版本:2015.1
在本教程中,您将学习如何用 Fixed 和 Rigid 约束原子并进行结构优化。学习案例为 CO 分子在 Pd(100) 面上的吸附,所选计算工具为 ATK-DFT 计算引擎和标准 GGA 泛函。
具体地,您将:
本教程使用特定版本的QuantumATK创建,因此涉及的截图和脚本参数可能与您实际使用的版本略有区别,请在学习时务必注意。
创建一个新的项目,命名为 “Pd100_CO”,打开 Builder 。
Pd_bulk.nc
。通常,保存轨迹文件是一个很好的做法。假如您的结构优化过程中断,可以轻易地从轨迹的最后一步重启计算。如果您想知道如何重启中断的计算,可以参考教程 Restarting stopped calculations。
块体弛豫结束后,计算的输出结果会在 LabFloor 显示。ID 名字含有 gID000 和 gID002 的块体构形文件分别为最初和最终的结构,弛豫轨迹文件 ID 为 gID001。
您可以拖拽这些文件到 Viewer 实现结构可视化。在浏览器中,将鼠标停在晶胞边界可以查看晶格常数,也可以在最新生成的 log 文件中查到。
在接下来的计算中,您所用到的都是都是弛豫后的块体结构 gID002。
这种沿模拟晶胞 C 方向上的特定边界条件设置很适合板状结构的计算,板上的真空在原则上可以扩展到无限远。
Pd100.py
,用 Job Manager 执行计算,大概需要 1 分钟。如果有需要,您可以在这 ↓Pd100.py 下载脚本。Pd(100) 面的结构优化完成后,结果会立即出现在 LabFloor。您还可以用 Viewer 把弛豫轨迹可视化。
选中 TotalEnergy,点击 Text Representation 插件可以查看弛豫后 Pd(100) 面的总能量,这个能量值在 log 文件中也有输出。
下一步就是在表面上添加 CO 分子,然后弛豫整个体系。您可以下载现成的 CO/Pd(100) 结构 ↓CO_Pd100.py。您还可以通过教程 Building molecule-surface systems:Benzene on Au(111) 学习怎样在表面上添加分子。
正如在介绍中提到的,您需要两步来弛豫 CO/Pd(100) 构形:
将提供的 CO/Pd(100) 构形(↓CO_Pd100.py)移动到 Script Generator,添加 New Claculator 和 OptimizeGeometry 模块。输入默认的输出文件名称为 Pd100_CO_rigid.nc
,然后编辑脚本:
在力优化时,被施加了 Rigid 约束的原子团在移动时像刚体。
Pd100_CO_rigid.py
,用 Job Manager 运行。如果串行执行的话大概耗时 5 分钟。您还可以在此 ↓Pd100_CO_rigid.py 下载脚本。如果您查看弛豫的轨迹会发现,CO 分子稍微偏移了初始位置,但 C-O 键的长度并没有改变,分子也未旋转。这就是刚性约束的作用。
在此,您将以上一步得到的结果为初始状态,对 CO/Pd(100) 结构进行最终的结构优化。
Pd_CO_rigid.nc
里 ID 为 gID002 的结构发送到 Scripter,默认输出文件名设为 Pd_CO.nc
。Pd_CO.py
,在 Job Manager 或终端执行运算。模拟一共需要约 20 分钟,但如果在更多的 CPU 上并行运行的话,过程会快很多。脚本可以在此下载:↓Pd100_CO.py。计算完成时,您应该看下完整的弛豫轨迹,可以观察到 CO 分子从在 Pd(100) 面上中空的吸附点附近移动到两个 Pd 表面原子间的桥位。
为了计算得到 Pd(100) 面上 CO 的吸附能,您也需要弛豫单独的 CO 分子。我们可以通过以下步骤获得:
New Configuration
的 Stash 里的 H 原子,将其替换为 CO 片段,关闭 Molecular Builder 窗口,将 Stash 里文件名称更改为 CO
。想要了解更多关于怎样使用 Molecular Builder 的信息,您可以查看教程: Molecular Builder。
现在,您只需要弛豫 CO 原子坐标、计算总能量。把结构发送到 Script Generator,添加 New Claculator, OptimizeGeometry 和 TotalEnergy 模块。默认输出文件名称处输入 CO.nc,然后按照以下对模块稍作编辑:
您将会发现 C-O 键长的弛豫结果为 1.143 Å,与实验数据非常吻合。
现在您已经准备好在完全的单分子层覆盖下计算 CO/Pd(100) 的吸附能,$\Delta E$ 由总能差得到:
$$\Delta E = E_\mathrm{products} - E_\mathrm{reactants} = E_\mathrm{Pd(100)/CO} - E_\mathrm{Pd(100)} - E_\mathrm{CO}$$
您可以用 Text Representations 插件查看这三个能量值,从而得到 $\Delta E$,或者还可以用脚本实现: ↓adsorption_energy.py。
计算吸附能时,采用 PBE 和含有 DZP 基组的 FHI 赝势,结果为 $\Delta E$ = -1.97 eV。但是,这个结果被所谓的基组叠加误差影响,所以您应该继续进行以下部分解决这个问题。
基组叠加误差(BSSE)是由 LCAO 基组的不完全造成的,会对不同子体系间的能量差产生重大影响。正如在教程 (BSSE counterpoise correction)中做出的解释,在 CO/Pd(100) 体系中 Pd 和 CO 基组的叠加会增加由人为因素造成的总能量降低,这是因为 Pd(100) 和 CO 子体系可以互相“借”基函数。结果就是吸附能太大。
中和 BSSE 的标准做法是应用所谓的平衡校正。在 ATK 里,通过使用 CounterpoiseCorrected 实现。
