使用GOMC模拟异丁烷的气液相平衡
关键词：吉布斯系综、蒙特卡洛、单组分、异丁烷、气液相平衡
化工单元操作与相平衡有着密不可分的联系，相平衡现象一直是化工工程师以及广大科研工作者们研究的热门课题。相平衡数据是化工过程设计、操作以及优化必不可缺的基础数据，可以为工程设计和单元操作提供理论指导。目前获得相平衡数据有实验法、相平衡计算和分子模拟三种。实验法虽然直观可靠，但需要大量的人力和时间，且受到高温高压、物质毒性等苛刻条件的限制。相平衡计算的主要目标是预测混合物在不同温度压力下的气-液相组成，传统上是使用半经验的热力学状态方程（EOS）和/或液体活度系数法实现的。该方法依附于实验数据，对于偏离实验条件较远的体系，数据难以计算准确，常常由于错误的热力学数据造成工业设计的失败。这些方法需要纯组分和混合物的蒸气压数据作为输入信息，且理论中出现的参数混合规则一般要通过混合物的实验数据得到，使用时同样受到实验的限制。以统计热力学理论为基础的分子模拟方法省时省力，环保经济，不受苛刻条件的限制，其输入信息为分子间势能模型，即用于描述分子间相互作用的分子力场。分子模拟方法可以根据分子力场直接从微观状态分布出发，对纯物质及混合物体系通过模拟计算来求解相平衡数据。目前，用分子模拟方法预测流体相平衡成为研究相平衡领域的强有力手段。
图1 GEMC原理图
Panagiotopoulos 等 人提出的 Gibbs 系综 Monte Carlo 方法（Gibbs ensemble Monte Carlo，GEMC）是近十几年发展起来的应用最为广泛的计算流体相平衡的方法，也是目前模拟相平衡的主流方法之一。GEMC 方法可同时在两个彼此相对独立但在热力学上相关的盒子中进行 MC 模拟，模拟时需要满足相平衡条件（压力、温度和化学势相等），且模拟过程中温度 T、总体积 V 和两个盒子中的总粒子数 N 保持不变。GEMC原理如图 1 所示，模拟过程中需要进行 3 种不同的MC 移动：粒子移动（包括平动、转动等）、体积的涨落（盒子体积变化）、盒子间粒子交换。
在GPU Optimized Monte Carlo（GOMC）中采用GEMC进行气液相平衡模拟计算时，将完成单个温度点下异丁烷饱和气液共存曲线的模拟。运行模拟的总体流程如下：
1）创建脚本、PDB和拓扑文件以构建模拟系统，以及in.dat文件和参数文件为运行时做准备；
2）构建异丁烷的PDB文件，描述异丁烷残基的拓扑文件；
3）进行GEMC模拟，得到稳定液相盒子与气相盒子，如图2和图3所示；
4）分析气相密度与液相密度，改变模拟温度并重复计算，得到一系列温度下的气液相平衡数据，并与NIST数据进行对比，如图4所示。
图2 液相盒子
图3 气相盒子
图4：气液相平衡
更换模拟物质即可模拟目标物质的气液相平衡，例如目前化工中的乙酸等。此外，GOMC可用于研究汽-液和液-液平衡、多孔材料中的吸附、表面活性剂的自组装以及复杂分子的凝聚相结构。
