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GMD-Reax

GMD-Reax充分利用GPU强大的流处理器和CUDA支持大量线程级并行的特点,针对ReaxFF算法中各项势能作用分别采用不同的数据存储和线程组织策略,并对模拟任务在线程间的划分与数据存储模型进行了精细控制和优化,显著提升了ReaxFF MD的整体计算性能。该软件由中国科学院多相复杂系统国家重点实验室开发。


应用领域:燃料的高温燃烧和热解、高能物质氧化、新材料开发(碳纤维,纳米管,硅材料等)、催化反应机理(含Cu、Pt、Fe、Au、Al、Zn、V等的体系)


工程应用


 1:GMD-Reax与高度优化的LAMMPS CPU程序比较C2050单卡计算性能


♦  单精度GPU速度 / 8 CPULAMMPS2.5–6 倍 >  C 代码       5.0–12 倍 >FORTRAN代码

♦  双精度GPU / 8 CPU核LAMMP 1.5–4.0 倍 > C 代码     4.3–7.8 倍 >FORTRAN代码

2:煤热解、燃烧反应机理研究的挑战


♦  体系过于复杂、认识机理困难

♦  自由基反应快速,难以实验观测

♦  极其复杂的化学反应网络

♦  常规分子模拟(量子化学)方法难以胜任

3:大规模热解的ReaxFF MD模拟

       

♦  适用于不同煤种(烟煤、次烟煤、褐煤)、类煤体系(高分子、生物质)

♦  可以获得热解主要产物随温度和反应时间的整体演化趋势

♦  可以获得自由基演化趋势及其相关的反应细节

♦  可以揭示实验或其他计算方法难以直接获得的煤热解反应机理信息

4:热解模拟



   一个规模为12,335个原子的海拉尔煤分子模型体系热解过程模拟的应用实例,模拟采用NVT系综,温度为2000 K。该模拟过程包含900个化学反应。基于生成的化学反应列表,可进一步产生更直观的化学反应网络,可进行追溯特定化合物的演变等分析。

C10H12 + C6H7O2 → C10H12O + C6H7O

C17H15O5 + CHO2 →C16H14O4 + CO2

5:大规模燃烧反应机理模拟研究


♦  大规模燃料分子体系的氧化机理、碳烟生成反应机理等

♦  碳烟演化模拟、多环芳径增长路径分析




 



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