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CrystalDFT|压电材料数据集|材料科学数据集

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arXiv2024-12-09 更新2024-12-11 收录
压电材料
材料科学
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资源简介:
CrystalDFT是由利默里克大学伯纳尔研究所创建的一个小型分子晶体数据库,包含572个有机晶体的密度泛函理论(DFT)预测的电机械性能。该数据集通过高吞吐量计算筛选方法生成,旨在识别具有优异压电性能的可持续材料。数据集的应用领域主要集中在压电材料的开发和优化,旨在解决传统压电材料(如含铅材料)的环境和健康问题。
提供机构:
利默里克大学伯纳尔研究所
创建时间:
2024-12-09
原始信息汇总

CrystalDFT 数据集概述

数据集简介

CrystalDFT 是一个开放访问的项目,包含了我们团队使用密度泛函理论(DFT)计算的小生物分子晶体的电机械性能,包括小分子框架(MOFs)。该数据库邀请用户浏览并选择晶体进行压电应用或机械测试的培养和表征。

数据来源

  • 数据集中的有机晶体来自 Crystallography Open Database (COD)。
  • 压电性能通过基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理量子力学计算获得。

数据内容

  • 包含小分子晶体的电机械性能。
  • 特别强调了自然存在的纵向 d33 常数的高数量。

使用与贡献

  • 用户可以下载 cifs 文件并进行预测值的比较。
  • 如果用户有已发表或未发表的数据希望上传到数据库,可以联系 sarah.guerin@ul.ie 和 shubham.vishnoi@ul.ie。
  • 欢迎对网站可用性的反馈以及建议/新功能晶体结构的建议。

数据搜索

  • 用户可以使用 COD ID、晶体名称或 H-M 空间群进行搜索。

引用

  • 如果用户选择使用该数据库进行研究,将在未来几周内提供包含完整方法和讨论的预印本以供引用。
AI搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
CrystalDFT数据集通过高通量计算筛选方法构建,基于密度泛函理论(DFT)预测有机分子晶体的电机械性能。研究团队从Crystallographic Open Database(COD)中筛选出约572个非中心对称的有机结构,并利用DFT计算其压电性能。通过高吞吐量计算流程,研究人员能够快速评估这些晶体的压电应变常数、弹性常数和介电张量等关键物理性质。此外,为了验证计算流程的准确性,研究团队还对一系列已知晶体结构进行了DFT计算,并与实验数据进行了对比。
特点
CrystalDFT数据集的显著特点在于其涵盖了多种有机分子晶体的压电性能预测结果,尤其是那些具有自然存在的纵向d33常数的晶体。数据集展示了广泛的电机械性能,特别是许多晶体表现出显著的纵向压电效应,这在传统生物分子晶体压电性研究中较为罕见。此外,数据集还提供了详细的晶体结构信息、功能基团分析以及压电张量的可视化工具,为研究人员提供了丰富的结构-性能关系分析资源。
使用方法
CrystalDFT数据集可用于多种应用场景,特别是在压电材料的设计与筛选中。研究人员可以通过数据集中的压电应变常数、弹性常数和介电张量等数据,评估不同有机晶体的压电性能。此外,数据集还提供了功能基团分析和分子结构可视化工具,帮助研究人员理解分子结构与压电性能之间的关系。通过结合高吞吐量计算方法,研究人员可以快速筛选出具有潜在应用价值的有机压电材料,并进一步优化其性能。
背景与挑战
背景概述
CrystalDFT数据集由Shubham Vishnoi等人于2024年创建,旨在通过高通量计算筛选小型、环保的有机分子晶体,以开发可持续的压电材料。该数据集的核心研究问题是通过密度泛函理论(DFT)预测有机分子晶体的电机械性能,特别是压电性能。主要研究人员来自爱尔兰利默里克大学的Bernal研究所,该数据集的开发对压电材料领域具有重要影响,尤其是在寻找替代传统含铅压电材料(如PZT)的环保材料方面。
当前挑战
CrystalDFT数据集面临的挑战主要包括两个方面:首先,压电材料的筛选和预测需要处理大量的化学空间,这要求高效的计算方法和高通量计算能力。其次,构建过程中遇到的挑战包括如何准确计算不同化学空间中的材料属性,尤其是在使用单一交换关联泛函时,原子排列的差异可能导致广义梯度近似(GGA)中的误差。此外,有机晶体的压电性能通常低于传统无机材料,如何在有机晶体中找到具有高d33常数的材料也是一个重要挑战。
常用场景
经典使用场景
CrystalDFT数据集的经典使用场景主要集中在通过密度泛函理论(DFT)预测小分子晶体的压电性能。该数据集通过高通量计算方法,筛选出具有潜在压电特性的有机晶体,特别是那些具有纵向压电常数(d33)的晶体。这些晶体在能量收集、传感器和执行器等应用中具有重要潜力,尤其是在替代传统含铅压电材料方面。
衍生相关工作
基于CrystalDFT数据集,许多相关工作得以展开,尤其是在有机晶体压电材料的筛选和优化方面。例如,研究人员通过该数据集发现了多种具有高纵向压电常数的有机晶体,并进一步探索了其分子结构与压电性能之间的关系。此外,该数据集还为机器学习模型的训练提供了丰富的数据,帮助预测和设计新型压电材料。这些衍生工作不仅扩展了有机晶体在压电领域的应用,还为材料科学的高通量计算和数据驱动研究提供了新的范例。
数据集最近研究
最新研究方向
近年来,CrystalDFT数据集在可持续压电材料领域引起了广泛关注。该数据集通过高通量密度泛函理论(DFT)计算,系统性地筛选了小分子晶体的压电性能,尤其是在环保和生物相容性材料方面取得了显著进展。研究者们利用CrystalDFT数据集,探索了有机分子晶体的压电特性,发现其在能量收集和传感应用中具有潜在优势。特别是,数据集揭示了多种有机晶体在纵向压电系数(d33)方面表现出色,甚至超越了一些传统无机压电材料。这一发现不仅为替代含铅压电材料提供了新的方向,还为可持续材料科学的发展奠定了基础。此外,CrystalDFT数据集的开放性和高通量计算方法,为未来材料筛选和优化提供了强大的工具,推动了压电材料领域的创新与应用。
相关研究论文
  • 1
    High-throughput computational screening of small, eco-friendly, molecular crystals for sustainable piezoelectric materials利默里克大学伯纳尔研究所 · 2024年
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