公开(公告)号：CN118098440A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410264137.1

申请日：2024-03-08

申请人： 郑州中科新兴产业技术研究院 ,  中国科学院过程工程研究所 ,  龙子湖新能源实验室

发明人： 王艳磊 ,  何宏艳 ,  凌玉龙 ,  陆俊凤 ,  霍锋 ,  丁伟璐

IPC分类号： G16C20/70 ,  G16C10/00 ,  G16C20/30 ,  G06N20/00

摘要： 本发明提出了一种考虑特殊氢键的离子液体机器学习势函数的构建方法，用于解决现有分子模拟技术中效率和精度不匹配，尤其是在对离子液体中特殊氢键进行高精度分析方面的不足的技术问题。本发明的步骤为：利用DFT对离子液体进行计算，构建初始数据集；利用机器学习的深度学习模型对初始数据集进行拟合，生成机器学习的势函数模型；使用势函数模型进行恒温恒体积系综下的分子动力学模拟，对模拟结果进行分析，并结合力误差的上下限，筛选出新的构象；对选取的构象进行单点计算，收集整理所得构象的数据加入到已有数据集构成新的数据集，利用新的数据集对深度势能模型进行训练，直至得到符合精度的深度势能模型。本发明机器学习的势函数模型能较好地描述离子液体的特殊氢键相互作用，为离子液体的高精度模拟和理性设计提供了基础支撑。