MatCloud+材料計算||常用材料物性數(shù)據(jù)庫超全匯總，建議收藏！
早期材料數(shù)據(jù)庫的基本功能是數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理以及數(shù)據(jù)檢索服務。隨著材料基因工程理念的提出，材料數(shù)據(jù)庫開始關注發(fā)展數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)自動收集和輸出等系列新功能。材料物性數(shù)據(jù)庫給材料研究工作帶來了巨大的便利，本文將介紹一些常用的材料物性數(shù)據(jù)庫。
一.計算
Materials Project?
https://www.materialsproject.org/
形成能、電子結構、力學、壓電數(shù)據(jù)庫。重點支持燃料電池、光伏、熱電等先進材料的開發(fā)。里面不但有實驗結構參數(shù)，還有理論計算參數(shù)。提供API，可用于構造網(wǎng)頁、數(shù)據(jù)分析等。
JARVIS-DFT?
https://jarvis.nist.gov/jarvisdft
專注于密度泛函理論（DFT）對材料性能的預測，尤其是晶體材料。包括：形成能、帶隙、壓電、介電常數(shù)和磁矩、范德華粘結材料的剝落能、紅外（IR）強度、異質結分類等。
OQMD ?http://oqmd.org
含無機晶體材料以及熱力學和結構特性，其中以鈣鈦礦數(shù)據(jù)居多。也提供API接口下載整個數(shù)據(jù)庫。
含HSE能帶的數(shù)據(jù)庫 ?https://www.snumat.com
不僅包含了很多材料體系基于普通的PBE方法的帶隙信息，還含有更為精確的HSE雜化泛函方法計算的能帶。
AFLOW ?http://www.aflowlib.org
存儲了包括無機化合物、二元合金與多元合金等超過356萬種材料結構和7億條第一性原理計算的材料性能數(shù)據(jù)，是諸多數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)量最大的一個。
Computational?2D?Materials?Database?(C2DB)https://cmr.fysik.dtu.dk/c2db/c2db.html#c2d
該數(shù)據(jù)庫包含了分布在40多個不同晶體結構上的約4000種二維(2D)材料的結構、熱力學、彈性、電子、磁性和光學性質。數(shù)據(jù)庫收錄的材料種類有：MXY Janus、MXene、TMDC-H、TMDC-T、TMDC-alloy、Xane、Xene等。
Atomly ?https://atomly.net/#/matdata
該數(shù)據(jù)庫包含了20萬+個無機晶體材料的第一性原理計算結果，包含晶體結構、電子結構、熱力學穩(wěn)定性及材料的介電和力學性質，可用于功能材料、合金、能源材料設計。
催化數(shù)據(jù)庫https://www.catalysis-hub.org/
包含了來自密度泛函理論(DFT)計算表面體系的數(shù)千個反應能和勢壘。功能包括搜索特定的反應能，過渡態(tài)，結構，探索比例關系，活性圖和機器學習模型，以及生成新的體積和表面結構。
電化學儲能材料高通量計算平臺
https://matgen.nscc-gz.cn/solidElectrolyte/
集成了晶體結構幾何分析(CAVD)、鍵價和計算(BVSE)、多精度融合算法和相穩(wěn)定性計算等程序，并基于CAVD和BVSE構建了包含2.9萬條數(shù)據(jù)的離子輸運特性數(shù)據(jù)庫，能夠為下游的機器學習任務提供相應的學習樣本。
MatCloud+物性數(shù)據(jù)庫
https://matcloudplus.com.cn/
MatCloud+平臺集成了傳統(tǒng)的晶體材料數(shù)據(jù)庫和分子數(shù)據(jù)庫，可以按照分子式或元素種類進行搜索從而獲得晶體結構或分子結構。還可以靈活構建“我的”數(shù)據(jù)庫，即私有數(shù)據(jù)庫，私有數(shù)據(jù)庫中又包含物性數(shù)據(jù)庫。使用該平臺通過多尺度計算模擬軟件（如QE、LAMMPS、VASP）獲得的數(shù)據(jù)結果會自動保留在數(shù)字化數(shù)據(jù)庫中，支持所有計算結果的物性導入到物性數(shù)據(jù)庫中，方便用戶進行查詢、對大批量數(shù)據(jù)匯交整合，更可以結合MatCloud+內(nèi)置的數(shù)據(jù)庫檢索功能和機器學習，利用模擬數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)背后規(guī)律的挖掘。
二.實驗
MatWeb?
