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adf:forreaxffenewuser [2023/05/20 09:53] – liu.jun | adf:forreaxffenewuser [2024/05/28 10:14] (当前版本) – liu.jun | ||
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- 怎么弛豫?弛豫实际上就是进行一个“低温”的分子动力学模拟,所谓低温是相对反应温度而言的,为了确保弛豫过程不要发生反应,因此设置相对低温。在文献中,5K、50K、298K等等,根据不同的体系反应温度,这些都叫做“低温”。体系处于低温下热运动,因此结构会逐渐向低能量构型演化,这也是用弛豫代替优化的根本原因。 | - 怎么弛豫?弛豫实际上就是进行一个“低温”的分子动力学模拟,所谓低温是相对反应温度而言的,为了确保弛豫过程不要发生反应,因此设置相对低温。在文献中,5K、50K、298K等等,根据不同的体系反应温度,这些都叫做“低温”。体系处于低温下热运动,因此结构会逐渐向低能量构型演化,这也是用弛豫代替优化的根本原因。 | ||
* **驰豫II**: | * **驰豫II**: | ||
- | * **力场的检验I**: | + | * **力场的检验**: |
- 在选择力场的窗口右侧的按钮,可以看到力场的来源,以及当初拟合该力场所用的体系,力场具有一定的迁移性,类似结构、体系,适应的可能性较大; | - 在选择力场的窗口右侧的按钮,可以看到力场的来源,以及当初拟合该力场所用的体系,力场具有一定的迁移性,类似结构、体系,适应的可能性较大; | ||
- 弛豫过程中,材料的结构变得不合理了(键长、键角与实际严重不符合),则表示这个力场不适用于这个体系 | - 弛豫过程中,材料的结构变得不合理了(键长、键角与实际严重不符合),则表示这个力场不适用于这个体系 | ||
行 17: | 行 17: | ||
* 任务不要投上去就不管了,直到任务结束才看看有没有结果,实际上在初期尝试过程中,要注意去看看被消耗的分子去哪里了,如何被消耗掉的,变化的趋向,是预期的吗? | * 任务不要投上去就不管了,直到任务结束才看看有没有结果,实际上在初期尝试过程中,要注意去看看被消耗的分子去哪里了,如何被消耗掉的,变化的趋向,是预期的吗? | ||
* 提交任务的时候,可以同时设置多种反应条件,一起提交上去(当然要使用interactive队列,默认使用的Sequential队列每次只运行一个任务,多任务提交就需要排队),这样更节省自己的时间。一般每1000原子给它分配1核比较划算,例如有一个1500原子的体系,可以让这个任务使用2核。这样尽量节省核数,多提交几个任务。 | * 提交任务的时候,可以同时设置多种反应条件,一起提交上去(当然要使用interactive队列,默认使用的Sequential队列每次只运行一个任务,多任务提交就需要排队),这样更节省自己的时间。一般每1000原子给它分配1核比较划算,例如有一个1500原子的体系,可以让这个任务使用2核。这样尽量节省核数,多提交几个任务。 | ||
- | * **多久发生反应**:一般的反应,时间是在几百ps的量级。如果几ps就反应了,要么是自由基反应、离子反应等非常活泼的反应,要么就是错了——力场不合适、初始模型不合适(没弛豫?)。 | + | * **键级**:很多人纠结建模的时候,键级的设置,以及离子键共价键的设置,这是白费力气。ReaxFF与DFT、DFTB、Mopac计算时,都不会读取用户输入模型的键特征,只读取原子坐标。ReaxFF本身在计算过程中,会根据自身理论,根据元素和原子距离生成一套键级。 |
+ | * **时间尺度问题**:目前分子动力学模拟,限于计算机效率,一般最多只能模拟纳秒(ns)级别的时间长度。而宏观真实反应,自由基反应会很快,除此之外一般可能都会慢于纳秒尺度,例如毫秒、秒的级别,甚至小时、天、年的级别。那么如何在ns的时间尺度,就探索出宏观时间尺度中的规律呢?这是一个系统性的问题。 | ||
+ | - **分子动力学过程多长时间观察到反应**:对正常的分子动力学模拟而言在几百ps左右观察到反应是比较正常的。如果几ps就观察到反应了,要么是自由基反应、离子反应等非常活泼的反应,要么就是错了——力场不合适,或者初始模型不合适(没弛豫?)。 | ||
+ | - 早期,研究者们一般采用升温的方式,加速反应发生,例如反应温度为1000K,则可能升温到4000K,除了少量的反应,不同温度区间产物不一样、机制不一样外,大部分反应的机制不太受温度影响,温度只影响其反应速率。因此升温就可以将原本宏观时间尺度才发生的反应,在ns级别就可以观察到。更严谨一些的做法,研究者们会利用尔伦尼乌斯公式,将结果反推到正常温度下。 | ||
+ | - 后来人们开发出一些能够加速反应发生的特殊模型或方法,例如[[adf: | ||
