介绍

在不断发展的科学研究和工程领域，理解和操纵化学反应、热力学和传输过程一直是一项长期而重要的努力。无论是开发更高效的内燃机，优化化学反应器，还是探索新的能量转换技术，对这些过程进行建模和模拟的能力都至关重要。Cantera是一套开源的工具，已经成为研究人员和工程师解决化学动力学、热力学和传输过程中复杂问题的宝贵资源。本文探讨了Cantera的意义和特点，以及它如何彻底改变了化学工程和科学发现领域。

一、Cantera的意义

Cantera是科学和工程社区中开源协作力量的证明。它的重要性在于它能够为广泛的应用程序提供可访问和可定制的工具。这些工具使研究人员能够模拟和分析复杂的现象，最终促进我们对化学反应，热力学和传输过程的理解。以下是Cantera在该领域改变游戏规则的一些关键原因。

1. 可访问性：Cantera是开源的，这意味着任何有兴趣利用它进行研究或项目的人都可以免费使用它。这种可访问性使执行高质量模拟的能力民主化，使更广泛的受众可以使用尖端工具。

2. 多功能性：Cantera提供了一套全面的工具，包括化学动力学，热力学和运输过程。研究人员可以用它来模拟气体、液体、固体甚至表面的反应。这种多功能性使其适用于各种领域，包括化学，燃烧，材料科学和环境工程。

3. 定制：Cantera的模块化设计允许用户定制模拟，以满足他们的特定需求。无论是对特定化学反应机制的建模，优化燃烧过程，还是模拟新材料的特性感兴趣，Cantera的灵活性都允许研究人员相应地建立和调整模型。

4. 效率：Cantera采用最先进的数值算法，确保模拟不仅准确，而且计算效率高。这使得它成为实时控制系统、过程优化和大规模仿真的有价值的工具。

二、化学动力学与Cantera

Cantera的核心优势之一在于其模拟和模拟化学动力学的能力。该软件提供广泛的功能，使研究人员能够非常详细地研究化学反应。Cantera的化学动力学工具箱包括气相、液相和表面反应的机制。这种多功能性允许用户在多种环境和应用程序中模拟反应。

1. 反应机制：Cantera配备了一个庞大的预定义反应机制库，涵盖各种化学系统，如燃烧，大气化学和材料加工。此外，用户可以创建和实现他们自己的自定义反应机制。

2. 反应路径分析：Cantera有助于识别重要的反应途径和速率控制步骤，使研究人员能够深入了解复杂反应的潜在化学。

3. 灵敏度分析：该软件提供了灵敏度分析工具，帮助用户识别仿真中最具影响力的参数，并指导实验设计。

三、热力学与输运过程

除了在化学动力学方面的能力，Cantera还为热力学和运输过程提供了强大的工具。这些特征使研究人员能够探索与相平衡，传热，传质和流体流动有关的各种现象。

1. 热力学模型：Cantera支持各种热力学模型，包括理想气体，实际气体和复杂的混合物。这使得相平衡，热力学性质和相变的准确建模。

2. 运输模型：Cantera包括散装运输和地面运输的运输模型。这些模型对于模拟扩散、传导和对流传热传质是至关重要的。

四、实际应用

Cantera的多功能性和可访问性使其在众多研究领域和行业中得到采用。它的影响延伸到燃烧科学、化学工程、材料科学和环境工程等领域。

1. 燃烧：Cantera被广泛用于研究发动机、燃气轮机和工业燃烧器的燃烧过程。它有助于优化燃油效率和减少排放。

2. 材料科学：研究人员使用Cantera来研究材料的热力学和输运性质，这对于开发先进材料和了解它们在不同条件下的行为至关重要。

3. 环境工程：Cantera在模拟和理解大气中的化学反应方面发挥着作用，有助于我们了解大气化学和污染控制。

4. 化学工程：化学工程师使用Cantera来设计和优化化学反应器，评估反应安全性，并开发新的化学工艺。

代码

这个例子展示了(1)：可用于覆盖相关焓和熵计算的四种不同依赖模型；(2)：包括不同表面物种之间的自相互作用和交叉相互作用的能力。

第一个演示是由 Pt 和 CO* 组成的二元系统，其中 Pt 是空的 Pt 位点，CO* 是具有 CO*-CO* 横向相互作用的 CO 吸附物。根据用于依赖性模型参数化的离散数据点绘制使用四个依赖性模型计算的覆盖范围相关的焓和熵。

