一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法及系统

本申请属于除尘，具体涉及一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法及系统。

背景技术：

1、煤炭经过炉内燃烧会产生大量的燃煤飞灰细颗粒物，通过烟囱进入大气对环境造成污染，燃煤电站被认为是大气环境中飞灰细颗粒物的重要来源之一。电除尘作为燃煤电站的主要除尘单元，其对飞灰颗粒物的除尘效率高达99.5％以上，但是由于小粒径存在“greenfiled gap”效应，使得大量的细颗粒物无法被捕集而被排入大气中。

2、化学团聚技术是利用各种吸附剂捕获细颗粒物的方法，通过往烟气中喷入团聚剂，使细颗粒物与团聚剂发生物理、化学反应促使细颗粒凝聚变大，从而提高细粒子的去除效率。

3、化学团聚在针对不同性质的颗粒物时都需要进行大量的团聚剂预筛选工作，工业应用中面临着实施周期长，执行成本高等实际问题。传统的试验研究方法由于对象的复杂性，使其具有很大的偶然性，近年来随着量子化学、统计力学、计算方法等相关学科的发展以及计算机能力的空前提高，理论计算进入人们的视野。在以往的实验中，往往需要花费大量的时间去试错，寻找合适的材料。然而利用现有的理论计算软件，可以有效的减少试错的时间成本，预测团聚剂的性能。目前较为常用的理论计算软件有gaussian、vasp、materialsstudio等、其中materials studio因其擅长计算大分子体系而适合用于模拟团聚剂在细颗粒物上的吸附情况。

技术实现思路

1、本申请旨在解决现有技术的不足，提出一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法及系统，有利于便捷、准确地筛选团聚剂、预测团聚剂性能的实验成本，缩短研发周期。

2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：

3、一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法，包括以下步骤：

4、构建细颗粒物表面模型；

5、构建团聚剂分子模型，并对所述团聚剂分子模型进行结构优化，得到优化后分子模型；

6、基于所述优化后分子模型，构建溶液模型；

7、基于所述细颗粒物表面模型和所述溶液模型进行分子动力学计算，得到团聚剂结合能，并基于所述团聚剂结合能完成筛选。

8、优选的，所述细颗粒物表面模型的构建方法包括：

9、对细颗粒物进行切晶胞操作，得到细颗粒物二维结构；

10、在所述细颗粒物二维结构基础上添加预设厚度的真空层，得到细颗粒物三维晶胞；

11、固定所述细颗粒物三维晶胞的下层原子，得到所述细颗粒物表面模型。

12、优选的，所述团聚剂分子模型的构建方法包括：设定聚合度、分子链数和聚合物类型，构建pam分子模型、sdbs离子模型和水分子模型，结合所述pam分子模型和所述sdbs离子模型，得到所述团聚剂分子模型。

13、优选的，所述结构优化的方法包括：基于forcite模块对所述团聚剂分子模型进行优化，得到能量最低的构型，即所述优化后分子模型。

14、优选的，所述溶液模型包括：复配溶液模型和pam溶液模型；

15、所述复配溶液模型的构建方法包括：基于5个所述pam分子模型、5个所述sdbs离子模型和500个所述水分子模型，构建所述复配溶液模型；

16、所述pam溶液模型的构建方法包括：基于5个所述pam分子模型和500个所述水分子模型，构建所述pam溶液模型。

17、优选的，所述团聚剂结合能的计算方法包括：

18、将所述细颗粒物表面模型和所述溶液模型结合，得到整体构型，并计算所述整体构型的整体单点能；

19、设置所述细颗粒物表面模型为set a，设置所述溶液模型为set b；

20、基于所述整体构型删除所述set a，得到第一构型，并计算所述第一构型的第一单点能；

21、基于所述整体构型删除所述set b，得到第二构型，并计算所述第二构型的第二单点能；

22、基于所述整体单点能、所述第一单点能和所述第二单点能，计算所述团聚剂结合能。

23、优选的，计算所述团聚剂结合能的公式如下：

24、δe＝etotal-esurface-emolecule

25、其中，δe表示团聚剂结合能，etotal表示整体单点能，esurface表示第二单点能，emolecule表示第一单点能。

26、本申请还提供了一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选系统，包括：表面模型构建子系统、模型优化子系统、溶液模型构建子系统和动力学计算子系统；

27、所述表面模型构建子系统用于构建细颗粒物表面模型；

28、所述模型优化子系统用于构建团聚剂分子模型，并对所述团聚剂分子模型进行结构优化，得到优化后分子模型；

29、所述溶液模型构建子系统用于基于所述优化后分子模型，构建溶液模型；

30、所述动力学计算子系统用于基于所述细颗粒物表面模型和所述溶液模型进行分子动力学计算，得到团聚剂结合能，并基于所述团聚剂结合能完成筛选。

31、与现有技术相比，本申请的有益效果为：

32、(1)本申请可以降低实验成本，缩短团聚剂的研发周期；

33、(2)本申请通过改变表面模型的组分，预测待研究不同组分细颗粒物对团聚剂的选择性；

34、(3)本申请还可以进一步借助模型从界面状态分析界面相互作用，对材料的性质进行深一步的探索。

技术特征：

1.一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法，其特征在于，所述细颗粒物表面模型的构建方法包括：

3.根据权利要求1所述一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法，其特征在于，所述团聚剂分子模型的构建方法包括：设定聚合度、分子链数和聚合物类型，构建pam分子模型、sdbs离子模型和水分子模型，结合所述pam分子模型和所述sdbs离子模型，得到所述团聚剂分子模型。

4.根据权利要求3所述一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法，其特征在于，所述结构优化的方法包括：基于forcite模块对所述团聚剂分子模型进行优化，得到能量最低的构型，即所述优化后分子模型。

5.根据权利要求3所述一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法，其特征在于，所述溶液模型包括：复配溶液模型和pam溶液模型；

6.根据权利要求1所述一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法，其特征在于，所述团聚剂结合能的计算方法包括：

7.根据权利要求6所述一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法，其特征在于，计算所述团聚剂结合能的公式如下：

8.一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选系统，其特征在于，包括：表面模型构建子系统、模型优化子系统、溶液模型构建子系统和动力学计算子系统；

技术总结
本申请公开了一种基于分子动力学的复配团聚剂筛选方法及系统，其中方法包括以下步骤：构建细颗粒物表面模型；构建团聚剂分子模型，并对所述团聚剂分子模型进行结构优化，得到优化后分子模型；基于所述优化后分子模型，构建溶液模型；基于所述细颗粒物表面模型和所述溶液模型进行分子动力学计算，得到团聚剂结合能，并基于所述团聚剂结合能完成筛选。本申请可以降低实验成本，缩短团聚剂的研发周期；通过改变表面模型的组分，预测待研究不同组分细颗粒物对团聚剂的选择性；还可以进一步借助模型从界面状态分析界面相互作用，对材料的性质进行深一步的探索。

技术研发人员：周磊,魏志祥,代威力,范俊康,计枫斌,刘师铠,肖治浪
受保护的技术使用者：南昌航空大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13