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耗散粒子動力學

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耗散粒子動力學Dissipative particle dynamicsDPD)是一種粗粒化英語Coarse-grained_modeling的分子模擬算法,用於模擬複雜流體的行為。DPD方法首先由Hoogerbrugge和Koelman於1992年提出,用於解決格狀自動機方法與實際的差異和分子動力學(MD)所無法解決的介觀的時間與空間尺度上的流體問題。[1][2]之後被Espanol改寫,[3]使其符合熱平衡狀態的條件。此後,一些列擴展的和經過優化的的DPD算法被提出。[4]

DPD是一種非格子模型的方法,模擬粒子在連續的空間和間斷的時間中運動。DPD方法中單個粒子代表整個分子或包含多個分子,或高分子的一個片段的流體區域,而不是單個原子,並且不考慮原子的行為細節,認為其與過程無關。粒子自身的自由度被整合,粒子間的受力由一對保守力、耗散力與隨機力表示,並以此保證動量守恆與正確的流體動力學行為。這些近似的結果使得DPD方法能模擬更大空間和時間尺度的系統。與全原子模擬相比,DPD方法雖然不能提供原子尺度的描述,但其因為把數個溶劑分子「捆綁」成一個DPD粒子的處理,使得粒子間有有效的摩擦相互作用和漲落,反而能得到較為準確的流體動力學性質。[5]

DPD方法與傳統的MD模擬方法相比,主要優勢在於可實現更大時間與空間尺度的模擬計算。100 nm尺寸的聚合物流體在幾十微秒時間尺度的模擬現已普遍使用。

方程

DPD將兩個不成鍵粒子ij之間的作用力分為三種,分別是保守力(),耗散力()和隨機力():[5]

為了減少計算時間,設有截斷半徑,僅當兩粒子間距離小於截斷半徑時才計算兩者間的作用力。

保守力代表粒子的化學性質,不同種類粒子保守力的作用參數不同,以此區分不同粒子之間的親疏性。保守力是軟排斥作用:

其中是兩種粒子間的相互作用參數,與Flory-Huggins作用參數有關。

耗散力與隨機力的值通過漲落-耗散定理相關聯,並使其統計值符合系統溫度:

其中是控制耗散力的摩擦係數,是控制隨機力的噪聲振幅,兩者間滿足是隨機波動變化因子,是與積分時間元有關的正態分佈函數,期望值為0。是依賴於距離的權重函數,耗散力和隨機力的權重因子選取是任意的,但兩者間應當滿足以符合玻爾茲曼統計。最基本的DPD方法中通常選取:

此外,根據實際模型中粒子間的成鍵,還加入以彈簧振子為模型的鍵張力,和用於維持一定鍵角的角張力等。

參考資料

  1. ^ P. J. Hoogerbrugge and J. M. V. A. Koelman. Simulating microscopic hydrodynamic phenomena with dissipative particle dynamics. Europhysics Letters, 19(3):155–160, JUN 1 1992
  2. ^ J. M. V. A. Koelman and P. J. Hoogerbrugge. Dynamic simulations of hard-sphere suspensions under steady shear. Europhysics Letters, 21(3):363–368, JAN 20 1993
  3. ^ P. Español and P. B. Warren. Statistical-mechanics of dissipative particle dynamics. Europhysics Letters, 30(4):191–196, MAY 1 1995
  4. ^ N. Goga, A.J. Rzepiela, A.H. de Vries, S.J. Marrink, H.J.C. Berendsen: Efficient algorithms for Langevin and DPD dynamics, J. Chem. Th. Comp., 2012, DOI:10.1021/ct3000876. [2013-11-14]. (原始內容存檔於2019-06-29). 
  5. ^ 5.0 5.1 Daan Frenkel; Berend Smit. Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications. Academic Press. 2002: 466. ISBN 0-12-267351-4. 

相關模擬程序

一些包含DPD方法的軟件和程序包列於此: