[发明专利]一种基于Python对ReaxFF力场计算结果数据处理的方法

摘要

一种基于Python对ReaxFF力场计算结果数据处理的方法，属于化学分子反应动力学技术领域，该方法包括以下步骤：步骤一、读取和整合分子类型信息species文件的数据；步骤二、对整合分子信息output.txt文件进行分子分类；步骤三、对各产物进行分子量计算，得到各产物的分子质量百分比。本发明提供的处理方法能够高效便捷的读取模拟产生的多样的数据文件类型，减少数据文件在转存格式花费的时间和步骤；并且该方法可以归纳具有多样性的模拟产物的分子类型，可以得到多种产物随时间的变化，为反应分子动力学模拟探索各种工况下的热解燃烧微观机理，明确产物变化规律提供便利。

主权项

1.一种基于Python对ReaxFF力场计算结果数据处理的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、读取和整合分子类型信息species文件的数据：/n1.1、采用基于ReaxFF力场得到包含每个时刻下的分子种类和分子数量的species文件，并搭建Python环境；/n1.2、然后使用Python导入linecache、datatime、csv等标准模块，并从copy模块中导入deepcopy进行species文件的保护；并使用def函数定义整个读取和整合功能，进行反复调用；/n1.3、去掉species文件中多余的空格和‘#’号建立分子类型中间文件，并使species文件以Python中序列的内置类型--列表的形式写入分子类型中间文件；/n1.4、创建两个新的列表变量，分别存储分子类型中间文件中的标题行与数据行；利用配对函数对存储的两个列表变量的字符串进行批量处理，然后对标题行与数据行之间的空格进行删减和切片，实现标题行和数据行的格式处理；/n1.5、对标题行利用循环进行整合成一个涵盖各个Timestep下的不重复的分子类型的总标题，并对分子类型进行排序；并创建一个字典格式以供写入，默认key的值为0；/n1.6、创建整合分子信息文件，文件名称为output.txt，将标题行写入，随后进行循环遍历分子类型和分子数量，将其存储在配对字典函数的k-v值中，将分子数量的value值赋值给总标题中的各分子类型的key并写入output.txt文件；/n步骤二、对整合分子信息output.txt文件进行分子分类：/n2.1、使用Python导入pandas库，并导入Python内建的集合模块collections；使用pandas.read_csv()读取整合分子信息output.txt文件；/n2.2、然后定义计算标题的分子量函数与识别分子式中原子下标函数，并对output.txt文件和筛分产物中间文件进行分类，得到相应产物的.csv文件，从而得到产物产量随时间变化的文件；/n步骤三、对各产物进行分子量计算，得到各产物的分子质量百分比：/n3.1、使用pandas.read_csv()读取分子名称.csv文件并用'，'分隔；使用pandas.set_index()设定Timestep为索引，将inplace设置为True，不创建新对象，直接在output.txt文件中修改；/n3.2、使用DataFrame内置版本.columns.values.tolist 快速得到所有列名；定义空白字典weight_dict来存储由分子量函数计算的总标题行的各分子质量；/n3.3、使用pandas.apply()内置函数调用求和公式计算各Timestep下的分子数总量，将其赋值给df1['mole_count']；/n3.4、使用自定义函数mass()实现用各Timestep下的分子数量相乘总标题的各分子质量，然后进行累加实现计算分子质量的功能，最后使用pandas.apply()内置函数调用自定义函数mass()计算分子数量将其赋值给df1['weight']；从而得到各Timestep下的相应产物的分子质量；/n3.5、将各产物下的分子质量运用pandas数据库下灵活的包装器.add()和.div()进行百分比的计算；/n3.6、最终运用.columns()填充各产物计算百分比，最终得到相应产物.to_csv()命名下的weight_percentage.csv各产物百分比结果文件。/n