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航空發動機是國防、交通等領域的核心裝備，反應了一個國家的科技和工業能力。只有掌握先進的航空發動機技術，才能使我國在航空航天領域與發達國家的競爭中獲得優勢地位。掌握燃料燃燒的本質和基礎理論，發現和闡明航空發動機燃燒過程的基本規律和其中涉及的物理化學機制，是我國在發動機設計領域追趕直至超越發達國家的必要條件。

發動機工作在高溫高壓的嚴苛工況下，很難通過實驗手段對其進行全景式的定量研究。而傳統計算模擬方法無法正確高效地處理燃燒過程中劇烈化學反應帶來的大量反應路徑的量子化學計算。最近，基于人工神經網絡的深度學習方法為構建具有量子化學精度、同時十分高效的模擬算法提供了可能。本研究專門為燃燒反應設計了數據庫構建方案，采用人工神經網絡模型在0.1飛秒的分辨率下對甲烷燃燒過程進行了長達1納秒的反應分子動力學模擬。

在團隊近期開發的ReacNetGenerator軟件[Phys. Chem. Chem. Phys., 2020, 22, 683.]的幫助下，該工作不僅復現了多年來積累的甲烷燃燒骨架反應機理，還發現了數百個中間反應路徑，揭示了甲烷燃燒的完整反應網絡。

目前團隊正將該方法應用于碳煙的生成機理、航空煤油的熱解以及含能材料的起爆機理研究中。該方法的進一步發展還有望為有機合成路徑的逆分析提供新的思路。相關算法已集成至DP-GEN軟件中[Comput. Phys. Commun., 2020, 253, 107206.]供用戶下載使用。

值得一提的是本工作也是曾晉哲同學本科畢業論文的一部分，該畢業論文獲得了第二十五屆上海市大學生化學化工優秀論文交流會一等獎。相關算法還獲得了全國及上海市的大學生計算機能力大賽一等獎。

本工作得到了國家自然科學基金重大研究計劃《面向發動機的湍流燃燒基礎研究》培育項目、科技部重點研發計劃、國家級大學生創新創業訓練計劃和華東師范大學超算中心的支持。

參考資料

[1] 華東師范大學新聞中心，人工智能算法助力燃燒化學研究 華東師大科研團隊取得重要進展,https://news.ecnu.edu.cn/ff/5e/c1837a261982/page.htm