工程6（2020）604意见和评论对数据生态系统的看法和评论：刘子奎宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程系，University Park，PA 16802，USA在最近的一篇论文[1]中，我讨论了“数据海洋”的概念，以应对不断增长的计算能力和大量的在线数据存储库。这些设置需要一个新的计算框架范式，连接各种数据存储库，结合机器学习，重用现有数据，并指导新的计算和实验工作，以创建数据和工具的“可持续生态系统”。我希望最近可用的一些开源代码可以促进单个数据存储库和数据海洋之间的低障碍路径的开发，并通过与数据海洋的通信为单个数据存储库中的数据处理增加价值，如图所示。 1 [1]。热力学是一门研究系统与周围环境相互作用时的状态--稳定、亚稳定或不稳定的科学。吉布斯[2，3]提出的热力学第一定律和第二定律的结合将系统的外部和内部部分结合起来。尽管吉布斯专注于非均质物质的平衡[2，4]，但结合的热力学第一和第二定律包括系统的平衡和非平衡状态[5，6]。基于相图计算（CALPHAD）方法[6-实际上，纯元素的稳定和非稳定结构之间的能量差的定义是CALPHAD建模的基础，并且被Kaufman称为晶格稳定性的概念和一组晶格稳定性值的普遍接受使得具有超过20个元素的多组分数据库的开发成为集成计算材料工程（ICME）[12]和材料基因组计划[13]的基础。在2000年之前，CALPHAD建模几乎完全依赖于实验信息和一些理论估计，并且其与基于密度泛函理论（DFT）[14]的第一性原理计算结果的整合相当有限[15]。计算方法和软件工具的持续发展，特别是维也纳从头算模拟包（VASP）[16-2002年，ITR的项目“多组分材料设计的计算工具”得到了美国国家科学基金会（NSF）的支持。该ITR项目将DFT和CALPHAD方法与相场模拟和有限元方法集成在一起[19]。DFT和CALPHAD方法的融合以及人类基因组计划的启示[20]和国家科学基金会支持的题为“计算热力学，动力学和材料设计综合教育计划”的教育计划2009年，我回顾了热力学的第一性原理计算和CALPHAD建模[24]。我的团队建立了可扩展的自优化相平衡基础设施（ESPEI）概念[25-ESPEI概念的意义有三个方面：①第一性原理计算提供了作为内部自由度函数的能量学-即每个单独相的内部非平衡构型，这不能直接从实验中获得，因为实验数据通常是许多构型的混合物[28③ESPEI数据基础设施集成了CALPHAD建模的原始数据和处理后的数据，实现了原始数据的高效重用和处理后数据的有效更新和维护。随着越来越多的关于第一原理计算的出版物，无处不在的更高性能计算设施，以及大规模的在线数据库，如材料项目[34]，开放的量子材料数据库[35]，以及仅在美国的材料发现自动流程[36]，我相信基于DFT的第一原理计算的热化学数据将在广泛材料的CALPHAD建模中发挥越来越重要的作用，特别是在新材料的发现和设计中。基于CALPHAD数据库、热力学计算和动力学模拟的材料设计已经由Olson系统化，用于开发新材料和改进现有材料[37，38]。这种材料设计方法将加工过程中的可控参数与使用微观结构属性的性能中的可测量量联系起来。关键基础变量https://doi.org/10.1016/j.eng.2020.04.0092095-8099/©2020 THE CONDITOR.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版。这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表工程杂志主页：www.elsevier.com/locate/engMk¼1不JJIPIP不JJLIPLZ.- K.刘/工程6（2020）604-608605Fig. 1.数据的“可持续生态系统”示意图ESPEI：可扩展的、自我优化的相平衡基础设施。在众多的微观结构属性中，有形成的相;这与CALPHAD方法中的各个相的建模是一致的，CALPHAD方法已经扩展到一系列其它性质。我的研究小组的一些例子如表1所示[28还可以提到的是，能量相对于其自然变量的二阶导数代表许多物理性质，如图10和11所示。在图2和图3[6，13，70]中，对导数的最后一列和最后一行以及压缩热的最后一列加上一些临时项。3 .第三章。材料设计是材料生命周期的第一步。在设计之后，材料被制造并投入使用，这两者都产生了新的原型数据，这些数据丰富或对比了现有的原型和处理后的数据。此外，材料回收对于环境问题和材料费用都变得至关重要。由于回收通常涉及几种材料，表1计算和建模属性的示例。属性示例与用于设计每种材料的原型和处理数据的化学性质相比，再循环材料的化学性质可能变得更加复杂。因此，这些新的原始数据可能需要额外的第一性原理计算以及对已处理数据的修订和扩展[71]。