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    重庆时时彩破解手机版下载: 一种基于CUDA的稳态烯烃共聚快速序列分布计算方法.pdf

    关 键 词:
    一种 基于 CUDA 稳态 烯烃 共聚 快速 序列 分布 计算方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410324525.0

    申请日:

    2014.07.09

    公开号:

    CN104166783A

    公开日:

    2014.11.26

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20140709|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F19/00
    申请人: 浙江大学
    发明人: 陈曦; 翁金祖; 姚臻
    地址: 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号
    优先权:
    专利代理机构: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 张法高
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410324525.0

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.03.22|||2014.12.24|||2014.11.26

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于CUDA平台下的应用在稳态烯烃共聚中的快速序列分布计算方法。本发明针对聚烯烃反应中的稳态过程,依靠聚合反应的动力学机理,以蒙特卡罗方法为基础,在统一计算设备架构(CUDA)平台下给出了求取共聚物序列分布的快速计算方法。该方法首先通过聚合反应的动力学机理等给出了蒙特卡罗方法中所需要的不同概率,通过在CUDA平台上并行的执行蒙特卡罗方法,最终得到所需要的序列分布。由于整个计算过程并行度较高,从而使得计算时间大幅度缩短,因此称为快速序列分布计算技术。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于CUDA的稳态烯烃共聚快速序列分布计算方法,其特征在于包括如下步骤:
    a.读取稳态烯烃共聚体系的状态值,包括链增长、链转移、链终止反应的动力学常数以及各类单体、链转移剂、链终止剂的浓度;
    b.计算蒙特卡罗方法所需要的各个概率值,包括以各类单体结尾的活性链发生链增长反应的概率Pi以及以各类单体结尾的活性链向各类单体链增长的概率Pij:
    Pi=RpiRpi+Rti+Rdi]]>
    Pij=kpij[j]Σmkpim[m]]]>
    其中,Rpi表示聚合反应中以单体i结尾的活性链链增长速率;Rti表示以单体i结尾的活性链链转移速率;Rdi表示以单体i结尾的活性链链终止速率;[j]、[m]分别表示单体j、单体m的浓度;kpij、kpim分别表示以单体i结尾的活性链向单体j、单体m发生链增长的化学反应速率;
    c.将步骤b计算得到的概率值从CPU平台传递到CUDA平台上;
    d.在CUDA平台上开辟用于记录序列信息的存储空间以及数目等于模拟总链数的线程数;
    e.并行的执行所有线程,在每个线程里依靠步骤b中得到的概率,顺序地判断相应活性链是否发生链增长;若否,停止该线程的模拟计算并将得到的序列信息按线程编号在存储空间中进行存储;若是,则继 续进行判断向哪一类单体进行链增长并记录对应的序列信息;
    f.重复步骤e,直到获得停止信息并退出;
    g.将记录的序列信息从CUDA平台传递到CPU平台上;
    h.统计所有的序列信息,得到所需要的序列分布。

    2.  根据权利要求1所述的一种基于CUDA的稳态烯烃共聚快速序列分布计算方法,其特征在于步骤b中所述的蒙特卡罗方法的模拟平台为CUDA。

    3.  根据权利要求1所述的一种基于CUDA的稳态烯烃共聚快速序列分布计算方法,其特征在于步骤b中所述的蒙特卡罗方法的模拟方式为每个模拟线程都只进行一条链的模拟过程。