第二个演示是由 Pt、CO* 和 O* 组成的三元系统。在此系统中，CO* 的焓取决于 CO* 覆盖率和 O* 覆盖率。也就是说，它涵盖CO*-CO*相互作用以及CO*-O*相互作用。CO* 焓绘制为 CO* 和 O*覆盖范围的函数。

import cantera as ct
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# first demonstration: the four coverage dependency models
# provide discrete enthalpy and entropy values calculated with DFT
# array of CO* coverage
dft_covs = [0., 0.11, 0.22, 0.33, 0.44, 0.56, 0.67, 0.78, 0.89, 1.0]
# array of nondimensionalized DFT-derived CO* enthalpy values
dft_hrts = [-112.8 , -112.8 , -108.78, -105.76, -106.11, -102.51,  -96.83,
            -85.03,  -78.76,  -72.19]
# array of nondimensionalized DFT-derived CO* entropy values
dft_srs = [2.46, 2.46, 3.79, 3.28, 3.14, 2.41, 2.19, 1.63, 1.6 , 1.12]
# create a dictionary to store coverage-dependent enthalpy and entropy
# from the four dependency models. key is the model name and value is
# a dictionary of yaml's phase name, enthalpy, and entropy
models_dict = {'linear': {'phase_name': 'covdep_lin'},
               'piecewise-linear': {'phase_name': 'covdep_pwlin'},
               'polynomial': {'phase_name': 'covdep_poly'},
               'interpolative': {'phase_name': 'covdep_int'}}
# create an array of CO* coverages from 0 (no CO*) to 1 (full mono-layer)
CO_covs = np.linspace(0, 1.0, 101)
# remember CO* species index
i_CO = 1
# get coverage-dependent enthalpy and entropy for all four models
for model in models_dict:
    # dependency parameters are provided in covdepsurf.yaml
    # import a phase from covdepsurf.yaml and set temperature and pressure
    phase = ct.Interface('covdepsurf.yaml',
                         models_dict[model]['phase_name'])
    phase.TP = 300, ct.one_atm
    # under the current model, create empty lists to store enthalpy and
    # entropy
    models_dict[model]['hrt'] = []
    models_dict[model]['sr'] = []
    # sweep through the array of CO* coverages and store enthalpy and entropy
    for CO_cov in CO_covs:
        # set coverages in order of [Pt_cov, CO_cov]
        phase.coverages = [1 - CO_cov, CO_cov]
        # get and store enthalpy and entropy values to the corresponding list
        models_dict[model]['hrt'].append(phase.standard_enthalpies_RT[i_CO])
        models_dict[model]['sr'].append(phase.standard_entropies_R[i_CO])
# plot coverage-dependent enthalpy against DFT-derived enthalpy data
plt.plot(dft_covs, dft_hrts, marker='o', color='k', linewidth=0,
         label='DFT data')
for model in models_dict:
    plt.plot(CO_covs, models_dict[model]['hrt'], label=model)
plt.xlabel(r'$\theta_\mathrm{CO*}$')
plt.ylabel(r'$h^{\circ}_\mathrm{CO*}/\mathrm{R}T$')
plt.legend(loc='best')
plt.title('CO* standard state enthalpy\n'
           + 'with four dependency models at 300 K, 1 atm')
plt.show()
plt.clf()
# plot coverage-dependent entropy against DFT-derived enthalpy data
plt.plot(dft_covs, dft_srs, marker='o', color='k', linewidth=0,
         label='DFT data')
for model in models_dict:
    plt.plot(CO_covs, models_dict[model]['sr'], label=model)
plt.xlabel(r'$\theta_\mathrm{CO*}$')
plt.ylabel(r'$s^{\circ}_\mathrm{CO*}/\mathrm{R}$')
plt.legend(loc='best')
plt.title('CO* standard state entropy\n'
          + 'with four dependency models at 300 K, 1 atm')
plt.show()
plt.clf()
# second demonstration: coverage dependence from self- and cross-interaction
# import a phase with both types of lateral interactions
phase = ct.Interface('covdepsurf.yaml', 'covdep_cross')
phase.TP = 300, ct.one_atm
# create an array of coverages
covs = np.linspace(0, 1.0, 101)
# create N by N matrix to store CO* enthalpy values
CO_hrts = np.zeros(shape=(len(covs),len(covs)))
# iterate through the coverage array and fill in CO*enthalpy values
for i, CO_cov in enumerate(covs):
    for j in range(len(covs)-i):
        O_cov = covs[j]
        # set coverages in order of [Pt_cov, CO_cov, O_cov]
        phase.coverages = [1. - CO_cov - O_cov, CO_cov, O_cov]
        CO_hrts[i,j] = phase.standard_enthalpies_RT[i_CO]
# plot the enthalpy matrix
cntr = plt.contourf(covs, covs, CO_hrts,
                    levels=np.linspace(-120, -50, 71),
                    cmap='inferno')
plt.xlabel(r'$\theta_\mathrm{CO*}$')
plt.ylabel(r'$\theta_\mathrm{O*}$')
cbar = plt.colorbar(cntr)
cbar.ax.set_ylabel(r'$h^{\circ}_\mathrm{CO*}/\mathrm{R}T$')
plt.title('CO* standard state enthalpy\n'
          + 'with CO*$-$CO* and CO*$-$O* interactions')
plt.show()

要求：cantera>= 3.0.0、matplotlib>= 2.0

关键词：热力学，表面化学，催化

结论

Cantera是开源软件在推动科学发现和工程创新方面的光辉榜样。它在化学动力学，热力学和运输过程中的可访问性，多功能性和强大功能使其成为全球研究人员和工程师的宝贵工具。Cantera促进了突破性的研究，促进了合作，并帮助解决了化学工程和科学界的一些最具挑战性的问题。随着技术和知识的不断发展，对于那些寻求加深对化学反应和热力学现象的复杂理解和掌握的人来说，Cantera仍然是一个坚定的资源。