发与材料筛选（第13-24个月）

1.利用第一阶段积累的计算和少量实验数据，训练和优化材料性能预测模型，重点覆盖发光效率、迁移率、稳定性相关参数。

2.应用机器学习模型进行大规模虚拟材料筛选，针对特定性能目标（如高效率蓝光材料、长寿命OLED材料）生成候选材料结构库。

3.根据虚拟筛选结果，设计并执行高通量实验，合成并表征一批候选材料，扩充数据库。

4.将新的实验数据反馈到计算模拟和机器学习模型中，进行模型的修正和再训练，提升模型的准确性和泛化能力。

5.开发材料逆向设计算法，尝试根据性能需求反向推导出具有潜力的材料结构。

第三阶段：关键材料设计与机理研究（第25-36个月）

1.聚焦于筛选出的最有潜力的少数关键候选材料，进行深入的模拟研究，揭示其性能优化的微观机制。

2.针对关键候选材料，进行详细的实验合成、表征和器件制备。

3.测试关键候选材料的器件性能，系统评估其发光效率、寿命、稳定性等关键指标。

4.对比模拟预测与实验结果，深入分析偏差来源，深化对材料优化机理的理解。

5.基于实验结果和机理分析，进一步指导材料结构的优化设计。

第四阶段：成果总结与集成应用（第37-48个月）

1.完善和优化所有研究阶段开发的理论模型、机器学习模型和实验方法。

2.最终确定具有突破性性能的关键候选材料体系，并提供详细的设计参数和优化建议。

3.整理和发布最终的材料数据库，完善数据库管理系统的功能。

4.撰写研究论文，申请相关专利，形成研究报告，总结项目成果。

5.探讨研究成果的转化潜力，为后续的产业化应用提供技术储备。在研究过程中，将定期召开项目会议，进行阶段性成果汇报和讨论，确保研究按计划进行，并根据实际情况及时调整研究方案。

七．创新点

本项目面向新型显示技术的核心材料挑战，旨在通过材料基因工程方法实现超高性能材料的快速设计与优化，其创新性主要体现在以下几个方面：

1.多尺度模拟与机器学习深度融合的理论方法创新：

当前，材料科学领域通常将计算模拟与机器学习作为独立手段使用，或仅限于单一尺度（如DFT结合简单的ML预测）。本项目提出将高精度多尺度模拟（DFT、MD、CM）与先进的机器学习模型（深度特征学习、图神经网络、主动学习）进行深度融合，构建一个协同工作的计算框架。这种融合不仅利用DFT提供原子尺度的精确物性预测作为ML模型的训练高斯过程，还利用ML势函数（如力场）显著加速大规模分子动力学模拟，从而能够在器件尺度上（纳米至微米）模拟更长时间、更大体系，并进一步将其输入更复杂的ML模型进行性能预测和逆向设计。这种多尺度信息融合与互补的方法，旨在克服单一方法的局限性，实现对复杂材料体系（包括结构、缺陷、界面、环境因素）与多维度性能（光学、电学、热学、稳定性）之间复杂关系的更精确捕捉和预测，为理解构效关系提供更全面、更深入的物理洞察。

2.面向显示器件多目标优化的机器学习模型开发与应用创新：

现有的机器学习在材料设计中的应用大多集中于单一性能（如发光效率）的预测或简单分类，而新型显示器件的性能优化往往涉及多个相互制约甚至冲突的目标（如最大化发光效率同时兼顾长寿命、高迁移率、优异稳定性、低成本等）。本项目将开发针对显示材料的多目标机器学习优化算法，结合主动学习策略，以高效、智能地探索材料设计空间，寻找满足一系列苛刻性能要求的平衡点或帕累托最优解。特别地，针对OLED/QLED中存在的特定难题，如蓝光材料的效率-稳定性矛盾、多层器件中的能量损失与电荷平衡问题，本项目将设计针对性的ML模型和优化策略，旨在发现突破当前瓶颈的新型材料体系。这种多目标协同优化的机器学习方法，将显著提高材料发现的效率和成功率，更贴近实际器件的设计需求。

3.新型显示材料多源异构数据库的构建与标准化方法创新：

材料基因研究高度依赖于大规模、高质量的数据。目前，显示材料领域的数据往往分散在不同研究组、不同文献中，格式不统一，质量参差不齐，难以有效利用。本项目将致力于构建一个专门面向新型显示材料的多源异构数据库。其创新之处在于：一是采用统一的、严格的标准化规范来收集和整理结构、性能（包括标准测试条件下的参数和器件级性能）、制备工艺、表征信息等数据；二是开发高效的数据清洗、数据关联（如根据化学式、结构相似性关联）和数据可视化工具，以处理大量复杂、不规整的异构数据；三是探索将计算模拟生成的数据与实验数据、文献数据等无缝整合，形成一个动态更新、可共享的知识库。该数据库的建设不仅为项目自身的机器学习模型训练提供坚实的数据基础，也将为整个显示材料研究社区提供一个宝贵的公共资源，促进数据的共享与复用，加速该领域的整体进步。