    4.  根据权利要求1所述的一种基于CUDA的稳态烯烃共聚快速序列分布计算方法,其特征在于步骤b中所述的蒙特卡罗方法的模拟顺序为并行的执行多个蒙特卡罗模拟线程。

    5.  根据权利要求1所述的一种基于CUDA的稳态烯烃共聚快速序列分布计算方法,其特征在于步骤e中所述的记录信息为链中所有的序列信息。

    说明书

    说明书一种基于CUDA的稳态烯烃共聚快速序列分布计算方法
    技术领域
    本发明涉及基于CUDA平台下的高分子共聚稳态过程中的快速序列分布计算技术方法。
    背景技术
    随机数生成器,是指的能够生成随机数的函数或者程序???。在连续型随机变量的分布中,最简单而且最基本的分布是单位均匀分布,由该分布抽取的简单子样称为随机数序列,其中每一个个体称为随机数。独立性、均匀性是随机数必备的两个特点。包括蒙特卡罗计算方法在内的大多数算法都要求所采用的随机数序列服从均匀分布,即同一范围内的任一个数出现的概率相同。
    蒙特卡罗方法,也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。该方法使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题,与它对应的是确定性算法。蒙特卡罗方法在化工领域已经得到认可和应用。在给定动力学机理的情况下,根据共聚系统稳态的各个状态值来计算出不同反应类型的概率;其次,设定的共聚体系中存在的分子链的数目,并进一步根据随机数生成器所生成的一系列随机数来重复的判定反应中各条链的反应情况,直到整个系统中的所有链都终止了为止。
    统一计算设备架构(CUDA),是显卡产商NVIDIA推出的运算平台,是一种通用并行计算架构。由于它包含了指令集架构以及并行计算引擎,因此能够解决很多复杂的计算问题,并且大幅度的缩短计算时间,计算效率得到明显的提升。序列分布,是指不同种类单体构成的序列在分子链中出现频率的一类分布。在高分子化学领域,聚合物的性能指标包括常见的熔融指数、平均分子量、分子量分布,然而在共聚体系中这些指标并不能完全的描述聚合物的性能,除了严格的交替共聚和嵌段共聚外,同一个大分子内各个单体的排列是不规则的,因此就存在着链段的序列分布。
    发明内容
    本发明的目的是针对稳态烯烃共聚体系中自由基聚合反应的应用场景,提供一种基于CUDA的稳态烯烃共聚快速序列分布计算方法。
    本发明的技术方案如下:
    基于CUDA的稳态烯烃共聚快速序列分布计算方法包括如下步骤:
    a.读取稳态烯烃共聚体系的状态值,包括链增长、链转移、链终止反应的动力学常数以及各类单体、链转移剂、链终止剂的浓度;
    b.计算蒙特卡罗方法所需要的各个概率值,包括以各类单体结尾的活性链发生链增长反应的概率Pi以及以各类单体结尾的活性链向各类单体链增长的概率Pij,以各类单体结尾的活性链发生链增长反应的概率即将各类单体结尾的链增长化学反应速率乘以相应单体的浓度之后的加和,除以各类单体结尾的链增长、链转移、链终止化学反应速率乘以相应单体的浓度之后的加和,以各类单体结尾的活性链向各类单体链增长的概率即将向各类单体链增长化学反应速率乘以对应单体的浓度,除以各类单体结尾的链增长化学反应速率乘以相应单体的浓度之后的加和;以公式表示:
