HlightReaxMD:一个机器学习增强的辐射化学动力学和损害预测多层次分析框架
Wei-Yi Li1, Xi-Yao Yun1, Xing-Han Gu1
1Rocket Force University of Engineering, Xi'an 710025, China.
Journal of chemical information and modeling
|November 12, 2025
概括
HlightReaxMD是一个新的工具包,用于分析辐射损伤的分子动力学 (MD) 模拟. 它提取化学反应和碰撞级联数据,使材料辐射效应的准确预测成为可能.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算化学的计算化学
- 核工程 核工程是指核工程.
背景情况:
- 分子动力学 (MD) 模拟对于研究辐射引起的物质损伤至关重要.
- 在MD轨迹中分析复杂的化学反应存在重大挑战.
- 现有的模型,如诺格特-罗宾逊-托伦斯 (NRT) 原子位移 (dpa) 模型,在预测辐射损伤方面存在局限性.
研究的目的:
- 介绍HlightReaxMD,这是一款用于分析MD模拟辐射损伤的新型跨平台工具包.
- 为了从MD轨迹中直接提取化学反应和碰撞级联信息.
- 开发一种机器学习驱动的模型,以超越传统方法来预测辐射损害.
主要方法:
- 开发了HlightReaxMD,这是一个工具包,支持反应力场 (ReaxFF) 中的所有元素.
- 使用级联树和反应网络路径实现了原子规模碰撞事件的自动化分析.
- 集成了一个机器学习模型,用于增强辐射损害预测.
主要成果:
- HlightReaxMD提供用于化学反应分析,动力参数计算和碰撞级联分析的工具.
- 该工具包自动追踪原子事件和分析反应机制.
- 机器学习模型通过考虑多个因素,提供了改进的辐射损害预测.
结论:
- HlightReaxMD提供了一个全面的解决方案,用于分析千兆字节级的MD轨迹数据.
- 该工具包促进了对原子到微观辐射效应的系统研究.
- HlightReaxMD推进了对物质辐射损伤的预测,超越了NRT-dpa模型.
