煤炭结构具有高度复杂性、组分强烈非均质性以及形成过程的多变性，传统实验手段难以揭示其深层的微观机制。分子模拟作为一种可借助计算机技术追踪原子、分子动态行为的计算方法，已成为材料科学、化学工程及能源研究等领域的强大工具。本书系统介绍了用于煤分子模拟的ReaxFF反应力场（Coal-FF力场）在开发过程中的探索和实践。结合深度学习框架PyTorch和GPU并行计算技术，开发了高效ReaxFF力场参数优化程序，显著提升了参数优化的速度和精度；通过大规模量子化学计算，构建了高精度的训练集，并以此为基础成功参数化了Coal-FF力场；此外，还对新开发的Coal-FF力场进行了全面的验证，包括对几何结构和能量的重现能力以及在分子动力学模拟中的表现。希望通过本书与同行分享在煤炭ReaxFF反应力场开发方面的经验和技术，为煤分子模拟领域的研究者提供有益的参考和工具。
本书适合煤化学化工、矿业、计算材料学、分子模拟等相关领域的科研人员和学生阅读，也可为行业上下游研发和生产提供指导和参考。

第1章 煤分子模拟力场概论001
1.1 分子模拟在煤炭科学研究中的重要性002
1.1.1 揭示煤炭的微观结构与组成002
1.1.2 研究气体吸附与储层性能002
1.1.3 探索热解与燃烧过程的分子机制003
1.1.4 分析煤的力学性能与变形行为003
1.2 现有分子模拟力场简介003
1.2.1 势能函数004
1.2.2 常见力场种类006
1.3 分子力场参数计算方法011
1.3.1 基于实验数据的拟合方法011
1.3.2 基于量子化学计算的方法012
1.3.3 力场参数拟合软件013
1.4 不同分子力场在煤炭研究中的应用014
1.4.1 非反应力场014
1.4.2 反应力场015
1.4.3 模拟力场比较016
参考文献018

第2章 煤分子ReaxFF 力场训练集分子选择023
2.1 煤的分子结构特点024
2.1.1 煤分子结构化学研究方法024
2.1.2 煤分子结构仪器研究方法025
2.2 煤的分子结构模型035
2.2.1 煤平均分子结构模型035
2.2.2 大尺度煤结构模型038
2.3 煤反应力场训练集分子组成039
2.3.1 训练集分子选择依据039
2.3.2 训练集分子组成040
2.3.3 训练集分子选择可行性043
参考文献044

第3章 煤分子ReaxFF 力场训练集数据计算050
3.1 量子化学方法简介051
3.1.1 分子轨道理论051
3.1.2 密度泛函理论053
3.1.3 基函数058
3.1.4 赝势方法060
3.1.5 范德华力矫正061
3.2 计算软件062
3.2.1 Gaussian 062
3.2.2 Quantum ESPRESSO 065
3.3 DFT 基准数据集制备069
3.3.1 计算方法与参数设置069
3.3.2 DFT基准数据集组成074
参考文献077

第4章 煤分子ReaxFF 力场参数优化程序设计080
4.1 ReaxFF 反应力场081
4.1.1 ReaxFF反应力场特征081
4.1.2 ReaxFF反应力场函数形式082
4.2 深度学习094
4.2.1 从机器学习到深度学习094
4.2.2 人工神经网络095
4.2.3 深度学习框架100
4.2.4 PyTorch 101
4.3 GPU 加速技术103
4.3.1 引言103
4.3.2 GPU 计算架构104
4.3.3 GPU 在深度神经网络中的作用104
4.3.4 GPU 加速实践106
4.4 ReaxFF 反应力场参数优化程序设计107
4.4.1 引言107
4.4.2 程序架构108
4.4.3 数据预处理模块115
4.4.4 势能计算模块128
4.4.5 参数优化模块130
4.4.6 程序特点134
参考文献135

第5章 煤分子ReaxFF 力场参数化137
5.1 力场训练文件138
5.1.1 训练集构建138
5.1.2 初始力场文件138
5.1.3 参数文件139
5.2 煤分子ReaxFF 反应力场优化实践139
5.2.1 程序运行准备139
5.2.2 程序性能142
5.2.3 力场参数化145
参考文献146