这是可持续数据生态系统的关键连接，如图4所示[25我希望我们在开发开源软件包，DFTTK[78]，pycalphad[72，73]和ESPEI[25其他挑战涉及材料在长度和时间尺度方面的多尺度复杂性，以及信息如何在尺度之间传递以产生微观和宏观行为[19]。我们最近已经证明，以下熵方程有望通过熵对材料的性质和信息进行多尺度积分热性质自由能[39，40]，焓，熵，热容城市、热膨胀和收缩[28Xk1/4pk。SK-kBlnpkð1Þ[44，45]和运输热[46，47]dS¼dQXSdNdS2界面能[57，58]弹性模量[59-61]dS¼dIPQ-XSndNnXSw dNw- dI3位错特性[62[2019 - 05 - 25]【2019 - 05 - 25】【2019 - 05】【2019 - 05[四十三]其他财产单晶的硬度、塑性[68，69]发展当量（1）表示系统的总熵S，从尺度k处的构型计算，其中pk是概率系统的配置k2 f 1;：;mg和Pm pk¼1，Sk是尺度k中每个配置的熵，并且kB界面性质堆垛层错能[48-能量[52S¼ðÞXXJJLL606Z. K. Liu /工程 6 （2020）第604图二. 与内能的第二指令有关的物理量关于它的自然变量[6，13]。图三. 与吉布斯能的第二方向有关的物理量关于它的自然变量[70]。Sj是组分j在环境或系统中的偏摩尔熵，dNj是系统从（dNj> 0）中接收或释放到环境中的组分j的量（dNj>0），T是温度，dIPs是由于独立内部过程（IP）产生的熵。<右边的第一项方程的第一方面通常是熵的概念是如何引入到材料热力学中的，而第二项则没有得到太多的讨论，并且经常被埋在化学势直接引入到热力学第一和第二定律中。第三项熵产生的细节通常被认为是动力学的一部分，并且由于通常只考虑平衡态而不在热力学中解决。值得注意的是，热力学第一和第二定律中的熵（2）虽然经常没有明确说明[80]。当量（3）表明，由于内部过程的熵产生可以写成类似的形式方程。（2）将内部流程定义为IP系统[80]。该IP系统可以连接-一些营养素。dNn≠Sn的部分熵，生成第一原理计算和机器学习），处理的数据（建模：[2019-07 - 27][2019 -07][2019 - 19][2019 - 07 - 19]一些废物。dNw与Sw的偏熵，产生热量材料服务和材料回收。代表玻尔兹曼常数。重要的是注意到对IPQ进行重新排序，并重新组织其配置，以生成特定的信息量dIPI，其可以使用等式（Eq.（1）：系统的熵由考虑尺度上的构型熵加上每个个体的熵配置，并且每个配置的概率是相关的dIPI¼-Sf-Si¼Miki¼1北基岛Ski-kBlnpki所有构型的自由能。每个单独的配置本身由另一组配置组成，因此Sk可以MF-kf1P KF.Skf-kBlnpkfð4Þ以与Eq相同的形式表示。（1）以其自身的构造-选择。这种划分可以继续下去，直到所有重要的尺度都被考虑在内。在材料科学和工程领域，重点是相的形成，原子结构代表主要尺度，电子和声子态密度子尺度[39]。由方程式（2），dS是系统的熵变，dQ是系统从周围环境接收的热量其中下标f和i表示最终和初始IP系统的配置。对于自发/不可逆的内部过程，由方程表示的熵产生。（3）必须是积极的，根据热力学第二定律;然而，dIPI的符号可以是积极的（生成信息）或消极的（删除信息）。各种思想实验中讨论参考。[80]. 应当指出的是，在Eqs.（2）和（3）相反，正号表示图四、包括原始数据的数据生态系统示意图（实验，Z.- K.刘/工程6（2020）604-608607一个系统从周围环境中接收热量和质量，（2），但表明一个IP系统给出了热量和质量方程。（3）当它们增加熵时。基于单个相的性质的CALPHAD建模已被证明是计算材料科学和工程的基础。为了进一步提高预测能力的CALPHAD方法，我建议包括配置在相关规模所示的方程。（1），因此可以预测各种尺度的性质，包括单个配置不具备的涌现行为。当温度对熵的导数在其稳定区域中从正值接近零时，观察到与系统稳定性极限相关的极端涌现行为[6]。因此，熵对温度的导数变成正无穷大，因为温度和熵是组合热力学定律中的共轭变量，即熵变发散，这是由方程（1）所示的稳定和亚稳定构型之间的竞争造成的。（一）.应该注意的是，不仅系统熵的这种发散不是每个单独构型所具有的行为，而且系统的所有摩尔的、广泛的量在稳定性极限处也发散。此外，它们可能负发散，例如由体积对温度的导数表示的热膨胀，因为体积和温度在热力学的组合定律中不是共轭变量[6]。我们已经证明了这一点，对于铈，在热膨胀方面具有正的发散性，对于Fe3Pt，具有负的发散性[28还应该注意的是，体积对温度的导数等于熵对压力的负导数，这被称为引用[1] 刘志坤。数据海洋：将第一原理计算和CALPHAD建模与机器学习相结合。 J PhaseEquilibria Diffus 2018;39（5）：635-49.[2] 吉布斯JW。吉布斯文集：第一卷。热力学纽黑文：耶鲁大学出版社，1948年.[3] 吉布斯JW。J. 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