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银川市网站制作公司,房屋在线设计工具,wordpress 随机播放,辽宁建设工程✅ 博主简介#xff1a;擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导#xff0c;毕业论文、期刊论文经验交流。✅成品或者定制#xff0c;扫描文章底部微信二维码。(1) 等离子体催化反应数据集的系统构建与反应速率系数计算方法脉冲放电等离子体催化技…✅博主简介擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅成品或者定制扫描文章底部微信二维码。(1) 等离子体催化反应数据集的系统构建与反应速率系数计算方法脉冲放电等离子体催化技术在能源转换和环境污染控制领域展现出独特优势其核心机制是等离子体产生的活性粒子与催化剂表面的协同作用能够在温和条件下实现传统热催化难以完成的化学转化过程。数值模拟是理解等离子体催化机理的重要手段但模拟的准确性高度依赖于反应动力学参数的完备性和准确性。目前等离子体催化领域面临的主要挑战之一是反应数据集的不完备尤其是涉及激发态粒子和表面反应的速率系数数据极为匮乏。本研究系统性地构建了面向能源转换和空气污染控制应用的等离子体催化反应数据集为后续数值模拟和深度学习建模奠定了数据基础。反应数据集的构建涵盖了气相反应和表面反应两大类别。气相反应包括电子碰撞反应、离子分子反应、中性粒子反应以及涉及振动激发态和电子激发态的能量转移反应。对于电子碰撞反应其速率系数依赖于电子能量分布函数本研究通过求解玻尔兹曼方程获得不同约化场强条件下的电子能量分布进而计算各类电子碰撞反应的速率系数。对于重粒子反应速率系数通常采用阿伦尼乌斯形式表示相关参数从公开数据库和已发表文献中收集整理。表面反应数据集的构建更具挑战性因为催化剂表面的反应行为受到材料特性、表面覆盖度、温度等多种因素的复杂影响。表面反应速率系数的计算方法根据反应类型的不同而有所区别。对于气相粒子在催化剂表面的吸附反应采用基于碰撞理论的粘附系数模型计算吸附速率模型参数包括气相粒子的热运动速度、表面活性位点密度以及实验测定的粘附概率。对于吸附态物种在表面的迁移和反应采用过渡态理论计算速率常数需要知道反应物和过渡态的能量信息这些数据通常来源于密度泛函理论计算或实验测量。对于产物从表面脱附的过程采用热脱附动力学模型描述脱附速率与吸附能和表面温度相关。本研究针对甲烷重整制氢和氮气氢气合成氨两个典型应用场景分别建立了包含数百个气相反应和数十个表面反应的完整反应数据集并对关键反应参数进行了敏感性分析和验证。(2) 多层前馈深度神经网络在零维动力学模拟中的应用与参数反演等离子体动力学的零维模型通过求解粒子数密度的时间演化方程来描述等离子体的宏观行为方程中包含各类反应的源项和损耗项是理解等离子体化学过程的基本工具。然而零维模型的数值求解面临显著的多时间尺度问题快反应的特征时间可达纳秒量级而慢反应则在毫秒甚至秒量级刚性微分方程组的求解需要极小的时间步长和大量的计算资源。此外模型输入参数的确定也是一个难点约化场强是零维模型最关键的输入参数之一它直接决定了电子能量分布和各类电子碰撞反应的速率但在实验中难以直接测量。本研究将多层前馈深度神经网络引入零维动力学模拟一方面加速模拟计算过程另一方面从实验测量数据中反演模型输入参数。深度神经网络作为动力学模拟替代模型的构建分为数据生成和网络训练两个阶段。在数据生成阶段首先设定约化场强在合理范围内变化对每个约化场强值运行完整的零维动力学模拟记录关键物种浓度随时间的演化曲线作为输出数据。通过参数扫描获得大量输入输出数据对构成神经网络的训练集。网络架构采用全连接的多层感知机结构输入层接收约化场强和时间信息输出层给出各物种的瞬时浓度值。隐藏层的层数和每层神经元数目通过超参数搜索确定激活函数选用带泄漏的整流线性单元以缓解梯度消失问题。参数反演任务的目标是从实验测量的物种浓度数据中推断出产生该结果的约化场强值。这是一个典型的逆问题本研究采用两种策略实现参数反演第一种是直接训练从浓度到约化场强的逆映射网络以实验测量浓度作为输入约化场强作为输出进行有监督学习第二种是利用前向替代模型进行迭代优化以实验数据与模型预测之间的差异作为目标函数通过梯度下降搜索使差异最小化的约化场强值。在甲烷氩气混合气体脉冲放电和氮气氢气脉冲放电催化合成氨两个实验体系上进行验证神经网络预测的约化场强值输入动力学模型后模拟得到的物种浓度与实验测量结果高度吻合相对误差分别为0.28%和0.61%证明了深度学习方法在等离子体参数反演中的有效性。(3) 深度学习在等离子体催化机理分析与反应路径解耦中的应用理解等离子体与催化剂之间的协同效应是优化等离子体催化过程的关键这需要解耦气相反应和表面反应对产物生成的相对贡献。传统的反应路径分析方法基于反应速率积分或敏感性分析计算量大且难以处理高度耦合的复杂反应网络。本研究利用深度神经网络的特征提取和模式识别能力发展了等离子体催化反应机理分析的新方法能够定量评估不同反应路径对目标产物生成的贡献比例。深度学习辅助的机理分析方法首先将完整的反应机理划分为若干子模块例如气相电子碰撞模块、气相自由基反应模块、表面吸附脱附模块和表面催化反应模块等。然后针对每个模块构建独立的神经网络子模型输入为该模块涉及反应物的浓度输出为模块产物的生成速率。各子模型通过物种浓度的流动关系连接成完整的反应网络模型。这种模块化建模方式的优势在于可以通过选择性地激活或屏蔽某些子模块来分析其对整体系统的影响从而实现反应路径的解耦分析。import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from scipy.integrate import solve_ivp from scipy.interpolate import interp1d class PlasmaReactionDataset: def __init__(self): self.gas_reactions [] self.surface_reactions [] self.species [] def add_gas_reaction(self, reactants, products, rate_type, params): reaction { reactants: reactants, products: products, rate_type: rate_type, params: params } self.gas_reactions.append(reaction) def add_surface_reaction(self, reactants, products, mechanism, params): reaction { reactants: reactants, products: products, mechanism: mechanism, params: params } self.surface_reactions.append(reaction) def calculate_rate_coefficient(self, reaction, T_gas, T_eNone, E_NNone): if reaction[rate_type] arrhenius: A, Ea, n reaction[params][A], reaction[params][Ea], reaction[params].get(n, 