与超音速流动相关的不弹性和反应性O ((3P) + CO ((1+) 碰撞的州对州动态和机器学习预测
Xia Huang1, Xinlu Cheng1,2
1Institute of Atomic and Molecular Physics, Sichuan University, Chengdu 610065, China.
研究了二氧化碳碰撞中的国家对国家不弹性能量转移和O原子交换反应. 新的神经网络模型准确地预测了非平衡空气流中的这些基本过程.
科学领域:
- 大气中的化学成分
- 化学动力学 化学动力学
- 计算化学是一种计算化学.
背景情况:
- 国家对国家 (STS) 无弹性能量转移和O原子交换反应对于理解航天器进入大气中的非平衡气流至关重要.
- 这些过程有助于O + CO ((v) → O + CO ((v') 碰撞,但它们的详细机制和对CO放松的贡献仍然不清楚.
研究的目的:
- 系统地研究二氧化碳碰撞中不弹性能量转移和O原子交换反应的机制和贡献.
- 为这些基本过程开发准确的预测模型.
主要方法:
- 准经典轨迹 (QCT) 计算在CO2的3A'和3A"潜在能量表面 (PES) 上进行.
- 卷积神经网络 (CNNs) 与QCT结果相结合,创建了神经网络 (NN) -STS1 (不弹性) 和NN-STS2 (反应性) 模型.
主要成果:
- 不弹性碰撞显示了对3A' PES的偏好,而反应性碰撞则没有.
- 反应速率在离散能量附近下降,与不弹性速率不同.
- 不弹性速率低于~10,000K以下的反应速率,在这个温度以上的情况则相反.
- 基于NN的模型准确地复制了STS横截面的QCT结果.
结论:
- 该研究阐明了二氧化碳碰撞中不弹性能量转移和O原子交换的竞争机制.
- 开发的NN模型为州到州的横截面提供了准确的预测,有助于未来对大气进入条件的研究.
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