本公開涉及材料合成領域，具體涉及一種材料制備路線的優(yōu)化方法、裝置及電子設備。

背景技術：

1、諸如mxenes一類的二維過渡金屬碳化物和氮化物，因其出色的電導性、力學性能和化學穩(wěn)定性，在能源存儲、傳感器、催化劑和電磁屏蔽等領域顯示出巨大的應用潛力。盡管這些二維材料具備諸多優(yōu)異屬性，其合成過程仍面臨諸多技術挑戰(zhàn)和環(huán)境風險。

2、相關制備方法依賴于有毒性的反應物(例如氫氟酸)的使用，不僅對操作人員的健康構成嚴重威脅，同時其使用和廢棄處理過程中對環(huán)境造成的污染也難以忽視。其制備過程不僅安全風險高，而且需要復雜的廢液處理設施，增加了材料合成的成本和環(huán)境負擔。因此亟需一種更安全、環(huán)保且能自優(yōu)化材料制備路線的方法。

技術實現思路

1、本公開實施例提供一種材料制備路線的優(yōu)化方法、裝置及電子設備，旨在解決上述背景技術存在的問題。

2、為了解決上述技術問題，本公開是這樣實現的：

3、第一方面，本公開實施例提供了一種材料制備路線的優(yōu)化方法，所述方法包括：

4、將初始文本命令輸入大語言模型llm，所述初始文本命令指定有制備目標材料的反應條件參數；

5、利用所述大語言模型llm，根據所述初始文本命令生成反應分子動力學模擬所需的輸入文件和結構文件；

6、基于所述輸入文件和所述結構文件執(zhí)行反應分子動力學模擬，生成輸出文件；

7、利用所述大語言模型llm，根據所述輸出文件，輸出模擬結果得分，所述模擬結果得分用于反映基于所述反應條件參數制備目標材料的制備效果；

8、基于所述模擬結果得分，利用所述大語言模型llm輸出優(yōu)化后的反應條件參數。

9、可選地，所述方法還包括：

10、根據所述輸出文件生成參數提取文本命令，所述參數提取文本命令用于指示所述大語言模型llm從所述輸出文件中提取出評估參數，所述評估參數包括反應物消耗量、產物純度、反應耗時和污染產物類別數；

11、根據所述評估參數生成評分文本命令，所述評分文本命令用于指示所述大語言模型llm基于所述評估參數計算出所述模擬結果得分；

12、根據所述輸入文件、所述結構文件和所述模擬結果得分，生成優(yōu)化文本命令，所述優(yōu)化文本命令用于指示所述大語言模型llm優(yōu)化所述反應條件參數；

13、根據優(yōu)化后的反應條件參數生成新的初始文本命令，所述新的初始文本命令用于指示所述大語言模型llm生成新一輪反應分子動力學模擬所需的輸入文件和結構文件。

14、可選地，在基于所述模擬結果得分，利用所述大語言模型llm輸出優(yōu)化后的反應條件參數之后，所述方法還包括：

15、根據所述優(yōu)化后的反應條件參數，利用所述大語言模型llm生成新一輪反應分子動力學模擬所需的輸入文件和結構文件；

16、基于所述新一輪反應分子動力學模擬所需的輸入文件和結構文件，執(zhí)行反應分子動力學模擬，生成新的輸出文件；

17、利用所述大語言模型llm，根據所述新的輸出文件，輸出新的模擬結果得分，所述新的模擬結果得分高于所述模擬結果得分；

18、基于所述新的模擬結果得分，利用所述大語言模型llm輸出優(yōu)化后的反應條件參數；

19、執(zhí)行步驟：根據所述優(yōu)化后的反應條件參數，利用所述大語言模型llm生成新一輪反應分子動力學模擬所需的輸入文件和結構文件；直至所述大語言模型llm輸出的模擬結果得分高于預設的得分閾值。

