LTA和FAU型分子筛吸附CO2力场的研究

采用巨正则系综的蒙特卡罗法,由通用力场Universal、Pcff、Dreiding和Cvff模拟CO2在LTA(4A和5A)和FAU型(NaX和NaY)分子筛上的吸附行为.计算结果显示,现有的通用力场已不适用于分子筛吸附CO2的体系,需要优化力场.CO2在分子筛上吸附是通过分子间非键能发生作用,而文献中优化力场常用的量子化学计算法,虽然求得的分子内键作用力较为精确,但对分子间作用力却不一定有效,特别是范德华力.而计算结果与实验数据拟合法可以更真实反映分子间作用力,故采用后一种方法优化CO2/LTA型分子筛的力场.所得力场参数既适合CO2与5A分子筛吸附体系又适合CO2在4A分子筛上的吸附,但根据LTA型分子筛得到的优化力场不能正确描述FAU型分子筛的吸附行为.采用拟合实验数据的方法,同样得到1组适合NaY分子筛的优化力场,用于计算NaX分子筛的CO2吸附等温线,结果与实验值相吻合.可见,骨架结构相同的分子筛,可以用相同的力场参数去计算其吸附性质,而不受硅铝比和骨架外阳离子的影响.但不同的骨架结构需要不同的力场参数来描述.     

几种吡啶衍生物在八面沸石中吸附的分子模拟

碱性氮化物(如吡啶、喹啉等)在沸石分子筛上的吸附作用是催化裂化催化剂中毒的重要原因,吸附过程复杂,研究费时且费用高.本文采用巨正则蒙特卡罗方法(C,CMC)研究了373 K,473 K和573 K时吡啶、2,6-二甲基吡啶、2,4,6-三甲基吡啶在八面沸石分子筛中的吸附件能,得到了有关吸附平衡常数、吸附热、吸附等温线等信息.计算得到的吸附热顺序为:2,4,6-三甲基吡啶(64.2 kJ/mol)＞2,6-二甲基吡啶(59.6 kJ/mol)＞吡啶(49.3 kJ/mol),吸附热数值处于文献报道的范围内;在373 K、473 K时,吡啶的饱和吸附量高于其他两种衍生物,吸附等温线能够较好地用Langumir模型拟合;573 K时,2,6-二甲基吡啶的吸附量最高,吡啶的吸附量最低,吸附等温线能够很好地用Freundlich模型拟合.吡啶衍生物在八面沸石分子筛上的吸附热和吸附量不同是由于它们的碱性和分子结构不同造成的.模拟所得吸附数据对于生产、研发、设计具有指导意义.     

大分子表面吸附的Monte Carlo模拟

用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法对大分子自由连接链进行了模拟．计算了大分子的均方根末端距、均方根回转半径和链节的平均表面吸附率．研究了上述各量对Ｌｅｎｎａｒｄ－Ｊｏｎｅｓ势的依赖关系．     

计算机模拟天然沸石阳离子交换过程

用VISAL FORTRAN语言编制了天然沸石阳离子交换过程的模拟程序，并对不同浓度一价金属离子交换进行了模拟，模拟结果与实验结果吻合较好。文中还对沸石结构和交换过程可视化模拟进行了研究，为检验沸石离子交换的工业化应用提供了新方法。     

基于云计算的蒙特卡罗模拟研究

为了提高蒙特卡罗模拟算法的运算效率和精确度,需建立一个能满足高精确度、高效率、易扩展、易使用的计算环境。本文根据云计算可弹性增加计算节点的特点,将Symphony DE并行软件搭建在本地私有云环境下,运用在Excel中的编程实现蒙特卡罗模拟,通过增加计算节点数目对比运算效率与计算精度。结果表明:随着计算节点数的增加,运算效率大大提高,计算结果更加精确。     