4.针对关键瓶颈材料的系统性设计与实验验证创新：

尽管现有研究在显示材料方面取得不少进展，但在一些关键瓶颈材料上（如高性能、长寿命、低成本的蓝光OLED材料，稳定性优异的QLED量子点材料，高效稳定的传输材料等）仍面临巨大挑战。本项目将not仅局限于泛泛的材料设计，而是针对这些明确的瓶颈问题，系统性地运用所开发的理论模拟、机器学习预测和逆向设计方法，进行定向的候选材料筛选与设计。例如，针对蓝光TADF材料的效率与稳定性矛盾，将结合多尺度模拟理解发光衰减和缺陷陷阱的机制，利用ML模型指导结构修饰和缺陷工程；针对量子点易团聚和表面缺陷问题，将研究表面配体设计、钝化剂引入等策略，并通过实验验证设计的有效性。这种聚焦于解决实际应用难题的系统性设计思路，结合先进的理论计算与智能设计工具，有望在关键瓶颈材料上取得突破性进展，产生具有明确应用前景的候选材料体系。

5.形成完整的材料基因设计与应用闭环流程：

本项目不仅关注理论方法的开发和新材料的发现，更强调形成一套从理论模拟、机器学习设计、高通量实验验证到器件性能评估，再到反馈优化计算与模型的完整闭环流程。这一创新点在于强调了研究过程的系统性和迭代性。实验结果不仅用于验证预测，更重要的在于反馈修正理论模型和机器学习模型的准确性，从而指导下一轮更精准的设计；反过来，计算模拟的深化也为理解实验现象、指导实验设计提供了理论支持。通过构建这样的闭环流程，可以最大限度地发挥材料基因工程的优势，实现理论预测与实验实践的高效协同，加速创新成果的转化，最终形成一套可推广、可复制的新型显示材料设计方法论。

八．预期成果

本项目通过系统研究，预期在理论认知、技术方法、材料发现和产业应用等多个层面取得一系列创新性成果。

1.理论贡献：

首先，预期建立一套更为系统和深入的理解，揭示新型显示材料（特别是OLED/QLED关键组分）在原子、分子及器件尺度上的结构与性能（发光效率、迁移率、稳定性、寿命等）关系的复杂机制。通过多尺度模拟，预期阐明缺陷类型、浓度、分布以及界面结构等因素对材料本征性质和器件整体性能的定量影响，特别是在能量转移、电荷传输、复合、衰减等关键物理过程中的作用。其次，预期在材料基因工程的理论方法上有所创新。例如，预期发展出融合高精度物理信息与数据驱动方法的新型机器学习模型（如物理信息神经网络PINN、图神经网络用于界面建模等），并深化对主动学习、迁移学习在材料设计优化中应用的理论认识。预期开发的数据库管理和数据分析工具，将推动显示材料领域数据共享和知识发现的标准建立。最终，预期形成一套关于如何利用材料基因工程方法应对显示技术关键科学问题的系统性理论框架。

2.技术方法与工具：

预期开发并验证一套高效、可靠的新型显示材料计算模拟方法体系。这包括经过优化的DFT计算方案（如混合基组、非局域泛函）、能够描述长程相互作用的加速分子动力学模拟工具（基于机器学习势函数）、以及能够预测器件级性能的连续介质力学模型。预期构建的机器学习模型将具备较高的预测精度和泛化能力，能够准确预测多种材料体系的关键性能，并支持多目标优化和逆向设计。预期开发的数据库将整合结构、性能、制备、表征等多维度信息，并具备良好的扩展性和易用性，成为显示材料研究的重要公共资源。这些技术方法和工具的突破，将显著提升我国在新型显示材料研发领域的理论计算和智能设计能力。

3.新型显示材料体系：

预期筛选并设计出一系列具有突破性性能的OLED/QLED关键候选材料。具体而言，预期在以下方面取得进展：

*高性能发光材料：发现具有更高发光效率、更长寿命、更优异色纯度或更低驱动电压的蓝光、绿光、红光及白光发射材料，特别是在解决蓝光材料效率与稳定性矛盾方面取得创新性成果。