20、可選地，利用所述大語言模型llm，根據所述輸出文件，輸出模擬結果得分，包括：

21、利用所述大語言模型llm，從所述輸出文件中提取評估參數，所述評估參數包括反應物消耗量、產物純度、反應耗時和污染產物類別數；

22、根據所述評估參數，利用所述大語言模型llm對所述反應分子動力學模擬過程進行評估，輸出模擬結果進行評分。

23、可選地，根據所述評估參數，利用所述大語言模型llm對所述反應分子動力學模擬過程進行評估，輸出模擬結果進行評分，包括：

24、利用所述大語言模型llm，對所述反應分子動力學模擬過程中的反應物消耗量、產物純度、反應耗時和污染產物類別數分別進行評分，得到各項評估參數各自的得分；

25、利用所述大語言模型llm，將各項評估參數各自的得分加權合成所述模擬結果得分，并輸出所述模擬結果得分。

26、可選地，所述反應條件參數包括反應溫度、反應壓力、反應物種類和反應物濃度；

27、利用所述大語言模型llm，根據所述初始文本命令生成lammps軟件所需的輸入文件和結構文件，包括：

28、利用所述大語言模型llm，從所述初始文本命令中解析出反應溫度、反應壓力、反應物種類和反應物濃度；

29、根據所述反應物種類，利用所述大語言模型llm生成結構文件，所述結構文件用于反映基于所述反應條件參數生成的目標材料的初始分子結構和原子坐標；

30、根據所述反應溫度、所述反應壓力和所述反應物濃度，利用所述大語言模型llm生成輸入文件，所述輸入文件用于定義執(zhí)行所述反應分子動力學模擬所需的模擬參數，所述模擬參數包括時間步長、模擬時長、溫度值和壓力值。

31、可選地，基于所述輸入文件和所述結構文件執(zhí)行反應分子動力學模擬，生成輸出文件，包括：

32、將所述結構文件加載到lammps軟件中，初始化模擬環(huán)境，配置反應分子動力學模擬所需的物理和化學環(huán)境參數；

33、執(zhí)行反應分子動力學模擬，利用所述lammps軟件基于所述物理和化學環(huán)境參數，根據所述模擬參數進行數值計算，并生成輸出文件。

34、可選地，所述方法還包括：

35、利用所述大語言模型llm，對所述輸出文件中的數據進行數據處理，確定出所述反應分子動力學模擬過程中的潛在問題，所述數據處理的方式包括但不限于以下至少一項：數據聚類、趨勢分析、異常檢測；

36、利用所述大語言模型llm，根據所述反應分子動力學模擬過程中的潛在問題調整所述輸入文件中的模擬參數，生成調整后的輸入文件。

37、第二方面，本公開實施例提供了一種材料制備路線的優(yōu)化裝置，所述裝置包括：

38、輸入模塊，用于將初始文本命令輸入大語言模型llm，所述初始文本命令指定有制備目標材料的反應條件參數；

39、第一生成模塊，用于利用所述大語言模型llm，根據所述初始文本命令生成反應分子動力學模擬所需的輸入文件和結構文件；

40、第二生成模塊，用于基于所述輸入文件和所述結構文件執(zhí)行反應分子動力學模擬，生成輸出文件；

41、第一輸出模塊，用于利用所述大語言模型llm，根據所述輸出文件，輸出模擬結果得分，所述模擬結果得分用于反映基于所述反應條件參數制備目標材料的制備效果；

42、第二輸出模塊，用于基于所述模擬結果得分，利用所述大語言模型llm輸出優(yōu)化后的反應條件參數。

43、可選地，所述裝置還包括：

44、第一文本生成模塊，用于根據所述輸出文件生成參數提取文本命令，所述參數提取文本命令用于指示所述大語言模型llm從所述輸出文件中提取出評估參數，所述評估參數包括反應物消耗量、產物純度、反應耗時和污染產物類別數；

45、第二文本生成模塊，用于根據所述評估參數生成評分文本命令，所述評分文本命令用于指示所述大語言模型llm基于所述評估參數計算出所述模擬結果得分；

46、第三文本生成模塊，用于根據所述輸入文件、所述結構文件和所述模擬結果得分，生成優(yōu)化文本命令，所述優(yōu)化文本命令用于指示所述大語言模型llm優(yōu)化所述反應條件參數；

47、第四文本生成模塊，用于根據優(yōu)化后的反應條件參數生成新的初始文本命令，所述新的初始文本命令用于指示所述大語言模型llm生成新一輪反應分子動力學模擬所需的輸入文件和結構文件。