第6章 煤分子ReaxFF 反应力场验证148
6.1 分子结构优化方法149
6.1.1 单纯型法149
6.1.2 直线搜寻法150
6.1.3 最速下降法150
6.1.4 共轭梯度法151
6.1.5 牛顿-拉普森法151
6.1.6 BFGS法152
6.1.7 L-BFGS法152
6.2 分子动力学计算原理154
6.2.1 发展历史154
6.2.2 基本思想155
6.2.3 积分方法155
6.2.4 边界条件159
6.2.5 非键相互作用处理160
6.2.6 分子动力学统计系综163
6.2.7 计算流程170
6.2.8 第一性原理分子动力学172
6.3 LAMMPS 软件176
6.3.1 概述176
6.3.2 核心特性与功能177
6.3.3 应用领域178
6.3.4 输入脚本文件179
6.3.5 data数据文件181
6.4 DFT 拟合数据验证185
6.4.1 几何结构拟合能力185
6.4.2 能量曲线拟合能力189
6.5 Coal-FF 力场泛化能力验证193
6.5.1 几何结构验证193
6.5.2 能量曲线验证195
6.6 分子动力学模拟197
6.6.1 烟煤体系197
6.6.2 无烟煤体系198
参考文献200

附录一 Coal-FF ReaxFF 反应力场参数202

附录二 Coal-FF 力场对DFT 数据的还原能力209

煤炭，作为地球上储量丰富、分布广泛的化石能源，其高效清洁利用一直是能源科学研究的重要课题。深入研究煤炭的分子结构，不仅有助于揭示煤形成、热解、燃烧等过程中微观化学反应机理，对于提高煤炭利用效率、减轻环境污染也至关重要。
长期以来，尽管对煤分子结构的研究取得了显著进展，并构建了多种煤分子结构模型，但这些模型在构建过程中往往忽略了原子成键和片段组合时在能量上的合理性，限制了其对真实的煤分子结构的准确复现。另外，传统的力场难以描述化学键的断裂与生成，为非反应力场。而对于煤炭转化这类涉及大量化学反应的过程，反应力场是不可或缺的工具。ReaxFF力场凭借其独特的键序概念，能够动态地描述化学键的变化，从而适用于模拟化学反应过程，为解决这一难题提供了可能性。
然而，煤分子结构中包含复杂的化学键和官能团，使得现有通用ReaxFF力场难以精确描述煤分子体系的行为。开发一套专门针对煤炭体系优化的ReaxFF力场，对于提高煤分子模拟的准确性和可靠性至关重要。但这项工作面临巨大的挑战，涉及复杂的参数空间搜索和计算效率问题。
有鉴于此，本书详细记录了作者在开发一套适用于煤分子模拟的ReaxFF力场（Coal-FF力场）过程中的探索与实践。结合深度学习框架PyTorch和GPU并行计算技术，开发了一套高效的ReaxFF力场参数优化程序，显著提升了参数优化的速度和精度。通过大规模量子化学计算构建了高精度的训练集，并以此为基础成功参数化了Coal-FF力场。
本书不仅详细阐述了力场的理论基础、开发流程、优化方法，还对新开发的Coal-FF力场进行了全面的验证，包括对几何结构和能量的重现能力以及在分子动力学模拟中的表现。我们将新力场与现有力场进行了对比，充分展示了Coal-FF力场在描述煤结构及其演变时的优势。
希望通过本书，与同行分享我们在煤炭ReaxFF反应力场开发方面的经验和技术，为煤分子模拟领域的研究者提供有益的参考和工具。我们相信，高性能反应力场的开发和应用，将极大地推动对复杂煤分子体系的深入理解，为实现煤炭清洁高效利用提供坚实的理论基础。
希望本书能为煤化学化工、矿业、计算材料学、分子模拟等领域的研究人员提供重要参考，助力煤炭结构与性质的深入研究和煤炭科学的进步。
本书的出版得到了国家自然科学基金“分子动力学–杂化逆向蒙特卡罗法和反应力场技术重构煤的分子结构”（22279087）的资助，在此表示诚挚的谢意。
由于作者的学术水平有限，书中难免存在不当之处，敬请广大读者批评指正。

张志强
2025年5月