冷离子分子碰撞反应动力学的理论研究

Currently, the exploration for ultracold chemical reaction shows great significance and application value in interstellar chemistry, and thus cold ion-molecule collision reaction has become international frontier subject and research focus in the field of cold ion-molecule collision dynamics. However, the experimental study for cold ion-molecule collision dynamics is still at the stage of exploration, and the breakthrough result has not been reported until now. In this project, the theoretical study for the dynamics of the cold ion-molecule collision reaction is expected to provide more guidance and consideration to the experimental study in this field. Since the ultra-precision potential energy surfaces (PES) is essential for the study of the dynamics of the cold ion-molecule collision reaction, multi-strategy method based on the neural network system will be developed to construct global multidimensional ultra-precision analytical PES and the corresponding simulation code package will also be explored. Meanwhile, we plan to modify the existing traditional time-dependent wave packet (TDWP) method from different perspectives, and develop a new calculation method applicable for the research on the dynamics of the cold ion-molecule collision reaction. Finally, the PES of the chemical reaction between Be+、Mg+ and H2 will be built and the low-temperature dynamic behaviors of them will be studied. Referencing to experimental results, the reaction mechanism of these two typical cold ion-molecule chemical systems can be further revealed by our theoretical analysis.

超冷化学反应研究在星际化学中有着重要的应用价值，因此冷离子分子碰撞反应动力学成为目前国际上冷原子物理研究领域的前沿和研究热点。但国际上冷离子分子碰撞反应动力学的实验研究目前还处于探索阶段，还没有突破性的实验研究成果报道。本项目将要开展的冷离子分子碰撞反应动力学理论研究有望为实验研究提供指引。构建超高精度的势能面是冷离子分子碰撞反应动力学研究的关键，本项目中我们将发展基于神经网络的多策略构建全域多维超高精度解析型势能面的方法及开发相应的程序包。同时，我们从几个方面入手修改现有的含时量子波包方法，发展一套适用于冷离子分子碰撞反应动力学研究的含时量子波包方法并开发相应的程序。最后，我们构建Be+、Mg+与H2反应的势能面并研究它们在低温条件下的反应动力学，理论结合实验，深入研究这两个典型冷离子分子反应体系的反应机理。

冷或超冷化学反应动力学是目前国际上冷分子研究领域的前沿和研究热点。低温条件下的分子碰撞由共振、隧穿和电子态的非绝热跃迁等量子效应主导，因此开展超冷反应动力学的研究对于更全面地认识化学反应的本质有着重要意义。近年来，超冷的碱土金属离子与中性分子的碰撞反应在实验上得到了广泛关注，但并未有相应的动力学计算来解释实验现象。理论上研究反应动力学的重要前提是构建一个全域精确的势能面，然后求解原子核在势能面上的演化方程。由于先前的实验大多关注的是激发态的冷离子与中性分子的反应，碰撞过程中会发生电子态的跃迁，因此需要在非绝热势能面上计算反应动力学信息。在本项目中我们发展了一套基于神经网络拟合的多策略构建三原子体系非绝热势能面的通用方法，并利用该方法构建了Mg+(2P) + H2 → MgH+ + H 和Be+(2P) + H2 → BeH+ + H反应体系全域精确的非绝热势能面。两个势能面的精度极高，可被用来研究超冷条件下的反应特性。对于低温反应的动力学计算，目前最常用的是计算成本极高的非含时量子方法。量子含时波包方法的计算量远小于非含时方法，但超冷分子的de Broglie 波长非常大，进行含时波包计算时需要极大数量的格点和超长的演化时间，所以常规的波包方法不适合研究超冷反应动力学。我们基于将总的散射波函数分为相互作用区、渐近区和长程区三部分，并在每个区域内采用不同数量基函数的方案改进了现有的含时波包方法。我们改进的波包方法适用于非绝热表象下超冷反应动力学计算，这为冷离子分子碰撞反应动力学的研究提供了一个新的机遇。基于新构建的非绝热势能面，利用改进的波包方法对上述两个反应体系进行动力学计算可以解释先前的实验结果并有望指引开展更精细水平下的实验研究。项目执行过程中在国际主流期刊发表论文17篇，均被SCI 收录。培养博士生9名，硕士生3名。多人次参加学术会议，并开展了广泛的国内外合作交流。