JP6928505B2 - 高分子と溶媒の相互作用パラメータを算出する方法、装置及びプログラム - Google Patents
高分子と溶媒の相互作用パラメータを算出する方法、装置及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6928505B2 JP6928505B2 JP2017155610A JP2017155610A JP6928505B2 JP 6928505 B2 JP6928505 B2 JP 6928505B2 JP 2017155610 A JP2017155610 A JP 2017155610A JP 2017155610 A JP2017155610 A JP 2017155610A JP 6928505 B2 JP6928505 B2 JP 6928505B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- region
- polymer
- model
- solvent
- indicates
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Description
予め設定された高分子モデルデータ及び溶媒分子モデルデータを用い、前記高分子モデルと前記溶媒分子モデルとを混合させた高分子溶液モデルを、濃度を異ならせて複数設定するステップと、
前記高分子溶液モデルが存在し得る空間を、前記高分子モデルが配置される第1領域と、前記第1領域以外の領域である第2領域とに区画し、前記高分子モデルが前記第1領域から前記第2領域に移動することを禁止する条件を含む解析条件のもとで平衡状態における前記高分子溶液モデルの分子動力学計算の計算結果に基づき、前記第1領域と前記第2領域の圧力差である浸透圧を濃度毎に算出するステップと、
複数の濃度における浸透圧の算出結果と式(1)に対応する式とを用いて、近似法により式(1)における高分子と溶媒の相互作用パラメータχを決定するステップと、
を含む。
ただし、Πは、浸透圧(第1領域の圧力−第2領域の圧力)を示し、VAは溶媒粒子の1粒子あたりの体積を示し、kBはボルツマン定数を示し、Tは温度を示し、nは高分子鎖長を示し、φは高分子体積分率を示し、χは高分子と溶媒分子の相互作用パラメータを示す。
また、化学ポテンシャルを算出するための自由エネルギー摂動法では統計誤差を低減させるためにシステム全体の粒子数を多くしなければならず、更に、1つの濃度について異なる複数条件での計算が必要であるのに対し、浸透圧の算出ではシステム全体の粒子数を多くしなくても精度が得られ、更に、1つの濃度について1つの条件で算出が可能となる。
したがって、従来に比べて高分子と溶媒の相互作用パラメータを低計算コストで算出することが可能となる。
本実施形態の装置1は、未架橋高分子モデルと溶媒分子モデルを用いた分子動力学計算によって、高分子と溶媒の間に働く相互作用パラメータを算出する装置である。
Pは圧力を示し、pは微視的圧力関数を示し、Vは体積を示し、NはVに含まれる粒子数を示し、mhはh番目の粒子の質量を示し、vhはh番目の粒子の速度ベクトルを示し、rhjはh番目とj番目の粒子間の距離を示し、φ(r)は距離r離れた粒子間に作用するポテンシャルエネルギーを示す。式(3)は、時間変化し得る微視的圧力関数の時間平均が圧力であることを示す。
ただし、Πは浸透圧[第1領域の圧力−第2領域の圧力]を示し、VAは溶媒粒子の1粒子あたりの体積を示し、kBはボルツマン定数を示し、Tは温度を示し、nは高分子鎖長を示し、φは高分子体積分率を示し、χは高分子と溶媒分子の相互作用パラメータを示す。
図1に示す装置1を用いて、高分子と溶媒の相互作用パラメータを算出する方法について、図4を用いて説明する。
特許文献1に記載の方法では、溶媒状態の化学ポテンシャルを算出するために自由エネルギー摂動法を用いている。自由エネルギー摂動法は、統計誤差が比較的大きいために、統計誤差を小さくするために、システム系(高分子モデル全体)の粒子数を大きくする必要がある。そのため、精度を担保するためには、平均して1つの濃度について高分子溶液モデルM3が平均約30万粒子となる。平均としているのは、濃度の違いによる。
これに対して、本実施形態の方法では、自由エネルギー摂動法は用いておらず、高分子溶液モデルM3は平均約2万粒子あればよい。同様に、平均としているのは、濃度の違いによる。すなわち、本実施形態の方法によれば、従来に比べてシステム全体の粒子数を10分の1以下に低減させることができる。
許文献1に記載の方法では、溶液状態の溶媒化学ポテンシャルを算出するために、高分子モデルと溶媒分子モデルの間の非結合ポテンシャルを20通り変化させた。すなわち、異なる条件について20通りの平衡化処理を実行している。
これに対して、本実施形態の方法では、浸透現象を再現する条件を設定するだけであるので、1通りの平衡化処理を実行するだけでよい。すなわち、本実施形態の方法によれば、従来に比べて1濃度あたりの平衡化処理の回数を1回に低減させることができる。