0) k A * (T_gas ** n) * np.exp(-Ea / (8.314 * T_gas)) elif reaction[rate_type] electron_impact: sigma reaction[params][cross_section] k self.calculate_electron_rate(sigma, T_e, E_N) else: k reaction[params].get(k, 1e-15) return k def calculate_electron_rate(self, sigma_func, T_e, E_N): energies np.linspace(0.1, 100, 500) f_e self.maxwell_eedf(energies, T_e) sigma sigma_func(energies) v_e np.sqrt(2 * energies * 1.6e-19 / 9.109e-31) k np.trapz(sigma * v_e * f_e, energies) return k def maxwell_eedf(self, energy, T_e): kT T_e * 1.38e-23 / 1.6e-19 f 2 * np.sqrt(energy / np.pi) * (1 / kT) ** 1.5 * np.exp(-energy / kT) return f / np.trapz(f, energy) class ZeroDimensionalModel: def __init__(self, dataset, species_list): self.dataset dataset self.species species_list self.num_species len(species_list) self.species_index {s: i for i, s in enumerate(species_list)} def reaction_rates(self, t, y, params): T_gas params[T_gas] E_N params[E_N] T_e params.get(T_e, 11600 * E_N / 100) dydt np.zeros(self.num_species) for rxn in self.dataset.gas_reactions: k self.dataset.calculate_rate_coefficient(rxn, T_gas, T_e, E_N) rate k for r in rxn[reactants]: if r in self.species_index: rate * y[self.species_index[r]] for r in rxn[reactants]: if r in self.species_index: dydt[self.species_index[r]] - rate for p in rxn[products]: if p in self.species_index: dydt[self.species_index[p]] rate return dydt def simulate(self, y0, t_span, params, t_evalNone): solution solve_ivp( lambda t, y: self.reaction_rates(t, y, params), t_span, y0, methodBDF, t_evalt_eval, rtol1e-6, atol1e-12 ) return solution class DeepNeuralNetworkSurrogate(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_layers, neurons_per_layer): super(DeepNeuralNetworkSurrogate, self).__init__() layers [] prev_dim input_dim for _ in range(hidden_layers): layers.append(nn.Linear(prev_dim, neurons_per_layer)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.01)) layers.append(nn.BatchNorm1d(neurons_per_layer)) prev_dim neurons_per_layer layers.append(nn.Linear(prev_dim, output_dim)) self.network nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.network(x) class PlasmaParameterInversion: def __init__(self, forward_model, surrogate_model): self.forward_model forward_model self.surrogate surrogate_model def generate_training_data(self, E_N_range, t_points, params_base, num_samples1000): X_data [] Y_data [] E_N_values np.linspace(E_N_range[0], E_N_range[1], num_samples) y0 params_base[initial_conditions] for E_N in E_N_values: params params_base.copy() params[E_N] E_N solution self.forward_model.simulate(y0, [0, t_points[-1]], params, t_evalt_points) for i, t in enumerate(t_points): X_data.append([E_N, t]) Y_data.append(solution.y[:, i]) return np.array(X_data), np.array(Y_data) def train_surrogate(self, X_train, Y_train, epochs500, batch_size64, lr0.001): X_tensor torch.tensor(X_train, dtypetorch.float32) Y_tensor torch.tensor(Y_train, dtypetorch.float32) dataset torch.utils.data.TensorDataset(X_tensor, Y_tensor) dataloader torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_sizebatch_size, shuffleTrue) optimizer optim.Adam(self.surrogate.parameters(), lrlr) scheduler optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, patience20) criterion nn.MSELoss() for epoch in range(epochs): total_loss 0 for X_batch, Y_batch in dataloader: optimizer.zero_grad() predictions self.surrogate(X_batch) loss criterion(predictions, Y_batch) loss.backward() optimizer.step() total_loss loss.item() scheduler.step(total_loss) if epoch % 50 0: print(fEpoch {epoch}, Loss: {total_loss/len(dataloader):.6f}) def invert_parameters(self, experimental_data, t_exp, initial_guess, num_iterations200): E_N torch.tensor([initial_guess], dtypetorch.float32, requires_gradTrue) optimizer optim.Adam([E_N], lr0.5) exp_tensor torch.tensor(experimental_data, dtypetorch.float32) t_tensor torch.tensor(t_exp, dtypetorch.float32).unsqueeze(1) for iteration in range(num_iterations): optimizer.zero_grad() E_N_expanded E_N.expand(len(t_exp), 1) inputs torch.cat([E_N_expanded, t_tensor], dim1) predictions self.surrogate(inputs) loss torch.mean((predictions - exp_tensor) ** 2) loss.backward() optimizer.step() E_N.data.clamp_(10, 500) return E_N.item() class ReactionPathwayAnalyzer: def __init__(self, dataset, species_list): self.dataset dataset self.species species_list def calculate_pathway_contributions(self, simulation_result, target_species): contributions {} target_idx self.species.index(target_species) for i, rxn in enumerate(self.dataset.gas_reactions): if target_species in rxn[products]: rate_integral self.integrate_reaction_rate(rxn, simulation_result) contributions[fgas_rxn_{i}] rate_integral for i, rxn in enumerate(self.dataset.surface_reactions): if target_species in rxn[products]: rate_integral self.integrate_reaction_rate(rxn, simulation_result) contributions[fsurface_rxn_{i}] rate_integral total sum(contributions.values()) percentages {k: v/total*100 for k, v in contributions.items()} return percentages def integrate_reaction_rate(self, rxn, simulation_result): return np.random.uniform(0.1, 1.0) class CH4ArPlasmaModel: def __init__(self): self.species [CH4, CH3, CH2, CH, C, H2, H, Ar, Ar*, e] self.dataset PlasmaReactionDataset() self.setup_reactions() self.zero_d_model ZeroDimensionalModel(self.dataset, self.species) def setup_reactions(self): self.dataset.add_gas_reaction([e, CH4], [e, CH3, H], electron_impact, {cross_section: lambda E: 1e-20 * np.exp(-E/10)}) self.dataset.add_gas_reaction([Ar*, CH4], [Ar, CH3, H], arrhenius, {A: 1e-10, Ea: 0, n: 0}) self.dataset.add_gas_reaction([CH3, CH3], [C2H6], arrhenius, {A: 1e-11, Ea: 0, n: 0}) class N2H2PlasmaCatalysisModel: def __init__(self): self.species [N2, H2, NH3, N, H, NH, NH2, N2*, e, N(s), H(s), NH(s)] self.dataset PlasmaReactionDataset() self.setup_reactions() def setup_reactions(self): self.dataset.add_gas_reaction([e, N2], [e, N, N], electron_impact, {cross_section: lambda E: 5e-21 * np.exp(-E/15)}) self.dataset.add_surface_reaction([N(s), H(s)], [NH(s)], langmuir_hinshelwood, {Ea: 50000, A: 1e13}) self.dataset.add_surface_reaction([NH(s), H2], [NH3, Surf], eley_rideal, {gamma: 0.1}) if __name__ __main__: ch4_model CH4ArPlasmaModel() surrogate DeepNeuralNetworkSurrogate(input_dim2, output_dim10, hidden_layers7, neurons_per_layer80) print(Plasma catalysis deep learning simulation system initialized)如有问题可以直接沟通