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一种基于机器学习势能加速酸度常数和氧化还原电位的方法[发明专利]

专利名称：一种基于机器学习势能加速酸度常数和氧化还原电位的方法

专利类型：发明专利

发明人：程俊，王锋

申请号：CN202210106825.6

申请日：20220128

公开号：CN114550844A

公开日：

20220527

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本公开提供基于机器学习势能加速酸度常数和氧化还原电位计算方法，包括：在预平衡轨迹中抽取部分结构，对反应物势能面和产物势能面进行第一性原理计算，得到部分结构对应的势能和原子力并作为初始训练数据集；通过机器学习势能函数训练后获得反应物机器学习势能面和产物机器学习势能面，耦合反应物机器学习势能面和产物机器学习势能面得到采样势能面；更新训练数据集和机器学习势能面；耦合反应物机器学习势能面和产物机器学习势能面，计算不同耦合参数对应的累积平均垂直能量差及对应的反应自由能；将反应自由能转化为酸度常数和氧化还原电位。本公开还提供一种基于机器学习势能加速酸度常数和氧化还原电位计算的装置、电子设备以及可读存储介质。

申请人：厦门大学

地址：361005 福建省厦门市思明区思明南路422号

国籍：CN

代理机构：北京庚致知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：韩德凯

本文发布于:2024-09-20 14:56:41，感谢您对本站的认可！

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