200個の粒子から構成されるKremer-Grest分子鎖の高分子モデルM1と、1個の溶媒分子モデルM2とを混合した高分子溶液モデルM3について計算を行った。特許文献1に記載の方法と本実施形態の方法とで、χ=0.24前後のほぼ精度を保った値が得られている。計算時間について、特許文献1の方法では、1つの濃度について16CPUで14.4時間必要とした。これに対して、本実施形態の方法では、1つの濃度について8CPUで1時間必要とした。CPUの一つあたりの性能は同じである。よって、本実施形態の方法によれば、明らかに、精度を確保したまま計算コストを著しく低減できていることが理解できる。
予め設定された高分子モデルデータM1及び溶媒分子モデルデータM2を用い、高分子モデルM1と溶媒分子モデルM2とを混合させた高分子溶液モデルM3を、濃度を異ならせて複数設定するステップ(ST2)と、
高分子溶液モデルM3が存在し得る空間を、高分子モデルM1が配置される第1領域Ar1と、第1領域Ar1以外の領域である第2領域Ar2とに区画し、高分子モデルM1が第1領域Ar1から第2領域Ar2に移動することを禁止する条件を含む解析条件のもとで平衡状態における高分子溶液モデルM3の分子動力学計算の計算結果に基づき、第1領域Ar1と第2領域Ar2の圧力差である浸透圧Πを濃度毎に算出するステップ(ST3、ST4)と、
複数の濃度における浸透圧の算出結果と式(1)に対応する式とを用いて、近似法により式(1)における高分子と溶媒の相互作用パラメータχを決定するステップ(ST5)と、
を含む。
予め設定された高分子モデルデータM1及び溶媒分子モデルデータM2を用い、高分子モデルM1と溶媒分子モデルM2とを混合させた高分子溶液モデルM3を、濃度を異ならせて複数設定するモデル設定部11と、
高分子溶液モデルM3が存在し得る空間を、高分子モデルM1が配置される第1領域Ar1と、第1領域Ar1以外の領域である第2領域Ar2とに区画し、高分子モデルM1が第1領域Ar1から第2領域Ar2に移動することを禁止する条件を含む解析条件のもとで平衡状態における高分子溶液モデルM3の分子動力学計算の計算結果に基づき、第1領域Ar1と第2領域Ar2の圧力差である浸透圧Πを濃度毎に算出する浸透圧算出部14と、
複数の濃度における浸透圧の算出結果と式(1)に対応する式とを用いて、近似法により式(1)における高分子と溶媒の相互作用パラメータχを決定する近似部15と、
を備える。
また、化学ポテンシャルを算出するための自由エネルギー摂動法では統計誤差を低減させるためにシステム全体の粒子数を多くしなければならず、更に、1つの濃度について異なる複数条件での計算が必要であるのに対し、浸透圧の算出ではシステム全体の粒子数を多くしなくても精度が得られ、更に、1つの濃度について1つの条件で算出が可能となる。
したがって、従来に比べて高分子と溶媒の相互作用パラメータを低計算コストで算出することが可能となる。
上記の各実施形態で採用している構造を他の任意の実施形態に採用することは可能である。各部の具体的な構成は、上述した実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
13…浸透条件設定部
14…浸透圧算出部
15…近似部
Claims (9)
- コンピュータが実行する方法であって、
予め設定された高分子モデルデータ及び溶媒分子モデルデータを用い、前記高分子モデルと前記溶媒分子モデルとを混合させた高分子溶液モデルを、濃度を異ならせて複数設定するステップと、
前記高分子溶液モデルが存在し得る空間を、前記高分子モデルが配置される第1領域と、前記第1領域以外の領域である第2領域とに区画し、前記高分子モデルが前記第1領域から前記第2領域に移動することを禁止する条件を含む解析条件のもとで平衡状態における前記高分子溶液モデルの分子動力学計算の計算結果に基づき、前記第1領域と前記第2領域の圧力差である浸透圧を濃度毎に算出するステップと、
複数の濃度における浸透圧の算出結果と式(1)に対応する式とを用いて、近似法により式(1)における高分子と溶媒の相互作用パラメータχを決定するステップと、
を含む、高分子と溶媒の相互作用パラメータを算出する方法。
- 前記高分子溶液モデルを設定するステップは、少なくとも5つの濃度の異なる高分子溶液モデルを設定する、請求項1に記載の方法。
- 前記高分子モデルが前記第1領域から前記第2領域に移動することを禁止する条件として、前記第1領域と前記第2領域の境界面との距離に応じた斥力ポテンシャルを前記高分子モデルに設定する、請求項1又は2に記載の方法。
- 前記決定するステップは、最小二乗法を用いて、前記複数の濃度における浸透圧の算出結果と式(1)の算出結果との残差の二乗和が最小となるように、前記高分子と溶媒の相互作用パラメータχを決定する、請求項1〜3のいずれかに記載の方法。
- 予め設定された高分子モデルデータ及び溶媒分子モデルデータを用い、前記高分子モデルと前記溶媒分子モデルとを混合させた高分子溶液モデルを、濃度を異ならせて複数設定するモデル設定部と、
