Прогнозирование кристаллической структуры
Прогнозирование кристаллической структуры ( CSP ) – это расчет кристаллической структуры твердых тел на основе основных принципов . Надежные методы предсказания кристаллической структуры соединения, основанные только на его составе, были целью физических наук с 1950-х годов. [1] Используемые вычислительные методы включают моделируемый отжиг , эволюционные алгоритмы , распределенный мультипольный анализ , случайную выборку, скачкообразный анализ данных , интеллектуальный анализ данных , теорию функционала плотности и молекулярную механику . [2]
История [ править ]
Кристаллические структуры простых ионных твердых тел уже давно рационализированы с точки зрения правил Полинга , впервые изложенных в 1929 году Лайнусом Полингом . [3] Для металлов и полупроводников действуют разные правила, касающиеся концентрации валентных электронов. Однако прогнозирование и рационализация — довольно разные вещи. Чаще всего термин «предсказание кристаллической структуры» означает поиск расположения составляющих его атомов (или, в случае молекулярных кристаллов, его молекул) с минимальной энергией в пространстве. Проблема имеет два аспекта: комбинаторика («поиск фазового пространства», наиболее острый на практике для неорганических кристаллов) и энергетика (или «рейтинг устойчивости», наиболее острый для молекулярных органических кристаллов).Для сложных немолекулярных кристаллов (где «проблема поиска» стоит наиболее остро) основными недавними достижениями стала разработка версии метадинамики Мартонака . [4] [5] the Oganov-Glass evolutionary algorithm USPEX, [6] и первые принципы случайного поиска. [7] Последние способны решать глобальную задачу оптимизации примерно с сотней степеней свободы, в то время как подход метадинамики заключается в сведении всех структурных переменных к горстке «медленных» коллективных переменных (что часто работает).
Молекулярные кристаллы [ править ]
Прогнозирование органических кристаллических структур важно в академической и промышленной науке, особенно в фармацевтике и пигментах , где понимание полиморфизма полезно. [8] Кристаллические структуры молекулярных веществ, особенно органических соединений, очень трудно предсказать и ранжировать по степени стабильности. Межмолекулярные взаимодействия являются относительно слабыми, ненаправленными и дальнодействующими. [9] Это приводит к типичным различиям в решетке и свободной энергии между полиморфами , которые часто составляют всего несколько кДж/моль и очень редко превышают 10 кДж/моль. [10] Методы прогнозирования кристаллической структуры часто обнаруживают множество возможных структур в этом небольшом диапазоне энергий. Эти небольшие различия в энергии сложно надежно предсказать без чрезмерных вычислительных усилий.
С 2007 года был достигнут значительный прогресс в CSP малых органических молекул, при этом несколько различных методов оказались эффективными. [11] [12] Наиболее широко обсуждаемый метод сначала ранжирует энергии всех возможных кристаллических структур с использованием индивидуального силового поля ММ с коррекцией дисперсии и завершается использованием этапа ДПФ для оценки энергии решетки и стабильности каждой структуры-кандидата из короткого списка. [13] Более поздние усилия по предсказанию кристаллических структур были сосредоточены на оценке свободной энергии кристаллов путем включения эффектов температуры и энтропии в органических кристаллах с использованием вибрационного анализа или молекулярной динамики. [14] [15]
прогнозирования кристаллической Программное обеспечение для структуры
Следующие коды могут предсказывать стабильные и метастабильные структуры с учетом химического состава и внешних условий (давление, температура):
- AIRSS — поиск случайных структур Ab Initio, основанный на стохастической выборке конфигурационного пространства и с возможностью использования симметрии, химических и физических ограничений. Применялся для исследования объемных кристаллов, низкоразмерных материалов, кластеров, точечных дефектов и интерфейсов. Выпущено под лицензией GPL2. Регулярно обновляется.
- CALYPSO - анализ кристаллической структуры с помощью оптимизации роя частиц, реализующий алгоритм оптимизации роя частиц (PSO) для идентификации/определения кристаллической структуры. Как и в случае с другими кодами, знание структуры можно использовать для проектирования многофункциональных материалов (например, сверхпроводящих, термоэлектрических, сверхтвердых и энергетических материалов). Бесплатно для академических исследователей. Регулярно обновляется.
