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    物理VS化學吸附?RDG,讓你的文章與眾不同
    來源:科學10分鐘 時間:2021-01-27 10:50:12 瀏覽:11914次

    引言

    約化密度梯度(reduced density gradient, RDG)是密度泛函理論中用來描述電子非均勻性的無量綱參量[注1],其表達式為

    2010年,楊偉濤教授提出基于RDG的非共價相互作用(noncovalent interactions, NCI)[1]分析方法,可以用來歸屬原子間或分子間的相互作用。雖然電子定域化函數(shù)(electron localization function,ELF)和分子中的原子(atoms-in-molecules, AIM)理論等能夠用來分析化學鍵,但是對氫鍵、空間位阻、π-π堆疊等非共價相互作用的討論有一定的局限性,而NCI分析則可以作為揭示這些非共價相互作用強有力的工具。因為分子的電子密度呈現(xiàn)指數(shù)衰減,所以在遠離分子處RDG呈現(xiàn)很大值;相反,在相互作用的區(qū)域RDG的值則很小,其中非共價相互作用區(qū)域的電子密度和RDG都比較低。

    由于氫鍵和空間位阻區(qū)域的電子密度和RDG很接近而難以進行區(qū)分,所以需要再借助通過電子密度Hessian矩陣的第二大本征值的正負號(sign(λ2))來進一步判斷[注2];電子密度大小則可以反映出相互作用的強度,一般認為vdW作用的區(qū)域ρ<0.005,因此可以通過對RDG等值面進行sign(λ2)ρ填色或者做RDG vs sign(λ2)ρ的散點圖來討論所研究體系的相互作用類型。

    在Sobereva的博文中已經(jīng)介紹了RDG相關的概念和使用Multiwfn對非周期邊界系進行NCI分析的詳細過程[2]。但固體和表面以及牽扯過渡金屬的體系的NCI討論較少。因此,本文將通過若干實例的計算和相應的分析,對這些體系使用Quantum ESPRESSO(QE)計算RDG的過程和NCI分析方法進行介紹。


    準備工作

    本文所采用的計算程序如下:

    1. Quantum ESPRESSO 6.7 [3] 

    實際上QE在5.1.0版本就已經(jīng)支持NCI分析,所以即使正在使用舊版本的用戶也不必擔心無法完成本文的工作。

    2. VESTA 3.1.8 [4] 

    個別新版本有bug,所以本文采用舊版本。

    測試體系為:

    1. 來源于Materials Project [5]的結構

    MoS2(mp-2815)和Ni(OH)2(mp-27912)

    2. H2O2@PMCS來源于文獻[6]


    計算參數(shù)

    交換相關泛函

    vdW-DF3-opt2

    贗勢

    超軟

    GBRV

    動能截斷

    40 Ry

    密度截斷

    480 Ry

    k網(wǎng)格

    MoS2

    9×9×3

    Ni(OH)2(Ni U=6.2 eV)

    9×9×3

    H2O2@PMCS

    2×2×1

    展寬

    Gaussian

    0.02 Ry

    計算參數(shù)選擇的依據(jù):從文獻[7]測試結果來看,vdW-DF3-opt2在S22×5和S66×8的表現(xiàn)都還不錯,原文中所使用的是GBRV超軟贗勢[8],該贗勢本身也有很好的可靠性和可移植性[9,10]。建議密度截斷(ecutrho)選取充分以保證計算結果可靠以及避免RDG計算過程產(chǎn)生噪聲。


    計算過程和數(shù)據(jù)處理

    A1 使用PW模塊

    進行結構優(yōu)化,并進行自洽計算產(chǎn)生波函數(shù)以及電子密度

    A2 通過PW/tools/pwo2xsf將out文件轉(zhuǎn)換為xsf格式[注3],如

    A3 使用PP模塊進行后處理,通過plot_num=19產(chǎn)生RDG格點,以及 output_format=5來產(chǎn)生xsf文件

    A4 類似過程A3,使用PP模塊通過plot_num=20產(chǎn)生sign(λ2)ρ的xsf文件,但建議提前將文件夾拷貝一份或者通過fileout更改xsf輸出格點文件的名稱避免上一步的結果被覆蓋。

