ReaxFF:蛋白质聚集体热解产生超轻气凝胶(Materials Today 2022)

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概要 二维(2D)石墨烯(G)和一维(1D)碳纤维(CF)集成的新型碳结构,具有优异的应用潜力,但无法直接制造这样复杂的架构,因此在很大程度上需要进一步的探索。最近普林斯顿大学Craig B. Arnold等人,将基于描述性/预测性的全原子反应分子动力学模拟(ReaxFF+蛋白质力场)的计算化学方法与实验结合起来,从多学科角度对这一问题进行了挑战性的探讨,发现了令人鼓舞的现象: 大分子蛋白质聚集体中的相互作用,为设计和制造复杂多孔材料,提供了独特的机会,且无需外部模板和昂贵的后处理。研究人员将新鲜鸡蛋中的蛋白加工成了可伸缩的、无缝连接的、具有双重孔隙度的分级G-CF气凝胶。 基于AMS(Amsterdam Modeling Suite)ReaxFF模块的模拟,准确地再现了这些结构,与实验结果一致性良好,并证明具有分层结构的多孔形态存在多种潜在应用可能性。 参考文献 S. Ozden et al., Egg protein derived ultralightweight hybrid monolithic aerogel for water purification, Materials Today 2022, DOI: 10.1016/j.mattod.2022.08.001

超临界流体的不均性分布及其对反应行为的影响(JACS Au 2022)

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研究背景 超临界流体因其特殊的性质,已经广泛应用于化学工程行业中。以热裂解反应为例,如石化炼炉,高性能燃烧容器等装置内发生的热裂解反应,往往发生在超临界流体中。已有大量实验研究报道,超临界条件下的热裂解反应在反应速率及反应产物等方面,显著差异于常压气相下的热裂解反应。然而,解释这些由于相态区别导致的反应行为差异,尚为超临界领域内的一个难题。为此,有必要从超临界流体本身存在的特殊微观流体结构出发,对其微观分布与特异反应行为的关联进行研究,为拓宽超临界流体的应用提供理论基础。 基于此,天津大学化工学院刘国柱教授团队提出了一种结合机器学习与分子动力学的模拟策略:通过集群变量驱动元动力学(CVHD)模拟超临界流体在真实工况条件下的反应过程,准确描述了超临界热裂解的特殊反应行为,并通过深度神经网络对原子局部环境进行学习,将超临界流体从原子尺度划分为“类液原子”与“类气原子”,揭示了拥有特殊局部环境的“类液原子”在超临界流体反应中的重要作用,理论性地解释了超临界反应的特殊反应行为。该研究结果对于深入探索超临界流体及相关反应具有重要的理论意义。 研究内容 首先,作者利用AMS软件ReaxFF模块中提供的集群变量驱动元动力学算法(CVHD),模拟了真实工况条件下(1000 K),气态及超临界态代表性碳氢燃料组分正癸烷的热裂解反应过程,并追踪了反应中的主要产物分布,构建了两种反应条件下的反应机理网络。相较于气态热裂解反应,超临界态下的反应中,诸如氢提取反应,双自由基加成反应等双分子反应所占比例显著提高,导致反应产物中大分子烷烃数目增加,产物烷/烯比增加,符合实验结果。 为解释超临界态热裂解反应的特殊行为,选择深度神经网络对真实气相、液相原子的局部环境进行学习,构建二元分类器,对超临界流体进行筛分。筛分结果表明,超临界流体并非均匀单相,而是由“类气原子”与“类液原子”交织共存形成的泡沫状结构。随着流体所处环境压力的改变,流体体密度发生变化,所含“类液原子”的比例也随之改变,并呈现出S型变化趋势。 图1. 超临界流体中的类气、类液原子分布(a)3 MPa; (b) 15 MPa; (c) 30 MPa 进一步地,对超临界态反应中大量增加的双分子反应进行追踪分析,发现双分子反应集中发生于“类液原子”及其近邻原子所构成的“类液区”中。后续分析发现,“类液原子”拥有与液态相似的局部环境,其较高的局部密度保证了足够的有效碰撞几率,促进了双分子反应的有效进行,并最终导致超临界态反应的特殊反应行为。 图2. 典型双分子反应的定位及原子种类划分。其中(a), (b)为反应追踪及定位;(c), (d)为类气/液原子划分结果。 小结 该工作结合机器学习与反应性分子动力学模拟,从超临界流体的微观分布特殊性出发,解释了超临界态反应的特殊反应行为。集群变量驱动元动力学算法有效地拓展了模拟时长,使真实工况下的反应模拟成为可能。深度神经网络分类器则描述了超临界流体的不均性微观分布,并确定了超临界流体中特有的“类液原子”,以及其与双分子反应之间的联系。该研究结果从微观层面完善了对于超临界态反应的了解,广泛地拓展了超临界流体及其反应的应用空间。 参考文献 Yutong Wang, and Guozhu Liu*, Inhomogeneity Effects on Reactions in Supercritical Fluids: A Computational Study on the Pyrolysis of n‑Decane, JACS Au, 2022, DOI: 10.1021/jacsau.2c00359 感谢天津大学化工学院刘国柱教授课题组博士生王宇桐同学供稿!