- GASP - предсказывает структуру и состав стабильных и метастабильных фаз кристаллов, молекул, атомных кластеров и дефектов на основе первых принципов. Может быть сопряжен с другими энергетическими кодами, включая: VASP, LAMMPS, MOPAC, Gulp, JDFTx и т. д. Бесплатен в использовании и регулярно обновляется.
- GRACE — для предсказания молекулярно-кристаллических структур, особенно для фармацевтической промышленности. На основе теории функционала плотности с поправкой на дисперсию. Коммерческое программное обеспечение в активной разработке.
- GULP — Монте-Карло и генетические алгоритмы для атомных кристаллов. GULP основан на классических силовых полях и работает со многими типами силовых полей. Бесплатно для академических исследователей. Регулярно обновляется.
- USPEX - многометодное программное обеспечение, включающее эволюционные алгоритмы и другие методы (случайная выборка, эволюционная метадинамика, улучшенный PSO, метод NEB с переменной ячейкой и метод выборки пути перехода для механизмов фазового перехода). Может использоваться для атомных и молекулярных кристаллов; объемные кристаллы, наночастицы, полимеры, реконструкция поверхности, интерфейсы; может оптимизировать энергию или другие физические свойства. Помимо поиска структуры заданной композиции, может идентифицировать все стабильные композиции в многокомпонентной системе переменного состава и выполнять одновременную оптимизацию нескольких свойств. Бесплатно для академических исследователей. Используется >4500 исследователями. Регулярно обновляется.
- XtalOpt — открытый исходный код, реализующий эволюционный алгоритм.
Дальнейшее чтение [ править ]
- А. Р. Оганов, изд. (2010). Современные методы прогнозирования кристаллической структуры . Берлин: Wiley-VCH. ISBN 978-3-527-40939-6 .
Ссылки [ править ]
- ^ Г. Р. Десираджу (2002). «Загадочная кристаллография». Природные материалы . 1 (2): 77–79. дои : 10.1038/nmat726 . ПМИД 12618812 . S2CID 6056119 .
- ^ С.М. Вудли, Р. Кэтлоу; Кэтлоу (2008). «Предсказание кристаллической структуры на основе первых принципов». Природные материалы . 7 (12): 937–946. Бибкод : 2008NatMa...7..937W . дои : 10.1038/nmat2321 . ПМИД 19029928 .
- ^ Л. Полинг (1929). «Принципы, определяющие строение сложных ионных кристаллов». Журнал Американского химического общества . 51 (4): 1010–1026. дои : 10.1021/ja01379a006 .
- ^ Мартонак Р., Лайо А., Парринелло М. (2003). «Предсказание кристаллических структур: новый взгляд на метод Парринелло-Рахмана». Письма о физических отзывах . 90 (3): 75502. arXiv : cond-mat/0211551 . Бибкод : 2003PhRvL..90g5503M . doi : 10.1103/physrevlett.90.075503 . ПМИД 12633242 . S2CID 25238210 .
{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) - ^ Мартонак Р., Донадио Д., Оганов А.Р., Парринелло М.; Донадио; Оганов; Парринелло (2006). «Преобразования кристаллической структуры в SiO 2 на основе классической и ab initio метадинамики». Природные материалы . 5 (8): 623–626. Бибкод : 2006NatMa...5..623M . дои : 10.1038/nmat1696 . ПМИД 16845414 . S2CID 30791206 .
{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) - ^ Оганов А.Р.; Стекло, CW (2006). «Прогнозирование кристаллической структуры с использованием эволюционных методов ab initio: принципы и приложения». Журнал химической физики . 124 (24): 244704. arXiv : 0911.3186 . Бибкод : 2006JChPh.124x4704O . дои : 10.1063/1.2210932 . ПМИД 16821993 . S2CID 9688132 .
- ^ Пикард, CJ; Потребности, Р.Дж. (2006). «Фазы высокого давления силана». Письма о физических отзывах . 97 (4): 045504. arXiv : cond-mat/0604454 . Бибкод : 2006PhRvL..97d5504P . doi : 10.1103/PhysRevLett.97.045504 . ПМИД 16907590 . S2CID 36278251 .
