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# 高通量筛选与扩胞项目
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## 环境配置需求
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项目需要配置两个 Conda 环境，名称分别为 **screen** 和 **zeo**。
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### 1. zeo 环境 (用于几何结构分析)
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* **Python**: 2
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* **核心库**: `zeo++` (需编译), `pymatgen==2018.12.12`, `numpy==1.16.6`
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* **其他**: `os`, `argparse`, `PrettyTable`, `monty`, `future`
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### 2. screen 环境 (用于逻辑筛选与数据处理)
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* **Python**: 3.11.4
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* **核心库**: `pymatgen==2024.11.13`, `pandas` (新增，用于处理CSV)
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## 快速开始
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1. **数据准备**:
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* 如果数据来源为 **Materials Project (MP)**，请将 CIF 文件放入 `data/input_pre`。
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* 如果数据来源为 **ICSD**，请直接将 CIF 文件放入 `data/input`。
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2. **运行**:
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* 确保已创建上述两个 Conda 环境。
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* 在根目录下运行自动化脚本：
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```bash
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bash main.sh
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```
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## 处理流程详解
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### Stage 1: 预处理与基础筛选 (Step 1)
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* **Pre-process**: 清洗数据，统一放入 `input` 文件夹。
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* **Step 1**:
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* 读取 CIF 文件，利用 `crystal_2` 库检查电荷平衡与化学式。
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* **文件重组**: 将通过筛选的文件按阴离子类型分类。
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* **新结构**: 每个材料拥有独立的文件夹（例如 `after_step1/O/141/141.cif`），便于管理后续的计算日志。
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* **Make SH**: 自动生成用于调用 Zeo++ 的 `analyze.sh` 脚本。
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### Stage 2: Zeo++ 计算
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* 切换至 `zeo` 环境。
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* 计算材料的孔径 (Percolation diameter)、比表面积等几何参数。
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* 结果输出为每个文件夹下的 **`log.txt`**。
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### Stage 3: 数据提取与联合筛选 (Step 2-4)
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* **数据提取 (`extract_data.py`)**:
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* 自动遍历所有文件夹中的 `log.txt`。
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* 提取关键参数：`Percolation Diameter` (Step 2), `Minimum of d` (Step 3), `Maximum Node Length` (Step 4)。
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* 结果汇总为 CSV 文件保存在 `output/` 目录下（例如 `output/O/O.csv`）。
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* **联合筛选 (`step2_4_combined.py`)**:
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* 读取 CSV 文件，根据预设的阈值（如 O: Perc>0.5, Min_d<3.0, Node>2.2）进行过滤。
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* **结果**: 将符合所有条件的材料，以**软链接**的形式汇聚到 `data/after_screening` 文件夹中。
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## 扩胞逻辑 (Step 5 - 待后续执行)
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目前扩胞逻辑维持原状，基于筛选后的结构进行处理。
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### 算法分解
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1. **读取结构**: 解析 CIF 文件。
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2. **统计 Occupation**:
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* 将具有相同 Occupation 值的原子归为一类。
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* 生成 `Occupation_list` 字典。
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3. **计算扩大倍数**:
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* 根据 Occupation 的分子分母情况（如 0.5 对应 1/2），计算公约数。
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4. **生成结构列表**:
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* 根据分子与分母生成 `structure_list`。
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5. **对称性处理与扩胞**:
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* 根据材料结构的对称性，生成三个方向的扩胞列表 (如 `{"x":1, "y":2, "z":1}`)。
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6. **生成新文件**:
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* 结合 `structure_list` 与扩胞倍数生成最终的超胞 CIF。
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### 假设条件
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* 只考虑两个原子在同一位置上的共占位情况。
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* 不考虑 Li 原子的共占位情况，对 Li 原子不做处理。 |