基于HRTEM探究多温度段煅后石油焦的微观结构特征演变及多尺度建模(Fuel 2022)

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相关背景 煅烧是制备石墨产品的一个重要过程,煅烧后的石油焦是如锂离子电池负极、钢铁冶炼热电偶、稀土电解槽槽体和铝电解炭阳极等炭素材料的优质原料。 现有研究已表明,煅烧会使石油焦的物理和化学性质发生一系列的变化:焦体中的挥发物和水分被大量去除,导致体积收缩、密度增加;芳香烃在煅烧过程中先后经历热解、聚合和重新排列,导致导电性提高; H、O、N和S等杂质元素也可在高温下脱除,导致焦体骨架抗氧化性提高。 然而,现有的关于温度对煅烧焦的影响的研究,大多数是基于传统实验,演变规律的探究主要基于对实验结果的推测。对于不同温度段煅后焦微观结构特征的演变规律,需要通过更先进的检测方法进行深入分析。建立精确的微观模型,是进一步利用材料计算模拟方法探究微观反应机理的基础。 研究亮点 中南大学仲奇凡教授课题组基于HRTEM检测,分析了不同温度段煅后焦晶格条纹的长度、堆叠、方向和曲率的变化。发现温度在289~1873 K间,平均条纹长度、堆叠占比、45度集中分布频率和弯曲条纹占比的值分别从7.36 Å、10.26%、44.91%和58.74%变化到12.03 Å、50.63%、98.71%和36.13%。数学拟合被用来连续和定量地分析微观结构特征的变化规律。在873~1873 K的温度区间内,微观结构特征的变化规律与Logistic回归模型拟合良好。根据拟合曲线的趋势,尽管大多数微观结构特征在873 K以下经历了轻微的不良变化,但在873 K以上,微观结构特征进行了较大程度的有益演变,提高了结构有序度。此外,拟合曲线的数学方程可以可靠地计算出给定温度段下的各项特征值。 图1 基于HRTEM对多温度段煅后焦微观结构特征演变进行分析 通过HRTEM图像引导的自动化建模、AMS软件中ADF模块的结构优化和ReaxFF模块的分子动力学驰豫等方法,成功建立了煅后焦的分子尺度(约70个原子)模型、微晶尺度(3990个原子)三维模型和纳米尺度(31909个原子)三维模型。模型中的H/C比率、官能团比例、微量金属含量、真实密度和结构特征等与实际数据相似。利用ADF模块计算出煅后焦分子模型的FT-IR图谱,再利用芳香族H和脂肪族H的峰面积之比可计算出分子模型的芳香度,其值与实际检测结果相近,利用相关脚本可计算得到三维模型的XRD图谱,其特征峰位置与实际图谱基本一致。以上多方面验证证明了所建模型的合理性,这样的多尺度模型精确表征了煅后焦的微观结构,并可应用于碳材料反应过程的计算模拟研究。 参考文献 Microstructural features transformation at various temperature stages and multi-scale atomistic representations of calcined petroleum coke based on HRTEM, ZihanYou, JinXiao, QiuyunMao, XiuzhenZhang, QifanZhong, Fuel, 2022, Volume 330, 125521 感谢中南大学仲奇凡教授课题组犹子涵博士供稿!

