热物性是材料的基本属性之一，贯穿于能源生产、建筑节能、电力电子、先进制造、生物化工、航空航天等国家重要行业。伴随着这些领域的快速蓬勃发展，热物性数据也日趋冗杂，解决热物性数据的存取、甄别、分析、安全等各方面问题面临严重挑战。

在信息技术快速发展的时代，大数据密切关联机器学习技术，利用电脑以另一种逻辑切入数据管理和数据发掘，推动新型科学研究模式，作为传统人脑科研思维的有益补充。而热物性关系到国家重要战略领域，热物性研究目前无法与信息时代接轨。因此，基于上海第二工业大学高水平地方高校建设项目，以我校材料科学与工程学科为基础，建立了面向低碳和热控技术、覆盖热物性数据处理全生命周期、内涵丰富、结构合理的综合数据存储、分析及服务的热物性大数据中心平台。通过建设，热物性大数据中心可以实现以下功能：

1）省时简便：通过机器学习得到的数据相关性分析直接推进热物性研究，相比较于传统的热物性实验和理论研究，具有更省时和简便的特点；

2）高效信息共享：充分共享海量体系的热物性大数据，有利于打破信息孤岛，具有重要的工业应用和科学研究价值；

3）数据可信：大数据分析，排除单次测量的误差，结果可靠，有效避免了传统理论和实验研究得到的数据由于实验条件、误差、人为等各类原因导致的分散；

4）预测新热物性设计新材料：通过机器学习，了解数据之间的关联性，预测新的热物性、设计新材料体系，提高新奇热物性发现及新材料体系开发的速度；

5）用户友好及智能推送：热物性大数据平台开发用户友好型客户端，基于用户操作进行机器学习，优化用户界面及智能推送最新热物性研究进展；

6）数据安全：针对关系国家安全和科研战略的核心关键热物性数据，迫切需要多重技术手段保证其安全性，热物性大数据基于不同用户安全层级分类，以软硬件结合的手段确保关键热物性数据的保密及安全。

除此之外，平台将继续从数据采集、数据存储、数据挖掘、数据安全四个方面开展建设，进而实现构建技术先进、数据全面、功能完善、安全可靠以及用户友好，且覆盖热物性数据处理全生命周期、内涵丰富、结构合理的综合数据存储、分析及服务平台的热物性大数据中心的目标。

通过5年的建设，热物性大数据中心将成为国际领先，支撑低碳和热控技术领域国家重大战略需求，技术先进、数据全面、功能完善、安全可靠以及用户友好，覆盖热物性数据处理全生命周期、内涵丰富、结构合理的综合数据存储、分析及服务平台。利用大数据技术，改善传统热物性数据的局限性，发现新关联、预测新机制；获取极端条件和实际应用工况下，材料的实际热物性参数，包括电子器件（芯片）与设备、新能源汽车、建筑工程等；推进新能源创新和新材料开发，以服务双碳目标的实现。