    B1 打開VESTA程序,將A2中out文件產(chǎn)生的xsf文件拖入VESTA窗體

    B2菜單欄中Edit->Edit Data->Volumetric Data,分別點擊Isosurface和Surface coloring旁的Import分別導入RDG網(wǎng)格和sign(λ2)ρ的xsf文件。

    B3 菜單欄中Objects->Properties->Isosurfaces,將Isosurfaces中的Isosurface level改為0.5,以及將Surface coloring中的Saturation level的Max改為0.02,Min改為-0.04,這樣能夠和文獻[1]較好符合。

    B4 調(diào)整其他顯示部分,比如菜單中去除勾選Objects-> Volumetric Data->Show Sections,以及在Objects->Properties->Atoms對原子顏色進行調(diào)整,在Edit->Bonds對顯示成鍵的判斷進行調(diào)整,使得作圖更加美觀,但具體調(diào)整的細節(jié)這里不進行贅述。如果對操作過程有問題也歡迎大家討論。


    案例

    MoS2是層狀結構材料,MoS2層間出現(xiàn)了RDG等值面圍成的區(qū)域,且層間S……S連線的區(qū)域呈現(xiàn)淡綠色(ρ<0.005),證明了層間存在相互作用,且通過vdW作用相結合并主要是以層間S……S的相互作用為主導;而層內(nèi)的三個Mo原子之間顯示為紅色,表現(xiàn)出位阻效應。

    Ni(OH)2與MoS2情況類似,但Ni(OH)2層間作用以O-H……O-H的氫鍵作用為主導;層內(nèi)的Ni原子之間也呈現(xiàn)出位阻效應。在Ni-O鍵中形成的藍色環(huán)形區(qū)域是因為Ni-O之間相互作用比較強,而pp.x程序在處理RDG的時候?qū)ⅵ?gt;0.05的網(wǎng)格直接設置為100[注4],導致共價鍵或離子鍵在圖中不被顯示。

    H2O2@PMCS這一類結構常見于單原子催化過程中,也是我們計算較多的一類結構。文獻[6]給出的吸附能為-0.45 eV,僅從吸附能來看可能是物理吸附。盡管本文采用的方法與文獻不同,但給出了-0.47 eV的結果與文獻[6]十分接近。

    為了進一步確定H2O2與基底相互作用的類型,我們進行了NCI分析,結果表明過氧化氫與Zn-N4的相互作用卻是是非共價相互作用,其中H2O2中一個O-H與Zn-N4中的N原子形成了氫鍵;而另一個O-H的O與Zn原子產(chǎn)生了靜電作用,這種靜電作用從顏色上看要更強于氫鍵作用,因此可以認為H2O2在PMCS的吸附作用是由這種靜電作用所主導的物理吸附。


    Promolecule近似

    Promolecule近似就是將球?qū)ΨQ的自由原子密度直接進行疊加,即

    Promolecule近似下的密度通??梢宰鳛樽郧龅某跏疾聹y,也能夠用于大體系的定性計算。在QE中也能實現(xiàn)Promolecule近似的計算,這是因為QE中UPF格式的贗勢文件中已經(jīng)存有自由原子的電子密度。在自洽場計算過程中,我們只進行初始猜測而不做自洽過程,因此將electron_maxstep設置為0,且startingwfc設置為’atomic’,就可以得到Promolecule近似下的密度。

    由于Promolecule近似做NCI分析也能給出定性可靠的結果[1],因此在處理更大的體系時可以使用這種方法。這里仍然以H2O2@PMCS體系為例,展示Promolecule近似下NCI分析的結果,下圖表明Promolecule近似(等值面取0.035)與自洽計算后的差距并不大。


    散點圖

    由于非共價相互作用區(qū)域電子密度和RDG都比較低,且λ2的符號為負,通常在散點圖中呈現(xiàn)為一個或多個尖峰(spike)。如H2O2@PMCS的散點圖中,左下角橫坐標位于-0.04~0.02的spike就對應于H2O2中OH與N的氫鍵。

    而promolecule近似下的散點圖與上圖的結果較為接近

    那么如何繪制這樣的散點圖呢?我在這里提供了一個自己寫的腳本nci_scatter.py能夠直接繪制散點圖。需要預先安裝python 3.x,調(diào)用到的python組件有numpy和matplotlib,只要通過pip install就能夠進行安裝。只要執(zhí)行nci_scatter.py腳本按照每一步的提示用鼠標拖入對應的xsf文件就能夠直接畫出上面的散點圖。