使用ReaxFF研究交联环氧聚合物的湿热降解(ACS Appl. Polym. Mater. 2022)

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概要 最近北达科他州立大学的计算科学家发表了一篇论文,介绍如何使用ReaxFF分子动力学研究受水分污染的聚合环氧树脂网络的物理和化学降解。他们展示了一种使用 ReaxFF 模拟存在水分的交联聚合物网络的方法,对计算效率有显著提高,论文“Reactive Molecular Dynamics Study of Hygrothermal Degradation of Crosslinked Epoxy Polymers”发表于ACS Applied Polymer Materials杂志。该项目的研究团队由 Bakhtiyor Rasulev 教授和 Wenjie Xia 教授领导,成员包括 Anas Karuth、Amirhadi Alesadi 和 Aniruddh Vashisth 教授。 交联环氧聚合物在各种应用场景中,经常暴露于高湿度环境,而环氧热固性树脂材料的吸水性,通常会导致其物理和机械性能的恶化。除了物理降解外,还可能发生不可逆的化学降解。作者应用ReaxFF分子动力学,对水分污染的环氧树脂的物理和化学降解进行了模拟。模拟结果表明,水分进入后,除塑化效应外,水分子与网络内的负电位点的多位点相互作用,还会使环氧树脂网络的机械性能和密度的有所恢复。此外,由于长期暴露于潮湿或由于开裂而导致的直接暴露,会导致环氧-胺网络发生不可逆的变化。应用ReaxFF 分子动力学,成功模拟出水分子的质子化,以及对环氧 – 胺网络中醚基团 C-O 键的亲核攻击。值得注意的是,模拟表明水分子对环氧网络中水解反应的选择性取决于网络的空间排列和空间位阻。  参考文献 A. Karuth, A. Alesadi, A. Vashisth, W. Xia, and B. Rasulev, Reactive Molecular Dynamics Study of Hygrothermal Degradation of […]

Fe/Co掺杂镍基载氧体的化学链燃烧反应机理和性能(Fuel Process Technol 2022)

