本文へスキップ

pycalphad Skill (K-Dense)

K-Dense Inc.

pycalphad による TDB 平衡計算の手順とローカルヘルパーを含む、K-Dense コレクションの Skill です。モル相分率、組成、数値検証記録を出力します。

掲載情報の更新 ·

概要

pycalphad Skill (K-Dense) は scientific-agent-skills コレクションに属します。上流の pycalphad パッケージを使用するための手順と、同梱の Python ヘルパーを提供します。この Skill はパッケージそのものでも、自律的に動作するエージェントでもありません。特定のバルク組成、圧力、温度リストを対象とする有限温度 CALPHAD 平衡計算を案内し、データベースの出典と相選択の判断を明示する役割を担います。

入力には、ローカルの熱力学 TDB データベースと、成分、候補相、元素モル分率、条件を定義する JSON 設定が含まれます。このワークフローでは、組成を暗黙に正規化するのではなく、独立な元素分率をちょうど N-1 個指定し、空孔以外の元素を従属成分として指定する必要があります。出力には、設定、ハッシュ、数値チェック、ベースラインおよび精密化後の結果を含む report.json と、安定な組成セットおよびモル相分率を含む phase-equilibria.csv があります。同じ相名を持つ別個の頂点も個別に保持されるため、同一相の混和ギャップを調べられます。

ヘルパーは、有限なギブズエネルギー、相分率の合計、再構成されたバルク組成、および相構成のサンプリング密度を上げた場合の感度を確認します。これらのチェックは数値的一貫性を評価するものであり、データベースの実験的な正確さや、結果が大域的最小値であることを証明するものではありません。同梱の ideal-cu-ni.tdb は仮想的な教材用モデルであり、評価済みの Cu-Ni データベースではありません。そのため、実合金の解釈には適切な熱力学データベースを用い、そのライセンスと評価済みの適用範囲を精査する必要があります。このワークフローが扱うのは平衡であり、析出速度論や残存する準安定組織ではありません。特殊な制約やカスタムモデリングは、ヘルパーの文書に記載された範囲外です。

主な機能

  • 単一の元素バルク組成、単一の圧力、明示的な有限温度リストについて、ローカル TDB 平衡計算を案内します。
  • 空孔の扱いや、秩序相/無秩序相の候補選択の競合を含め、組成入力と相の適合性を検証します。
  • 物質収支、モル相分率の合計、系全体のギブズエネルギーチェックにより、ベースライン計算とサンプリング密度を上げた計算を比較します。
  • データベース/設定のハッシュ、要求組成とソルバーが課した組成、除外相、結果、明示された不合格チェックを含む report.json を出力します。
  • 各安定組成セットを個別に保持した phase-equilibria.csv を出力し、混和ギャップにおける同一相の複数の頂点も区別して記録します。
  • 実材料の評価データとして提示することなく、ワークフローの評価に使える仮想的な Cu-Ni 教材用データベースと設定を含みます。

用途

  • 評価案:仮想的な Cu-Ni の例を再現し、平衡出力、てこの法則の挙動、数値チェックの報告を確認します。
  • 評価案:ユーザー提供の合金データベースについて、記載された評価適用範囲内で温度に対する平衡相分率の変化を調べます。
  • 評価案:タイライン組成と同一相の混和ギャップ頂点を調べ、再構成されたバルク組成を確認します。
  • 評価案:相を意図的に除外した場合に、制約付き平衡計算へ及ぼす影響を記録します。ただし、これを変態速度論の予測とは解釈しません。

使い方

  1. 指定された Skillを読み、コレクション内でヘルパー、設定テンプレート、教材用データベース、検証リファレンスを確認します。独自のインストールオプションを作らず、提示された環境要件と実行例に従ってください。
  2. TDB の出典、ライセンス、評価状況、および適用される温度、圧力、組成の範囲を確認します。同梱の仮想データベースは、教材またはワークフロー評価のみに使用してください。
  3. 成分と相を確認して除外対象を記録し、独立な元素モル分率を N-1 個、従属成分を 1 個、温度を K、圧力を Pa で設定します。質量基準の組成は事前に変換してください。
  4. 文書に記載されたローカルヘルパーを実行し、新しい出力ディレクトリに保存します。report.json で相分率の合計、物質収支、サンプリング感度、ソルバーによる組成調整のチェックを確認し、相転移付近では温度とサンプリングを細かくします。
  5. 相組成のドキュメントを参照して phase-equilibria.csv を解釈します。モル分率、個別に保持された組成セット、データベースの出典、除外対象、未解決の制約を報告してください。ギブズエネルギー列は系全体の値を示し、個々の相の値ではありません。

関連リソース

ALIGNN

モデル

ALIGNN は、材料特性予測のための原子論的グラフニューラルネットワークを提供し、学習ワークフロー、事前学習済み予測器、および構造最適化向けの ALIGNN-FF 力場を備えています。

オープンソースPython

材料探索

Allegro

モデル

Allegro は NequIP の拡張として E(3) 等変原子間ポテンシャルを実装し、文書化された GPU 高速化オプションと、LAMMPS シミュレーション用の独立したプラグインを提供します。

オープンソースPython

計算化学 · 材料探索

computational-chemistry-agent-skills コレクションに含まれる ASE ルーティング Skill。ワークフローの準備と計算器の設定を分け、実行は別の担当先に委任します。

計算化学 · 材料探索

CGCNN

モデル

CGCNNは結晶グラフ畳み込みニューラルネットワークを実装し、結晶構造から材料特性を学習します。カスタムデータを用いたモデルの学習と、事前学習済みモデルによる予測に対応しています。

オープンソースPython

材料探索

ChatMOF

エージェント

ChatMOFは、言語モデルに導かれるツールを用いて、自然言語によるリクエストからMOFデータを検索し、特性を予測し、構造を生成する、コードが公開された研究システムです。

オープンソースPython

材料探索

ChemAgent (AI4Chem)

エージェント

ChemAgent (AI4Chem) は化学・材料分野でのツール利用を目的とする研究フレームワークであり、木探索による計画、ツール実行、ChemToolBench に基づく学習を扱う CheMatAgent 論文と関連しています。

計算化学 · 材料探索

関連ガイド

ワークフロー

材料科学のAIツール:MCP・Agents・Skillsの研究ワークフロー

材料データベース、研究エージェント、科学的Skillsの実践ガイド。凸包、平衡、フォノン、実験的安定性に関する主張を区別しながら、結晶スクリーニング、計算、解析を組織化する方法を解説します。

スキル

化学AI Skillsとは?研究エージェントの手順モジュールを理解する

化学AI Skillsを再利用可能な手順モジュールとして理解します。`SKILL.md`に何が含まれるか、ホストが指示をどう読み込むか、SkillsがMCPやエージェントとどう異なるか、そして指針を科学的検証と混同せずに選択、組み合わせ、評価する方法を説明します。