Simulationssoftware Simcenter Culgi

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Produktübersicht
Simcenter Culgi ist eine Softwareplattform für rechnergestützte Chemie, die Multiskalen-Simulationen von der Quantenebene bis zur Mesoskala und Kontinuumsebene ermöglicht. Die Lösung beschleunigt die Material- und Rezepturentwicklung in Bereichen wie Spezialchemikalien, Energiespeicherung, Pharmazeutika, Körperpflege und Kosmetik. Sie unterstützt den gesamten Produktlebenszyklus: Konzept, Prozessentwicklung, Logistik und Marktanalyse.

Kernfunktionen und Fähigkeiten

• Multiskalen-Modellierung: Abdeckung relevanter Längen- und Zeitskalen von Quantenmechanik über Molekulardynamik und grobkörnige Modelle bis zur Mesoskala und Kontinuumsebene.
• Quantenchemie-Integration: Unterstützung von Ab-Initio-Methoden (z. B. NWChem) zur Ableitung atomarer Kräfte und Energien als Input für höhere Skalen.
• Molekulardynamik: Umfangreiche MD-Pakete und Workflow-Unterstützung einschließlich automatisierter Kraftfeldentwicklung und Anpassungsmöglichkeiten.
• Grobkörnige Simulationen: Automatisierte Parametrisierung grobkörniger Modelle (Coarse-Graining), Dissipative Partikeldynamik (DPD), Brown’sche Dynamik u.ä.; geeignet für große Systemgrößen und lange Zeitskalen.
• Mesoskopische Modellierung: Phase-Field- und mesoskopische Methoden zur Beschreibung phasengetrennter Polymermischungen, Morphologien und großskaliger Strukturbildung.
• Mehrphasige Systeme: Modellierung und Simulation komplexer Mehrphasensysteme (z. B. Emulsionen, Liposomen, Mikroemulsionen) mit automatisierter Parametrisierung und Grenzflächeneigenschaftsanalysen.
• Formulierungsmanagement: Tools zur Modellierung komplexer Mischungen und Rezepturen, Screening-Workflows zur schnellen Identifikation vielversprechender Formulierungen.
• Automatisierung und HPC-Workflows: Skriptbare Workflows (Python-Unterstützung), Batch-/HPC-Ausführung für Screening großer Projektmengen und Beschleunigung von F&E-Prozessen.
• Eigenschaftsprognosen: Vorhersage chemischer und physikalischer Eigenschaften (z. B. Viskosität, Stabilität, Löslichkeit, Phasentransitionen) für reale Anwendungen.
• Rezeptur- und Prozessentwicklung: Simulation von Herstellungsprozessen, Reaktionspfaden, Kristallisation und Materialverhalten unter Verarbeitungsbedingungen.
• Automatisierte Fragmentierung/Parametrisierung: Werkzeuge zur automatischen Zerlegung und Parametrisierung von Molekülen für höhere Modellskalen.

Anwendungsbeispiele / Branchen

• Pharma: Wechselwirkungsanalysen von Arzneimittelformulierungen und sichere Herstellungsprozesse.
• Körperpflege & Kosmetik: Entwicklung stabiler, wirksamer Formulierungen.
• Energiespeicherung: Entwicklung langlebiger Polymermembranen für Batterien und Brennstoffzellen.
• Spezialchemikalien: Screening umweltfreundlicher Lösungsmittel und chemischer Rezepturen.
• Öl & Gas: Modellierung chemischer Mischungen für Ölrückgewinnung und Demulgierung.
• Automotive & Verbundwerkstoffe: Verbesserung der Schlagfestigkeit, Entwicklung leichter temperaturbeständiger Materialien und Klebstoffe.

Neu in aktuellen Versionen / Highlights

• Automatisierte Parametrisierung grobkörniger Proteine
• Beschleunigte Entwicklung von Proteinformulierungen
• Intelligente Gleichgewichtserkennung zur Laufzeitoptimierung
• Verbesserte Viskositätsvorhersagen und atomar präzise Kristallmodellierung

Integration und Erweiterbarkeit

• Anbindung an Quantenchemie-Pakete (z. B. NWChem) zur Ableitung quantenmechanischer Größen.
• Schnittstellen und Skriptbarkeit (Python) zur Erstellung kundenspezifischer Workflows und zur Integration in HPC-Umgebungen.
• Geeignet für automatisierte Screening-Pipelines über große Parameter- und Rezepturräume.

Vorteile

• Beschleunigung der Materialentwicklung durch virtuelles Screening und Multiskalenvorhersagen.
• Reduzierung experimenteller Tests und F&E-Kosten durch zuverlässige Simulationen.
• Skalierbare Berechnungen vom Moleküldesign bis zur Prozessbewertung.

caractéristiques / spécifications techniques

• Multiskalen-Fähigkeiten: Quantenchemie, Molekulardynamik, grobkörnige Modelle, Mesoskala, Kontinuum
• Unterstützte Methoden: Ab-Initio, MD (verschiedene Integratoren), DPD, Phase-Field
• Automatisierung: Python-Scripting, Batch/HPC-Workflows, automatisierte Kraftfeld- und CG-Parametrisierung
• Skalierbarkeit: HPC- und Batch-Ausführung für Screening großer Datensätze
• Geprüfte Anwendungen: Spezialchemikalien, Batteriematerialien, Pharma-/Kosmetikformulierungen, Öl-&-Gas-Anwendungen
• Plattform: On-premises-Software (als Produkt-Typ angegeben)