极性电介质极化规律的蒙特卡罗模拟研究

使用蒙特卡罗方法模拟了极性电介质的极化现象,结果显示:系统达到平衡态后,倾向于电场方向的分子数增多,逆着电场方向的分子数减少,每个分子电矩的取向仍不断发生变化;电场越强,沿电场方向的分子数越多,电极化强度越大,电极化强度与场强成线性关系;场强不变时,温度越高,分子电矩取向越杂乱,电极化强度越小,说明电介质的极化率和介电常量随温度升高而减小。我们还对20℃、1 atm条件下CH₃Cl、HBr、HCl、CH₃Br、CH₃I、CH₃F、C₂H₅Cl、C₂H₃Cl 8种气体的相对介电常量作了估算,估算值和相应的实验值符合得较好,说明本文的模拟方法可较好地用来估算电介质气体的相对介电常量。     

蒙特卡罗模拟及其基本应用

该文主要介绍了蒙特卡罗模拟方法的主要思想和基本原理,并探讨了影响模拟精度的一些因素,最后用一个经典的求圆周率π值的问题,阐述了蒙塔卡罗模拟的实际应用方法。     

HF在Cu(100)和SiO2(100)晶面吸附的蒙特卡罗模拟

HF 同固体表面的相互作用,在腐蚀、催化和电化学等领域都有重要的意义.为了研究在低温低压条件下,HF 在 Cu 和 SiO2晶体表面的吸附情况,本文采用巨正则蒙特卡罗(GCMC)模拟法,计算模拟 HF 在 Cu(100)和SiO2(100)晶体表面的吸附行为.结果表明:本文所模拟的属于物理吸附.在 150 K、46.62 Pa 以上时,HF 可以在 Cu 晶体表面上发生吸附,如压力降低,则吸附大大降低,在 100 K 以下、1 Pa 以上时,均能发生吸附.在相同条件下,HF 与SiO2 比与 Cu 晶面的吸附能力强,且更易发生物理吸附,在 150 K 以下,1 Pa 以上时,HF均可与SiO2晶面发生吸附.本文的结果为在低温低压下 HF 与 Cu 和SiO2 晶体表面的吸附实验提供一定的理论指导.     

电导型CuO—BaTiO3系CO2气体传感器

本文研究了以ＣｕＯ－ＢａＴｉＯ_３作为对ＣＯ_２敏感的基体材料,用金属或金属氧化物进行掺杂以提高其对ＣＯ_２气体的灵敏度．经过比较发现以Ａｇ掺杂的ＣｕＯ－ＢａｉＴＯ_３材料具有较低的工作温度,较高的灵敏度．ＣｕＯ－ＢａＴｉＯ_３的ＣＯ_２气体传感器检测的浓度范围为１００ ×１０~(－６)～１０％．ＣｕＯ－ＢａＴｉＯ_３的 ＣＯ_２气体传感器具有较好的稳定性和选择性．     

苯与乙烯在ZSM-5分子筛内吸附行为的Monte Carlo研究

采用巨正则统计系综蒙特卡罗模拟方法研究了ZSM-5分子筛上苯与乙烯分子的吸附行为。由分子筛内吸附质粒子云分布可知,在200 kPa时,乙烯在分子筛上的吸附量要远远大于苯的吸附量。由吸附相互作用能分布来看,乙烯与分子筛之间相互作用能要高于苯与分子筛之间的相互作用能,这就使苯分子的吸附相对于乙烯分子稳定。相对而言,温度变化对乙烯吸附影响远大于对苯吸附的影响。ZSM-5分子筛上存在着苯和乙烯的竞争吸附,并且吸附分子之间存在相互作用使二者与分子筛之间的相互作用能分布改变。苯与乙烯在分子筛内吸附等温线的模拟结果表明,在较高温度、较低压力下乙烯的吸附量要小于苯的吸附量。     

