一种基于原子尺度特征描述符预测钙钛矿晶格常数的方法技术

本发明专利技术涉及一种基于原子尺度特征描述符预测钙钛矿晶格常数的方法，包括以下步骤：S1、通过不同来源采集各种晶体结构的ABX3型钙钛矿的晶格常数及元素特征数据，经过筛选后获得原始数据集；S2、计算每种ABX3型钙钛矿的键价向量和BVVS、N个原子体系总动能E

【技术实现步骤摘要】
一种基于原子尺度特征描述符预测钙钛矿晶格常数的方法


[0001]本专利技术属于材料结构
，具体涉及一种基于原子尺度特征描述符预测钙钛矿晶格常数的方法。

技术介绍

[0002]晶格常数a、b、c是钙钛矿晶胞的边长，是钙钛矿晶体结构的关键基本参数，它强烈影响立方钙钛矿氧化物的电子结构，从而影响立方钙钛矿材料的行为。此外，它对立方钙钛矿材料的带隙、物理性质和稳定性有重要影响，可用于各种能带结构计算。晶格常数的预测对预测材料性能和筛选材料有着重要意义。
[0003]现有技术中，晶格常数由X射线衍射的实验获得，或者通过第一性原理计算算出来。但这两种方法都需要人工干预也非常耗时，而且需要高昂的成本，不适用于大规模的材料研究工作，不利于自动化筛选出目标性能的材料。随着高通量计算和实验的不断发展，出现了大量的材料数据库，这些数据库的出现，为数据驱动和机器学习的方法研究材料奠定了坚实基础。与传统的科学计算相比，机器学习计算成本低、开发周期短、数据分析和预测能力强，可以实质性的加速材料的筛选工作。

