Данная статья исследует возможность применения кинетического метода Монте-Карло (КММК) для моделирования кинетики гомогенных жидкофазных реакций в микрореакторах. Несмотря на успешное использование микрореакторов в многофазных процессах, интенсификация процессов в микрореакторах остаётся недостаточно изученной областью, требующей разработки новых подходов к моделированию. В работе представлен детализированный стохастический алгоритм КММК с учётом временной последовательности элементарных реакционных шагов, а также проведено его критическое сравнение с методом молекулярной динамики. Показано, что КММК позволяет более эффективно моделировать нелинейные эффекты, стохастические флуктуации и многошаговые реакционные механизмы на временных интервалах, недоступных традиционному молекулярному моделированию. Для верификации разработанного программного комплекса на Python выполнено численное моделирование реакции метанолиза с последующей параллельной проверкой результатов в программе Kinetiscope. Проведён комплексный количественный анализ расхождений с использованием средней абсолютной ошибки, косинусного сходства и коэффициента корреляции Пирсона. Полученные результаты демонстрируют высокую точность моделирования основных компонентов системы. Таким образом, разработанная модель доказала свою применимость для исследования и оптимизации процессов интенсификации химико-технологических систем в микрореакторах, создавая основу для разработки энергоэффективных и экологичных производственных технологий.
This article explores the feasibility of using the kinetic Monte Carlo method (KMC) to simulate the kinetics of homogeneous liquid-phase reactions in microreactors. Despite the successful use of microreactors in multiphase processes, process intensification in microreactors remains an understudied area requiring the development of new modeling approaches. This paper presents a detailed stochastic KMC algorithm that takes into account the time sequence of elementary reaction steps and provides a critical comparison with molecular dynamics. It is shown that KMC allows for more efficient modeling of nonlinear effects, stochastic fluctuations, and multistep reaction mechanisms on time scales inaccessible to traditional molecular modeling. To verify the developed software package, a numerical simulation of the methanolysis reaction was performed in Python, followed by parallel verification of the results using Kinetiscope. A comprehensive quantitative analysis of the discrepancies was conducted using the mean absolute error, cosine similarity, and Pearson's correlation coefficient. The results demonstrate high accuracy in modeling the system's main components. Thus, the developed model has proven its applicability for studying and optimizing the intensification of chemical-engineering systems in microreactors, providing a basis for developing energy-efficient and environmentally friendly production technologies.