MCM-41中混合势模型及简单流体吸附的巨正则Monte Carlo模拟

提出了一个混合势模型,利用巨正则系综蒙特卡罗方法分别研究了氮气、甲烷及乙烷在MCM-41中的吸附等温线。该混合势模型采用我们最近提出的完全解析的势模型描述孔壁中氧原子对MCM-41中流体分子的作用,采用Tjatjopoulos等提出的势模型近似表征MCM-41表面硅醇基团和一些未知因素对流体分子的作用。计算结果表明,混合势模型吸收了被混合的两个势模型的优点,较单独使用一个模型计算精度具有较大改进,能更好地表征中孔分子筛MCM-41。     

单电子器件的仿真

该文介绍了一种利用正统理论与Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ方法模拟单电子隧空器件的认真程序。该程序可模拟电子通过包含小隧道结、电容和理想电压源的电路的输运过程,利用该程序,对单库仓岛和多库仓同的单电子晶体管（ＳＥＴ）系统进行了模拟。     

壳聚糖分子链序列分布的Monte Carlo模拟

为了掌握不同脱乙酰度壳聚糖分子链上不同结构单元的序列分布以及不同糖苷键的相对含量,通过Monte Carlo方法, 对壳聚糖分子的序列分布进行了计算机模拟,求出了(GlcNac)i、(GlcN)i的数量分布,并求出了GlcNatc-GlcNac、GlcNac-GlcN、GlcN-GlcN糖苷键的相对含量及其关联式(均为DD≥55%):FA-A9=9.949 49-2.001 61×DD+O.010 02×DD2、FA·D= 0.336 29+1.996 44×DD-0.019 96×DD2、FD-D=-0.168 09+0.002 78×DD+0.009 97×DD2。结果表明,随着脱乙酰度的提高,(ClcNac)i和(GlcN),分布的差别越来越明显,并且(GlcNac)i分布越来越窄,而(GlcN)i的分布则越来越宽;GlcNac-Gl cNac糖苷键的相对含量(FA-A)、GlcNac-GlcN糖苷键的相对含量(FA-D)均随着脱乙酰度(DD)的增大而减小,而GlcN-GlcN糖苷键的相对含量(FD-D)则随着DD的增大而增大,但它们都不呈线性关系。通过与文献值对比,表明模拟具有很高的精度。该算法为壳聚糖降解动力学以及降解产物分子量分布的研究提供了相应的基础。     

二元自由基共聚合的Monte Carlo模拟

采用Monte Carlo模拟计算方法、可视化编程语言Visual Basic,以研究非稳态、考虑前末端效应、聚合反应可逆等情况下二元自由基共聚合反应,以期得到共聚物的瞬时组成、组成分布、序列分布等决定共聚物效能的重要参数。以数值模拟代替实际实验,不仅可节约成本,而且可减少工作量。模拟结果显示,Monte Carlo模拟值与实验值符合较好,说明本模拟过程模拟效果较好,结果可靠,可用来模拟未知共聚合体系,并为实际共聚物的合成提供帮助。     

Spare parts allocation by improved genetic algorithm and Monte Carlo simulation

A combined Monte Carlo (MC) simulation and Genetic Algorithm (GA) method was proposed by other researchers for the optimisation of spare parts allocation. From case studies, it was found that the number of simulation trials of the existing method tended to be either excessive or inadequate. Thus, a simulation replication number control method making full use of the advance simulation effort is proposed and implemented into the existing method. A numerical example shows significant improvement on overall simulation efficiency and that at the same time the required accuracy is guaranteed. Furthermore, it is argued that application-specific knowledge should be embedded into the general GA procedure so that the evolution process can be more efficient. Heuristic methods for initial population preparation for GA with and without considering component cost difference are proposed and illustrated for spare parts allocation. A computing experiment was designed and performed to examine the influence of parameters for replication number control and initial population preparation. The generation of availability–cost curve further indicates the necessity to adopt heuristic methods to improve searching efficiency in GA.     

