Speaker
王 宏庆
Description
X 射线衍射（XRD）是表征材料物相组成和晶体结构的重要手段，但多相共存、峰重叠和实验扰动使 XRD 数据解析仍面临困难。传统 search-match 流程依赖参考谱库和人工判读，效率受限；固定标签的深度学习模型则可能受到训练数据覆盖范围、可解释性和跨体系适用性的限制。本文提出面向高通量 XRD 图谱的全自动分析系统 MatDiffract。该系统从 DFT 优化的结构库中检索候选结构并生成 XRD 模拟谱，将模拟谱与实验谱编码至同一特征空间，通过向量检索实现候选物相匹配，并驱动 XRD 图谱的自动拟合与精修。实验结果表明，在实验数据集上，MatDiffract 能够自动完成单相和多相物相识别、全谱拟合与质量分数估计，并通过自动化精修与重排序提高候选物相的识别准确率和谱图拟合质量。
关键词：X 射线衍射；高通量表征；向量检索；物相识别；结构精修
