Predicting Thermodynamic Properties of Alkanes by High-Throughput Force Field Simulation and Machine Learning

力场(虚构) 计算机科学 领域(数学) 吞吐量 机器学习 人工智能 数学 电信 纯数学 无线
作者
Zheng Gong,Yanze Wu,Liang Wu,Huai Sun
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:58 (12): 2502-2516 被引量:30
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.8b00407
摘要

Knowledge of the thermodynamic properties of molecules is essential for chemical process design and the development of new materials. Experimental measurements are often expensive and not environmentally friendly. In the past, studies using molecular simulations have focused on a specific class of molecules, owing to the lack of a consistent force field and simulation protocol. To solve this problem, we have developed a high-throughput force field simulation (HT-FFS) procedure by combining a recently developed general force field with a validated simulation protocol to calculate thermodynamic properties for large number of molecules. This procedure is applied to calculate liquid densities, heats of vaporization, heat capacities, vapor–liquid equilibrium curves, critical temperatures, critical densities and surface tensions for a wide range of alkanes. The predictions agree well with available experimental data in terms of accuracy and precision, demonstrating that HT-FFS is a valid approach to supplementing experimental measurements. Furthermore, the large amount of data generated by HT-FFS lays a foundation for machine learning. We have developed an artificial neural network that demonstrates the feasibility of expanding predictions beyond simulation using a machine learning model.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
CipherSage应助ccyyll采纳,获得10
1秒前
顺顺发布了新的文献求助10
2秒前
beichuanheqi完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
彩色的尔珍完成签到,获得积分10
5秒前
科研通AI5应助乐观小之采纳,获得50
6秒前
快乐友灵发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
underoos完成签到 ,获得积分10
9秒前
华仔应助xwj采纳,获得10
11秒前
12秒前
嗨是完成签到,获得积分10
12秒前
英俊的铭应助白樱恋曲采纳,获得10
13秒前
我们仨发布了新的文献求助10
15秒前
李健的小迷弟应助顺顺采纳,获得10
15秒前
Ning发布了新的文献求助10
16秒前
000关注了科研通微信公众号
16秒前
Ran完成签到,获得积分10
17秒前
20秒前
22秒前
研友_VZG7GZ应助啊实打实的采纳,获得10
23秒前
24秒前
25秒前
大老王发布了新的文献求助20
26秒前
不想干活应助HCLonely采纳,获得30
27秒前
28秒前
聪聪忙忙应助俊逸的剑愁采纳,获得50
29秒前
卡皮巴拉发布了新的文献求助10
29秒前
YoungLee发布了新的文献求助10
30秒前
掌灯师发布了新的文献求助10
30秒前
000发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
667完成签到 ,获得积分10
33秒前
纯真大门发布了新的文献求助10
34秒前
完美世界应助YoungLee采纳,获得10
37秒前
37秒前
火辣蛤蟆完成签到,获得积分10
37秒前
刻苦耐劳发布了新的文献求助10
38秒前
烟花应助Costing采纳,获得10
39秒前
river_121完成签到,获得积分10
39秒前
高分求助中
(禁止应助)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
International Code of Nomenclature for algae, fungi, and plants (Madrid Code) (Regnum Vegetabile) 1500
Linear and Nonlinear Functional Analysis with Applications, Second Edition 1200
Grammar in Action: Building comprehensive grammars of talk-in-interaction 1000
Stereoelectronic Effects 1000
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 860
SPSS for Windows Step by Step: A Simple Study Guide and Reference, 17.0 Update (10th Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4195187
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3730806
关于积分的说明 11750719
捐赠科研通 3405781
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1868570
邀请新用户注册赠送积分活动 924812
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 835532