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神经网络势能揭示RDX晶体的热分解机理
Physical Chemistry Chemical Physics ( IF 2.9 ) Pub Date : 2022-10-05 , DOI: 10.1039/d2cp03511a
Qingzhao Chu 1 , Xiaoya Chang 1 , Kang Ma 2 , Xiaolong Fu 3 , Dongping Chen 1
Affiliation  

开发了神经网络电位 (NNP) 来研究 1,3,5-三硝基-1,3,5-三嗪 (RDX) 热分解的复杂反应动力学。我们的 NNP 模型被证明具有良好的计算效率并保留了从头算精度,这允许从原子角度研究块状 RDX 晶体的整个分解过程。在 NNP 上进行一系列分子动力学 (MD) 模拟,以计算 RDX 晶体的物理和化学性质。结果表明,NNP可以准确地描述RDX晶体的物理性质,例如晶胞参数和状态方程。RDX热分解的模拟表明,NNP可以从头开始捕捉物种的进化准确性。建立了复杂的反应网络,提供了RDX分解的反应机理。N-N均裂是主要通道,在先前对分离的RDX分子的DFT研究中无法观察到。此外,NO 2的H 吸收反应被发现是NO 和H 2 O 形成的关键途径,而HONO 的消除相对较弱。NNP 对 RDX 的复杂反应动力学提供了原子洞察,并且可以扩展到研究新型高能材料的反应机理。



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更新日期:2022-10-05
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