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【科学代码】用于反应分子动力学模拟轨迹分析的反应网络自动生成和可视化工具ReacNetGenerator

朱通,曾晋哲 蔻享代码 2023-03-06




开发者:朱通,曾晋哲

开发单位:纽约大学-华东师范大学计算化学联合研究中心

代码下载:https://code.koushare.com/#/code/codeDetail?codeId=230

https://github.com/tongzhugroup/reacnetgenerator

文档:https://reacnetgenerator.njzjz.win

授权协议:LGPL-3.0

使用视频:https://www.koushare.com/video/videodetail/21234


近年来,反应分子动力学 (Reactive MD simulation) 模拟方法被广泛用于研究许多复杂分子系统的反应机制,如燃烧、爆炸和非均相催化。针对大体系的长时间MD模拟会产生非常复杂的轨迹文件,其中包含着大量的反应和分子(物种)。人工分析如此复杂的轨迹是不现实的。为解决这一难题,我们开发了ReacNetGenerator软件。它以轨迹中的原子坐标为唯一必要的输入,可根据原子之间的连接关系自动判断物种和反应。然后将统计后的反应种类、数量和反应网络展示在一个交互式的网页上。用户通过鼠标点击即可对指定物种参与的局部反应网络进行分析。值得一提的是,ReacNetGenerator采用了隐马尔科夫模型来有效过滤轨迹中的噪声,突出主要反应。该软件同时支持并行计算,并在内存使用方面进行了大量优化,因此运行效率很高,可用来分析大型轨迹文件。



ReacNetGenerator主要使用Python语言开发,其中部分模块也利用了C++、HTML、JavaScript和CSS等语言,以及一些第三方软件库。得益于Python语言的跨平台特性,以及pip和conda的打包功能,ReacNetGenerator可在Linux、macOS和Windows等多个操作系统安装和使用。


安装和使用方法

conda install reacnetgenerator -c conda-forge

reacnetgenerator -h


图1. ReacNetGenerator软件的架构图


参考文献

Jinzhe Zeng, Liqun Cao, Chih-Hao Chin, Haisheng Ren, John Z. H. Zhang, Tong Zhu, ReacNetGenerator: an automatic reaction network generator for reactive molecular dynamics simulations, Phys. Chem. Chem. Phys., 2020, 22 (2), 683–691.


部分应用和获奖

  • 2019年(第十一届)上海市大学生计算机应用能力大赛一等奖
  • 2019年(第12届)中国大学生计算机设计大赛一等奖


1. 基于ReaxFF MD的甲烷燃烧和RP-3燃烧
Jinzhe Zeng, Liqun Cao, Chih-Hao Chin, Haisheng Ren, John Z. H. Zhang, Tong Zhu, ReacNetGenerator: an automatic reaction network generator for reactive molecular dynamics simulations, Phys. Chem. Chem. Phys., 2020, 22 (2), 683–691.

2. 基于机器学习势能(DPMD)的甲烷燃烧
Jinzhe Zeng, Liqun Cao, Mingyuan Xu, Tong Zhu, John Z. H. Zhang, Complex reaction processes in combustion unraveled by neural network-based molecular dynamics simulation, Nature Communications, 2020, 11, 5713.

3. 基于ReaxFF MD的棉花热解
Adili Batuer, Dezhen Chen, Xingchu He, Zhen Huang, Simulation methods of cotton pyrolysis based on ReaxFF and the influence of volatile removal ratio on volatile evolution and char formation, Chemical Engineering Journal, 2021, 405, 125533.

4. 基于DPMD的直链烷烃裂解
Jinzhe Zeng, Linfeng Zhang, Han Wang, Tong Zhu, Exploring the Chemical Space of Linear Alkane Pyrolysis via Deep Potential GENerator, Energy & Fuels, 2021, 35 (1), 762-769.

5. 基于DFTB-NMD的乙烯燃烧
Jiawei Bai, Xingchen Liu, Tingyu Lei, Botao Teng, Xiaodong Wen, A combined DFTB nanoreactor and reaction network generator approach for the mechanism of hydrocarbon combustion, Chemical Communications, 2021, 57, 11633-11636.

6. 基于DFTB-NMD的铁簇的积碳和氢化
Tingyu Lei, Xingchen Liu, Amar Deep Pathak, Sharan Shetty, Qingya Liu, Xiaodong Wen, Insights into Coke Formation and Removal under Operating Conditions with a Quantum Nanoreactor Approach, Journal of Physical Chemistry Letter, 2021, 12, 39, 9413-9421.

7. 基于分块AIMD的甲烷燃烧  
Liqun Cao, Jinzhe Zeng, Mingyuan Xu, Chih-Hao Chin, Tong Zhu*, John ZH Zhang*, Fragment-based Ab Initio Molecular Dynamics Simulation for Combustion, Molecules, 2021, 26 (11), 3120.

8. 基于ReaxFF MD的木质素超临界水气化
Veerapandian Ponnuchamy, Jakub Sandak, Anna Sandak, Revealing of Supercritical Water Gasification Process of Lignin by Reactive Force Field Molecular Dynamics Simulations, Processes, 2021, 9 (4), 714.

9. 基于ReaxFF MD的正十二烷热解和燃烧反应
Wenjuan Lia, Shuo Yu, Liang Zhang, Jianfa Chen, WeiguoCao, Yanhua Lan, ReaxFF molecular dynamics simulations of n-eicosane reaction mechanisms during pyrolysis and combustion, International Journal of Hydrogen Energy, 2021, 46 (78), 38854-38870.


致谢

国家自然科学基金(91641116)

国家大学生创新创业训练计划项目(201910269080)华东师范大学仪器共享平台(001号)


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