    Pi=RpiRpi+Rti+Rdi]]>
    Pij=kpij[j]Σmkpim[m]]]>
    其中,Rpi表示聚合反应中以单体i结尾的活性链链增长速率;Rti表示以单体i结尾的活性链链转移速率;Rdi表示以单体i结尾的活性链链终止速率;[j]、[m]分别表示单体j、单体m的浓度;kpij、kpim分别表示以单体i结尾的活性链向单体j、单体m发生链增长的化学反应速率;
    c.将步骤b计算得到的概率值从CPU平台传递到CUDA平台上;
    d.在CUDA平台上开辟用于记录序列信息的存储空间以及数目等于模拟总链数的线程数;
    e.并行的执行所有线程,在每个线程里依靠步骤b中得到的概率,顺序地判断相应活性链是否发生链增长;若否,停止该线程的模拟计算并将得到的序列信息按 线程编号在存储空间中进行存储;若是,则继续进行判断向哪一类单体进行链增长并记录对应的序列信息;
    f.重复步骤e,直到获得停止信息并退出;
    g.将记录的序列信息从CUDA平台传递到CPU平台上;
    h.统计所有的序列信息,得到所需要的序列分布。
    步骤b中所述的蒙特卡罗方法的模拟平台为CUDA。步骤b中所述的蒙特卡罗方法的模拟方式为每个模拟线程都只进行一条链的模拟过程。步骤b中所述的蒙特卡罗方法的模拟顺序为并行的执行多个蒙特卡罗模拟线程。
    步骤e中所述的记录信息为链中所有的序列信息。
    基于CUDA的稳态烯烃共聚中的快速序列分布计算方法的核心思想是:用每个线程进行共聚反应中每条链的模拟,并将这些线程在CUDA平台下运行实现,从而实现快速计算。方法是:首先,设定需要模拟计算的链的数目以及一些系统的参数值;其次,根据给定的共聚动力学反应机理以及稳态下对应的动力学参数值和系统状态值,计算出以不同共聚物类型结尾的活性链进行各种动力学反应的概率以及在此基础上进一步向不同反应物类型反应的概率等;然后,将前面的参数值以及计算出来的概率传到CUDA平台上,以链数为线程数进行重复运算,直到满足设定的链的数目或者最大链长为止;最后,将CUDA上模拟计算出来的每条链的信息传回主程序,统计出所需要的不同序列的数目,再把这些值进行归一化整理后得到所需要的共聚物序列分布。
    本发明与现有技术相比的有益效果是:由于蒙特卡罗的模拟计算过程以多线程的形式分配给CUDA平台运行,因此并行度较高、计算时间大幅度缩短,从而实现了快速序列分布计算方法。
    附图说明
    图1是基于CUDA的稳态烯烃共聚快速序列分布计算方法的主程序??榱鞒掏?;
    图2是本发明中的蒙特卡罗模拟计算??榱鞒掏?;
    图3是本发明得到的序列分布图。
    具体实施方式
    以烯烃共聚反应体系为例,对本发明的技术方案进行进一步说明。
    1实例背景介绍
    本发明中,以烯烃共聚反应体系为实施案例。烯烃由于其原材料丰富且价格低廉、容易加工成型、综合性能优良,是一类产量巨大、应用十分广泛的高分子材料。在烯烃聚合体系中,由于通过共聚不仅能够扩大聚合物的品种,而且可以让一些难以进行均聚的单体参与聚合反应,因此共聚体系的应用比较广泛。
    2聚合反应机理
    本发明中,以两元共聚为例,考虑烯烃共聚反应体系中带有末端效应的链增长反应与链转移反应,如表1所示。
    表1 烯烃共聚反应机理

