文献

J-GLOBAL ID：202002222652412327   整理番号：20A2483334

GAFFとOPLS力場を用いた分子動力学シミュレーションによるPongamia pinnata(Karanja)油の粘度予測【JST・京大機械翻訳】

Viscosity prediction of Pongamia pinnata (Karanja) oil by molecular dynamics simulation using GAFF and OPLS force field

著者 (5件)： Sneha E. (Advanced Tribology Research Centre, Department of Mechanical Engineering, College of Engineering, Trivandrum, India) ,  Revikumar Amjesh (Rajiv Gandhi Centre for Biotechnology, Poojapura, Thiruvananthapuram, India) ,  singh Jaykumar Y. (Vikram Sarabhai Space Centre (VSSC), ISRO, India) ,  Thampi Ananthan D. (Advanced Tribology Research Centre, Department of Mechanical Engineering, College of Engineering, Trivandrum, India) ,  Rani S. (Advanced Tribology Research Centre, Department of Mechanical Engineering, College of Engineering, Trivandrum, India)
資料名： Journal of Molecular Graphics & Modelling  (Journal of Molecular Graphics & Modelling)
巻： 101  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0044D  ISSN： 1093-3263  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 環境に対する鉱物油ベース潤滑剤によって引き起こされる有害影響に関する懸念の増加は,グリーン潤滑剤の進化に刺激を与える。植物油は生分解性が高く,再生可能であり,良好な潤滑特性を有している。本研究では,カランジャ油(KO)として知られる非食用植物油であるPongamia pinnataを潤滑剤のベース油として用いた。潤滑剤の性能を支配するのに重要な役割を持つ脂肪酸プロファイルと粘度のような予備特性を,国際規格として実験的に評価した。8つの主要な脂肪酸を構成するKOのせん断粘度を,液体シミュレーション(OPLS)および一般化Amber力場(GAFF)に対する最適化ポテンシャルを用いた非平衡分子動力学(NEMD)および周期的摂動(PP)法を用いて予測した。剪断粘度を313Kから373Kの温度範囲と圧力P=0.1MPaで評価した。KOせん断粘度の実験とシミュレーションデータは,OPLSを用いて互いに一致した。動粘度を,シミュレーションから得たせん断粘度と密度を用いて計算した。実験とシミュレーションデータ間の変動は,OPLSを使用する間,より少なく,一方,GAFF力場は,より高い偏差をもたらした。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *シミュレーション ,  潤滑剤 ,  *粘度 ,  *計算機シミュレーション ,  脂肪酸 ,  国際規格 ,  植物油脂 ,  基油 ,  ずり粘度 ,  微生物分解性 ,  摂動 ,  *力の場
準シソーラス用語： 鉱油 ,  動粘度 ,  *分子動力学シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 非平衡分子動力学 ,  周期的摂動 ,  せん断粘度 ,  運動学的粘度 ,  バイオ潤滑剤

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  分子の電子構造  (BH05010Q) ,  蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 力場 ,  分子動力学シミュレーション ,  油 ,  粘度 ,  予測