Materials Project高性能计算平台

casjxm

​MaterialsProject（材料计划）​​ 是一个基于“材料基因组”理念的高通量计算平台，旨在加速材料创新与设计。

​一、项目背景与目标​

• ​定位​：作为美国“材料基因组计划”（Materials Genome Initiative）的核心项目，通过高通量计算预测所有已知无机材料的性质。
• ​目标​：解决材料研发周期长（10-20年）的问题，将传统“试错”模式转变为数据驱动的虚拟设计。
• ​核心方法​：基于量子力学原理（如密度泛函理论，DFT）计算材料性质，构建开放数据库与分析工具。
  

​

二、数据生成与验证​

• ​高通量计算体系​
  

规模​：已计算超过33,000种化合物（涵盖ICSD数据库），消耗超1500万CPU小时。技术支撑​： 自研自动化流程工具 ​FireWorks​（任务管理）与 ​custodian​（自修复计算），支持并行计算与错误修正。结构优化、电子性质计算等流程全自动化。

2. ​数据验证机制​
自动校验​：对比实验数据，验证晶胞体积、键长等参数，异常数据标注警告（如范德华力材料的结构偏差）。用户反馈​：提供“Report Issues”按钮，支持社区报告问题（如磁性结构错误）。精度优化​：针对DFT局限性（如带隙低估），采用多方法校正与实验数据校准：

​

三、数据访问与工具​

• ​交互式网络应用​
  

Materials Explorer​：按成分/性质搜索材料，展示结构、电子性质（图4）、XRD谱等。Phase Diagram App​：构建化学体系的相图（图5），支持开放/封闭系统。Reaction Calculator​：计算任意化合物间反应能量，对比实验值。

2.程序化接口（Materials API）​​
RESTful API​：通过HTTP/JSON提供数据访问，支持大规模数据挖掘。Python集成​：开源库 ​pymatgen​ 支持API调用与本地数据分析（图6的配位统计）： ​

四、分析工具与开源生态​

• ​pymatgen库​：核心Python工具包，提供材料结构分析、热力学计算等功能。
• ​社区协作​：支持用户贡献代码（如FEFF、ABINIT计算模块），GitHub托管促进协同开发。
• ​本地数据库扩展​：用户可基于 ​pymatgen-db​     创建私有数据库，兼容Materials Project格式。
  

​

五、材料设计应用​

• ​虚拟实验室​
  

设计流程​：用户通过工具组合（结构预测→性质计算→相图分析）实现“快速原型设计”。案例：锂电阴极材料​计算预测稳定钠基磷酸盐 → 离子交换为锂化合物 → 实验验证电化学性能。

2. 外部应用​
用户案例：磁性材料优化、光催化剂设计、电池阳极筛选等。 ​六、未来方向​

• ​扩展计算属性​：表面能、弹性常数、缺陷性质等。
• ​用户驱动计算​：开放“按需计算”接口，支持社区提交新化合物。
• ​实验数据整合​：构建计算-实验对比数据库。
  

​

总结​ Materials Project通过开放数据​（3.3万+化合物）、开源工具​（pymatgen）与协同设计生态，推动材料研发从“试错”转向“预测驱动”，加速能源、电子等关键领域材料创新。

引用：Jain, A.; Ong, S. P.; Hautier, G.; Chen,W.; Richards, W. D.; Dacek, S.; Cholia, S.; Gunter, D.; Skinner, D.; Ceder, G.;Persson, K. A. Commentary: The Materials Project: A materials genome approach toaccelerating materials innovation. APL Mater. 2013, 1, No. 011002