+ | - 另外有[[adf: | ||
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+ | - fbMC则通过在分子动力学中插入蒙特卡洛,增大随机性,从而增大翻阅能垒的概率,实现反应的加速,但缺点是时间尺度无法与宏观对应,因为蒙特卡洛没有时间概念。 | ||
+ | - [[adf: | ||
* **影响反应发生的因素**: | * **影响反应发生的因素**: | ||
- 分子间距如果特别大,比如真实气体,分子间连碰撞的机会都极少的话,怎么去发生反应呢?(当然热解例外,因为不需要分子间碰撞),因此一般密度越高,或者压强越大,发生反应的速度就越快,这也是符合一般规律的。 | - 分子间距如果特别大,比如真实气体,分子间连碰撞的机会都极少的话,怎么去发生反应呢?(当然热解例外,因为不需要分子间碰撞),因此一般密度越高,或者压强越大,发生反应的速度就越快,这也是符合一般规律的。 | ||
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- 加速化学反应的方法,例如CVHD可以对分解反应加速,Bond boost可以加速化学键结合,fbMC可以增大随机性而加速反应,Replica exchange、纳米反应器等,具体参考[[adf: | - 加速化学反应的方法,例如CVHD可以对分解反应加速,Bond boost可以加速化学键结合,fbMC可以增大随机性而加速反应,Replica exchange、纳米反应器等,具体参考[[adf: | ||
* [[adf: | * [[adf: | ||
+ | * **周期边界条件**是做分子动力学必须了解、理解的概念,参考:[[adf: | ||
* **分子动力学的随机性与误差:** | * **分子动力学的随机性与误差:** | ||
- 做分子动力学,必须理解热力学随机、统计分布的概念。宏观的热力学规律,只是因为样本数足够大,因此才体现出规律。在样本数越少随机性越大。拿温度来说,温度与分子平均平动动能通过一个公式可以精确换算,但在特定温度下,去测量每个分子的平动动能,会发现其实是完全随机的。这个动能均值,只有样本数逐渐趋于宏观的时候,才会等于温度公式计算出来的动能值。注意这种随机性是客观世界中本有的,与计算、计算方法无关,分子动力学的随机性是在尽量还原这种客观世界本有的随机性 | - 做分子动力学,必须理解热力学随机、统计分布的概念。宏观的热力学规律,只是因为样本数足够大,因此才体现出规律。在样本数越少随机性越大。拿温度来说,温度与分子平均平动动能通过一个公式可以精确换算,但在特定温度下,去测量每个分子的平动动能,会发现其实是完全随机的。这个动能均值,只有样本数逐渐趋于宏观的时候,才会等于温度公式计算出来的动能值。注意这种随机性是客观世界中本有的,与计算、计算方法无关,分子动力学的随机性是在尽量还原这种客观世界本有的随机性 | ||
+ | - 由于分子动力学的随机性(蒙特卡洛的随机性更大),因此做多次相同条件的模拟,得到的定性结果应该具有一致性,但是定量上每次做结果都会不一样。分子动力学的随机性,也正是做分子动力学模拟所必要的一个特性。 | ||
- 反应力场除了热力学带来的随机性外,自身精度本身有误差,它只是尽量趋近于DFT的结果。ReaxFF与DFT之间存在误差,DFT与真实之间存在误差。 | - 反应力场除了热力学带来的随机性外,自身精度本身有误差,它只是尽量趋近于DFT的结果。ReaxFF与DFT之间存在误差,DFT与真实之间存在误差。 | ||
- | * 暂时总结到这里,大家有其他经验贡献出来。 | + | |
+ | - 热解、聚合、燃烧等不同的反应,对ReaxFF来说并无区别,反应条件、反应物、准确的力场,决定出现这些不同类型的反应。 | ||
+ | - 反应分子动力学的思想与实验相似:反应物放置于一定条件下,该发生什么反应,是这些分子的热运动以及分子的本身属性(更究竟而言,是原子的属性)决定的,而力场的作用是尽量精确地还原这些原子的属性。 | ||
+ | * **催化剂:**ReaxFF不区分反应物、催化剂,对ReaxFF而言,催化剂也是反应物。如果力场极为精确,则这种物质在参与反应的过程中,自然会表现出催化剂的特征。 | ||
+ | * **与Lammps的区别**:除了模拟模型、力场数量、结果分析功能方面的区别,在计算引擎方面已知的有如下区别: | ||
+ | - 外加电场时,Lammps不考虑电场对能量的影响,只考虑电场对原子受力的影响,AMS-ReaxFF两方面都考虑。 | ||
+ | - 不检查不合理原子间距,例如原子距离0.1埃,也不会报错,但这是不合理的。AMS-ReaxFF在原子间距低于0.3埃时会报错中断作业。 | ||
+ | - 对力场检查不严格,缺少某些参数也是可以“正常”运行的,AMS中如果缺少参数则不允许运行。 | ||
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