【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于图数据模式存储合金数据的方法，属于数据存储。
技术介绍
1、材料科学研究第四范式采用数据驱动结合机器学习的方法，旨在加速新材料设计。作为材料基因组工程的重要基础，材料数据库的建立对材料研发具有重要影响。合金作为材料的一大类别，数据具有多源高维异构等特点，关系数据库仅能存储结构化数据，无法显式地表达合金数据成分-过程-结构-性能四个部分数据之间的关系，并且材料制备工艺流程会导致复杂的外键关联以及关系模型无法动态扩展数据。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于图数据模式存储合金数据的方法，以捕捉合金的关键属性及其相互关系，有效存储合金数据。
2、本专利技术的技术方案是：一种基于图数据模式存储合金数据的方法，具体步骤为：
3、step1：通过扩展材料领域专用本体底层来构建合金本体，创建合金的标准化表示；
4、step2：以所述合金本体为蓝图，建立可扩展的合金成分-过程-结构-性能图数据模型，集成多源异构的合金数据，所述模型基于属性图数据模型，能够描述实体并捕获实体之间的关联。
5、step3：根据step3所述的图数据模型，将合金数据存储于图数据库中。
6、所述step1具体为：通过扩展材料领域专用本体emmo(european materialsmodelling ontology)底层来构建合金本体，对铝硅合金对材料领域专用本体的底层进行扩展，以多个视角为基础，有效地表征了合金材料
7、所述step2具体为：首先对需要存储的数据进行分类，判断其属于文献来源、合金成分、制备工艺过程参数、微观组织结构或是力学性能的哪一部分，再根据所建立的图数据模型将数据划分到相应的物质类、成分类、制备类、微观结构类、性能类节点。
8、所述step3具体为：根据构建的图数据模型，集成合金数据，并利用py2neo库将数据存储于neo4j图数据库，在数据库中定义五种标签：文献、成分、制备、微观结构和性能，分别对应于图数据模型中的五个部分，所构建的材料数据库遵循fair data原则。
9、本专利技术的有益效果是：本专利技术能够有效地集成合金数据。通过扩展材料领域专用本体底层来构建合金本体，创建了合金数据的标准化表示。与通用本体不同，所构建的合金本体通过引入合金领域的特定子类来定制专用本体，并将特定本体类导入数据库，搜索数据时只需查询本体类即可快速锁定数据，极大地提高了数据的可查找性。针对合金数据的高维多源异构等特点，对其建立合金成分-过程-结构-性能图数据模型，将散乱无章的合金数据组织起来并捕获数据空间中的异构数据源的模式和数据级特征。所构建的图数据模型具备动态扩展性，在存储数据时能避免产生大量空白字段，为合金数据存储提供了灵活的数据模式。在后续对不同的合金进行研究时，该图数据模型仍然具备较好的适应性。
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1.一种基于图数据模式存储合金数据的方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于图数据模式存储合金数据的方法，其特征在于：所述Step1具体为：通过扩展材料领域专用本体EMMO底层来构建合金本体，对铝硅合金对材料领域专用本体的底层进行扩展，根据数据来自成分-过程-结构-性能，将其划分到具体的成分类、结构类、制备类和性能类。
3.根据权利要求1所述的基于图数据模式存储合金数据的方法，其特征在于：所述Step2具体为：首先对需要存储的数据进行分类，判断其属于文献来源、合金成分、制备工艺过程参数、微观组织结构或是力学性能的哪一部分，再根据所建立的图数据模型将数据划分到相应的物质类、成分类、制备类、微观结构类、性能类节点。
4.根据权利要求1所述的基于图数据模式存储合金数据的方法，其特征在于：所述Step3具体为：根据构建的图数据模型，集成合金数据，并利用py2neo库将数据存储于Neo4j图数据库，在数据库中定义五种标签：文献、成分、制备、微观结构和性能，分别对应于图数据模型中的五个部分，所构建的材料数据库遵循FAIR Data原则。
【技术特征摘要】
1.一种基于图数据模式存储合金数据的方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于图数据模式存储合金数据的方法，其特征在于：所述step1具体为：通过扩展材料领域专用本体emmo底层来构建合金本体，对铝硅合金对材料领域专用本体的底层进行扩展，根据数据来自成分-过程-结构-性能，将其划分到具体的成分类、结构类、制备类和性能类。
3.根据权利要求1所述的基于图数据模式存储合金数据的方法，其特征在于：所述step2具体为：首先对需要存储的数据进行分类，判断其属于文献来...
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