在O2+N碰撞中解离截面和速率:分子动力学模拟与机器学习相结合
Xia Huang1, Kun-Ming Gu1, Chang-Min Guo1
1Institute of Atomic and Molecular Physics, Sichuan University, Chengdu 610065, China. chengxl@scu.edu.cn.
碰撞引起的氧和的解离对于重返地球的飞行器至关重要. 这项研究表明,6A'潜在能量表面主导了反应,神经网络模型准确地预测了解离率,降低了计算成本.
科学领域:
- 化学动力学和化学动力学
- 航空航天工程和重返地球物理.
- 计算化学和材料科学计算化学和材料科学
背景情况:
- 碰撞诱导的O2+N解离 (CID) 是大气再进入期间在太空船周围的高流中的一个关键反应.
- 了解这一过程对于准确建模不平衡空气流,影响车辆热保护系统设计至关重要.
- 之前的研究通常依赖于基于有限潜在能量表面 (PES) 的简化模型.
研究的目的:
- 使用分子动力学模拟系统地研究O2 (v,j) + N的CID反应.
- 阐明6A'潜在能量表面 (PES) 在O2+N CID过程中的特定作用.
- 开发和验证一种计算效率高的方法,用于预测状态选择的分离截面和速率系数.
主要方法:
- 在NO2.2的2A',4A'和6A' PES上进行了分子动力学 (MD) 模拟.
- 准经典轨迹 (QCT) 模拟用于计算状态选择的分离截面.
- 一个神经网络 (NN) 模型与QCT数据一起开发,以预测横截面和速率系数.
主要成果:
- 发现6A' PES在大多数O2旋振状态中主导了状态选择的O2 + N解离.
- 结合QCT-NN方法准确地复制了QCT模拟结果 (R2>0.99) 在广泛的旋振状态中.
- 与明确的QCT模拟相比,NN模型显著降低了预测横截面和速率的计算要求.
结论:
- 6A' PES在O2 + N CID反应中起着至关重要的作用,因此需要将其纳入精确的大气再进入模型.
- 开发的基于NN的方法提供了一个高度准确和计算效率高的方法,用于生成反应速率的全面数据库.
- 来自NN的热平衡速率系数与现有的理论和实验数据有很好的一致性,验证了该方法.
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