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AIMD如何使体系随机地在势能面上运动并进行退火模拟?

2022-05-07 10:55 作者:唯理计算  | 我要投稿

分子动力学模拟分为两种,一种是基于力场的经典分子动力学模拟。通过施加力场以使体系在势能面上游走。其常用软件为(GROMACS和 LAMMPS)另一种是基于量子化学、第一性原理的从头算分子动力学模拟,通用软件为AIMDAb-initio Molecular Dynamics。本期我们将讲述AIMD的基本操作


在AIMD中,我们首先要确定原子坐标。这一般通过结构优化得到。其次,初始的POSCAR必须是扩得足够大的超胞,含有足够多的原子数。相对于在势能面上寻找极小点的结构优化,AIMD根据牛顿定律使体系随机地在势能面上运动,进行退火模拟。


因此,我们可为原子提供初始速度,它们在Wycoff位置后的一个独立段落中。如果没有提供初始速度,系统则会在计算开始时假定随机速度。但要注意的是,由于初始速度的随机性,从不同的计算中得到的轨迹是很难比较的


以下是在AIMD中,INCAR的主要参数设置:


IBRION=0:通过将IBRION设置为0,可以启用分子动力学计算。


POTIM:设置分子动力学运行的时间步长(fs)。


NSW:设置分子动力学运行的步骤数,单位为fs。ps级别的退火模拟,一般设在NSW=5000~20000,最长20ps就足够了。


TEBEG:如果使用恒温器,则定义分子动力学计算运行的初态温度。


TEEND:分子动力学计算运行的末态温度。


SMASS:由于AIMD计算的尺度较小,体系的温度并不是一个确定值。SMASS确定了耦合强度,以此控制体系温度的涨落范围。强度越大,温度波动越小。通常使用SMASS=2,Nosé算法控制温度变化。


ISIF:在分子动力学计算中,这个标签用于选择NVT系综或NpT系综(NVE系综为特殊情况)。对于ISIF=2,体积保持不变,使用NVT系综。使用这个标签可以计算出应力张量,因此可以监测体系压力。对于ISIF=3,应力张量(压力)保持不变,使用NpT系综。使用这个标签可以计算出体积,并对之进行监测。NVE系综是特殊情况。它可以通过选择Andersen恒温器、与热浴的非碰撞(ANDERSEN_PROB=0)来实现。


MDALGO:决定AIMD计算在哪个恒温器下执行。对于常规的AIMD计算,恒温器可通过数字选取(例如,1:Andersen,2:Nosé-Hoover等)。对于Biased Molecular Dynamics, Metadynamics等,恒温器的选择与VASP 6或更高版本相同。在VASP 5.x中,它是由一个两位数的数字选择的,其中第一位数字对应于恒温器,类似于常规分子动力学,第二位数字对应于分子动力学类型(例如,11:Andersen恒温器下的Metadynamics,21:Nosé-Hoover恒温器下的Metadynamics等)。

以下为AIMD系综、恒温器及恒压器的可能选取:


The following combinations of thermostats and barostats is possible:


Thermostat

Ensemble

Andersen

Nose-Hoover

Langevin

Multiple Andersen

NVE

MDALGO=1, ANDERSEN_PROB=0.0

NVT

MDALGO=1

MDALGO=2

MDALGO=3

MDALGO=13

ISIF=2

ISIF=2

ISIF=2

ISIF=2

NpT

not available

not available

MDALGO=3

not available

ISIF=3

NpH

MDALGO=3, ISIF=3, LANGEVIN_GAMMA_L=0.0


AIMD计算耗时较长,运行个一两周左右是正常的,所以需要耐心等待。计算完成后,在linux窗口输入指令grep E= OSZICAR |awk '{print $1,$9}' > 1.dat,即可得到数据。第一列是退火模拟时长,以fs为单位,通常转换成ps为横坐标单位。第二列是退火过程中体系的能量涨落,除以体系原子数,转换成纵坐标单位eV/atom。


以下示图为PdSeO3在500K下的退火模拟,能量曲线在合理的波动范围内。


关于第一性原理的分子动力模拟,更完整的理论请参考:

https://www.vasp.at/wiki/index.php/Category:Molecular_dynamics及以下文献。


参考文献:

[1] D. Frenkel and B. Smit, Understanding Molecular Simulation (Academic Press, London, 1996).

[2] M. P. Allen and D. J. Tildesley, Computer simulation of liquids (Oxford university press: New York, 1991).

[3] M. Qiao, J. Liu, Y. Wang, et al. J. Am. Chem. Soc., 2018, 140, 12256-12262.


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