    “nci_scatter.py”

    鏈接:

    https://pan.baidu.com/s/1rtUFsfvlFPtLiqROc2qNHw

    提取碼:csgo

    請大家請自行下載~


    總結

    Quantum ESPRESSO是一款功能十分強大且開源免費的第一性原理計算程序,NCI分析也是一種強大的非共價相互作用分析方法。QE已經(jīng)內(nèi)置了RDG的計算,但卻很少有人寫QE做NCI分析的教程,本文以固體和表面中的一些常見體系為案例,對實現(xiàn)過程和分析進行了一些敘述討論,更多的理論基礎和分析細節(jié)還是建議大家多研讀文獻。希望本文能夠為大家的科研工作助力添彩,同時也歡迎大家共同參與討論互相進步。


    注釋

    [1] RDG是無量綱參量,這是因為

    [2] 這些概念來源于AIM理論,電子密度的Hessian矩陣是一個3×3的矩陣,對角化后得到三個本征值λ1>λ2>λ3。若λ2<0意味著λ3也小于0,對應于鍵臨界點(bond critical point,BCP);若λ2>0意味著λ1也大于0,對應于環(huán)臨界點(ring critical point, RCP)。

    [3] pwo2xsf的作用是將pw計算得到的out文件轉(zhuǎn)化為xsf文件,可選選項有

    -ic 初始結構

    -lc 最終結構

    -oc 最優(yōu)結構

    -a 將軌跡轉(zhuǎn)化為AXSF

    [4] 嚴謹起見,我們檢查了QE的pp.x程序的源代碼,發(fā)現(xiàn)在QE 6.x版本分析磁性體系的sign(λ2)ρ和ELF時,電子密度存在bug(這是因為自旋極化的計算中,QE 6.x版本的電子密度不是按照spin up和spin down進行存儲的,而是按照total和spin進行存儲的,但sign(λ2)ρ和ELF這兩段代碼忘記進行修改)。這點我們已經(jīng)向QE官方提交了這個bug并得到了確認,所以先建議大家不要分析磁性體系,后續(xù)版本會進行改進。本文中的案例Ni(OH)2的結果展示是我們使用修改后的程序,因此結果可靠。


    參考資料

    [1] Johnson E R, Keinan S, Mori-Sánchez P, et al. Revealing noncovalent interactions[J]. Journal of the American Chemical Society, 2010, 132(18): 6498-6506.

    DOI: 10.1021/ja100936w

    [2] http://sobereva.com/68

    [3] https://github.com/QEF/q-e/releases

    [4] http://www.jp-minerals.org/vesta/en/download.html

    [5] https://www.materialsproject.org

    [6] Xu B, Wang H, Wang W, et al. A Single‐Atom Nanozyme for Wound Disinfection Applications[J]. Angewandte Chemie, 2019, 131(15): 4965-4970.

    DOI: 10.1002/anie.201813994

    [7] Chakraborty D, Berland K, Thonhauser T. Next-Generation Nonlocal van der Waals Density Functional[J]. Journal of Chemical Theory and Computation, 2020, 16(9): 5893-5911.

    DOI: 10.1021/acs.jctc.0c00471

    [8] Garrity K F, Bennett J W, Rabe K M, et al. Pseudopotentials for high-throughput DFT calculations[J]. Computational Materials Science, 2014, 81: 446-452.

    DOI: 10.1016/j.commatsci.2013.08.053

    [9] Marsman M, Marzari N, Nitzsche U, et al. Reproducibility in density functional theory calculations of solids[J]. Science, 2016, 351: 6280.

    DOI: 10.1126/science.aad3000

    [10] https://molmod.ugent.be/deltacodesdft


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    全部 3小時前 四川
    文字是人類用符號記錄表達信息以傳之久遠的方式和工具。現(xiàn)代文字大多是記錄語言的工具。人類往往先有口頭的語言后產(chǎn)生書面文字,很多小語種,有語言但沒有文字。文字的不同體現(xiàn)了國家和民族的書面表達的方式和思維不同。文字使人類進入有歷史記錄的文明社會。
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