“材料基因工程关键技术与支撑平台”重点专项2018年度项目申报指南建议公布 拟启动11个项目

日前，“材料基因工程关键技术与支撑平台”重点专项2018年度项目申报指南建议公布。2018年，拟启动11个研究任务11个项目。专项实施周期为5年（2016-2020年）。以下是11个项目内容

1.高通量材料制备新原理与新方法研究

研究内容：以提升材料成分-工艺-组织-性能间关联关系的研究效率为目标，研发基于物理法、化学法、生物法或多种方法相融合的材料高通量制备新原理和新方法；发展面向无机非金属、有机高分子、金属与合金、生物质等材料体系，或两者以上的复合材料体系的多组元材料成分与组织结构高通量可控制备新技术，研发高通量制备新技术的装置原型，并进行示范应用。

考核指标：开发出2种以上、国内外文献未见报道的高通量制备新技术（物理法、化学法、生物法或多种方法相融合）；样品成分控制精度优于1%；与相应的已有高通量制备方法相比，效率改善一个数量级以上；组合芯片类高通量制备技术一次制备样品数≥1000个，块体和粉体类材料一次制备样品数≥100个；开发出相应的具有自主知识产权的高通量材料制备装置，可控化学组分3种以上，在3种以上典型材料体系中获得验证性示范应用；申请发明专利10项以上。

2.高通量材料表征新理论、新技术和新装备

研究内容：研发与高通量材料制备技术有机融合的高通量表征新理论和新技术，重点解决热学、电学、光学、磁学、力学等物理性能高通量表征的关键技术，研制相应的新装备；探索材料基本物理化学参数及微观、介观组织结构表征的新原理，开发材料成分与组织结构跨尺度的高通量表征新技术，高效构建材料成分-结构-性能间的关联关系。

考核指标：开发出2种以上、国内外文献未见报道的高通量表征新方法，研制出表征物理参数5种以上、具有自主知识产权的高通量表征新装备；通过基本物理化学性质的表征，构建成分-结构-性能间关联关系模型3种以上；薄膜及阵列类样品一次表征样品数≥100个，单点表征区域≤200μm，单点表征时间≤1s；块体材料样品一次表征样品数10个以上；申请发明专利10项。

3.新型高性能热电能量转换材料高通量设计制备与应用示范

研究内容：发展热电材料载流子和晶格热输运性质的高通量计算方法，建立基于数据分析与机器学习的热电材料构效关系预测方法，并应用于新热电材料体系的设计、筛选与性能优化；研究适用于热电材料的高通量制备以及多参数快速微区测量方法与技术；研究新型环境友好、低成本的高效热电材料，研制热电器件，并开展示范性实证系统关键技术研究；建立热电材料物理化学性质和服役行为关键参数的数据库。

考核指标：实现≥10²级的并发式高通量计算，计算的样品数≥10⁴；实现样品数≥100个/批次的高通量制备；单点表征区域≤200mm，单参数表征时间<1s/样品，筛选出3种以上新型热电材料，在2种以上新材料中实现热电优值≥2.0；热电器件转换效率≥15.0%，完成≥1000瓦发电示范；建立热电材料与器件设计方法、软件平台及数据库。

4.基于材料基因工程技术的前沿性新材料探索与发现

研究内容：利用材料基因工程的先进理念、方法和技术，开展具有新组分、新结构和新特性的前沿性、颠覆性新材料的探索与发现研究；开展材料成分、微观结构、物性和服役行为的相关性和预测方法研究，融合材料基因工程高通量计算、高通量实验和材料数据技术，采用纳观、微观、介观和宏观尺度等材料集成设计方法，探索材料新特性、新机制，实现新材料的设计与性能预测，新器件/构件的设计；鼓励与有明确前沿新材料需求的单位或部门开展合作研究。

考核指标：探索和发现2~3种具有新组分、新结构和新特性的前沿性或颠覆性新材料；突破3项以上前沿新材料设计和制备的新原理、新方法和新技术；开发的新材料在2~3个行业或领域实现典型示范应用，或在权威学术刊物上发表原创性研究论文10篇以上；申请发明专利或著作权登记10项以上。

5.材料基因工程关键科学和技术问题协同创新研究

研究内容：选择1~2种高端制造业或战略新兴产业有重大需求的典型材料，利用材料基因工程的先进理念、方法和技术，开展高通量计算/高通量制备、表征与评价/材料数据库和数据技术等协同融合技术研究，提出开展协同创新研究的新理念、方法和途径，重点解决材料基因工程计算、实验和数据等技术和平台高效协同的机制问题，开展示范应用，大幅度提高研发效率、降低研发成本。

考核指标：开展材料基因工程关键科学和技术问题协同创新研究，提出协同创新的新理论、新方法，建立1个以上协同创新平台，建立2~3条协同创新的技术路线，大幅度提升2种或2种以上现有材料的品质和性能，综合性能提高30%以上，研发成本降低20%以上。

6.高通量材料计算应用外围是什么意思 平台

研究内容：依托国家高性能计算资源，建设支持大规模、高通量材料计算的硬件系统和运行环境；集成材料计算软件、前后处理和数据可视化模块，研发面向材料计算的全链条算法工具集成和统一接口技术，支持多组元材料体系从微观、介观到宏观的结构、物性和服役行为的多尺度计算仿真技术；开发高效率任务调度和工作流的软件系统，满足多用户、多任务的高通量计算需求，实现材料计算设计的全流程自动控制，以及海量数据的高效传输和积累，支持数据库的建设。

