香港科技大學高寒宇教授團隊 Macromolecules：用于線性自由基聚合的動態(tài)蒙特卡洛模擬的縮放加速算法
2024-01-11 來源：高分子科技
動態(tài)蒙特卡洛模擬是研究聚合物生長過程和體系特征的重要技術(shù)。然而動態(tài)蒙特卡洛模擬需要模擬大量分子數(shù)以得到趨向于收斂的模擬結(jié)果，這個過程往往需要花費大量的時間，尤其是對聚合反應(yīng)過程非常復(fù)雜的案例。為動態(tài)蒙特卡洛模擬開發(fā)通用高效的加速算法一直是聚合物反應(yīng)工程領(lǐng)域的重要方向之一。
圖1 縮放加速方法機理圖
圖2 FRP共聚的加速案例
圖3 ATRP單體聚合的加速案例
圖4 ATRP共聚的加速案例
此外，這項算法應(yīng)用于三個常見的聚合反應(yīng)的加速案例，包括自由基（FRP）共聚，原子轉(zhuǎn)移自由基聚合（ATRP）單體聚合，ATRP共聚，其中分子量，分子量分布，二元單體序列等結(jié)果展現(xiàn)了該算法的準確性，如圖2，圖3和圖4所示。極端反應(yīng)速率常數(shù)下的模擬測試展現(xiàn)了該算法的穩(wěn)健性。雖然這項工作目前研究的是FRP和ATRP線性聚合反應(yīng)，但該加速算法理論上適用于各種自由基聚合反應(yīng)類型和不同聚合物拓撲結(jié)構(gòu)的模擬，大大加快了聚合物反應(yīng)的模擬速度，從而有望進一步對探究聚合物性能和設(shè)計新型聚合物作出貢獻。該工作以“Scaling Acceleration Algorithm for Hybrid Kinetic Monte Carlo Simulation of Linear Radical Polymerization”為題發(fā)表在《Macromolecules》上（Macromolecules 2023, 56, 21, 8484–8496）。文章第一作者是香港科技大學博士生方悅。該研究得到香港科技大學和香港研究資助局的資助。
原文鏈接：https://doi.org/10.1021/acs.macromol.3c01775
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