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CLC作为一种低能耗、低污染的新型能源利用方法,是实现清洁生产和高效转化的研究热点。CLC过程的关键任务之一是载氧体的反应活性和机理研究。众所周知,燃烧等热化学转化过程的化学反应行为与反应物的结构密切相关。NiO、Fe2O3、钙钛矿和尖晶石材料在CLC中表现出不同的反应行为和机理,这些差异主要来自于各种载氧体的化学组成、颗粒尺寸、表面形态和化学键特征。尽管已经在实验中研究了CLC中各种反应行为,从多尺度分子模拟、反应动力学和材料表征的角度,尚未全面了解Fe/Co掺杂的镍基载氧体的反应行为和机理,仍然面临许多局限性和挑战。 因此,本工作通过多尺度分子模拟和实验结合研究CLC过程中Fe/Co掺杂的镍基载氧体的反应机理和行为。主要工作由三部分组,分别是本征反应机理和性能、非本征反应性能评价、材料表征揭示反应行为。首先,采用多尺度分子模拟研究Fe和Co掺杂的NiO载氧体和H2分子之间的本征反应的反应能垒和机理。使用IGM和EDA研究H2分子与载氧体表面之间相互作用的区域、类型和强度。然后,使用H2-TPR和TGA测试系列Fe和Co掺杂的镍基载氧体的性能,得到转化率和表观活化能。最后,从颗粒尺寸、形貌、表面等材料表征学揭示本征反应和非本征反应的差异。 研究要点一: ReaxFF MD模拟提供了直接证明H2与NiO相互作用生成H2O分子的反应是基元反应的证据。整个CLC过程中截取H2生成H2O的反应机理如图1所示,H2向活性位点扩散,并倾斜吸附在载氧体表面(图1(a))距离约为2 Å。紧接着O原子迅速向H2转移,H-H键断裂的同时形成H…O…H键(图1(b))。形成的不稳定的结构,Ni-O键随即断开生成H2O分子(图1(c))。当脱附完成时,H2O分子的H-O键长分别为1.464和0.960 Å,H…O…H键角约为125°。H2O分子进一步弛豫得到合理的结构,并远离载氧体表面。下面接着使用DFT计算探索反应物、产物和过渡态的结构和能量更准确地描述反应过程。 图 1 截取ReaxFF MD模拟反应过程H2生成H2O的过程(红色球、蓝色球和白色球分别是O、Ni和H原子) 研究要点二: H2吸附在4层2×2的NiO (001)周期性平板模型(如图2(a)所示),镍和氧原子各32个,表示为Ni32O32。考虑Ni原子被Fe/Co掺杂取代的NiO载氧体模型表示为MNi31O32(M=Fe、Co和Ni),如图2(b)所示。H2吸附在MNi31O32载氧体表面的吸附构象分别是H2垂直吸附在M-top、O-top和空位(分别表示为T1、T2和T3),以及H2平行吸附在M—O、M…Ni和O…O桥位(分别表示为P1、P2和P3),其中M=Fe、Co或Ni,如图4-2(c)所示。总共构建18个结构用于研究H2在镍基载氧体表面反应机理。载氧体的连续氧释放反应模型被考虑并表示为Ni32O31、FeNi31O31和CoNi31O31。 图 2计算结构模型:(a) 4层2×2 NiO超胞模型;(b) MNi31O32模型(M=Ni、Fe或Co);(c)吸附位点 研究要点三: 18种模型的Ebinding值范围为-0.236~-0.016 eV。H2在Ni32O32表面的P3构象Ebinding值最负(-0.192 eV),是最佳吸附构型。该结果与ReaxFF MD模拟的结果一致,H2分子倾向于平行吸附在Ni32O32表面的O…O键。P2是最不稳定的构型,Ebinding值为-0.0761 eV。如图3(a)所示,H2吸附在FeNi31O32和CoNi31O32表面的P3构象的Ebinding最负(分别为-0.212和-0.236 eV)是优势吸附构象。该结果与H2吸附Ni32O32表面的优势吸附构象一致。因此,H2分子倾向于平行吸附在Ni32O32、FeNi31O32和CoNi31O32表面的O…O键。除了T1和T3外,随着Fe和Co掺杂,大多数Ebinding值变得更负,这表明Fe/Co掺杂有利于H2在OCs表面上的吸附。 研究要点四: 采用能量分解对H2分子吸附在Ni32O32、FeNi31O32和CoNi31O32表面的稳定吸附构象进行分析。最稳定的吸附模型(P3)的EPauli分别为0.264 eV、0.227和0.251 eV,这表明Fe和Co掺杂减少排斥相互作用表现出显著地稳定效应,这可以有效地活化载氧体的晶格氧。相比之下,Eelstat、Eorb和Edisp在P3吸附构象对总吸引力的贡献比例不同。H2吸附在Ni32O32、FeNi31O32和CoNi31O32表面的P3,Eelstat(38.1、36.1和38.0%)和Edisp(34.3、36.7和35.3%)的贡献几乎相等,并且两种相互作用的贡献都大于Eorb(27.6、27.2和26.7%)。因此,静电和色散相互作用为主,其次是轨道相互作用。这与表现出较弱相互作用的体系不同。Ni32O32、FeNi31O32和CoNi31O32在T2的Edisp的贡献分别增加到65.9、64.9和67.8%,因此色散相互作用成为三个载氧体表面吸引力的主要贡献,Eelstat和Eorb的贡献均低于20%。T1吸附构型中,Ni32O32以Eorb(50.3%)为主,而CoNi31O32以Edisp(53.2%)为主。Eelstat(29.5%)、Eorb(35.9%)和Edisp(34.6%)构成了T3的总吸引力。根据EDA结果,通过不同吸附模型调节静电、轨道和色散相互作用可以有效地增强H2吸附载氧体表面。 研究要点五: 图3(b)总结了CLC中H2与Ni32O32、FeNi31O32和CoNi31O32载氧体的不同反应势能面、反应坐标和反应能垒(ΔEbarrier)。H2在Ni32O32表面的ΔEbarrier值在0.998~1.974 eV。H2在Ni32O32表面的反应,P3的ΔEbarrier最低(0.998 eV),P2最高(1.974 eV);FeNi31O32表面反应的ΔEbarrier值从0.800 eV (P3)到1.614 eV (T2);CoNi31O32表面反应的ΔEbarrier值1.380~2.677 eV。因此,Fe掺杂降低了反应能垒,而Co掺杂相反。FeNi31O32和Ni32O32最佳反应路径都是P3,没有改变最佳反应路径。Co掺杂改变了反应路径,这可能导致CoNi31O32载氧体ΔEbarrier增加的因素之一。除了反应路径和ΔEbarrier值之外,另一个原因可能是Co掺杂导致更负的Ebinding值(较低的IS结合能),使能垒增大。 图3 不同构象的(a) Ebinding和(b) ΔEbarrier○在(a)中表示最负的结合能;(b)中表示能垒最高。△在(a)中表示最大的结合能;在(b)中表示能垒最低。 图4(a)所示H2与Ni32O32、FeNi31O32和CoNi31O32载氧体反应的最低ΔEbarrier值分别为0.998、0.800和1.380 eV。载氧体的本征反应的活性顺序为FeNi31O32>Ni32O32>CoNi31O32。这可能归因于纯Ni32O32中引入掺杂剂导致M—O键和M…Ni(M=Fe或Co)相比完美Ni32O32的Ni—O键和O…O和Ni…Ni键扭曲。H2平行吸附于纯Ni32O32表面的O…O (P3),距离为2.724 Å。H2在FeNi31O32表面,虽然P3是优势吸附构象,但H2略微偏向掺杂的Fe原子。Co掺杂的优势构象H2吸附在掺杂的Co原子上(T1),并且更靠近表面(3.048 Å)。在TS结构中,氧原子分别在Ni、Fe和Co原子上,H2O分子位置保持不变,直到反应完成(FS结构)。Fe和Co掺杂对载氧体中的M—O键(M=Fe、Co或Ni)和晶格氧的影响不同,从而显着改变了反应能垒。图4(b)是Ni32O31、FeNi31O31和CoNi31O31连续释氧过程的反应坐标和路径。Ni32O31、FeNi31O31和CoNi31O31的ΔEbarrier值分别为0.977、0.247和1.023 eV,略低于第一个释氧的值,说明第二个释氧反应更容易。由于Ni32O31、FeNi31O31和CoNi31O31含有氧空位有利于CLC反应,这和之前的报道的一致。 图4最佳势能面的ΔEbarrier和结构 (a) Ni32O32、FeNi31O32和CoNi31O32表面;(b) Ni32O31、FeNi31O31和CoNi31O31表面 结论: […]