    其中,A与B分别代表了二元共聚反应的两种单体类型;PrA是链长为r并以A结尾 的活性链;PrB是链长为r并以B结尾的活性链;Dr是链长为r的死聚物链;P0是空活性位;H2为氢气;Al为助催化剂;kp,kt分别是链增长与链转移的动力学反应速率常数。
    3主程序???
    主程序??橹饕涸鹉D夤ぷ鞯淖急腹ぷ饕约白詈蟮氖菡砉ぷ?,如图1所示。准备工作有:根据给定的系统状态值计算出进行蒙特卡罗模拟所需要的每个参数值,并开辟与设定的总链数相等的线程数。数据整理工作有:统计每个线程模拟计算出来的每条链中8种序列(AAA,AAB,ABA,ABB,BAA,BAB,BBA,BBB)各自所占的比重,统计这些比重信息得到所需要的序列分布。
    4蒙特卡罗模拟计算???
    每个线程下的蒙特卡罗模拟计算流程图如图2所示,具体步骤如下:
    步骤一:获取从主程序传过来的系统参数值(rn,rA,rB,fA,fB,qtA,qtB,Pp,LS,PpLS,A),跳到步骤二;
    步骤二:将链长(r)置零,每条链的最后三个单体的标记(LS、SS、TS,分别是链最后一个单体的标记、链倒数第二个单体的标记、链倒数第三个单体的标记)置零,8种序列的记录值(nAAA,nAAB,nABA,nABB,nBAA,nBAB,nBBA,nBBB)置零,跳到步骤三;
    步骤三:利用随机数生成器生成一个(0,1)随机数,根据活性链最后一个单体的标记LS来判断生成的随机数与具体哪个概率值进行比较,从而判定是执行链增长还是链转移;如果是链增长,则跳到步骤四;如果是链转移,则跳到步骤二十二;
    步骤四:执行r自加操作,并再次生成一个(0,1)随机数,同样根据活性链最后一个单体的标记LS来判断生成的随机数与具体哪个概率值进行比较,从而判定是执行单体A链增长还是单体B链增长;如果是单体A链增长,则跳到步骤五;如果是单体B链增长,则跳到步骤六;
    步骤五:更新所有的标记,也就是把SS赋给TS、把LS赋给SS、把LS赋为A,跳到步骤七;
    步骤六:更新所有的标记,也就是把SS赋给TS、把LS赋给SS、把LS赋为B,跳到步骤七;
    步骤七:根据TS的值判断该链倒数第三个单体是否为A,如果是,跳到步骤八;如果不是,则跳到步骤九;
    步骤八:根据SS的值判断该链倒数第二个单体是否为A,如果是,跳到步骤十;如果不是,则跳到步骤十一;
    步骤九:根据SS的值判断该链倒数第二个单体是否为A,如果是,跳到步骤十二;如果不是,则跳到步骤十三;
    步骤十:根据LS的值判断该链最后一个单体是否为A,如果是,跳到步骤十四;如果不是,则跳到步骤十五;
    步骤十一:根据LS的值判断该链最后一个单体是否为A,如果是,跳到步骤十六;如果不是,则跳到步骤十七;
    步骤十二:根据LS的值判断该链最后一个单体是否为A,如果是,跳到步骤十八;如果不是,则跳到步骤十九;
    步骤十三:根据LS的值判断该链最后一个单体是否为A,如果是,跳到步骤二十;如果不是,则跳到步骤二十一;
    步骤十四:执行nAAA自加操作,跳到步骤三;
    步骤十五:执行nAAB自加操作,跳到步骤三;
    步骤十六:执行nABA自加操作,跳到步骤三;
    步骤十七:执行nABB自加操作,跳到步骤三;
    步骤十八:执行nBAA自加操作,跳到步骤三;
    步骤十九:执行nBAB自加操作,跳到步骤三;
    步骤二十:执行nBBA自加操作,跳到步骤三;
    步骤二十一:执行nBBB自加操作,跳到步骤三;
    步骤二十二:保存所需要的信息(nAAA,nAAB,nABA,nABB,nBAA,nBAB,nBBA,nBBB),程序运行结束。
    5对比效果
    本发明中,设定值如下:
    rn=1000,rA=5.0,rB=0.2,fA=0.6,fB=0.4,qtA=0.5,qtA=0.5
    F‾A=(rA-1)fA2+fA(rA+rB-2)fA2+2(1-rB)fA+rB=0.882,F‾B=1-F‾A=0.118]]>
    PpA=RpARpA+RtA=RpAΣjRpjRpAΣjRpj+RtAΣjRtjΣjRtjΣjRpj=F‾AF‾A+RtAΣjRtj1rn=F‾ArnF‾Arn+qtA]]>
    PAA=kpAA[A]kpAA[A]+kpAB[B]=kpAAfAkpAAfA+kpABfB=fAfA+fBrA]]>
    PpB=F‾BrnF‾Brn+qtB]]>
    PBA=fArBfB+fArB]]>
    Pp0=PpAfA+PpBfB,Pp0A=PAAfA+PBAfB
    其中,rn表示数均链长;rA表示以A结尾的活性链向A链增长的反应速率除以以A结尾的活性链向B链增长的反应速率;rB表示以B结尾的活性链向B链增长的反应速率除以以B结尾的活性链向A链增长的反应速率;fA表示单体A的浓度除以A的浓度与B的浓度的加和;fB表示单体B的浓度除以A的浓度与B的浓度的加和;qtA表示以A结尾的链转移、链终止化学反应速率乘以相应单体的浓度之后的加和除以以A和B结尾的链转移、链终止化学反应速率乘以相应单体的浓度之后的加和;qtB表示以B结尾的链转移、链终止化学反应速率乘以相应单体的浓度之后的加和除以以A和B结尾的链转移、链终止化学反应速率乘以相应单体的浓度之后的加和;表示单体A在共聚物中的平均摩尔分率;表示单体B在共聚物中的平均摩尔分率;PpA表示以A结尾的活性链发生链增长反应的概率;PAA表示以A结尾的活性链发生向A链增长反应的概率;PpB表示以B结尾的活性链发生链增长反应的概率;PBA表示以B结尾的活性链发生向A链增长反应的概率;Pp0与Pp0A分别是用来进行判断链增长与具体向哪一类单体链增长的初始概率。
    根据这些参数值,套入前面的??橹?,可以得到序列分布如下图3所示:
    整个程序分别在CPU平台下串行运行、在CUDA平台下并行运行,各自所需时间如下表2所示:
    表2 运行时间表

    进一步的,可以计算得到加速效果:
    SR=12.1517s0.4086s=29.739]]>
    可以看到,在CUDA平台下进行蒙特卡罗的模拟计算能够大幅度的提升计算效率,从而实现快速序列分布计算技术。

    关于本文
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