*高迁移率传输材料：设计出具有更高空穴或电子迁移率、更低开启电压、更宽工作电压范围的传输材料，以提高器件效率和稳定性。

*优异稳定性材料：开发出对湿气、热、光照等环境因素具有更高稳定性的材料，显著延长器件的工作寿命。

*新型结构材料：探索并设计新型量子点材料（如镉-free量子点）、有机-无机杂化材料、超分子组装材料等，为开发下一代高性能显示技术提供新思路。

预期通过实验验证，部分候选材料在器件性能上实现显著提升，达到或接近国际先进水平。

4.人才培养与知识传播：

项目执行过程中，预期培养一批掌握材料基因工程理论方法、熟悉计算模拟、机器学习、实验合成与表征的跨学科研究人才。预期发表高水平研究论文系列（如Nature系列、Science系列、NatureMaterials/NatureCommunications等），参加国内外重要学术会议，并进行学术交流，将项目的研究成果和经验进行传播。预期形成一套完整的项目研究报告，系统总结研究过程、方法、成果和结论，为后续研究和产业转化提供参考。部分研究成果可能申请发明专利，为我国在新型显示材料领域的知识产权布局做出贡献。

5.产业应用价值：

本项目的研究成果预期为我国新型显示产业的创新发展提供强有力的科技支撑。预期发现的具有突破性性能的候选材料，可以直接应用于OLED、QLED等显示器件的改进，推动产品性能提升和成本下降。预期开发的理论方法与设计工具，可以赋能相关企业的研究与开发部门，加速其新材料和新器件的迭代进程。预期建立的数据库，可以为产业界提供重要的材料信息资源。最终，本项目有望促进我国从显示技术大国向显示技术强国的转变，提升产业链的核心竞争力和国际话语权，产生显著的经济和社会效益。

九.项目实施计划

本项目旨在通过系统化的研究，突破新型显示关键材料的性能瓶颈，项目实施将遵循“理论模拟-数据驱动-实验验证-反馈优化”的技术路线，并采用理论计算、机器学习、高通量实验和器件表征相结合的研究方法。为确保项目目标的顺利实现，特制定如下实施计划和风险管理策略。

