空位缺陷生成（Vacancy Defect Generation）

Group: Defect | Class: VacancyDefectCard

功能说明

按数量或比例删除原子，快速生成低到高缺陷强度的空位结构分布。支持 Sobol / Uniform 两种随机引擎，可选 count 或 fraction 两种主模式，并可选择固定空位数或随机空位数。

和 Random Vacancy 的区别：

• Vacancy Defect Generation：统计驱动，按整体比例/数量生成空位，适合快速覆盖空位密度分布

• Random Vacancy：规则驱动，按元素+group 精确删除位点，适合定向研究

操作示例

场景：模型把空位构型全部预测成接近完美晶体

你在 100 原子的 Fe 超胞上训练了一个 NEP，训练集里只有弛豫好的完美晶体。模型推理一个含 1 个空位的构型时，能量几乎和完美晶体一样——模型没学过”少了一个原子”是什么后果。

诊断思路： 模型在完美晶体上收敛是因为训练集只有完美晶体。空位附近原子的力场完全不同：键断了一半，局域电子密度变化大。需要往训练集里加入从 1 个空位到 ~5% 浓度的分布，让模型覆盖低/中/高缺陷密度段。

输入： 一个 100 原子的 Fe 超胞

目标： 用 fraction 模式生成 5% 空位浓度，每帧 50 个随机落点版本

参数设置：

• Vacancy Fraction：勾选

• Vacancy Fraction：[0.05]（100 原子里精确删除 5 个空位）

• Count Mode：Fixed count

• Structures：[50]

• Random Engine：Uniform

输出： 50 个空位结构，每个都删除 5 个原子，但空位落点不同，带 Vac(n=5) 标签

怎么验证训练集质量改善：

• 重训后用含空位的测试集推理，力 MAE 应对空位近邻原子也有合理精度

• 如果低浓度 OK 但高浓度崩，说明训练集高浓度样本不够——增加 concentration_condition

• 如果样本覆盖感觉不均匀，换 Sobol 引擎再跑一批对比

什么时候加这张卡、什么时候不加

加：

• 需要快速覆盖”少了一个原子”对力/能量的影响

• 训练集只有完美晶体，需要低/中/高缺陷密度梯度

• 不需要按元素类型区分空位来源

不加：

• 需要精确控制删哪种元素 → 用 Random Vacancy

• 缺陷浓度 >20%——此时结构通常已剧烈变形，需先确认是否物理上有意义

参数说明

空位数量

Num Condition（num_condition）

int，默认 1。count 模式下的空位数量，范围 1-8。直接指定每个结构删几个原子——适合你已经想好确切数字的场景。

Use Num（use_num）

bool，默认 true。打开时按绝对空位数删除，不同输入的缺陷数始终保持一致；关掉后切到浓度模式，不同超胞尺寸下自动保持相同缺陷比例。

Concentration Condition（concentration_condition）

float，默认 0.0。fraction 模式下的空位比例，如 0.02 约等于删掉 2% 的原子。推荐范围 0.005-0.08。比例太小可能一个原子都删不到，比例太大结构容易崩。

Count Mode（count_mode）

str，默认 fixed。fixed 精确按住上面设置的数量删；random 在 1 到设定值之间随机。你需要固定空位数量做对照实验就选 fixed，想覆盖更多空位分布的多样性就选 random。

采样和预算

Engine Type（engine_type）

int，默认 1。0 = Sobol 准随机序列，1 = Uniform 均匀随机。

样本少时 Sobol 对空位数量和位置的覆盖更均衡；大批量（100+）时两者差异很小，Uniform 更快。

Max Structures（max_structures）

int，默认 1。每输入帧生成多少个空位版本。

10~50 够轻量补样，50~100 做常规覆盖，上了 100 建议接一张 FPS Filter。

Use Seed（use_seed）

bool，默认 false。打开后固定 seed → 同参同输入可复现。需要对比实验时开着，纯探索可以关。

Seed（seed）

int，默认 0。随机种子值。

生效条件：use_seed=True。

推荐预设

保守（Safe，Sobol 引擎，2% 浓度，50 个输出）

{
  "class": "VacancyDefectCard",
  "check_state": true,
  "params": {
    "engine_type": 0,
    "num_condition": 1,
    "use_num": false,
    "concentration_condition": 0.02,
    "count_mode": "fixed",
    "max_structures": 50,
    "use_seed": true,
    "seed": 42
  }
}

平衡（Balanced，Uniform 引擎，5% 浓度，50 个输出）

{
  "class": "VacancyDefectCard",
  "check_state": true,
  "params": {
    "engine_type": 1,
    "num_condition": 1,
    "use_num": false,
    "concentration_condition": 0.05,
    "count_mode": "fixed",
    "max_structures": 50,
    "use_seed": true,
    "seed": 42
  }
}

探索（Exploration，Sobol，10% 浓度，100 个输出）

{
  "class": "VacancyDefectCard",
  "check_state": true,
  "params": {
    "engine_type": 0,
    "num_condition": 1,
    "use_num": false,
    "concentration_condition": 0.10,
    "count_mode": "fixed",
    "max_structures": 100,
    "use_seed": true,
    "seed": 42
  }
}

推荐组合

• Super Cell → Vacancy Defect Generation：先扩胞再删，避免小胞里空位相互作用太强

• Vacancy Defect Generation → Insert Defect：空位 + 插隙，互补缺陷族

• Vacancy Defect Generation → Random Vacancy：先覆盖密度分布，再补定向规则删除

常见问题

输出结构数远少于预期。 空位数为 0 时不会生成。检查浓度模式下 concentration * n_atoms 是否≥1。

空位太多导致骨架崩坏。 浓度模式 0.10 以上已到强缺陷区。先检查是否有孤立原子或明显断裂，再决定是否回调。

count 和 fraction 怎么选。 二者只选一个：想精确删几个原子用 Vacancy Count；想按体系大小等比例删用 Vacancy Fraction。

输出标签

Vac(n={删除原子数})

可复现性

勾选 use_seed + 固定 seed → 相同输入可复现。输入结构顺序变化也会影响结果。