- ^ Прайс, Сара Л. (10 марта 2014 г.). «Предсказание кристаллических структур органических соединений» . Обзоры химического общества . 43 (7): 2098–2111. дои : 10.1039/C3CS60279F . ISSN 1460-4744 . ПМИД 24263977 .
- ^ Стоун, Энтони (2013). Теория межмолекулярных сил . Издательство Оксфордского университета.
- ^ Найман, Джонас; Дэй, Грэм М. (2015). «Различия в энергии статических и решеточных колебаний между полиморфами» . CrystEngComm . 17 (28): 5154–5165. дои : 10.1039/C5CE00045A .
- ^ К. Сандерсон (2007). «Модель предсказывает структуру кристаллов» . Природа . 450 (7171): 771. Бибкод : 2007Natur.450..771S . дои : 10.1038/450771a . ПМИД 18063962 .
- ^ Дэй, Грэм М.; Купер, Тимоти Г.; Круз-Кабеса, Аврора Дж.; Гейчик, Катажина Э.; Аммон, Герман Л.; Бурригтер, Стефан XM; Тан, Джеффри С.; Делла Валле, Рафаэле Г.; Венути, Элизабет; Хосе, Йован; Гадре, Шридхар Р.; Десираджу, Гаутам Р.; Тхакур, Теджендер С.; Ван Эйк, Буке П.; Фаселли, Хулио К.; Базтерра, Виктор Э.; Ферраро, Марта Б.; Хофманн, Детлеф ВМ; Нойманн, Маркус А.; Леусен, Фрэнк Дж. Дж.; Кендрик, Джон; Прайс, Сара Л.; Мискитта, Олстон Дж.; Карамерцанис, Панайотис Г.; Уэлч, Гарет, Вашингтон; Шерага, Гарольд А.; Арнаутова Елена Александровна; Шмидт, Мартин У.; Ван Де Стрик, Жакко; и др. (2009). «Значительный прогресс в предсказании кристаллических структур малых органических молекул – отчет о четвертом слепом тесте» (PDF) . Акта Кристаллографика Б. 65 (Часть 2): 107–125. дои : 10.1107/S0108768109004066 . ПМИД 19299868 .
- ^ М. А. Нойманн, Ф. Дж. Лейзен, Дж. Кендрик; Лейзен; Кендрик (2008). «Большой прогресс в предсказании кристаллической структуры». Angewandte Chemie, международное издание . 47 (13): 2427–2430. arXiv : 1506.05421 . дои : 10.1002/anie.200704247 . ПМИД 18288660 .
{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) - ^ Рейли, Энтони М.; Купер, Ричард И.; Аджиман, Клэр С .; Бхаттачарья, Сасвата; Бозе, А. Дэниел; Бранденбург, Ян Герит; Бигрейв, Питер Дж.; Билсма, Рита; Кэмпбелл, Джош Э.; Автомобиль, Роберто; Кейс, Дэвид Х.; Чадха, Рену; Коул, Джейсон С.; Косберн, Кэтрин; Куппен, Херма М.; Кертис, Фаррен; Дэй, Грэм М.; ДиСтасио, Роберт А.; Дзябченко Александр; Ван Эйк, Буке П.; Элкинг, Деннис М.; Ван Ден Энде, Йост А.; Фаселли, Хулио К.; Ферраро, Марта Б.; Фусти-Мольнар, Ласло; Гациу, Кристина Анна; Ну и дела, Томас С.; Де Гельдер, Рене; Гирингелли, Лука М.; и др. (2016). «Отчет о шестом слепом тестировании методов прогнозирования кристаллической структуры органических веществ» . Акта Кристаллографика Б. 72 (4): 439–459. дои : 10.1107/S2052520616007447 . ПМЦ 4971545 . ПМИД 27484368 .
- ^ Дайбек, Эрик С.; Авраам, Натан С.; Шибер, Натали П.; Рубашки, Майкл Р. (2017). «Учет энтропийного вклада в температурно-опосредованные полиморфные превращения посредством молекулярного моделирования». Журнал химической теории и вычислений . 17 (4): 1775–1787. дои : 10.1021/acs.cgd.6b01762 .