1.项目时间规划与任务分配：

项目总周期为48个月，划分为四个阶段，每个阶段下设具体任务，并明确了大致的起止时间。团队成员将根据任务需求进行合理分工，确保各阶段任务按时完成。

第一阶段：基础理论与方法构建（第1-12个月）

任务分配：

*理论计算模拟小组：负责开发和优化DFT、MD、CM等计算模拟方法，建立多尺度模拟平台。

*机器学习小组：负责研究选择机器学习模型架构，制定模型训练和优化策略。

*实验小组：设计高通量实验方案，进行初步的材料合成与表征，建立小型材料数据库。

*数据管理小组：构建数据库管理系统的初步框架，制定数据标准和格式规范。

进度安排：

*第1-3个月：完成文献调研，明确研究问题，制定详细研究方案。

*第4-6个月：开发并优化关键计算模拟方法，搭建模拟平台。

*第7-9个月：选择并初步训练机器学习模型，制定优化策略。

*第10-12个月：执行初步高通量实验，合成表征首批材料，初步建立数据库，完成第一阶段总结。

第二阶段：模型开发与材料筛选（第13-24个月）

任务分配：

*理论计算模拟小组：利用计算模拟生成更多数据，支持模型训练。

*机器学习小组：利用第一阶段数据和实验数据，训练和优化材料性能预测模型，进行大规模虚拟材料筛选。

*实验小组：根据虚拟筛选结果，合成并表征更多候选材料，扩充数据库。

*数据管理小组：整合新数据，更新数据库，开发数据分析工具。

进度安排：

*第13-15个月：生成计算模拟数据，反馈优化计算模拟方法。

*第16-18个月：训练和优化机器学习预测模型，进行大规模虚拟筛选，生成候选材料库。

*第19-21个月：执行高通量实验，合成表征第二批材料，扩充数据库。

*第22-24个月：开发材料逆向设计算法初版，完成第二阶段总结。

第三阶段：关键材料设计与机理研究（第25-36个月）

任务分配：

*理论计算模拟小组：对关键候选材料进行深入的模拟研究，揭示性能优化的微观机制。

*机器学习小组：根据反馈，进一步优化模型和算法。

*实验小组：针对关键候选材料，进行详细的实验合成、表征和器件制备。

*器件表征小组：测试关键候选材料的器件性能，系统评估光电性能。

*数据管理小组：持续更新数据库，支持多团队数据共享。

进度安排：

*第25-27个月：进行关键候选材料的模拟研究，分析性能优化的微观机制。

*第28-30个月：合成表征关键候选材料，制备OLED/QLED器件。

*第31-33个月：测试器件性能，进行初步结果分析和模型反馈。

*第34-36个月：深入分析实验结果，深化机理理解，指导材料进一步优化，完成第三阶段总结。

第四阶段：成果总结与集成应用（第37-48个月）

任务分配：

*各研究小组：完善和优化所有研究阶段开发的理论模型、机器学习模型和实验方法。

*全体团队：整理和发布最终的材料数据库，撰写研究论文，申请专利。

*项目负责人：负责项目整体协调，形成研究报告，探讨成果转化潜力。

进度安排：

*第37-39个月：最终确定关键候选材料体系，完善所有模型和方法。

*第40-42个月：整理最终数据库，撰写核心研究论文，申请相关专利。

*第43-45个月：完成项目研究报告，进行项目总结和评估。

*第46-48个月：组织成果展示与交流，探讨产业化应用前景，项目结题。

2.风险管理策略：

项目实施过程中可能面临多种风险，包括技术风险、数据风险、人员风险和进度风险等。针对这些风险，制定以下管理策略：

*技术风险：新型显示材料和材料基因工程领域技术更新快，存在技术路线不成熟或预期效果无法实现的风险。管理策略：建立技术预研机制，定期评估技术路线的可行性和先进性；加强与国内外顶尖研究机构的交流合作，及时跟进最新技术进展；设置备选技术方案，以应对关键技术的瓶颈。

*数据风险：数据质量不高、数据获取困难、数据共享不畅等可能导致研究效率低下。管理策略：制定严格的数据标准和格式规范，建立完善的数据质量控制体系；积极拓展数据来源，包括合作获取、公开获取和自行采集；搭建安全、便捷的数据共享平台，鼓励团队成员和合作单位共享数据；对敏感数据进行脱敏处理，确保数据安全和隐私。

*人员风险：核心研究人员时间投入不足、人员流动等可能影响项目进度和质量。管理策略：明确团队成员的职责分工和时间投入要求，建立有效的沟通协调机制；加强团队建设，营造良好的科研氛围，提高团队凝聚力；建立人才引进和保留机制，确保核心研究团队的稳定性。

*进度风险：实验周期长、外部条件变化等可能导致项目进度滞后。管理策略：制定详细的项目进度计划，并定期进行进度跟踪和评估；建立灵活的调整机制，根据实际情况及时调整研究计划和资源配置；加强对外部条件的监控，提前做好应对预案，确保项目按计划推进。

*经费风险：项目经费不足或使用不当可能导致项目无法顺利进行。管理策略：合理编制项目预算，确保经费使用的规范性和有效性；加强经费使用的监督管理，定期进行经费使用情况汇报和审计；积极争取额外的科研经费支持，确保项目经费的充足性。

通过上述风险管理策略的实施，将最大限度地降低项目实施过程中的风险，确保项目目标的顺利实现。

十.项目团队

本项目汇集了一支在材料科学、物理、化学、电子工程以及计算模拟和机器学习领域具有深厚造诣和丰富研究经验的跨学科研究团队。团队成员均来自国内顶尖高校和科研机构，在新型显示材料、材料基因工程、计算物理、数据科学等方面取得了显著的研究成果，具备完成本项目目标所需的综合实力和协作能力。

团队成员专业背景与研究经验：

1.项目负责人：张教授，材料科学与工程学科带头人，博士生导师。长期从事新型显示材料与器件的研究，在OLED材料结构与性能关系、缺陷调控机制方面有深入研究，发表高水平论文50余篇，其中Nature系列论文3篇，申请专利10余项。曾主持国家自然科学基金重点项目和科技部重点研发计划项目，具有丰富的项目管理和团队领导经验。

2.理论计算模拟负责人：李研究员，计算物理专家，博士。在密度泛函理论、分子动力学和第一性原理计算方面有超过15年的研究经验，擅长开发和应用大规模计算模拟方法研究电子结构、材料力学性质和热力学性质。在顶级期刊上发表计算物理相关论文30余篇，开发的多尺度模拟软件被国内外多家研究机构采用。

3.机器学习与数据科学负责人：王博士，计算机科学与技术学科背景，博士后出站。专注于机器学习、深度学习和数据挖掘技术在材料科学中的应用，在材料性能预测、逆向设计和数据库构建方面拥有丰富经验。开发了多个基于机器学习的材料设计平台，相关成果已应用于多个工业界合作项目。

4.高通量实验负责人：赵教授，高分子化学与物理专业背景，硕士生导师。在有机/聚合物材料合成与表征方面有20年研究经验，精通材料高通量合成技术和自动化表征方法，擅长设计和执行大规模材料筛选实验。主持完成多项省部级科研项目，在材料合成与改性方面拥有多项专利。

5.器件制备与表征负责人：孙高工，电子工程学科背景，高级工程师。在新型显示器件（OLED/QLED）的制备工艺和性能测试方面有10年工作经验，精通薄膜沉积、器件结构设计与制备、光电性能测试等技术，具备将实验室研究成果转化为实际器件的能力。

团队成员角色分配与合作模式：

项目团队采用核心成员负责制与分工协作相结合的模式，确保各研究环节高效协同。

*项目负责人（张教授）：全面负责项目的总体规划、进度管理、经费预算、成果总结和对外合作。协调各研究小组的工作，解决关键技术难题，确保项目目标的实现。

*理论计算模