[JCIM | 论文简读] 化学性质预测的RMG数据库
2023-02-18 16:47:55 时间
简读分享 | 王宇哲 编辑 | 陈兴民
论文题目
RMG Database for Chemical Property Prediction
论文摘要
本文介绍了用于化学性质预测的反应机理生成器(RMG)数据库。RMG数据库由精心策划的数据集和估计器组成,用于准确预测构建多种化学动力学机制所需的参数。这些数据集和估计器大多已发表,能够预测热力学、动力学、溶剂化效应和输运性质。对于热化学预测,RMG数据库包含45个热化学参数库,包含4564个项和一个群可加性方案,包含9种类型的修正,包括自由基、多环和表面吸收修正,共有1580个策划组和参数,用于用转移学习训练的图卷积神经网络,从13000个DFT计算集到10000个高质量值。对液相热化学很重要的溶剂-溶质效应的修正方案是可用的。其中包括195种纯溶剂和152种常见溶质的表数值,以及用于预测任意溶质性质的群可加性方案。对于动力学估计,该数据库包含92个动力学参数库,包含组合的21 000个反应,并包含87个反应类的速率规则方案,对8655个策划训练反应进行训练。传输属性还有附加的库和估计器可用。所有这些信息都可以通过https://rmg.mit.edu的图形用户界面轻松访问。通过直接与可以从Anaconda安装的RMG Python包连接,可以促进批量或动态使用。RMG数据库为动力学家提供了方便的访问,以估计他们需要建模和分析动力学系统的许多参数。这有助于加速和促进动力学分析,通过对路径进行简单的假设检验,通过为模型构建提供参数,并通过对其他来源的动力学参数进行检查。
论文链接
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.2c00965
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