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加快打造原始創新策源地,加快突破關鍵核心技術,努力搶占科技制高點,為把我國建設成為世界科技強國作出新的更大的貢獻。

——習近平總書記在致中國科學院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經濟主戰場、面向國家重大需求、面向人民生命健康,率先實現科學技術跨越發展,率先建成國家創新人才高地,率先建成國家高水平科技智庫,率先建設國際一流科研機構。

——中國科學院辦院方針

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上海有機所推出上海含能材料數據庫SEMDB助力含能材料智能設計

發布時間:2025-04-29 【字體: 】【打印】 【關閉

含能材料是一類能量密度高、能夠在特定條件下迅速釋放大量能量的化合物,廣泛應用于國防和國民經濟領域。這類材料主要包括炸藥、發射藥、推進劑和煙火劑等,在國家安全和工業發展中具有重要的戰略地位。然而,含能材料的結構、性質及功能等關鍵信息分散在海量文獻中,給合成化學家及相關研究人員的查找與使用帶來了諸多不便。為此,亟需一個專業平臺來系統整理和積累含能材料的核心數據。

近日,中國科學院上海有機化學研究所薛小松課題組與楊軍課題組聯合推出了SEMDB——上海含能材料數據庫(Shanghai Energetic Materials Database)。SEMDB由薛小松團隊和楊軍團隊共同建設,由李遙博士領銜開發與維護。SEMDB專注于收錄全球范圍內公開發表的含能材料相關信息,致力于為科研人員、工程師、軍事專家及相關領域的決策者提供準確且全面的信息支持,助力含能材料的研究、開發與應用。

上海含能材料數據庫主頁

SEMDB該數據庫收錄了傳統炸藥、推進劑、火箭發動機燃料等各類含能材料,涵蓋了其物化性質、爆轟性能、晶體結構等多方面內容,所有數據均由專業團隊審核,確保信息的可信度和準確性,為用戶提供詳實的參考資料。數據庫團隊定期更新內容,及時反映含能材料領域的最新研究成果和發展動態。用戶可以通過網站訪問SEMDB根據需求檢索所需信息,根據關鍵詞、類別或特定參數進行檢索,快速獲取相關數據,節省研究時間,提高工作效率。

SEMDB不僅是一個信息豐富的數據庫,還融合了先進的機器學習技術。研究人員利用圖卷積神經網絡(Graph Convolutional Neural Networks, GCN)開發了生成焓預測工具,能夠精準預測化學物質的生成焓,從而為含能材料設計提供重要參考。此外,SEMDB還包含了基于Transformer架構的含能分子生成模型、爆轟性能計算器和比沖計算器等實用工具,為新型含能材料開發提供了新途徑。

SEMDB中生成焓預測界面

SEMDB中含能分子生成界面

SEMDB將繼續擴充內容、拓展合作范圍、提升服務質量,致力于成為全球含能材料領域的權威數據庫之一,為科研工作者和工程技術人員提供更加全面、便捷的信息支持,推動含能材料科技創新與產業發展。

感謝國家自然科學基金委,中國科學院和上海有機化學研究所的大力資助!

SEMDB訪問鏈接:https://semdb.siochemdb.com/

SEMDB訪問二維碼:


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