基于量子动力学RPMD的化学反应速率研究

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基本信息

  • 批准号:
    21503130
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0304.化学动力学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The determination of chemical reaction coefficients plays central role in the chemical kinetics modeling of combustion, atmospheric and interstellar chemistry by offering key parameters. But it’s still formidable to confirm the rate coefficients for poly-atom reactions accurately and efficiently, either via experiment or popular theories such as quantum scattering theory or transition state theory. In this project, we try to exploit a recently developed full dimensional quantum dynamics, ring-polymer molecular dynamics (RPMD), with advanced algorithms from classical molecular dynamics in both thermostat and enhanced sampling, and optimized by both parallel computing and GPU technology, to extensively calculate the rate coefficients and kinetic isotope effects at different temperatures for a series of reactions, X+H2O->XH+HO (X=O, F, Cl, Br), which are featured by having the van der Waals wells at both sides of the transition states. We plan to not only validate the accuracy and efficiency of RPMD in rate coefficient calculations, but also investigate the influence of van der Waals wells, quantum effects such as tunneling and zero point energy, and non-adiabatic effects for the title reaction. The ultimate goal is to reveal the dynamic characteristics for the title reactions.
化学反应速率常数的确定,在燃烧、大气以及星际化学反应的化学动力学建模中起着不可或缺的作用,为建模提供了重要参数。而实验和常用的理论如量子散射理论和过渡态理论均难以准确并快速地确定多原子反应的速率常数。本项目拟采用近年来新发展的全维量子动力学理论,ring-polymer分子动力学(RPMD),并借助经典分子动力学中的先进控温技术和抽样算法,应用基于并行计算和GPU加速技术优化后的高效率计算程序,来模拟一系列在过渡态两侧均存在显著范德华势阱的自由基加水的化学反应,X+H2O->XH+HO(X=O, F, Cl, Br),系统地大规模计算该反应在不同温度下与各种同位素的反应速率常数和动力学同位素效应。本工作将在验证RPMD在化学反应速率常数计算中的有效性的同时,也进一步考察范德华势阱、隧穿效应与零点能等量子效应,以及非绝热效应对此类反应的影响,从而揭示此类反应的动力学特点。

结项摘要

近年来,基于路径积分的量子动力学——珠串分子动力学(RPMD)获得了广泛应用,已经成功用于化学反应速率常数的计算研究。它可以准确而高效地反映原子核的量子效应,计算量却类似基于经典力学的模拟,根据体系尺度仅呈线性增长。这是一种兼顾量子力学的精确性和经典力学的较高计算速度,精确计算速率常数的量子力学近似方法。. 本项目将RPMD方法应用于更为广泛的多种不同类型化学反应体系,并通过跨节点并行编程,提高了RPMD计算化学反应速率的速度,并在合作课题组中推广。本项目也探讨了分隔面的选取对计算结果的影响。我们还对把RPMD应用于非绝热化学反应体系做了探索。另外,我们也初步模拟了蛋白质晶体、铁电分子晶体的动力学,以及RNA分子的激发态光谱,为后续工作中将RPMD推广到上述体系做准备。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Rate Coefficient for the 4Heμ + CH4 Reaction at 500 K: Comparison between Theory and Experiment
500 K 下 4Heμ CH4 反应的速率系数:理论与实验的比较
  • DOI:
    10.1021/acs.jpcb.5b08368
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Physical Chemistry B
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Arseneau Donald J.;Fleming Donald G.;Li Yongle;Li Jun;Suleimanov Yury V.;Guo Hua
  • 通讯作者:
    Guo Hua
Experimental and theoretical studies of the reactions of ground-state sulfur atoms with hydrogen and deuterium
基态硫原子与氢、氘反应的实验和理论研究
  • DOI:
    10.1063/1.4991418
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Chemical Physics
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Kristopher M. Thompson;Yide Gao;Paul Marshall;Han Wang;Linsen Zhou;Yongle Li;Hua Guo
  • 通讯作者:
    Hua Guo
Ultrafast Excited-State Dynamics of Cytosine Aza-Derivative and Analogues
胞嘧啶氮杂衍生物和类似物的超快激发态动力学
  • DOI:
    10.1021/acs.jpca.6b12290
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Physical Chemistry A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Zhou Zhongneng;Wang Xueli;Chen Jinquan;Xu Jianhua;Zhou Xueyao;Jiang Bin;Li Yongle
  • 通讯作者:
    Li Yongle
Rate Coefficients of the HCl + OH → Cl + H2O Reaction from Ring Polymer Molecular Dynamics
环聚合物分子动力学中 HCl OH → Cl H2O 反应的速率系数
  • DOI:
    10.1021/acs.jpca.6b03488
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Physical Chemistry A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Zuo Junxiang;Li Yongle;Guo Hua;Xie Daiqian
  • 通讯作者:
    Xie Daiqian
Ring-polymer molecular dynamical calculations for the F plus HCl -> HF plus Cl reaction on the ground 1(2)A ' potential energy surface
  • DOI:
    10.1039/c6cp03306g
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Physical Chemistry Chemical Physics
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Bai Mengna;Lu D;an;Li Yongle;Li Jun
  • 通讯作者:
    Li Jun

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其他文献

基于高斯混合模型的列车随机振动加速度响应最大值分布统计分析
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  • 影响因子:
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    李永乐
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    --
  • 作者:
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    李龙安

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基于RPMD的复杂气相双分子反应动力学计算新方法研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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