利用ReaxFF模拟理解生物基复合材料(PNAS 2022)

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可持续复合材料正变得越来越受欢迎,尤其是从生物物质中开发新型可降解生物复合材料,是满足全球对可持续材料日益增长的需求的一条非常有希望的道路。Roumeli等人提出了一种从培养的植物细胞中制备自粘生物复合材料的新方法,将培养细胞进行冷压缩成型,以创建分层的生物复合材料,其性能(弹性模量和强度)与商品塑料相当,同时在土壤中100%可生物降解。 为了研究纤维联锁和分子间聚合物链相互作用在细胞粘附中的作用,作者使用AMS软件反应分子动力学模块ReaxFF中的CHON2017_weak_bb力场进行模拟。细胞壁采用纤维素、半纤维素、果胶和酚混合物作为模型体系,比例由化学分析确定;之后对模型体系进行压缩,并达到平衡。这项研究表明,邻近细胞壁外层的聚合物链在压缩时相互作用,并在彼此的结构中扩散,从而产生分子联锁。进一步在拉伸载荷下进行模拟测试时,发现这些生物复合材料中的纤维联锁,又出现了链展开(无缠结)和级联氢键断裂和重组。 a)拉伸测试时的能量的变化: 1,Esystem,2,Ebond,3,EH−bond,4,and Etors;b)MD模拟在拉伸载荷下样品变形的不同时间点的快照 参考文献:E. Roumeli, R. Hendrickx, L. Bonanomi, A. Vashisth, K. Rinaldi, C. Daraio, Biological matrix composites from cultured plant cells, Proceedings of the National Academy of Sciences 119.15 (2022)

AMS在聚合物材料建模与模拟中的应用

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概述 聚合物由于其形态有别于一般小分子、晶体,因此在建模、模拟以及关心的性质方面都有较大差异。 工具 聚合物建模:根据用户指定单体连接方式、配比、数量,自动生成随机结构基于QMMM等多尺度模拟方法,计算聚合物光学性质玻璃化转变温度热膨胀系数力学性质(杨氏模量、屈服点、泊松比)聚合物流体热力学性质:如气体在聚合物离子液体中的溶解度极化率、介电常数吸附、成键的化学键分析聚合反应的模拟与交联率的计算聚合物热解、生物降解模拟 聚合物建模工具:链结构定义 指定连接方式后,随机生成的聚合物模型 聚合物与小分子形成化学键 聚合物与小分子间的电子转移(红色表示失去电子,蓝色表示得到电子) 应用 聚合物离子液体的溶解度热固聚合物的玻璃化、热膨胀绝缘材料聚合物发光二极管聚合物太阳能电池离子电池新型电极材料

