Modelling diffusion in zeolites with cellular automata

细胞自动机 沸石 分拆(数论) 扩散 粒子(生态学) 概率逻辑 统计物理学 随机细胞自动机 生物系统 化学物理 化学 材料科学 计算机科学 物理 热力学 数学 算法 催化作用 地质学 人工智能 组合数学 海洋学 生物 生物化学
作者
Pierfranco Demontis,Federico G. Pazzona,Giuseppe Baldovino Suffritti
出处
期刊:Studies in Surface Science and Catalysis 被引量:3
标识
DOI:10.1016/s0167-2991(08)80293-5
摘要

Exploiting the analogy between the partitioned spatial structure of zeolites and the space-discrete nature of Cellular Automata (CA), we developed a probabilistic Cellular Automaton (CA) able to capture both static and transport properties of diffusing species in zeolites at a coarse-grained level. Our model uses cells to represent pores. It focuses on the sensitivity of each cell upon its instantaneous occupancy to mimic the particle-framework and particle-particle interactions of adsorbates into real zeolite pores. It makes use of local partition functions and kinetic barriers to build up a simple and fast evolution rule allowing our model to reproduce data such as adsorption isotherms, global and local distributions of occupancies inside of the zeolite pores, diffusivities, correlations in space and time, etc. from experimental and/or atomistic simulation. The local and parallel nature of our CA, together with its drastically reduced number of degrees of freedom makes it a powerful tool to enlarge the space-time scales of numerical simulations of diffusion in zeolites.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
sokach发布了新的文献求助10
1秒前
缓慢荔枝发布了新的文献求助10
1秒前
123发布了新的文献求助10
2秒前
天御雪完成签到,获得积分10
2秒前
gen关闭了gen文献求助
2秒前
2秒前
科研通AI5应助oldlee采纳,获得10
3秒前
3秒前
MADKAI发布了新的文献求助10
3秒前
哈哈悦完成签到,获得积分10
3秒前
赘婿应助duoduozs采纳,获得10
3秒前
kai完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
情怀应助xhy采纳,获得10
4秒前
整齐的灭绝完成签到 ,获得积分10
5秒前
充电宝应助船舵采纳,获得10
5秒前
lqphysics完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
小小完成签到 ,获得积分10
6秒前
320me666完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
velpro发布了新的文献求助10
8秒前
科研通AI5应助masu采纳,获得10
8秒前
小狸跟你拼啦完成签到,获得积分10
8秒前
寂寞的灵发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
honey完成签到,获得积分10
9秒前
白宝宝北北白应助eee采纳,获得10
9秒前
gcc应助HZW采纳,获得20
10秒前
10秒前
完美世界应助Hu111采纳,获得10
11秒前
khaosyi完成签到 ,获得积分10
12秒前
哇哈哈完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
buno应助啦啦采纳,获得10
14秒前
Mike完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
顾矜应助chen采纳,获得10
15秒前
科研通AI5应助小王采纳,获得10
15秒前
GGBond完成签到,获得积分10
15秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527304
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107454
关于积分的说明 9285518
捐赠科研通 2805269
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539827
邀请新用户注册赠送积分活动 716708
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709672