1-14、高通量计算和数据挖掘结合加速高温合金掺杂研究

刘轶^1,2*，肖斌²，吴雨沁¹

1.上海大学材料基因组工程研究院，上海市南陈路333号 200444

2.上海大学物理系量子和分子结构国际中心，上海市上大路99号 200444

摘要：材料科学研究现已发展成实验、理论、计算和数据四大范式。材料基因组工程的核心理念是集成实验、计算和数据方法，低耗高效加速材料研发的全流程。本工作将高通量计算和数据挖掘方法结合，研究掺杂元素对镍基和钴基单晶高温合金体系的能量稳定性和几何结构的影响，加速计算材料性能预测和合金成分设计。

航空飞机和燃气轮机的发动机叶片材料镍基高温合金是典型的多组元结构材料，主要由面心立方 形成的γ相及 形成的 相固溶体组成。常用高温合金的掺杂元素达到10多种，其掺杂元素的种类和含量组合经高度优化，使其综合力学性能、相稳定性和抗氧化性能非常优异。理解掺杂元素对体系的能量和几何结构的影响对确定掺杂元素在不同相中的优先晶格占据位置至关重要，而且是进一步研究掺杂合金元素强韧化机制和成分优化设计的基础。

首先通过第一性原理密度泛函方法（GGA-PBE泛函）高通量计算了γ相和 相中10种元素分别作为单组元和双组元在不同晶格位置掺杂时的置换能和几何结构。通过元素相似性和多元相关性的概念，讨论第一性原理计算结果如何指导合金成分设计。

然后我们基于上述第一性原理计算结果构建数据挖掘模型，预测镍基单晶高温合金掺杂元素的置换能和几何结构。我们提出描述局部结构特征的“中心-环境（center-environment，简称CE）”模型，将掺杂合金元素的基本物性参数和计算参数基于CE模型构建描述因子，输出是预测的元素置换能及其局部平均键长。所有计算数据分成训练集和测试集，使用随机森林方法进行10折交叉验证。然后对数据挖掘训练集进行特征选择，找到影响合金元素置换能和局部平均键长的重要因素。我们的结果表明数据挖掘模型可以比较准确高效预测第一性原理计算结果。

我们应用上述方法还对 相强化的钴基高温合金的掺杂元素进行了研究，获得了类似的预测结果。以上表明本工作发展的基于“中心-环境”模型的数据挖掘方法可与高通量第一性原理计算结合，扩展到研究其他多元合金掺杂元素的能量稳定性和几何结构。

本研究表明利用数据挖掘方法可在保持一定精度情况下加速第一性原理计算性能预测和成分设计，使得计算和数据双重驱动的材料设计方法成为兼顾计算精度和效率，加速材料设计的有效手段。

通讯作者：刘轶，E-mail: YiLiu@shu.edu.cn

DOI:10.12110/secondfmge.20181014.114