发布日期：2026-05-15 06:20    点击次数：155

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服气体积模量是超不成压缩材料高通量筛选的中枢。然则，现存的时候关于一般诓骗来说要么太不准确，要么太上流，要么它们仅限于局促的化学。在此，来自武汉大学的高恩来等谈判者，界说了一个微不雅量来测量元素周期表中每个元素的原子刚度。关联论文以题为“Atomic stiffness for bulk modulus prediction and high-throughput screening of ultraincompressible crystals”发表在Nature Communications上

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https://www.nature.com/articles/s41467-023-39826-2

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体积模量是凝华态物资的一个热切量，它不仅不错臆想材料的体积弹性，还与材料的硬度、韧性等其他非弹性性能密切关联。在工业诓骗方面，如切削器用和高压安装，对有出路的用途的需求与金刚石竞争，东谈主们一直在起劲寻找超不成压缩、超硬的材料。“超可压缩”一词已鄙俗用于体积模量高于300 GPa、350 GPa或400 GPa的材料。在这项责任中，谈判者界说了一种材料是超不成压缩的，若是它的体积模量高于400 GPa，这不错与金刚石(436 GPa)相比好意思。为了从无数候选材料中发现超可压缩材料，还是修复了几种预计体模量的时候，包括素养/半素养公式、第一性旨趣规划和机器学习预计。在夙昔的几十年里，这些时候还是获得了一些配置，一些具有与金刚石相比好意思的体积模量的超不成压缩材料，如C3N4 (425-496 GPa)， BN (400 GPa)， ReC (422 GPa)和六方碳 (438 GPa)，还是被报谈。

由于无穷的元素组合，能量口头极其复杂，因此发现超不成压缩材料的空间，仍然很大。然则，跟着从执行和数据库(如晶体学通达数据库(COD)、无机晶体结构数据库(ICSD)、材料名堂(MP)和通达量子材料数据库(OQMD))中服气的晶体结构速即加多，由于瞄准确性、成果和通用性的条款，使用上述时候服气体模量变得具有挑战性。第一性旨趣规划是最普遍和最准确的时候。然则，进程多年的起劲，只须不到1%的晶体(~104)具有第一性旨趣规划的体积模量，而这些数据库中的晶体总和跳跃106个。这意味着这些数据库中跳跃99%的晶体的体积模量仍然未知。这是因为弹性常数的高通量大边界第一性旨趣应力应变或声子规划过于上流和耗时，而以前的素养/半素养公式仅适用于局促边界的材料。因此，第一旨趣规划的高老本和先前素养/半素养公式的弱通用性罢休了它们对无数不同候选物资的高通量体模量预计的使用(>106)。为了加快这一程度，机器学习时候频年来披露馅广漠的后劲。尽管获得了一些配置，但通过机器学习时候识别出的体积模量高于400 GPa的超可压缩材料仍然很少。举例，对18,493种材料进行机器学习导向搜索，只发现一种材料的体积模量高于400 GPa (Re2C为401 GPa)。这是因为存在一些关节问题，举例枯竭允洽的描摹符、较差的可施展性以及在高设施围内的教练不及，这些问题罢休了预计的准确性。因此，需要高精度、高成果、强通用性和高可施展性的体模量预计。

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在此，谈判者建议了一个微不雅量来测量元素周期表中每个元素的原子刚度。在此基础上，导出了预计晶体体积模量的瓦解公式。与以往的素养/半素养公式和机器学习预计比较，该表面公式具有精度高、成果高、通用性强、可施展性高级优点。凭证谈判者的公式预计并通过第一性旨趣规划考证，谈判者从100多万种候选材料中服气了47种体积模量与钻石绝顶的超不成压缩晶体。为了率领异日超可压缩材料的发现和策划，对超可压缩材料可能的元素组合进行了预计和相干。

图 1：从原子刚度预计散装模量的表面的阐述。

图 2：周期表中大多数元素的原子参数。

图 3：从谈判者的公式（BO），先前的素养/半素养公式（BCOHEN14和BLI11）与第一旨趣规划（BF）（BF）进行比较，并将BO与执行测量（BEXP）进行比较。

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图 4：对超不成压缩晶体的高通量筛选。

图 5：超等材料的元素组合的矿藏图。

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总之，谈判者为元素周期表中的每个元素界说了一个微不雅量，即原子刚度，以表征原子对体积应变的抵抗力。从原子刚度进一步推导出预计晶体体积模量的一般公式。通过对无数晶体第一性旨趣规划的分析，与已只怕候比较，该公式具有精度高、成果高、通用性强、可施展性高级优点。凭证这一公式预计并经第一性旨趣规划考证，还是发现了47个超不成压缩晶体，推广了已知的超不成压缩晶体家眷。终末，创建并相干了异日超不成压缩材料的可能元素组合的藏宝图。（文：水生）

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