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申请/专利权人：华东理工大学
摘要：本发明涉及一种基于焓变打分算法和微观动力学引导的催化反应机制提取方法，具体包括：运用图论的方法构建了催化反应路径的定向图谱即，反应网络，再联用深度优先搜索方法获取反应网络中所有反应路径，利用焓变方差对每条反应路进行打分预评估，优先选取分值较高的反应路径进行微观动力学模拟，获得该条反应路径的反应速率和决速步骤；根据路径分值，在剩下反应网络中优先寻找可以替换决速步骤的高分值路径，再次进行微观动力学模拟，循环找出最优反应路径。与现有技术相比，本发明能够在减少计算基元反应的条件下找出全局最优反应路径、提高反应机制筛选的速度；自动化程度高，过程不需要人机互动，流程简单且易上手。
主权项：1.一种基于焓变打分算法和微观动力学引导的催化反应机制提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采用有向图，将所有基元反应中的中间物种处理为节点，物种间转化的基元反应过程处理边，建立完整的催化反应网络；S2：对所述催化反应网络中所有中间体结构进行优化，获取对应的能量，并计算所有基元反应的焓变；S3：基于所述催化反应网络，获得所有的反应路径，并利用S2中获得的各个反应路径对应的焓变，计算每个反应路径焓变偏差并进行打分；S4：基于S3中每个反应路径的分值，提取分值最高的路径，利用VASP软件搜索该路径中各个基元反应的过渡态，获取基元反应能垒；S5：将S4中提取的分值最高路径及对应的能量信息输入到CATKINAS软件，计算获得该路径对应的反应速率与决速步骤；S6：针对S5中获得的决速步骤，从催化反应网络中搜寻替换路径对决速步骤进行替换，并计算替换过程的能垒，将对应能量信息输入到CATKINAS软件，再次计算获得该路径对应的反应速率与决速步骤；S7：重复S5和S6，直至催化反应网络中没有可以替换决速步骤的路径可以选择，获取最大反应速率对应催化反应路径，即为最佳催化反应机制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东理工大学 一种基于焓变打分算法和微观动力学引导的催化反应机制提取方法
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