Python热化学固态化学模型模拟

1. 使用热化学方式，从材料项目数据库获得热力学数据构建固态材料无机合成模拟模型。 2. 固态反应网络是热力学相空间的模型，使得能够纳入简单的反应动力学行为。 3. 反应坐标图可视为加权有向图，其表示出热力学相空间的密集连接模型。 4. 使用模型预测尚未合成的新型电池材料的合成路线。

🍇Python热力学工具

Python 拥有大量用于建模和分析热力学系统的工具和库。这些库使我们能够基于经典热力学、统计力学和化学反应工程构建模型。以下是 Python 中热力学建模的一些关键工具和方法：

Python 中热力学建模的关键库

CoolProp

目的：为纯流体和混合物的热力学和传输特性提供精确的计算。
功能：提供状态方程，并可计算焓、熵、内能、压力、密度和相位等属性。
用途：非常适合制冷、暖通空调和过程工程应用。

Thermo

目的：重点研究化学工程热力学，提供化学性质估算和相平衡的综合工具。
功能：提供计算液气平衡、理想气体性质和混合性质的方法。
用途：最适合相平衡分析、传热和化学过程模拟。

Cantera

目的：化学动力学、热力学和传输过程的开源库。
功能：支持复杂的反应机制、多相混合物和传输特性计算。
用途：常用于燃烧、化学反应工程和材料科学应用。

Pint and SciPy

目的：通用库；Pint 用于单位处理，SciPy 提供用于构建自定义模型的优化和微分方程求解器。
用途：有助于从头开始创建热力学模型、单位转换和数据拟合。

热力学模型类型和示例

理想气体定律模型

方程： $P V=n R T$
应用：适用于气体分子之间相互作用可忽略的高温、低压系统。

 import scipy.constants as const
 
 def ideal_gas_pressure(volume, moles, temperature):
     return (moles * const.R * temperature) / volume
 
 # Example usage
 V = 0.1  # m^3
 n = 1.0  # moles
 T = 300  # K
 P = ideal_gas_pressure(V, n, T)
 print(f"Ideal Gas Pressure: {P} Pa")

范德华气体模型

方程： $\left(P+\frac{a}{V_m^2}\right)\left(V_m-b\right)=R T$
应用：通过考虑分子大小和分子间力，适用于真实气体。

 def van_der_waals_pressure(volume, moles, temperature, a, b):
     Vm = volume / moles
     return (const.R * temperature) / (Vm - b) - a / Vm**2
 
 
 V = 0.1  # m^3
 n = 1.0  # moles
 T = 300  # K
 a = 0.364  # L^2 atm / mol^2 (example for CO2)
 b = 0.0427  # L / mol
 P = van_der_waals_pressure(V, n, T, a, b)
 print(f"Van der Waals Pressure: {P} Pa")

彭-罗宾逊状态方程模型

方程： $P=\frac{R T}{V_m-b}-\frac{a \alpha}{V_m^2+2 b V_m-b^2}$
应用：常用于石油和天然气工业中高压下的非理想气体行为。

 from thermo import Chemical
 
 def peng_robinson_pressure(chemical, temperature, volume):
     chemical.calculate(temperature=temperature, P=None)
     return chemical.PengRobinson.calculate_P(T=temperature, V=volume)
 
 methane = Chemical('methane')
 T = 300  # K
 V = 0.1  # m^3
 P = peng_robinson_pressure(methane, T, V)
 print(f"Peng-Robinson Pressure: {P} Pa")

吉布斯自由能和相平衡模型

吉布斯自由能方程：G=H-T S
应用：常用于相稳定性分析、反应平衡、化学工程等。

 def gibbs_free_energy(enthalpy, entropy, temperature):
     return enthalpy - temperature * entropy
 
 H = -100000  # J (example enthalpy)
 S = 200  # J/K (example entropy)
 T = 300  # K
 G = gibbs_free_energy(H, S, T)
 print(f"Gibbs Free Energy: {G} J")

实际应用

相图：使用这些模型来计算液-气平衡的相边界，这对于设计蒸馏和提取过程非常有价值。
燃烧分析：通过使用 Cantera，您可以模拟燃烧反应以了解能量释放、火焰速度和物质浓度的变化。
制冷和暖通空调设计：使用 CoolProp，您可以计算制冷剂特性并模拟冷却循环，这使其适用于制冷和暖通空调系统。

借助 SciPy 和 NumPy 等库，您可以将这些模型合并到优化程序中，以找到最大限度提高效率、最大限度降低成本或实现特定设计目标的参数或操作条件。

 from scipy.optimize import minimize
 
 def objective(volume):
     n = 1.0  # moles
     T = 300  # K
     P_desired = 101325  # Pa (atmospheric pressure)
     return abs(ideal_gas_pressure(volume, n, T) - P_desired)
 
 result = minimize(objective, 0.1, bounds=[(0.01, 1.0)])
 print(f"Optimized Volume: {result.x[0]} m^3")

Python 广泛的库支持使其成为从学术研究到工业过程等各种应用中进行热力学建模的强大工具。借助 CoolProp、Thermo 和 Cantera 等库，Python 可以实现精确的热力学计算和建模。此外，SciPy 等通用库支持自定义建模和优化。

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Last updated 6 months ago

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import scipy.constants as const def ideal_gas_pressure(volume, moles, temperature): return (moles * const.R * temperature) / volume # Example usage V = 0.1 # m^3 n = 1.0 # moles T = 300 # K P = ideal_gas_pressure(V, n, T) print(f"Ideal Gas Pressure: {P} Pa")

def van_der_waals_pressure(volume, moles, temperature, a, b): Vm = volume / moles return (const.R * temperature) / (Vm - b) - a / Vm**2 V = 0.1 # m^3 n = 1.0 # moles T = 300 # K a = 0.364 # L^2 atm / mol^2 (example for CO2) b = 0.0427 # L / mol P = van_der_waals_pressure(V, n, T, a, b) print(f"Van der Waals Pressure: {P} Pa")

from thermo import Chemical def peng_robinson_pressure(chemical, temperature, volume): chemical.calculate(temperature=temperature, P=None) return chemical.PengRobinson.calculate_P(T=temperature, V=volume) methane = Chemical('methane') T = 300 # K V = 0.1 # m^3 P = peng_robinson_pressure(methane, T, V) print(f"Peng-Robinson Pressure: {P} Pa")

def gibbs_free_energy(enthalpy, entropy, temperature): return enthalpy - temperature * entropy H = -100000 # J (example enthalpy) S = 200 # J/K (example entropy) T = 300 # K G = gibbs_free_energy(H, S, T) print(f"Gibbs Free Energy: {G} J")

from scipy.optimize import minimize def objective(volume): n = 1.0 # moles T = 300 # K P_desired = 101325 # Pa (atmospheric pressure) return abs(ideal_gas_pressure(volume, n, T) - P_desired) result = minimize(objective, 0.1, bounds=[(0.01, 1.0)]) print(f"Optimized Volume: {result.x[0]} m^3")