计算 案例

——【化工】

 

多领域计算案例,帮您解决计算难题

  • 40

    研发顶尖

    全球AI顶级竞赛揽获14项冠军,创造挑战赛三连冠记录

  • 20

    AI标准

    参与了近20项人工智能相关的国家及行业标准制定

  • 68+

    AI发明专利

    旷视拥有576件(含海外)已注册的人工智能相关专利

  • 103+

    行业覆盖

    通过人工智能技术作为主要驱动力,行业覆盖率过百

化工 】     / Chemical

化学工业在国民经济中占有重要地位,是许多国家的基础产业和支柱产业。催化剂在化工生产中具有重要而广泛的应用,在化学反应中能改变化学反应历程,而本身的化学性质没有发生改变。例如,Fe催化剂可以降低通过N2与H2合成NH3反应的活化能,提高反应速率。在Cu催化剂的帮助下,化学性质稳定的CH4可以被转化为CH3OH。

· 在Fe催化合成氨反应过程中,N2分子先被催化剂吸附,从而削弱N-N之间的化学键,然后H不断地与N2分子作用,形成NH、NH2、NH3等各种中间产物,最后NH3分子脱附。密度泛函理论能够计算N2还原反应在不同路径下(distal、alternating、enzymatic等)各种中间体的结构、中间体与催化剂的相互作用、自由能变化等。通过这些结果能够判断反应的路径、活化能、决速步,并为催化剂优化提供理论指导。

· CH4氧化的反应路径与氧化剂还在不断地探索与优化。以H2O作为氧化剂为例,首先催化剂吸附CH4分子,从而活化C-H键,并提供O给CH4,然后H2O分子的加入使CH3OH脱附,再将O传递给催化剂,自身转变为H2并脱离催化剂。密度泛函理论能够计算CH4被吸附后的结构和脱H的能垒、H2O加入后CH3OH脱附的能垒、H2O转变为H2的自由能变化等。通过这些计算结果能够分析CH4转化为CH3OH的热力学与动力学障碍,为催化剂和氧化剂的筛选提供理论依据,从而有助于提高转化率。

· 吸附构型(adsorption structure)体现了被吸附原子、分子、基团与吸附剂(催化剂)表面活性位点结合的稳定构型。吸附构型是吸附与催化计算必不可少的结构信息,在此基础上能够获得自由能、吸附能、结合能、电荷转移、轨道杂化等重要性质。

· 氧还原反应(ORR)和析氧反应(OER)自由能变化表征了O2还原成H2O(4电子)或H2O2(2电子)及其逆反应的热力学和动力学过程,可分为酸性条件和碱性条件,均涉及到OH、O、OOH中间体的吸附。自由能曲线可通过外加电压和PH值调控,是衡量催化剂性能的重要指标。

· 析氢反应(HER)自由能变化表征了质子和电子吸附到催化剂表面结合成吸附态H(中间态)再脱附生成H2的热力学和动力学过程,可分为酸性条件和碱性条件。自由能曲线可通过外加电压或PH值调控,是衡量催化剂性能的重要指标。

· 二氧化碳还原反应(CO2RR)自由能变化表征了CO2还原成HCOOH、CO、CH4、CH3OH等产物的热力学和动力学过程,涉及到HCOO、CO、CH3O等多个中间体的吸附。自由能曲线可通过外加电压和PH值调控,是衡量催化剂性能的重要指标。

· 晶体轨道哈密顿占据数(COHP)表征了原子间电子轨道的交叠情况,包括成键与反键,与电子态密度结果有一定的关联。晶体轨道哈密顿占据数常用来描述催化剂活性位点与被吸附原子、分子间的相互作用,是衡量化学键强弱的工具,类似于分子中的键能。

MASA发展历程

MASA development history

  • 2006年 启动研发

    ▪ MASA的核心深度学习框架启动研发。为满足旷视日益增长的业务需求,MASA.数据管理平台启动研发。

    ▪ MegData.数据管理平台启动研发。

  • 2008年 初步形成

    ▪ MASA的核心深度学习框架启动研发。为满足旷视日益增长的业务需求,MASA.数据管理平台启动研发。

    ▪ MegData.数据管理平台启动研发。

  • 2016年 形成规模

    ▪ MASA的核心深度学习框架启动研发。

  • 2019年 快速发展

    ▪ MASA的核心深度学习框架启动研发。为满足旷视日益增长的业务需求,MASA.数据管理平台启动研发。

    ▪ MegData.数据管理平台启动研发。

  • 2021年 生产全流程服务

    ▪ MASA的核心深度学习框架启动研发。为满足旷视日益增长的业务需求,MASA.数据管理平台启动研发。

    ▪ MegData.数据管理平台启动研发。

  •  

    2006年 启动研发

    ▪ MASA的核心深度学习框架启动研发。为满足旷视日益增长的业务需求,MASA.数据管理平台启动研发。

    ▪ MegData.数据管理平台启动研发。

  •  

     

     

    2008年 初步形成

    ▪ MASA的核心深度学习框架启动研发。为满足旷视日益增长的业务需求,MASA.数据管理平台启动研发。

    ▪ MegData.数据管理平台启动研发。

  •  

    2016年 形成规模

    ▪ MASA的核心深度学习框架启动研发。

  •  

     

    2019年 快速发展

    ▪ MASA的核心深度学习框架启动研发。为满足旷视日益增长的业务需求,MASA.数据管理平台启动研发。

    ▪ MegData.数据管理平台启动研发。

  •  

     

     

    2021年 生产全流程服务

    ▪ MASA的核心深度学习框架启动研发。为满足旷视日益增长的业务需求,MASA.数据管理平台启动研发。

    ▪ MegData.数据管理平台启动研发。

人才理念及团队

Talent Concept And Team

1、我们的技术团队成员都是有着丰富理论知识和计算经验的国内外知名高校博士,并发表过高质量学术论文。

2、我们一直注重员工的个人发展,为员工设计了技术和管理双通道的发展路线,让员工在不同阶段选择最适合自己的发展路线。

联系我们,获取专享服务

专业的计算介绍,一对一客户服务

联系我们,获取尊享服务

专业的产品介绍,一对一客户服务