张朝阳
中国工程物理研究院化工材料研究所， 四川绵阳， 621999

含能材料是一类通过自身氧化还原反应实现瞬间放出大量气休和热的物质， 其实际应用需要 综合考虑其能量、 安全性、 力学性质、 环境适应性、 相容性、 抗老化性、 环境友好性和成本等多方面的 性能， 因此结合大数据技术开展智能设计是含能材料的发展方向。 本课舰组建立了含能化合物高通量计 算平台EM studio及含能材料数据库EM Database,并构建大部分含能化合物性能预测的机器学习模型，实现了分子结构批量建模、 计算与分析流程的自动化， 并巳实现了含能分子的逆向生产并满足特定的性 能要求。 这些工作为后续含能分子的智能设计， 充分发挥数据、 计算和实验的交叉作用并加强融合， 大幅度提高可用含能材料的研发效率奠定了基础。
关键词：含能材料；智能设计；高通量计算；EM Database; EM studio 

参考文献：[1] Liu Jian, Zhao Shicao, Duan Bowen, He Xudong, Yang Chunming, Pu Xuemei, Zhang Xinben, Xiao Yonghao, Nie Fude, Qian Wen, Li Geng, Zhang Chaoyang. High-Throughput Design of Energetic Molecules. J. Mater. Chem. A, (2023), doi.org/10.1039/D3TA05002E.

[2] Liu Rui, Tang Yuechuan, Tian Jie, Huang Jing, Zhang Chaoyang, Wang Linyuan, Liu Jian. QSPR Models for Sublimation Enthalpy of Energetic Compounds. Chem. Eng. J., 474 (2023), 145725.
[3] Liu Jian, Wang Runwen, Tian Jie, Zhong Kai, Nie Fude, Zhang Chaoyang*. Ring-Preserved Connectivity­Based Hierarchy and Automatic Bond Separation Reaction Platform. Fuel, (2022) 125203.
[4] Yang Chunming, Chen Jie, Wang Runwen, Zhang Miao, Zhang Chaoyang, Jian Liu. Density Prediction Models for Energetic Compounds Merely Using Molecular Topology. J. Chem. Inf. Model., 61(2021), 2582- 2593.