ReaxFF相关的新功能 – ChemTraYzer 2

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ReaxFF是一种基于力场,通过分子动力学、蒙特卡洛,模拟一定条件下的化学反应,得到产物分布、基元反应、反应速率等重要信息,探索未知反应的有力研究工具。最近几年,AMS中的ReaxFF功能迅速进入国内各大高校、研究院所,在燃烧、裂解、催化、超临界、电池、电气工程、建材、摩擦、生物药物、钙钛矿、半导体、含能材料、化学气相沉积等诸多领域有了非常广泛而成功的应用。

ReaxFF模拟镍铬合金的热性能和力学性能(Computational Materials Science 2021)

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了解与温度相关的机械强度和物理性能,如弹性常数和热响应,对于金属合金的应用至关重要。虽然过渡金属的ReaxFF力场已经成功地应用于研究各种材料,但再现实验弹性常数C44存在困难。先前开发的过渡金属(包括fcc Ni和bcc Cr)的ReaxFF力场不包括三体相互作用参数集,这对三个相邻金属原子之间键的方向性而言是必需的。 在最近的一项研究中,在ReaxFF过渡金属描述中引入了三体相互作用,如Ni和Cr金属的Ni-Ni和Cr-Cr价角参数集,以及Ni/Cr合金的Ni-Cr、Cr-Ni-Cr、Ni-Ni-Cr和Ni-Cr-Ni角。结果表明,加入三体相互作用项可以使ReaxFF在预测过渡金属的机械和热性能方面达到更高的精度——ReaxFF可以成功地预测: (1)与温度有关的弹性常数、体积模量、杨氏模量,以及有限温度下的剪切模量和泊松比; (2)晶格热膨胀; (3)Ni和Cr过渡金属的熔化温度和接近熔化温度的材料性质。 结果表明,ReaxFF力场中的三体相互作用项大大改善了对过渡金属及其合金的机械和热性能的描述。新的ReaxFF力场更准确地描述了材料的高温性能,这对于所需合金的模拟和设计至关重要。 参考文献: Yun Kyung Shin, Yawei Gao, Dongwon Shin, Adri C.T. van Duin, Impact of three-body interactions in a ReaxFF force field for Ni and Cr transition metals and their alloys on the prediction of thermal and mechanical properties, Computational Materials Science (2021), 197, 110602.

MgCl2水合反应的反应性巨正则蒙特卡罗模拟(ACS Omega 2021)

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利用分子动力学(MD)或蒙特卡罗(MC)等标准分子模拟方法,对气体分子在密堆积体材料中的吸附进行模拟是一项具有挑战性的任务,如果系统还包含化学反应,则更是如此。但如果能成功应用,就能够像在热化学蓄热应用中一样,提供非常有用的详细信息。对于MgCl2水合体系而言,在给定的蒸汽压和温度下,不同水合程度的盐之间的相平衡信息对于热化学蓄热的设计至关重要。 巨正则蒙特卡罗(GCMC)算法与ReaxFF相结合,已经得到广泛应用,但这种方法应用到该体系时,成功插入H2O分子非常有限,几乎为零。这是由于水分子的物理体积和致密盐水合物中可用空隙非常有限造成的,很难达到化学平衡。为了解决这一限制,采用计算成本更低的WCA力场进行多次“试探性插入”模拟,之后选取其中最有可能的试探结果,重新使用ReaxFF力场的重新模拟插入。 通过WCA-REAXF-GCMC结合,可以成功地模拟在给定的蒸气压和温度下,MgCl2ㆍ6H2O的潮解-水化平衡。WCA ReaxFF GCMC方法也可应用于其他系统,包括反应和分子吸附,如碳化、水合、氧化等。 参考文献: K. Heijmans, I. C. Tranca, M.-W. Chang, T. J. H. Vlugt, S. V. Gaastra-Nedea, D. M. J. Smeulders, Reactive Grand-Canonical Monte Carlo Simulations for Modeling Hydration of MgCl2, ACS Omega 6, 32475-32484 (2021)