AI计算模拟
AI-enriched COMPUTATIONAL SIMULATION
AI计算模拟
以AI、大数据分析及数字化工作流为基础的综合计算模拟解决方案

Gibbs——蒙特卡洛计算模块

A Powerful Gateway to a Powerful Simulation Program


 ‘The laboratories devoted to data acquisition cannot face the increasing demand and molecular simulation appears to be the only valuable alternative to get these data before the deadline of the projects. (…) We are entering a cycle of data production and this is a very good piece of news for our industry.’ 

François Montel, Thermodynamics expert, TOTAL 


 

MedeA GIBBS是基于力场的蒙特卡洛模拟计算程序之一,GIBBS由IFP Energies Nouvelles、CNRS及巴黎南方大学共同开发。MedeA GIBBS侧重于预测各种平衡条件下流体性质,例如结构复杂的分子流体、天然或工业吸附剂中的吸附行为、高分子材料及离子交换中化合物的溶解度,为工程师提供有意义的预测结果。 

采用TraPPE-UA力场(适用于多环柔性分子)模拟多环芳烃汽液平衡的示意图


能够计算的性质:

• 热动力学性质:分子间的能量、热容、声速和焦耳-汤姆逊系数 

• 体积容量:压力/密度、压缩性和热膨胀性 

• 纯物质的气液平衡:正常沸点、蒸汽压、汽化焓、化学势、临界点和偏心因子

• 混合相的气液平衡:气泡压力、化学势、逸度、共存相的密度和组成以及三相汽液液平衡 

• 流体结构:径向分布函数和分子构象

• 吸附:吸附/解吸等温线、吸附焓差、吸附选择性和阳离子位置负载。适用于天然和工业吸附剂(沸石、MOF等)中的吸附

• 聚合物材料中小分子混合物的亨利溶解度常数

• 电解质或微孔固体材料中的离子交换



多组分气体混合物在NaY八面沸石中吸附的实例结构 


功能特点:

• 具有先进的计算方法(统计偏差等),能够模拟多环、支链、多官能团等复杂分子 

• 蒙特卡洛和分子动力学方法都对分子系统的构型进行采样。然而,由于蒙特卡洛方法是随机的,而分子动力学方法是确定性的,前者在探索组态空间和计算性质方面往往更有效。在蒙特卡洛模拟中,根据所使用的统计系综,给定box中的分子数量可能会有所不同。在模拟相平衡时,每相对应一个box,几个box将会同时进行模拟计算。这些特性使得蒙特卡洛方法通常适合相平衡和吸附性能计算

• 具有用户图形界面,提供了先进的预处理和内置技术(如系统自适应默认的蒙特卡洛移动),以及先进的后处理方法,更方便便捷 


支持力场:

 • 多用途全原子力场(pcff+,OPLSAA)

 • 为柔性有机分子流体相平衡设计的联合原子力场(TraPPE UA、AUA、Mie)

 • 有机和无机小分子(例如:H2O、N2、CO2、H2S)和溶剂化离子(例如:Na+、Li+、Cl-、F-)的特定刚性模型

 • 分子粗粒度模型的Mie势

 • 吸附过程中固液相互作用的特定力场:例如适用于粘土矿物的CLAYFF力场 


所需模块:

 • MedeA Environment 

• MedeA Forcefield 


推荐模块: 

• MedeA Amorphous Materials Builder 

• MedeA LAMMPS

• MedeA Surface Tension 

• MedeA CED 

• MedeA Diffusion 

• MedeA HT-Descriptor 

• MedeA HT-Launchpad