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ASE原子模擬環(huán)境之計(jì)算氮分子在銅表面的吸附能

來(lái)源：時(shí)間：2022-12-16 16:32:16 瀏覽：2781次

本節(jié)簡(jiǎn)要(但不完整)地概述ASE可以做什么。我們將計(jì)算氮分子在銅表面的吸附能。這是通過(guò)計(jì)算單獨(dú)平板和單獨(dú)分子的總能量來(lái)實(shí)現(xiàn)的。然后將吸附劑加入板中并使其松弛，計(jì)算出該復(fù)合體系的總能量。吸附能為孤立能減去復(fù)合體系能量之和。這是重新平衡后的系統(tǒng)圖片:

請(qǐng)看下面的源碼：N2Cu.py



from ase import Atoms
from ase.calculators.emt import EMT
from ase.constraints import FixAtoms
from ase.optimize import QuasiNewton
from ase.build import fcc111, add_adsorbate
h = 1.85
d = 1.10
slab = fcc111('Cu', size=(4, 4, 2), vacuum=10.0)
slab.calc = EMT()
e_slab = slab.get_potential_energy()
molecule = Atoms('2N', positions=[(0., 0., 0.), (0., 0., d)])
molecule.calc = EMT()
e_N2 = molecule.get_potential_energy()
add_adsorbate(slab, molecule, h, 'ontop')
constraint = FixAtoms(mask=[a.symbol != 'N' for a in slab])
slab.set_constraint(constraint)
dyn = QuasiNewton(slab, trajectory='N2Cu.traj')
dyn.run(fmax=0.05)
print('Adsorption energy:', e_slab + e_N2 - slab.get_potential_energy())

假設(shè)在你的python和ASE的環(huán)境變量設(shè)置正確，運(yùn)行源碼文件：



python N2Cu.py

下面我們對(duì)代碼進(jìn)行講解。

Atoms

Atoms對(duì)象是原子的集合。下面是通過(guò)直接指定兩個(gè)氮原子的位置來(lái)定義N2分子:



>>> from ase import Atoms
>>> d = 1.10
>>> molecule = Atoms('2N', positions=[(0., 0., 0.), (0., 0., d)])

你還可以構(gòu)建晶體，例如使用晶體模塊來(lái)構(gòu)建回與常見(jiàn)晶體結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的Atoms對(duì)象。讓我們做一個(gè)Cu(111)表面:

>>> from ase.build import fcc111

>>> slab = fcc111('Cu', size=(4,4,2), vacuum=10.0)

Calculators

ASE調(diào)用計(jì)算軟件可以使用ase.calculators，包括emt、Asap、Dacapo、GPAW、Abinit、Vasp等等。有關(guān)完整列表，請(qǐng)參見(jiàn)ASE主頁(yè)。

這里我們使用有效介質(zhì)理論(EMT)計(jì)算器，因?yàn)樗浅？?，因此?duì)于入門(mén)非常有用。我們可以在之前創(chuàng)建的Atoms對(duì)象上附加一個(gè)計(jì)算器：



>>> from ase.calculators.emt import EMT
>>> slab.calc = EMT()
>>> molecule.calc = EMT()

使用Atoms類中的get_potential_energy()方法計(jì)算系統(tǒng)的總能量:

>>> e_slab = slab.get_potential_energy()

>>> e_N2 = molecule.get_potential_energy()

結(jié)構(gòu)優(yōu)化

利用QuasiNewton優(yōu)化器對(duì)吸附在銅表面的N2分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。首先將吸附劑添加到銅板上，例如在頂部位置:

>>> h = 1.85

>>> add_adsorbate(slab, molecule, h, 'ontop')

為了加快弛豫速度，我們利用constraints模塊中的FixAtoms使銅原子固定。只有N2分子被允許弛豫到平衡結(jié)構(gòu):

>>> from ase.constraints import FixAtoms

>>> constraint = FixAtoms(mask=[a.symbol != 'N' for a in slab])

>>> slab.set_constraint(constraint)

現(xiàn)在將QuasiNewton優(yōu)化器應(yīng)用到系統(tǒng)并保存軌跡文件。運(yùn)行優(yōu)化器直到體系達(dá)到收斂標(biāo)準(zhǔn)，即所有原子上的力應(yīng)小于某個(gè)fmax:

>>> from ase.optimize import QuasiNewton

>>> dyn = QuasiNewton(slab, trajectory='N2Cu.traj')

>>> dyn.run(fmax=0.05)

輸入-輸出

將原子位置寫(xiě)入文件的過(guò)程是使用write()函數(shù)完成的:

>>> from ase.io import write

>>> write('slab.xyz', slab)

這將寫(xiě)入一個(gè)xyz格式的文件。其他格式有：

格式	描述
xyz	簡(jiǎn)單的xyz格式
cube	高斯cube文件
pdb	蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)文件
traj	ASE自有軌跡格式
py	Python腳本

從文件讀取這樣做：



>>> from ase.io import read
>>> slab_from_file = read('slab.xyz')

如果文件包含多個(gè)構(gòu)型，write()函數(shù)的默認(rèn)寫(xiě)入最后一個(gè)構(gòu)型。但是，我們可以通過(guò)以下方式加載特定的構(gòu)型:

>>> read('slab.traj')      # 最后一個(gè)構(gòu)型

>>> read('slab.traj', -1)  # 同上

>>> read('slab.traj', 0)   # 第一個(gè)構(gòu)型

可視化

可視化原子最簡(jiǎn)單的方法是view()函數(shù)：



>>> from ase.visualize import view
>>> view(slab)

這將彈出一個(gè)ase.gui窗口。其他的可視化軟件可以通過(guò)指定可選關(guān)鍵字viewer=…-選擇使用'ase.gui', ' gopenmol ', ' vmd '，或' rasmol '中的一個(gè)。(注意，這些替代查看器不是ASE的一部分，需要由用戶單獨(dú)安裝。)VMD查看器可以采取一個(gè)可選的data參數(shù)來(lái)顯示三維數(shù)據(jù):

>>> view(slab, viewer='VMD', data=array)

分子動(dòng)力學(xué)

我們看看一個(gè)使用VelocityVerlet進(jìn)行分子動(dòng)力學(xué)計(jì)算應(yīng)用到氮?dú)夥肿由系睦?。我們首先?chuàng)建一個(gè)VelocityVerlet對(duì)象，給出它的分子和牛頓定律積分的時(shí)間步長(zhǎng)。然后，我們通過(guò)調(diào)用它的run()方法來(lái)進(jìn)行分子動(dòng)力學(xué)計(jì)算，并給出要采取的步驟數(shù):

>>> from ase.md.verlet import VelocityVerlet

>>> from ase import units

>>> dyn = VelocityVerlet(molecule, dt=1.0 * units.fs)

>>> for i in range(10):

...     pot = molecule.get_potential_energy()

...     kin = molecule.get_kinetic_energy()

...     print('%2d: %.5f eV, %.5f eV, %.5f eV' % (i, pot + kin, pot, kin))

...     dyn.run(steps=20)

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