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基于巨正则系综的蒙特卡罗模拟研究CO/H2在碳纳米狭缝孔中的吸附与分离(2009年)

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简介:
本研究采用巨正则系综下的蒙特卡洛模拟方法,探讨了CO和H2气体在碳纳米狭缝孔内的吸附行为及其分离特性,为高效气体存储与分离技术提供理论依据。 采用巨正则系综Monte Carlo (GCMC) 方法研究了CO/H2在碳纳米狭缝孔中的吸附与分离过程。H2 和CO 均采用了单点Lennard-Jones (LJ) 模型,而孔壁作用势则使用Steele 10-4-3模型进行描述。研究表明,在混合物中H2 的吸附量高于其分压相同压力下纯H2的吸附量;相反地,CO 的情况则与之不同。通过改变不同的孔宽进行了模拟实验,并得出最佳孔径为0.74nm 时,此时H2 和CO 的吸附量分别为2.0 和12.9 mmol/g,在温度300K、压力1.0MPa 条件下等物质的量混合气体中C0 对H2 的平衡分离因子可达到6.5。

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  • CO/H22009
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    本研究采用巨正则系综下的蒙特卡洛模拟方法,探讨了CO和H2气体在碳纳米狭缝孔内的吸附行为及其分离特性,为高效气体存储与分离技术提供理论依据。 采用巨正则系综Monte Carlo (GCMC) 方法研究了CO/H2在碳纳米狭缝孔中的吸附与分离过程。H2 和CO 均采用了单点Lennard-Jones (LJ) 模型,而孔壁作用势则使用Steele 10-4-3模型进行描述。研究表明,在混合物中H2 的吸附量高于其分压相同压力下纯H2的吸附量;相反地,CO 的情况则与之不同。通过改变不同的孔宽进行了模拟实验,并得出最佳孔径为0.74nm 时,此时H2 和CO 的吸附量分别为2.0 和12.9 mmol/g,在温度300K、压力1.0MPa 条件下等物质的量混合气体中C0 对H2 的平衡分离因子可达到6.5。
  • CO2和CH4竞争
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    本研究通过分子模拟方法探讨了二氧化碳(CO2)与甲烷(CH4)在具有狭缝状微孔结构材料中的竞争性吸附行为,以期为气体分离技术提供理论支持。 本研究利用巨正则系综蒙特卡洛(GCMC)方法探讨了储层温度、压力条件以及CO2/CH4混合气体中CO2摩尔分数对煤基狭缝型孔道内分离二氧化碳与甲烷的影响。气体分子间的相互作用采用单点Lennard-Jones (LJ) 模型,而气态分子与孔壁之间的势能则使用Steele 10-4-3模型来描述。 研究结果显示:CO2相对于CH4的平衡分离系数SCO2/CH4在压力增加时先上升至峰值然后下降,并且当压力达到20MPa后趋于稳定;对于温度的影响,在低于20MPa的压力下,SCO2/CH4会随着温度升高而增大,而在高于该值的情况下,则对温度变化不敏感。另外,在10和20 MPa的压力条件下,SCO2/CH4随CO2摩尔分数的增加呈现出先增后减的趋势。 因此,在实际操作中利用不可采煤层进行二氧化碳封存时,需综合考虑多种因素对于二元吸附过程的影响,并据此优化现场的操作条件。
  • SAS应用
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    本文章探讨了统计分析系统(SAS)在蒙特卡罗模拟研究中的具体应用,包括其优势、操作流程及案例分析。通过这种方法,可以更有效地进行风险评估和预测建模。 SAS® for Monte Carlo Studies: A Guide for Quantitative Researchers Xitao Fan, Ákos Felsovályi, Stephen A. Sivo, Sean C. Keenan Copyright © 2002 by SAS Institute Inc., Cary, NC, USA
  • MCM-41介子筛瓦斯组
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    本研究运用分子模拟技术,深入探讨了MCM-41介孔分子筛对瓦斯气体各成分的吸附特性及分离效能,为天然气净化提供理论依据。 采用圆柱型孔结构模型对自制的MCM-41介孔分子筛进行了GCMC模拟研究,探讨了CH4、N2、CO2及其多组分混合物在该材料上的吸附行为。分析结果显示,在不同压力条件下,单组分气体的最大吸附量分别为3.75 mmol/g(CH4)、2.60 mmol/g(N2)和7.54 mmol/g(CO2)。对于双组分或多组分混合物的分离特性而言,MCM-41介孔分子筛表现出显著的选择性:CO2/N2、CH4/CO2以及CH4/N2的最大分离系数分别为10.4、4.33和3.5。当等摩尔比例的三种气体混合吸附时,观察到CO2在材料内部被浓缩,而CH4与N2则会在气相中富集。
  • MATLAB
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    本教程介绍如何在MATLAB中利用蒙特卡罗方法进行随机模拟,涵盖基本概念、代码实现及应用案例,适合初学者和进阶用户。 蒙特卡洛模拟是一种利用随机过程反复生成时间序列的方法,通过计算参数估计量和统计量来研究其分布特征。当系统各个单元的可靠性已知但系统的整体可靠性难以精确建模或模型过于复杂时,可以使用这种方法近似计算出系统的可靠性的预计值。随着模拟次数的增加,预测精度也会逐渐提高。由于蒙特卡洛方法需要反复生成时间序列,因此它依赖于高性能计算机的支持,并且只有在最近几年才得到了广泛的应用。
  • 2D伊辛:运用Metropolis算法方法...
