天河算道论坛:CNMGE高通量材料计算技术创新与应用论坛-专家精彩报告回顾（一）
二维材料的计算模拟与高通量筛选
材料是工业的粮食，是工业先进制造的基础。材料基因组技术是近年来国际上兴起的材料研究新理念和新方法，是当今世界上材料科学与工程领域的最前沿方向。其目标在于通过“高通量计算、实验和大数据分析”技术探索材料的成分、组织、工艺和性质之间的复杂关系，加速新材料的发现、研发、生产和应用，缩短研发周期，降低研发成本。它将带来的第四次工业革命的潜力得到了各国政府的高度重视与项目支持。
依托国家重点研发计划“材料基因工程关键技术与支撑平台重点专项”，国家超级计算天津中心打造了中国材料基因工程高通量计算平台（CNMGE），并于近期组织了高通量材料计算技术创新与应用论坛。
本次论坛特邀了三位材料领域的资深专家：四川大学杨明理教授、南开大学周震教授、中国科学院计算机网络信息中心张鉴研究员。他们分别围绕国家材料基因工程重点专项里的材料计算平台、二维材料的高通量计算与模拟、入围2016年的高性能计算应用领域最高奖项“ACM Gordon Bell Prize”的材料相场模拟的高效指数时差算法三个主题进行了研讨。
本期解读国内知名材料专家、南开大学周震教授题为“二维材料的计算模拟与高通量筛选”的报告内容。周震教授从当前最热门的二维材料研究领域阐述了高通量计算与筛选是如何应用于新材料研发，以及其相比于传统研究方法的优势。
周震教授，理学博士，博导，南开大学新能源转化与存储交叉科学中心副主任。主持国家自然科学基金重点项目、重大研究计划培育项目等研究，通过高性能计算与实验相结合揭示了二维材料储能特性，构筑了兼顾高功率密度和高能量密度水系超级电容器和锂/钠离子电容器，并指导设计了系列钠/钾/镁离子电池新材料。累计发表论文300余篇，论文他引18000余次，h-index为81。
1、二维材料的发现和发展历程
自石墨烯的成功制备以来，二维材料的研究得到了广泛关注。以前许多二维新材料可通过高性能计算进行研究与设计，比如二维硫簇化合物、h-BN、黑磷和MXene等二维材料，它们可以应用于电子器件、气体传感以及新能源材料等。
在这个过程中，寻找和设计新的二维材料经历了三个阶段。早期计算辅助材料开发可以人为给定结构，利用局域优化可以通过计算得到材料性质；此后，发展为给定材料组成，通过全局优化，可以预测得到材料相关结构与性质；目前，机器学习可以在高通量计算的海量数据中挖掘出复杂的非线性关系，帮助人类找到材料与其性质之间的基本关系。未来希望利用机器学习的算法，给定目标材料的物化数据，便可得到对应材料的组成、结构和性质。
2、高通量计算流程设计与筛选先进功能二维材料
基于数据库的高通量筛选不针对单一材料的设计，可以更有效获得众多二维材料。比如2012年，Bjökman等人通过应用几何判据在ICSD数据库中筛选了范德瓦尔斯层状材料，他们获得了86种层状二维材料。Ashton等人提出了拓扑缩放算法（TSA）可以从材料数据库中筛选层状化合物。TSA筛选二维层状材料的策略为：如果超原胞中的原子数不随超原胞的倍数n变化，则该材料被标识为零维结构；如果超原胞中的原子数与超原胞倍数n成线性比例，则材料被标记为一维结构；如果超原胞中的原子数与超原胞倍数成n2或者n3关系，则材料被标记为2维或者3维结构。Mounet等人利用TSA在ICSD和COD数据库中搜索获得了5619种层状二维材料。
3、周震教授课题组独立发展TSA策略来筛选光催化分解水层状二维材料
二维材料具有高的表面/体积比和短的光生电子/空穴扩散距离，在光催化领域有好的应用前景。周震教授课题组独立发展TSA策略来筛选光催化分解水层状二维材料。他们以Materials Project数据库为基础，利用TSA方法，筛选出来了205种层状材料，通过计算声子谱，确定约50个单层是动力学稳定的。通过HSE06泛函计算这些稳定单层的带隙和带边缘位置，获得了36种单层材料的能带边缘位置满足pH值在0-7之间的光催化分解水的要求。另外，该课题组还利用这种方法搜索了用于Na离子电池的Na基层状电极材料，筛选出了约7种符合要求的材料。
筛选出的36种性能优良的光催化分解水的二维材料结构及能带边缘特性
4、结束语
自然科学的发展从经验科学到理论、计算再到如今大数据与机器学习的结合被誉为是“第四次工业革命”，并将越来越多应用到材料科学领域。二维材料的计算模拟与高通量筛选的实践证明：高通量计算与机器学习相结合的筛选性能优良的材料将会是材料科学发展的趋势，也必将促进材料领域的创新。