材料基因组技术在新能源材料领域应用进展

• 作者: 林原 林海 潘锋 郑家新
• 来源期刊: 储能科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 材料基因组 新能源材料 高通量计算 高通量实验
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 特约文章
• 页码范围: 990-999
• 页数: 10页
• 分类号: TQ073.2
• 字数: 11074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12028/j.issn.2095-4239.2017.0077

摘要

材料基因组融合了材料的高通量计算、高通量制备、高通量的检测及数据库系统,是材料研发的“范式革命”,以其深刻的科学内涵、重大的应用潜力,将加速新材料发现和应用.本文重点讨论材料基因组用于新能源材料的研发,来缩短新能源材料的“发现—研发—生产—应用”周期,介绍国际上代表性的Materials Project和OQMD两个材料基因组平台,及一些重要的材料基因组计算技术,如材料构象表征、高通量计算及筛选、机器学习、神经网络技术、优化算法和新型的高通量制备和表征技术等在新能源材料研发中的应用,并对下一步材料基因组的发展提出了展望,如通过发展高精度高通量计算、利用人工智能开发高通量实验系统和平台,产生材料大数据,并通过智能计算充分利用好材料大数据,打造计算与实验融合的材料基因组大数据人工智能系统,加速新能源材料的发现与应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林海	北京大学深圳研究生院新材料学院	18	21	3.0	4.0
2	林原	北京大学深圳研究生院新材料学院	3	9	1.0	3.0
3	潘锋	北京大学深圳研究生院新材料学院	12	33	3.0	5.0
4	郑家新	北京大学深圳研究生院新材料学院	2	14	2.0	2.0