考核指标：集成材料计算软件50个以上，软件功能覆盖材料成分、结构、性能和服役行为等全流程多尺度计算；平台计算能力大于3000万亿次/秒，支持云外围是什么意思 模式和10PB级以上数据存储管理，支持多用户（100以上）和多任务（10³～10⁴量级）的并发式计算任务；申请软件著作权5项以上，获得10个以上单位用户的应用验证。

7.高通量多尺度材料模拟与性能优化设计平台

研究内容：依托区域高性能计算资源，建设具有强大高通量计算和高效计算结果分析能力的材料模拟计算与性能优化平台；集成材料计算模拟软件和高通量自动流程软件，研发任务调度软件，支持多个高性能计算系统间的大规模资源管理、负载均衡与任务调度；发展计算数据自动采集、分析和积累技术，支持多尺度全流程材料计算设计和数据库建设；研究适用于材料基因工程发展的计算平台运营模式，针对典型材料，开发材料设计、计算和筛选全流程的工作系统。

考核指标：建立2个以上区域级高通量材料计算平台，各平台具备500万亿次/秒以上计算能力，支持云外围是什么意思 模式和PB级以上材料计算数据的存储管理；集成材料计算软件20种以上，支持10³级以上并发式高通量计算；申请软件著作权5项以上，获得3~5类材料的应用验证。

8.高通量材料制备技术研发平台

研究内容：围绕薄膜、纤维、粉体、流体、块体等典型材料的制备，构建覆盖模板选控、化学前驱物喷射、扩散多元节及梯度结构、凝固控制等方法、技术和装置的高通量材料制备平台；建立高通量制备平台数据的自动采集、海量数据传输与存储体系与数据库平台；建立开放共享的国家级高通量材料制备技术研发平台，支撑多组分新材料体系的发现、快速筛选和性能优化；开展示范应用研究，形成新材料快速研发能力，满足高端制造业与高新技术发展的需求。

考核指标：拥有4~5种高通量材料制备技术和相应的装置，组合芯片材料样品单元密度≥200个/mm²，粉体/流体样品单元数≥100个，块体材料制备方法与传统技术相比速度提高倍数与费用降低倍数比值≥50；高通量材料制备装置的可控化学组分不少于3种；样品单元适用于表征检测的性能≥3个，样品单元性能稳定性误差≤10％；形成高通量材料制备技术的创新研发能力。

9.基于先进光源的高通量材料表征平台

研究内容：研究材料高效综合表征方法，依托国家先进光源资源，研发覆盖先进光源衍射、散射、成像及谱学等研究手段的高通量材料表征技术和与之配套的试验装置，实现材料的原位实时表征；建立面向薄膜、纤维、粉体或块体等材料合成-加工-服役过程的高通量表征平台，实现材料微结构、缺陷和应力等的多层次、多维度、多尺度演化的原位无损分析和表征；高通量获取材料成分、结构、物理化学性质及动力学规律，建立材料结构和性质数据库。

考核指标：研制出3~4个具有自主知识产权的原位、实时、无损的高通量综合表征技术和与之配套的实验装备；表征技术涵盖先进光源衍射、散射、成像和谱学的研究手段，表征参量涵盖材料成分、结构、物理和化学性质等9种以上，并满足服役环境下材料表征的需求；实现表征区域≥200μm，空间分辨率≤100μm，时间分辨率≤15s的原位无损表征；形成9个以上材料体系数据库；申请发明专利3~5项，软件著作登记权3~5项。

10.国家材料基因工程数据管理与数据外围是什么意思 技术平台

研究内容：面向材料基因工程发展的需求，建设多源异构数据自动采集、汇交管理、分析挖掘和应用外围是什么意思 等的标准化描述方法和技术；研发大规模材料基因工程数据存储、管理的关键技术，以及高效运行外围是什么意思 和开放共享的运行环境；研发材料基因工程数据关联、集成、检索和推送方法，融合机器学习、挖掘分析等材料数据技术，建成开放共享的材料基因工程数据汇交、管理和应用技术平台。

考核指标：提出多源异构材料基因工程数据的汇交管理、分析挖掘、应用外围是什么意思 的标准化描述方法，建立相关标准5项以上；建成大规模材料基因工程数据高效存储、管理的运行环境，支持亿条数据资源的管理和外围是什么意思 ，实现40家以上材料基因工程数据的规范化汇交，支持面向新数据资源的动态汇交和发展，并开放共享；申请发明专利或著作权登记10项以上。

11.材料基因工程专用数据库平台

研究内容：针对新材料发现、高端装备先进材料研发以及国防关键材料性能提升的需求，研发典型材料数据积累、整合的专用技术，建设专用数据库；面向材料设计、制备、表征及服役等全链条应用，研发满足一站式、批量化数据积累的数据库技术，以及与数据管理平台的接口技术；在材料基因工程数据库统一架构的基础上，融合材料数据挖掘和机器学习技术，实现特色鲜明的材料计算、实验与生产数据全流程集成，材料数据的自动采集、积累、整合与应用。

考核指标：研发出材料计算、实验与生产等数据自动采集和筛选技术2~3项，建成成分-工艺-组织结构-性能等计算、实验和生产等数据较为完备的材料基因工程专用数据库2~3个，数据总量达到30万条以上；研发出支持数据库共享和应用的数据传输和专用接口技术2~3项，实现数据的协同与共享，满足新材料发现、工艺优化和性能提升的需求，实现在1~2种材料研发上的示范应用；申请发明专利5~8项，软件著作权4~6项。

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