K-INFO
HU
EN
Login

Chemical simulations

Kémiai szimulációk
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
Subject name (Hungarian, English)
Kémiai szimulációk
Chemical simulations
Subject code BMEVESAM305
Subject type
Training Level
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 2 1 0
type (linked/independent) derived course
Assessment type vizsga
Credits 5
Subject coordinator
DR. Oláh Julianna
position: egyetemi docens
Responsible department
Szervetlen és Analitikai Kémia Tanszék
Faculty Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar
Subject website
Primary curriculum type
Direct prerequisites – Strong prerequisite none
Direct prerequisites – Weak prerequisite none
Direct prerequisites – Parallel prerequisite none
Direct prerequisites – Milestone prerequisite none
Direct prerequisites – Exclusion none

Objectives

Programme

Introduction: Computational methods at different size and time scales, as well as their applicability. The history of applied simulations. What properties can we determine and how? Quantum chemical and force field-based methods, continuous simulations, machine learning.

Basics: mathematical foundations (linear algebra, vectors, matrices, eigenvalue equations, solution methods, operators), physical foundations (quantum mechanics, Schrödinger equation, simple, chemically important quantum systems), optimization. Modern simulation tools: workstations, supercomputers, graphics processors. Modern simulation software packages.

Molecules: determination of molecular structure, description of optimization algorithms, calculation of vibrational (infrared and Raman) spectra, calculation of optical properties. Basics of quantum chemical methods: from qualitative understanding to accurate calculations: Hartree-Fock model, wave function-based calculations (Møller-Plesset, Coupled Clusters method), density functional theory-based calculations. Introduction of local bases, basis set superposition error.

 Reactivity: mapping reaction mechanisms, reaction rate, simulation of thermal and photochemical reactivity. How to calculate the accurate formation energies, reaction heats, activation enthalpies, activation entropies?

Extended systems and condensed phases: molecular dynamics, numerical solution of differential equations, time step, stability, algorithms, long time scale molecular dynamics simulations, Monte-Carlo methods, solvation. Simulation of periodic systems, introduction of plane wave bases. Descriptors, application of machine learning in molecular dynamics simulations.

Simulation of biochemical systems and polymers: force field-based methods, molecular mechanics, coarse-grained force fields, dissipative particle dynamics, QM/MM methods, modeling enzyme reactions, modeling polymer properties.

Electrochemical simulations: how can electrochemical reactions be modeled? Computational hydrogen electrode model, grand canonical density functional theory, simulation of electrochemical reactions.

Catalysts: simulation of multi-center reactions, reactive force fields, catalyst design, descriptor theory, scaling laws, application of machine learning

Chemical (laboratory and chemical industry) reactors: basics of fluid mechanics, microscopic derivation of fluid mechanics equations, basic fluid mechanics and thermal simulations,boundary conditions, solution methods for partial differential equations, meshing.,chemical kinetic simulations,numerical solution of ordinary differential equation systems,stiff differential equation systems,reactions in flowing media. Flames, gas phase chemical deposition and simulation of catalytic reactions.

How can we design new materials and processes? How can we gain a comprehensive understanding of the structure and reactivity of materials? Nowadays chemical simulations play an essential role in engineering work. This subject presents the background and practice of chemical simulations used in modern industrial development and in academic research. These can be applied e.g., for drug design, catalyst development, modelling the properties of polymers, prediction and interpretation of molecular spectra, and design of chemical reactors. The necessary mathematical and physical background is introduced. Quantum chemical and force field based, as well as continuum and machine learning simulations are all presented. Several examples and practical exercises help to learn the application and approach.

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge
Ismeri a vegyész-, környezet-, és biomérnöki szakma gyakorláshoz kapcsolódó szimulációs alapismereteket. Ismeri a szimulációs módszerek elméleti hátterének alapjait. Ismeri a különböző méret- és időskálán lejátszódó jelenségek szimulációjára szolgáló legfontosabb módszereket. Ismeri a csatolt szimulációs technikákat és a gépi tanulás szimulációkban való alkalm-zásának alapjait.
Skills
Képes felismerni, hogy mely kémiai és vegyészmérnöki problémák oldhatóak meg hatékonyan szimulációk segítségével. Képes kiválasztani egy adott kémiai probléma szimulációjára alkalmas módszert. Képes alapvető kémiai szimulációk elvégzésére. Képes együttműködni a kapcsolt területek szakérőivel, egy kémiai vagy vegyészmérnöki probléma hatékony megoldására. Képes a kémiai szimulációk jövőbeli új fejlesztéseit megérteni és alkalmazását elsajátítani.
Attitudes
Fejleszti a kémiai és vegyészmérnöki problémamegoldó képességet, a hallgató alapvetően új, modellező szemléletet kap.
Autonomy and responsibility
Kémiai és vegyészmérnöki problémák megoldása során szimulációs módszerek segítségével önállóan és kezdeményezően lép fel. Önállóan képes tovább fejlődni ezen a területen.

Oktatási módszertan

Not provided.

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
nincs
General rules
Követelmények: A tananyagot a félév végén kérjük számon, szóbeli vizsga formájában. Teljesítményértékelés neve (típus) jele értékelt tanulási eredmények Írásbeli vizsga V T1-4, K1-5, A1, O1   jele részarány V 100% Összesen 100% Pótlási lehetőségek: TVSz szerint Konzultációk: Online a tárgy Teams csoportjában; személyesen közösen megbeszélt időpontban.
Assessment methods
In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

Not provided.

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements
Requirements valid from:
Requirements valid until:
Curriculum placement
Faculty Program Curriculum Curriculum type Primary
Default Faculty vegyészmérnöki Vegyészmérnöki mesterképzési szak tanterve elágazó nem