前記高分子溶液モデルが存在し得る空間を、前記高分子モデルが配置される第1領域と、前記第1領域以外の領域である第2領域とに区画し、前記高分子モデルが前記第1領域から前記第2領域に移動することを禁止する条件を含む解析条件のもとで平衡状態における前記高分子溶液モデルの分子動力学計算の計算結果に基づき、前記第1領域と前記第2領域の圧力差である浸透圧を濃度毎に算出する浸透圧算出部と、
複数の濃度における浸透圧の算出結果と式(1)に対応する式とを用いて、近似法により式(1)における高分子と溶媒の相互作用パラメータχを決定する近似部と、
を備える、高分子と溶媒の相互作用パラメータを算出する装置。
ただし、Πは浸透圧[第1領域の圧力−第2領域の圧力]を示し、VAは溶媒粒子の1粒子あたりの体積を示し、kBはボルツマン定数を示し、Tは温度を示し、nは高分子鎖長を示し、φは高分子体積分率を示し、χは高分子と溶媒分子の相互作用パラメータを示す。 - 前記モデル設定部は、少なくとも5つの濃度の異なる高分子溶液モデルを設定する、請求項5に記載の装置。
- 前記高分子モデルが前記第1領域から前記第2領域に移動することを禁止する条件として、前記第1領域と前記第2領域の境界面との距離に応じた斥力ポテンシャルを前記高分子モデルに設定する、浸透条件設定部を備える、請求項5又は6に記載の装置。
- 前記近似部は、最小二乗法を用いて、前記複数の濃度における浸透圧の算出結果と式(1)の算出結果との残差の二乗和が最小となるように、前記高分子と溶媒の相互作用パラメータχを決定する、請求項5〜7のいずれかに記載の装置。
- 請求項1〜4のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017155610A JP6928505B2 (ja) | 2017-08-10 | 2017-08-10 | 高分子と溶媒の相互作用パラメータを算出する方法、装置及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017155610A JP6928505B2 (ja) | 2017-08-10 | 2017-08-10 | 高分子と溶媒の相互作用パラメータを算出する方法、装置及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019036031A JP2019036031A (ja) | 2019-03-07 |
JP6928505B2 true JP6928505B2 (ja) | 2021-09-01 |
Family
ID=65637403
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017155610A Active JP6928505B2 (ja) | 2017-08-10 | 2017-08-10 | 高分子と溶媒の相互作用パラメータを算出する方法、装置及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6928505B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7243442B2 (ja) * | 2019-05-23 | 2023-03-22 | 横浜ゴム株式会社 | 複合材料の解析方法、及び複合材料の解析用コンピュータプログラム |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013185822A (ja) * | 2012-03-05 | 2013-09-19 | Toyota Motor Corp | 高分子材料の解析方法 |
JP6636282B2 (ja) * | 2015-08-17 | 2020-01-29 | Toyo Tire株式会社 | 高分子と溶媒の相互作用パラメータを算出する方法、装置及びプログラム。 |
-
2017
- 2017-08-10 JP JP2017155610A patent/JP6928505B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019036031A (ja) | 2019-03-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Kobayashi et al. | GENESIS 1.1: A hybrid‐parallel molecular dynamics simulator with enhanced sampling algorithms on multiple computational platforms | |
Tribello et al. | PLUMED 2: New feathers for an old bird | |
Quan et al. | Generic AI models for mass transfer coefficient prediction in amine‐based CO2 absorber, Part II: RBFNN and RF model | |
Ge | Supervised latent factor analysis for process data regression modeling and soft sensor application | |
