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        物理系 Lee Burton博士發表材料數據挖掘論文

        創建時間:  2020/09/23  龔惠英   瀏覽次數:   返回

        近日,上海大學量子與分子結構國際中心(ICQMS)的Lee Burton博士在國際著名學術期刊《Journal of Physical Chemistry Letters》上發表題為“Data-Mining Element Charges in Inorganic Materials”的研究文章。上海大學科研助理丁宇為該論文第一作者,上海大學物理系ICQMS為論文第一單位。東京工業大學Yu Kumagai和Fumiyasu Oba博士合作參與了論文研究工作。

         

                          

         

         

        本研究通過高通量掃描無機晶體結構數據庫(ICSD) 中的169800個晶體材料數據(其中絕大多數都是在實驗中成功合成和表征的材料)尋找了氧化價態在-4和+8之間的108種元素,形成了總共1296種可能的元素價態,并且發現絕大多數的結果只對應了84種氧化態。這84種氧化態不僅能更好地反映固體系統的物理化學性質,而且通過更小的數量,大大簡化了結構預測和材料設計的復雜性。



        這項研究工作開發的算法在無機晶體材料數據庫中選擇84種氧化態分布,探討了其在預測新型無機化合物的啟發式設計中的可行性。通過和先前其他的算法進行比較,作者們闡明了這種新型算法提取氧化態信息的準確性和簡便性,這項算法將能夠有助于進一步預測可合成的新型無機材料。


         

        Lee Burton是英國英格蘭人,他獲得了華威大學的學士學位、巴斯大學的碩士和博士學位(導師Aron Walsh現為帝國理工大學教授),曾在東京工業大學、比利時魯汶大學從事博士后研究工作,2019年2月受上海大學任偉教授邀請全職加入上海大學物理系ICQMS。本研究工作獲得了國家自然科學基金委員會、上海市科委以及日本學術振興會的資助。

        論文鏈接:

        Data-Mining Element Charges in Inorganic Materials | The Journal of Physical Chemistry Letters 2020, 11, 8264?8267

        https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jpclett.0c02072?ref=pdf



        下一條:理學院陳永聰教授等人在國際著名期刊PNAS上發表研究論文


        物理系 Lee Burton博士發表材料數據挖掘論文

        創建時間:  2020/09/23  龔惠英   瀏覽次數:   返回

        近日,上海大學量子與分子結構國際中心(ICQMS)的Lee Burton博士在國際著名學術期刊《Journal of Physical Chemistry Letters》上發表題為“Data-Mining Element Charges in Inorganic Materials”的研究文章。上海大學科研助理丁宇為該論文第一作者,上海大學物理系ICQMS為論文第一單位。東京工業大學Yu Kumagai和Fumiyasu Oba博士合作參與了論文研究工作。

         

                          

         

         

        本研究通過高通量掃描無機晶體結構數據庫(ICSD) 中的169800個晶體材料數據(其中絕大多數都是在實驗中成功合成和表征的材料)尋找了氧化價態在-4和+8之間的108種元素,形成了總共1296種可能的元素價態,并且發現絕大多數的結果只對應了84種氧化態。這84種氧化態不僅能更好地反映固體系統的物理化學性質,而且通過更小的數量,大大簡化了結構預測和材料設計的復雜性。



        這項研究工作開發的算法在無機晶體材料數據庫中選擇84種氧化態分布,探討了其在預測新型無機化合物的啟發式設計中的可行性。通過和先前其他的算法進行比較,作者們闡明了這種新型算法提取氧化態信息的準確性和簡便性,這項算法將能夠有助于進一步預測可合成的新型無機材料。


         

        Lee Burton是英國英格蘭人,他獲得了華威大學的學士學位、巴斯大學的碩士和博士學位(導師Aron Walsh現為帝國理工大學教授),曾在東京工業大學、比利時魯汶大學從事博士后研究工作,2019年2月受上海大學任偉教授邀請全職加入上海大學物理系ICQMS。本研究工作獲得了國家自然科學基金委員會、上海市科委以及日本學術振興會的資助。

        論文鏈接:

        Data-Mining Element Charges in Inorganic Materials | The Journal of Physical Chemistry Letters 2020, 11, 8264?8267

        https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jpclett.0c02072?ref=pdf



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