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    本研究采用Metropolis算法对二维伊辛模型进行蒙特卡罗模拟,旨在探索磁性材料中的相变行为和临界现象,为理论物理与材料科学提供重要数据支持。 Ising 模型通过应用 Metropolis 算法-蒙特卡洛方法来模拟磁系统(包括正、负或随机自旋)。运行主文件后,输入晶格大小(建议为 100),然后选择一个初始配置的自旋类型。设置了两个不同的温度值:T=2.0 和 T=2.5。例如,在低温下,即 T=2 时使用正自旋初始化,大多数自旋是黑色的,这是因为在此条件下翻转自旋的机会很小,并且材料表现出铁磁性特性。当温度升高至 T=2.5 时,则会观察到更多的自旋翻转趋势。这导致系统失去有序排列,呈现出随机无序状态,这是顺磁行为的特点。 接下来的部分是可观测值的计算:平均磁化、平均能量、平均磁化率和比热。为了准确地获取这些参数,需要确定一个时间点,在该时刻系统的能量与磁化强度的变化变得很小(即它们随时间增加而变化不大)。为此,我们设定精度 p 并检查满足此精度要求的时间步数。这个间隔的选择会根据初始配置的不同而有所差异。
  • 电子双干涉.pdf
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    本文通过蒙特卡罗方法对电子双缝干涉实验进行数值模拟,探讨了量子力学中概率波概念及其波动性质。 《电子双缝衍射的蒙特卡罗模拟》探讨了量子力学中的经典实验——电子双缝衍射,并展示了如何利用蒙特卡罗技术重现这一现象及其变量影响。蒙特卡罗方法是一种基于概率统计的数值计算工具,适用于解决复杂问题。在本研究中,它被用来模拟电子通过双缝并在探测屏上形成图案的过程。 具体来说,在进行此类模拟时,首先需要确定电子的基本状态(如动量和能量),然后追踪其穿越双缝路径。根据量子力学原理,波函数描述了粒子的波动性质,并且在经过两道狭缝后会产生干涉效应。通过费曼路径积分理论,可以计算出电子到达探测屏上任一点的概率密度。 实验参数的变化会显著影响到最终形成的衍射图样:例如加速电压增加可能导致电子波动性减弱、条纹间距改变;调整双缝宽度则会影响到干涉强度和明暗分布模式;改变狭缝与屏幕之间的距离将直接导致图像尺寸及形态的变动。此外,蒙特卡罗方法也被用来模拟氢原子内部电子云结构的变化情况。 综上所述,这种方法不仅加深了我们对量子力学的理解,还为教育研究提供了新的视角和技术手段,在实际操作不便或成本过高的情况下尤为有用。
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    《CRYSTAL BALL中的蒙特卡罗模拟》一文介绍了如何利用该软件进行高效的蒙特卡罗仿真分析,帮助用户做出更加准确的风险预测与决策。 首先构建一个概率模型或随机过程,并将其参数设置为问题的解;然后通过观察该模型或对其进行抽样试验来计算所求随机参数的统计特征;最后给出所需的近似值,而解的精度可以通过估计值的标准误差来衡量。
  • Spectra-Simulation: 方法子光谱
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    Spectra-Simulation是一款采用蒙特卡罗算法进行高效计算的软件工具,专注于精确地模拟和分析复杂分子体系中的各种光谱特性。 光谱模拟蒙特卡罗方法的IPython笔记本演示。