JP6564651B2 (ja) | 架橋高分子のパラメータを算出する方法、装置及びプログラム | |
Stegailov et al. | HPC hardware efficiency for quantum and classical molecular dynamics | |
TW201508534A (zh) | 產生純化惡意程式的方法、偵測惡意程式之方法及其系統 | |
Pauli et al. | A fault tolerant implementation of multi-level Monte Carlo methods | |
TWI376596B (en) | Systems and methods of test case generation with feedback | |
Aguirre de Cárcer et al. | Evaluation of viral genome assembly and diversity estimation in deep metagenomes | |
JP6636282B2 (ja) | 高分子と溶媒の相互作用パラメータを算出する方法、装置及びプログラム。 | |
US20140309975A1 (en) | Analysis device and simulation method | |
JP6928505B2 (ja) | 高分子と溶媒の相互作用パラメータを算出する方法、装置及びプログラム | |
Kratzer et al. | The flexible rare event sampling harness system (freshs) | |
JP6944306B2 (ja) | 架橋高分子のパラメータを算出する方法、装置及びプログラム | |
Hédin et al. | gen. parRep: a first implementation of the Generalized Parallel Replica dynamics for the long time simulation of metastable biochemical systems | |
Xiao et al. | Efficient numerical simulation of Cahn-Hilliard type models by a dimension splitting method | |
Pial et al. | Machine learning enabled quantification of the hydrogen bonds inside the polyelectrolyte brush layer probed using all-atom molecular dynamics simulations | |
Dale et al. | Performance evaluation and enhancement of biclustering algorithms | |
JP2008158781A (ja) | シミュレーションシステム | |
Harada et al. | Temperature–pressure shuffling outlier flooding method enhances the conformational sampling of proteins | |
Fang et al. | Subset selection of high-depth next generation sequencing reads for de novo genome assembly using MapReduce framework | |
CN109801676B (zh) | 一种用于评价化合物对基因通路活化作用的方法及装置 | |
JP2009193552A (ja) | 巨大分子の高速開殻電子状態計算法 | |
JP2008286545A (ja) | ゴム部品のシミュレーション方法および装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200623 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210630 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210706 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210719 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210803 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210806 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6928505 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |