在多变的环境中的大量试错实验是材料开发效率低、成本高的根本原因。通过可靠的计算机模拟缩小变量空间，可以显着减少实验任务。然而，由于材料设计中的变量众多，即使使用计算方式，变量空间仍然太大而无法研究。高通量计算通过用自动、稳健和并发的流程取代传统的手动和顺序操作，使得在大空间内完成材料筛选成为可能。高通量计算作为材料基因工程的支柱之一，其效率已在许多研究中得到验证，但其应用仍然受到高计算成本的限制。高通量计算引入数据挖掘和AI成为解决这一问题的有效途径。在过去的几年里，许多研究都集中在高通量计算和数据组合方法的开发和应用上，这被认为是计算材料科学的新范式。本综述重点介绍了用于材料研发的数据辅助高通量计算领域的主要进展，并对其未来发展进行了展望。

  3. Development of high-throughput wet-chemical synthesis techniques for material research

  将材料大数据和AI相结合构成了材料研究的第四范式。然而，高通量实验的缓慢发展导致缺乏经过实验验证和验证的材料数据，这已成为数据驱动材料研究的瓶颈。化学合成具有设备成本低、可扩展性强的优点，但传统化学技术耗时且无法揭示合成、组成、结构和性能之间的相互关系。构建化学合成中的高通量工作流程对于实现多维材料的制备以及建立功能材料的组成–结构–合成–性能关系以用在所有应用至关重要。在本文中，对材料研究的高通量化学合成技术的最新发展进行了深入分析。此外，通过示例实例，展示了化学合成在高分子凝胶和催化剂中的应用。最后，本文提出了提高高通量实验和数据获取效率的可能途径，以促进更有效的材料发现。扫码阅读原文

  4. On the application of high-throughput experimentation and data-driven approaches in metallic glasses

  金属玻璃具有非常出色的力学、热学和电学性质，在许多领域具有广泛的应用前景。然而，由于其特殊的非晶态结构和复杂的成分组成，金属玻璃的研究和开发一直面临挑战。材料基因工程为金属玻璃的研究提供了新的思路和工具，能加速新材料的发现和性能预测。中国科学院物理研究所亚稳金属材料研究团队总结了材料基因工程在金属玻璃领域中应用进展。材料基因工程涉及四个主要方面，包括数据生成、数据挖掘、材料预测以及验证过程。数据生成通过高通量实验和模拟来产生大量的数据集，其中包含相关材料组成、结构、性质和性能的信息。数据挖掘利用统计和机器学习技术来发现不一样的属性之间的相关性。材料预测则基于数据挖掘中获得的见解和标准来预测和设计新材料，最后通过实验做验证。这样一些方面相互关联，一同推动材料基因工程的发展。

  目前，氧气转炉炼钢法是全球钢铁生产中使用最广泛的方法，约占全球钢铁产量的70%。由于该工艺涉及物理、机械和化学的复杂性，传统的监控和操控方法往往受到限制。全球竞争的加剧对提高转炉炼钢工艺效率和适用性提出了需求。在过去的十年中，机器学习技术受到了广泛关注，为提高钢铁生产的效率提供了新的途径。本文对机器学习在转炉炼钢工艺中的应用进行了首次全面综述。首先，作者介绍了这两个领域：转炉炼钢工艺和机器学习。然后，分析了现有关于机器学习在转炉炼钢工艺中应用的研究，将共同的概念归纳为类别，以支持识别共同的使用案例和途径。最后，作者总结了挑战、潜在解决方案以及发展展望，为未来的研究方向指明了方向。扫码阅读原文

  6. Data-driven and artificial intelligence accelerated steel material research and intelligent manufacturing technology

  随着新信息技术的发展，大数据技术和人工智能加速了材料研发和工业制造，已成为推动全球技术革命和工业转型的关键技术。本文首先介绍了与钢铁材料相关的数据来源和数据库。然后，探讨了机器学习在钢铁材料设计与研发的基本策略和应用，包括基于实验数据、工业制造数据和模拟数据的机器学习模型。随着大数据、人工智能/机器学习以及新通信技术的发展，智能制造模式——数字孪生被认为是引领下一次工业革命的关键。因此，本文回顾了智能制造模式在钢铁工业中的应用，并进行了讨论。此外，还讨论了机器学习在钢铁材料服役性能预测中的应用。最后，展望了贯穿钢铁材料全生命周期的数据驱动和人工智能方法的未来发展的新趋势。总体来说，本文对钢铁行业数据驱动和人工智能技术的整合进行了深入探讨，突出了它们的潜力和未来发展趋势。扫码阅读原文

  7. Atomistic simulations of nucleation and growth of CaCO3 with the influence of inhibitors: A review

  在工业用水系统中，水垢的形成是降低水处理效率、损坏设备和产生安全风险隐患的主体问题之一。碳酸钙（CaCO3）是水垢的重要组成部分。利用阻垢剂控制CaCO3的形核与生长进而抑制水垢的形成是目前解决结垢问题最为经济和高效的手段。常见的阻垢剂包括但不限于金属阳离子（Mg2+, Fe2+, Zn2+, Cu2+ 等）、酸根离子（SO42-，PO43- 等）以及含有羧基或者磺酸基的有机物。进一步探索CaCO3的结晶过程以及阻垢剂对这一过程产生的具体影响对于评价阻垢剂的性能，提升阻垢剂的抑制效率以及发展环境友好的新型阻垢剂都具有着重要意义。近年来，随着计算设备的加快速度进行发展，原子模拟已经被大范围的应用于预测CaCO3的形核路径和生长过程，并且在分析阻垢剂的作用机制方面起到了愈发重要的作用。然而，目前仍没有相关的文章对这一领域的发展做出及时的梳理与总结。基于此，加拿大阿尔伯塔大学化学与工程系张豪教授团队发表综述，聚焦于原子等级的模拟方法在描述CaCO3结晶过程和阻垢剂作用机制等方面起到的及其重要的作用，为阻垢剂的设计，研制和发展提供了有益的启示。与之相类似的文章发表于Materials Genome Engineering Advances，第一作者为博士研究生李越，通讯作者为张豪教授。

  制备了一种原位自生颗粒增强Ti-2.5Zr-2Al-1(Si,C)钛合金。通过双圆锥台高通量压缩试验和有限元模拟，获得了在0.2~1.2之间的宽范围等效应变和相应的微观组织。构建了变形温度为900℃、应变为0.2~1.2、应变速率为0.7~1.5 s-1的变形机制图。当应变速率为1.3 s-1时，在小应变范围内(0.377)发生动态回复，在中应变范围内(0.377~1.182)发生动态再结晶，在大应变范围内(1.182)发生变形失稳，发生变形带。采用高角环形暗场和高分辨率透射电镜技术，确定了存在微米尺度TiC颗粒以及纳米尺度Ti5Si3和(Zr, Si)颗粒的双峰分布。用小角中子散射技术获得(Zr, Si)纳米粒子的平均半径为19.3 nm，体积分数为0.35%。在变形温度为900℃、应变速率为1.3 s-1、应变速率约为0.6时，获得了平均尺寸为0.49 μm的动态再结晶晶粒。微米级颗粒刺激动态再结晶成核，而纳米级颗粒阻碍新晶粒的生长，导致晶粒细化。扫码阅读原文

  9. Statistical in situ scanning electron microscopy investigation on the failure of oxide scales

  氧化膜在阻碍钢材表面化学和电化学反应中起着关键作用，从而阻碍其化学-力学效应，如液态金属脆化。因此，氧化膜的临界条件和失效机理对钢的安全使用具备极其重大意义。虽然原位显微办法能够直接观察到破坏机制，但它们经常因缺乏统计上可靠的临界条件评估而遭受挑战。本文将原位扫描电镜与锥形试样拉伸试验相结合，对薄膜断裂动态过程中每一阶段的临界应变进行了统计量化，以此来实现了机理研究。在高温下，铁素体-马氏体钢在液态铅铋共晶合金中形成的氧化膜证明了这一点，现场结果全部符合统计分析的预测。综上所述，该实验方法对于具有优良使用性能的钢的材料基因工程具有推动作用。扫码阅读原文