[发明专利]数据获取方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请公开了一种数据获取方法、装置、电子设备及可读存储介质。其中，方法包括根据目标数据库中的原始数据的材料属性参数，构建符合材料结构且适用于材料模拟软件的输入文件；基于预先设置的收敛标准和输入文件，通过高通量计算对材料结构进行优化处理，得到目标材料结构；利用计算待需求物理量的目标计算方法对目标材料结构进行处理，得到待需求物理量实例数据，本申请可获取满足材料信息学现实需求的大量实例数据。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种数据获取方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术的快速发展，用户对计算力的需求越来越高，超级计算机应用而生。在这个计算力等同于生产力的时代，强大的计算力为科学发展注入了新的活力，也提供了新的方法与可能性。尤其是在材料科学方向，大数据与机器学习将新材料研发的进程从传统的10-20年可以缩短到几个月。一般认为，材料科学研究包含三种传统的研究手段，也被称作是三个科学范式，即实验表征、理论科学以及计算科学。以上这些科学手段随着时间的推移，积攒了大量的科学数据，尤其是第三个范式计算科学，凭借算力的不断提升，利用密度泛函理论DFT、分子动力学MD以及蒙特卡洛模拟方法创造了大量丰富且高品质的科学数据。因此，随着算力的不断提升，材料科学也迎来了大数据时代。大数据时代的特征不仅是数据体量大，更是利用这些已有的数据，结合机器学习方法，来创造知识，也被称为是大数据驱动科学发展，即第四个科学范式。当大数据遇到材料科学，利用机器学习来获取知识，这一新的科学领域也被称为是材料信息学。

但是，目前材料信息学发展缺乏完备的数据集，相关技术通过高通量搜索方法来尽快获取数据，从而加速材料计算发展。目前的高通量搜索方法的目的还是寻找最稳定的材料，因此在具体物理性质搜索方面缺乏具体的实例，导致最终所获取的数据并无法满足现实需求。

发明内容

本申请提供了一种数据获取方法、装置、电子设备及可读存储介质，获取满足材料信息学现实需求的大量实例数据。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

本发明实施例一方面提供了一种数据获取方法，包括：

根据目标数据库中的原始数据的材料属性参数，构建符合材料结构且适用于材料模拟软件的输入文件；

基于预先设置的收敛标准和所述输入文件，通过高通量计算对所述材料结构进行优化处理，得到目标材料结构；

利用计算待需求物理量的目标计算方法对所述目标材料结构进行处理，得到待需求物理量实例数据。

可选的，所述利用计算待需求物理量的目标计算方法对所述目标材料结构进行处理，得到待需求物理量实例数据，包括：

对所述目标材料结构进行电子自洽过程，得到电子云密度实例数据。

可选的，所述利用计算待需求物理量的目标计算方法对所述目标材料结构进行处理，得到待需求物理量实例数据之后，还包括：

预先基于材料磁性属性构建不同的Python脚本，所述磁性属性包括没有磁性体系和含有磁性体系；

分别对于没有磁性体系和含有磁性体系，调用相应的Python脚本将所述电子云密度实例数据转换为目标格式数据。

可选的，所述利用计算待需求物理量的目标计算方法对所述目标材料结构进行处理，得到待需求物理量实例数据之后，还包括：

对所述目标数据库中的各原始数据对应的材料的物理化学性质进行统计学分析，得到数据分析结果；

根据所述数据分析结果生成可视化图像数据。

可选的，所述材料模拟软件为VASP软件，所述根据目标数据库中的原始数据的材料属性参数，构建符合材料结构且适用于材料模拟软件的输入文件，包括：