48、可選地，所述裝置還包括：

49、第四生成模塊，用于根據所述優(yōu)化后的反應條件參數，利用所述大語言模型llm生成新一輪反應分子動力學模擬所需的輸入文件和結構文件；

50、第五生成模塊，用于基于所述新一輪反應分子動力學模擬所需的輸入文件和結構文件，執(zhí)行反應分子動力學模擬，生成新的輸出文件；

51、第三輸出模塊，用于利用所述大語言模型llm，根據所述新的輸出文件，輸出新的模擬結果得分，所述新的模擬結果得分高于所述模擬結果得分；

52、第四輸出模塊，用于基于所述新的模擬結果得分，利用所述大語言模型llm輸出優(yōu)化后的反應條件參數；

53、重復執(zhí)行模塊，用于執(zhí)行步驟：根據所述優(yōu)化后的反應條件參數，利用所述大語言模型llm生成新一輪反應分子動力學模擬所需的輸入文件和結構文件；直至所述大語言模型llm輸出的模擬結果得分高于預設的得分閾值。

54、可選地，所述第一輸出模塊包括：

55、提取子模塊，用于利用所述大語言模型llm，從所述輸出文件中提取評估參數，所述評估參數包括反應物消耗量、產物純度、反應耗時和污染產物類別數；

56、評估子模塊，用于根據所述評估參數，利用所述大語言模型llm對所述反應分子動力學模擬過程進行評估，輸出模擬結果進行評分。

57、可選地，所述第一輸出模塊包括：

58、分項評分子模塊，用于利用所述大語言模型llm，對所述反應分子動力學模擬過程中的反應物消耗量、產物純度、反應耗時和污染產物類別數分別進行評分，得到各項評估參數各自的得分；

59、加權子模塊，用于利用所述大語言模型llm，將各項評估參數各自的得分加權合成所述模擬結果得分，并輸出所述模擬結果得分。

60、可選地，所述反應條件參數包括反應溫度、反應壓力、反應物種類和反應物濃度；所述第一生成模塊包括：

61、解析子模塊，用于利用所述大語言模型llm，從所述初始文本命令中解析出反應溫度、反應壓力、反應物種類和反應物濃度；

62、結構文件生成子模塊，用于根據所述反應物種類，利用所述大語言模型llm生成結構文件，所述結構文件用于反映基于所述反應條件參數生成的目標材料的初始分子結構和原子坐標；

63、輸入文件生成子模塊，用于根據所述反應溫度、所述反應壓力和所述反應物濃度，利用所述大語言模型llm生成輸入文件，所述輸入文件用于定義執(zhí)行所述反應分子動力學模擬所需的模擬參數，所述模擬參數包括時間步長、模擬時長、溫度值和壓力值。

64、可選地，所述第二生成模塊包括：

65、初始模擬子模塊，用于將所述結構文件加載到lammps軟件中，初始化模擬環(huán)境，配置反應分子動力學模擬所需的物理和化學環(huán)境參數；

66、模擬執(zhí)行子模塊，用于執(zhí)行反應分子動力學模擬，利用所述lammps軟件基于所述物理和化學環(huán)境參數，根據所述模擬參數進行數值計算，并生成輸出文件。

67、可選地，所述裝置還包括：

68、潛在問題確定模塊，用于利用所述大語言模型llm，對所述輸出文件中的數據進行數據處理，確定出所述反應分子動力學模擬過程中的潛在問題，所述數據處理的方式包括但不限于以下至少一項：數據聚類、趨勢分析、異常檢測；

69、調整模塊，用于利用所述大語言模型llm，根據所述反應分子動力學模擬過程中的潛在問題調整所述輸入文件中的模擬參數，生成調整后的輸入文件。

70、第三方面，本公開實施例提供了一種電子設備，包括：處理器、存儲器及存儲在所述存儲器上并能夠在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現材料制備路線的優(yōu)化方法的步驟。

71、本公開的實施例提供的技術方案至少帶來以下有益效果：

72、本公開通過整合大語言模型llm的應用，自動生成所需的反應分子動力學模擬輸入文件和結構文件，根據模擬生成的輸出文件，大語言模型llm能夠評估制備目標材料的效果，輸出模擬結果得分。通過大語言模型llm的評分系統(tǒng)，直接反映出不同反應條件參數下材料制備的效率和質量，使得制備過程中的參數優(yōu)化更加科學和精確，在保證材料性能的同時，減少資源浪費和環(huán)境污染。不僅提高了材料制備的可重復性和可靠性，也符合環(huán)保和安全的現代化工業(yè)要求，為mxenes及其他先進材料的合成提供了一種更加高效和環(huán)保的新路徑。