http://matweb.com
包括熱塑性和熱固性聚合物的數(shù)據(jù)表，如ABS、尼龍、聚碳酸酯、聚酯、聚乙烯和聚丙烯;金屬如鋁、鈷、銅、鉛、鎂、鎳、鋼、高溫合金、鈦和鋅合金;陶瓷;還有半導體，纖維和其他工程材料熱塑性塑料。
ICSD?https://icsd.fiz-karlsruhe.de/search/index.xhtml
無機晶體結構數(shù)據(jù)庫，收錄了1913年以來出版的21萬多條實驗表征的無機晶體結構詳細信息，包含化學名稱、化學式、礦物名、晶胞參數(shù)、空間群、原子坐標、原子占位及文獻引用等。
ChemSpider?http://www.chemspider.com/
有機材料數(shù)據(jù)庫，以化學結構式為基礎的最豐富單一化學信息在線資源，它提供多達數(shù)百萬種的化學結構式以及整合其中的多項在線服務。
材料學科領域基礎科學數(shù)據(jù)庫 ?http://www.matsci.csdb.cn/
金屬材料和無機非金屬材料數(shù)據(jù)庫，擁有金屬材料數(shù)據(jù)6萬余條和無機非金屬材料數(shù)據(jù)1萬余條，涵蓋了材料的熱學、力學和電學等各種性能。
三.其他
拓撲材料數(shù)據(jù)庫
Materiae?(含能帶，加SOC能帶)? http://materiae.iphy.ac.cn/#/Topological?Materials?Arsenal ?https://ccmp.nju.edu.cnTopological?Materials?Database http://topologicalquantumchemistry.org/#/
超導材料數(shù)據(jù)庫
第I類超導體 ? http://www.superconductors.org/Type1.htm第II類超導體 ? http://www.superconductors.org/Type2.htm
聲子譜
Phonon database at Kyoto university
http://phonondb.mtl.kyoto-u.ac.jp/index.htmlPhonon website
http://henriquemiranda.github.io/phononwebsite/phonon.htmlPhonon Dispersion Relations Database
http://wolf.ifj.edu.pl/phonondb/aaalph.htm
晶體結構預測軟件
CALYPSO (particle swarm)?
http://www.chemspider.com/USPEX (evolutionary algorithm)?
http://uspex-team.org/en/AIRSS?(random?search)?
https://www.mtg.msm.cam.ac.uk/Codes/AIRSS
總結
科研工作者不管是做實驗課題還是做計算課題都面臨著：
1.數(shù)據(jù)整合的問題，數(shù)據(jù)儲存在電腦里，面臨計算分散，數(shù)據(jù)分散，難以整合等問題。
2.數(shù)據(jù)常易丟失，記錄不及時，不完整，丟失后很難找回。
3.數(shù)據(jù)存儲于不同位置，導致數(shù)據(jù)不能共享，資源不能合理利用，增大計算的難度。
然而MatCloud+平臺的數(shù)據(jù)庫功能可以輕松解決您的以上問題
MatCloud+平臺的數(shù)據(jù)庫集成了晶體材料數(shù)據(jù)庫和分子材料數(shù)據(jù)庫，可以按照分子式或元素種類進行搜索輕松獲取想要的晶體結構或分子結構。從而獲取結構所需要的物性。還可以靈活地自定義材料專用數(shù)據(jù)庫，值得一提的是，MatCloud+平臺一個突出的亮點在于在MatCloud+平臺進行的每一次計算都有相應的記錄，結果自動保留在數(shù)據(jù)庫中，計算結果可以直接導入到平臺的物性數(shù)據(jù)庫。方便用戶進行查詢、對大批量數(shù)據(jù)匯交整合。大大降低了實驗組和計算組對數(shù)據(jù)整理不及時、不完整、難追溯和易丟失等問題，大大提高了工作效率。更可以結合MatCloud+內(nèi)置的數(shù)據(jù)庫檢索功能和機器學習，利用模擬數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)背后規(guī)律的挖掘。
