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。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果，這個過程往往需要花費大量的時間，尤其是對聚合反應過程非常復雜的案例。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工程領域的重要方向之一。
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，這項算法應用于三個常見的聚合反應的加速案例，包括自由基（FRP）共聚，原子轉移自由基聚合（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，但該加速算法理論上適用于各種自由基聚合反應類型和不同聚合物拓撲結構的模擬，大大加快了聚合物反應的模擬速度，從而有望進一步對探究聚合物性能和設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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