因此,您应该计算 CO/Pd(100) 体系的平衡(CP)校正总能量,以便计算得到的 CP 校正吸附能。
$$\Delta E^\mathrm{CP} = E^\mathrm{CP}_\mathrm{Pd(100)/CO} - E_\mathrm{Pd(100)} - E_\mathrm{CO}$$
采用如下所示的脚本(可在此下载:↓Pd_CO_cp.py)。该脚本读取之前弛豫的 CO/Pd(100) 结构和使用的计算器,并创建新的计算器应用在 CP 校正上。然后弛豫结构,计算总能量。
可以用 Job Manager 或终端运行脚本。它应该只执行 4 个非常小的弛豫步骤,在 10 分钟内完成计算。CP 校正会增大 CO/Pd(100) 体系的能量,导致吸附能 $\Delta E^\mathrm{CP}$ = -1.68 eV。
1 # ------------------------------------------------------------- 2 # Bulk Configuration 3 # ------------------------------------------------------------- 4 5 bulk_configuration = nlread('Pd100_CO.nc', BulkConfiguration)[-1] 6 7 # Add tags 8 bulk_configuration.addTags('CO', [4, 5]) 9 bulk_configuration.addTags('Pd', [0, 1, 2, 3]) 10 bulk_configuration.addTags('Selection 0', [0, 1]) 11 12 # ------------------------------------------------------------- 13 # Calculator 14 # ------------------------------------------------------------- 15 16 # Get the calculator settings from non-BSSE calculation. 17 calculator = bulk_configuration.calculator() 18 basis_set = calculator.basisSet() 19 exchange_correlation = calculator.exchangeCorrelation() 20 numerical_accuracy_parameters = calculator.numericalAccuracyParameters() 21 poisson_solver = calculator.poissonSolver() 22 23 # Create BSSE calculator. 24 bsse_calculator = counterpoiseCorrected(LCAOCalculator, ["CO", "Pd"]) 25 calculator = bsse_calculator( 26 basis_set=basis_set, 27 exchange_correlation=exchange_correlation, 28 numerical_accuracy_parameters=numerical_accuracy_parameters, 29 poisson_solver=poisson_solver, 30 ) 31 32 bulk_configuration.setCalculator(calculator) 33 nlprint(bulk_configuration) 34 bulk_configuration.update() 35 nlsave('Pd100_CO_cp.nc', bulk_configuration) 36 37 # ------------------------------------------------------------- 38 # Optimize Geometry 39 # ------------------------------------------------------------- 40 constraints = [0, 1] 41 42 bulk_configuration = OptimizeGeometry( 43 bulk_configuration, 44 max_forces=0.05*eV/Ang, 45 max_steps=200, 46 max_step_length=0.2*Ang, 47 constraints=constraints, 48 trajectory_filename='Pd100_CO_cp.nc', 49 disable_stress=True, 50 optimizer_method=LBFGS(), 51 ) 52 nlsave('Pd100_CO_cp.nc', bulk_configuration) 53 nlprint(bulk_configuration) 54 55 # ------------------------------------------------------------- 56 # Total Energy 57 # ------------------------------------------------------------- 58 total_energy = TotalEnergy(bulk_configuration) 59 nlsave('Pd100_CO_cp.nc', total_energy) 60 nlprint(total_energy) ''