圆筒受限高分子链的Monte Carlo模拟

高分子链的构象性质是高分子研究中的重要研究对象.当高分子链受限于各种微腔中时,链的构象熵与微腔的形状和体积有十分密切的关系.平面壁限制条件下的高分子构象研究极多,然而在考虑高分子链穿越半径很小的纳米管时,有必要将微腔视为细长管道,而不是平面壁,因此约束在软管中的高分子链在近几年中得到了更多的重视.现有文献中主要讨论构象和能量与约束半径R 之间的关系,没有考虑温度 T 的影响.本文采用自避行走(SAW)为模型链,利用硬球链模型模拟高分子链在无限长圆筒受限条件下的结构.模型由弹性链连接的硬球构成,球与球之间通过弹性势能函数相互作用,利用标准的 Metropolis算法,通过Monte Carlo 模拟,改变约束半径 R 和与绝对温度 T 成反比例关系的相关系数 K,分别计算了高分子链的平均回转半径,平均末端距,平均弹性势能,能量均方涨落,能量相对涨落与 R、T 的关系.结果表明,圆筒受限高分子链的构像主要取决于 R,在 R 小于某个临界值时高分子链受到明显的约束作用,当 R 超过临界值时高分子链变为无扰链.温度 T 并不明显地影响受限高分子链的构象.能量性质在 R 较小时主要取决于 R,但 R 为临界受限值附近时,能量性质受 T 影响明显,容易出现能量和涨落的状态突变.     

Interacting sequential Monte Carlo samplers for trans-dimensional simulation

The methodology of interacting sequential Monte Carlo (SMC) samplers is introduced. SMC samplers are methods for sampling from a sequence of densities on a common measurable space using a combination of Markov chain Monte Carlo (MCMC) and sequential importance sampling/resampling (SIR) methodology. One of the main problems with SMC samplers when simulating from trans-dimensional, multimodal static targets is that transition kernels do not mix which leads to low particle diversity. In such situations poor Monte Carlo estimates may be derived. To deal with this problem an interacting SMC approach for static inference is introduced. The method proceeds by running SMC samplers in parallel on, initially, different regions of the state space and then moving the corresponding samples onto the entire state space. Once the samplers reach a common space the samplers are combined and allowed to interact. The method is intended to increase the diversity of the population of samples. It is established that interacting SMC admit a Feynman-Kac representation; this provides a framework for the convergence results that are developed. In addition, the methodology is demonstrated on a trans-dimensional inference problem in Bayesian mixture modelling and also, using adaptive methods, a mixture modelling problem in population genetics.     

大分子蠕动的Monte Carlo模型及计算方法

高分子链分子量巨大而且分散,结构复杂多变,存在大量不确定的问题,给理论和实验研究造成许多困难。本文建立了一种基于高分子Monte Carlo模拟算法,分析分子蠕动阻力的模型。用链动力学法构造8配位点键长涨落格子链多链体系,通过高分子链的运动使任意的初始有序态演化到平衡态,可同时获得体系的动态和静态性质。将重要性抽样法和高分子多链体系的链动力学构造法,在键长涨落模型中结合起来,形成多链体系的链动力学求解法。引入空格扩散算法,用以研究高浓度态的高分子体系。统计平衡后元胞内高分子多链体系在链动力学算法作用下蠕动失败机率,对高聚物多链体系内分子蠕动的困难程度的定量模拟,能更直观分析高分子玻璃化转变的现象。     

出租车上客区规模的Monte Carlo仿真计算方法

为确定出租车上客区的合理规模,分析其运行特征,同时存在乘客和出租车相互等待的情况,而不能采用停车场模型或排队论模型计算。采用Monte Carlo仿真方法,利用随机原理来拟合乘客与出租车的相互作用过程,给出了合理规模的确定流程。实例应用证明该方法具有很好的适用性;同时分析结果表明：（1）当出租车上客区泊位规模达到一定程度时,再增加并不能减少乘客等待时间;（2）高峰时段适当限制乘客的排队长度能够在较小比例的乘客损失下,极大地降低乘客的等待时间。