技术实现思路

[0004]本专利技术在现有技术的基础上，克服了效率低的不足，提升了获得钙钛矿晶格常数的精确性，提出了一种基于原子尺度特征描述符预测钙钛矿晶格常数的方法，在不需要任何人工干预的情况下，可以大规模自动化快速地获得相当精确的钙钛矿晶格常数并且可以识别出晶体所属空间群。
[0005]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：一种基于原子尺度特征描述符预测钙钛矿晶格常数的方法，包括如下步骤：S1、通过不同来源采集各种晶体结构的ABX3型钙钛矿的晶格常数及元素特征数据，经过筛选后获得原始数据集；S2、在所述原始数据集的基础上，根据键价理论、动力学和热力学原理计算每种ABX3型钙钛矿的键价向量和BVVS、N个原子体系总动能Ekin和晶体的热膨胀系数α，将上述参数共同作为特征描述符数据；S3、基于所述原始数据集和所述特征描述符构建训练集和测试集；S4、基于改进的AdaRNN神经网络算法模型构建晶体空间群识别模型，根据S2的训练集和测试集对所构建的空间群识别模型进行训练，得到训练好的空间群识别模型；S5、针对待预测的钙钛矿材料，利用训练好的晶格常数预测模型预测该钙钛矿材料的晶格常数和采用训练好的空间群识别模型识别该钙钛矿晶体材料。
[0006]作为本专利技术的进一步优化方案，所述S1中不同来源具体为实验数据、数据库数据、已发表的论文数据，数据库为Materials Project、ICSD数据库。
[0007]所述S1中元素特征数据还包括原子个数、原子序数、周期表中的组、周期表中的周
期、原子质量、摩尔体积、原子半径、离子半径、范德华半径、共价半径、鲍林电负性、电子亲和性、导热系数、沸点、熔点、临界温度、熔化焓、第一电离能、s轨道中的电子数、p轨道中的电子数、d轨道中的电子数、f轨道中的电子数、电阻率。
[0008]作为本专利技术的进一步优化方案，所述S1中的筛选，具体步骤如下：根据公式(1) 计算出每种钙钛矿Goldschmid容忍因子值t，筛选0.8<t≤1.0 范围内的所有数据作为第一数据集；
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（1）式中，r
A
、r
B
和r
X
分别是ABX3型钙钛矿材料中A位、B位和X位的有效离子半径。在理想的立方相钙钛矿结构中，t值等于1。一般情况下，在 0.8<t<1.0 的范围内，钙钛矿均可以形成。
[0009]作为本专利技术的进一步优化方案，所述S2中钙钛矿键价向量和BVVS的具体计算公式如下：
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（2）
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（3）
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（4）式中，b是一个常量为0.37
ꢀÅ
，R0与原子或离子类型有关的经验常数，为原子i和原子j之间的键价，为原子i和原子j之间的键长，是原子i指向原子j的单位向量，为原子价态，即键价向量和BVVS；所述S2中N个原子体系总动能E
kin
的计算过程为：根据分子动力学模拟分别计算出ABX3型钙钛矿中N个原子体系总动能E
kin
，具体为：
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（5）式中，N为原子个数，m
i
为第i个原子的质量，v
i
为第i个原子的速度；所述S2中晶体的热膨胀系数α的计算过程为：
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（6）式中，κ为波尔滋蔓常数，Z、M分别为阳离子化合价和配位数，U（AB）为晶格能，Δ为原子序数相关常数，β为与结构类型相关参数。
[0010]分别从原子尺度的化学键与原子价态、动力学和热力学角度来表征晶格常数的变化。可以反映ABX3型化合物BX6八面体畸变的结构特征的变量，并应用对未知型化合物形成钙钦矿结构的晶格常数进行预测。
[0011]作为本专利技术的进一步优化方案，所述S3具体为：
S301、将分子描述符加入原始数据集获得样本数据集，再对实验数据、数据库数据、已发表的论文数据不同来源的数据设置比例因子γ，初始化为5：3：2；S302、按照比例因子γ对数据进行拼接汇总，把拼接好的数据打乱顺序，随机划分出90%的训练集和10%的测试集。
[0012]作为本专利技术的进一步优化方案，所述S4中改进的AdaRNN神经网络算法模型具体为：S401、构建原始RNN层，输入x1，x2 ，
…
，xt，对应隐藏状态h1，h2
ꢀ…
，ht，输出y1，y2
ꢀ…
， yt，运算过程可以表示为：
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（7）
ꢀꢀꢀꢀ
（8）其中，U、W、V、b、c均为参数，而f表示激活函数，具体为tanh函数；S402、构建第一个模块，即由五块带有自注意力机制的一维的Resnet残差块连接组成，残差块中的卷积层全部替换成全连接层（学习层）；S403、构建第二个模块，即采用GRU和LSTM串接连接组成的单元（强化记忆层）；S404、构建第三个模块，即2层CNN模块，卷积核为1x1；S405、把上述模块一、模块二并联起来，并且纵向用模块三串联起这两个模块，最后整体串联到RNN上，如果是识别空间群最后一层设置为B
×
N
×
1卷积层，B表示批次数，N表示输入维度，如果是预测晶格常数，最后一层设置全连接层（连接层）；S406、设置阈值，根据阈值判断学习过程是向前推进还是循环重复学习，若两个模块学习后的差值绝对值小于阈值，立刻把输出y1，y2
ꢀ…
， yt传送到最后卷积层；若两个模块学习后的差值绝对值大于阈值，则把输出y1，y2
ꢀ…
， yt反向输送到第二个模块继续学习，直到最后绝对值小于阈值再传送到最后的卷积层（决策层）；S407、调节本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于原子尺度特征描述符预测钙钛矿晶格常数的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过不同来源采集各种晶体结构的ABX3型钙钛矿的晶格常数及元素特征数据，根据容忍因子筛选后获得具有稳定结构的钙钛矿数据并作为原始数据集；S2、在所述原始数据集的基础上，根据键价理论、动力学和热力学原理计算每种ABX3型钙钛矿的键价向量和BVVS、N个原子体系总动能E
kin
和晶体的热膨胀系数α，将上述参数共同作为特征描述符数据；S3、基于所述原始数据集和所述特征描述符构建训练集和测试集；S4、基于改进的AdaRNN神经网络算法模型构建晶体空间群识别模型，根据S2的训练集和测试集对所构建的空间群识别模型进行训练，得到训练好的空间群识别模型；S5、针对待预测的钙钛矿材料，利用训练好的晶格常数预测模型预测该钙钛矿材料的晶格常数和采用训练好的空间群识别模型识别该钙钛矿材料。2.根据权利要求1所述的一种基于原子尺度特征描述符预测钙钛矿晶格常数的方法，其特征在于，所述S1中不同来源具体为实验数据、数据库数据、已发表的论文数据。3.根据权利要求2所述的一种基于原子尺度特征描述符预测钙钛矿晶格常数的方法，其特征在于，所述S1中元素特征数据还包括原子个数、原子序数、周期表中的组、周期表中的周期、原子质量、摩尔体积、原子半径、离子半径、范德华半径、共价半径、鲍林电负性、电子亲和性、导热系数、沸点、熔点、临界温度、熔化焓、第一电离能、s轨道中的电子数、p轨道中的电子数、d轨道中的电子数、f轨道中的电子数、电阻率。4.根据权利要求3所述的一种基于原子尺度特征描述符预测钙钛矿晶格常数的方法，其特征在于，所述S1中的筛选，具体步骤如下：根据公式(1) 计算出每种钙钛矿Goldschmid容忍因子值t，筛选0.8<t≤1.0 范围内的所有数据作为第一数据集；
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（1）式中，r
A
、r
B
和r
X
分别是ABX3型钙钛矿材料中A位、B位和X位的有效离子半径。5.根据权利要求4所述的一种基于原子尺度特征描述符预测钙钛矿晶格常数的方法，其特征在于，所述S2中钙钛矿键价向量和BVVS的具体计算公式如下：
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（2）
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（3）
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（4）式中，b是一个常量为0.37
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，R0与原子或离子类型有关的经验常数，为原子i和原子
j之间的键价，为原子i和原子j之间的键长，是原子i指向原子j的单位向量，为原子价态，即键价向量和BVVS；所述S2中N个原子体系总动能E
kin
的计算过程为：根据分子动力学模拟分别计算出ABX3型钙钛矿中N个原子体系总动能E
kin
，具体为：
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（5）式中，N为原子个数，m
i
为第i个原子的质量，v
i
为第i个原子的速度；所述S2中晶体的热膨胀系数α的计算过程为：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄重，张来生，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：