基于材料数值计算大数据的材料辐照机理发现

任帅，陈丹丹，储根深，白鹤，李慧昭，何远杰，胡长军

1.北京科技大学计算机与通信工程学院，北京 100083；2.智能超算融合应用技术教育部工程研究中心，北京 100083

1 引言

在材料辐照效应领域，高性能计算软件在模拟过程中会实时产生数值计算数据。这些数值计算数据不仅数目巨大、关联性强，而且不同计算尺度、不同服役环境下的数据之间是相互关联的。同时，这些数据中蕴含着材料从微观机理到宏观性能的规律，具有量大、关联复杂、类型丰富的典型大数据特征（如图1所示），是具有宝贵价值的。除了具有典型大数据特征，这些数据还具有领域特殊性。从反应堆材料生命周期的角度来看，首先，数据类型丰富。从具体的设计、服役到寿命终止，都会产生大量的类型多样的数据，这些数据是典型的大数据。其次，关联复杂，反应堆材料的使用寿命与各个服役阶段息息相关。优异的服役性能离不开精确的系统测试，离不开大量的工艺参数调控，更离不开合适的成分、结构设计，因此，各个阶段之间的数据关联关系极其复杂。最后，具有时序性。反应堆材料的服役周期长达几十年，且随着使用时间增长，材料性能在不同的时效作用下也会呈现不同的特点，数据版本多种多样，使得反应堆材料辐照数据具有显著的时序性特点。

图1 典型大数据特征

基于上述分析，笔者提出了材料数值计算大数据（big data of material simulation，MSBD）的概念，在超级计算机上已通过准确性验证的材料数值建模和模拟软件会产生大量的数值计算数据，这些数据具有数目巨大、关联复杂、类型丰富等典型的大数据特征；……