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ASE原子模拟环境之计算氮分子在铜表面的吸附能

来源：时间：2022-12-16 16:32:16 浏览：3570次

本节简要(但不完整)地概述ASE可以做什么。我们将计算氮分子在铜表面的吸附能。这是通过计算单独平板和单独分子的总能量来实现的。然后将吸附剂加入板中并使其松弛，计算出该复合体系的总能量。吸附能为孤立能减去复合体系能量之和。这是重新平衡后的系统图片:

请看下面的源码：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())

假设在你的python和ASE的环境变量设置正确，运行源码文件：



python N2Cu.py

下面我们对代码进行讲解。

Atoms

Atoms对象是原子的集合。下面是通过直接指定两个氮原子的位置来定义N2分子:



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

你还可以构建晶体，例如使用晶体模块来构建回与常见晶体结构对应的Atoms对象。让我们做一个Cu(111)表面:

>>> from ase.build import fcc111

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

Calculators

ASE调用计算软件可以使用ase.calculators，包括emt、Asap、Dacapo、GPAW、Abinit、Vasp等等。有关完整列表，请参见ASE主页。

这里我们使用有效介质理论(EMT)计算器，因为它非常快，因此对于入门非常有用。我们可以在之前创建的Atoms对象上附加一个计算器：



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

使用Atoms类中的get_potential_energy()方法计算系统的总能量:

>>> e_slab = slab.get_potential_energy()

>>> e_N2 = molecule.get_potential_energy()

结构优化

利用QuasiNewton优化器对吸附在铜表面的N2分子结构进行优化。首先将吸附剂添加到铜板上，例如在顶部位置:

>>> h = 1.85

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

为了加快弛豫速度，我们利用constraints模块中的FixAtoms使铜原子固定。只有N2分子被允许弛豫到平衡结构:

>>> from ase.constraints import FixAtoms

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

>>> slab.set_constraint(constraint)

现在将QuasiNewton优化器应用到系统并保存轨迹文件。运行优化器直到体系达到收敛标准，即所有原子上的力应小于某个fmax:

>>> from ase.optimize import QuasiNewton

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

>>> dyn.run(fmax=0.05)

输入-输出

将原子位置写入文件的过程是使用write()函数完成的:

>>> from ase.io import write

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

这将写入一个xyz格式的文件。其他格式有：

格式	描述
xyz	简单的xyz格式
cube	高斯cube文件
pdb	蛋白质数据库文件
traj	ASE自有轨迹格式
py	Python脚本

从文件读取这样做：



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

如果文件包含多个构型，write()函数的默认写入最后一个构型。但是，我们可以通过以下方式加载特定的构型:

>>> read('slab.traj')      # 最后一个构型

>>> read('slab.traj', -1)  # 同上

>>> read('slab.traj', 0)   # 第一个构型

可视化

可视化原子最简单的方法是view()函数：



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

这将弹出一个ase.gui窗口。其他的可视化软件可以通过指定可选关键字viewer=…-选择使用'ase.gui', ' gopenmol ', ' vmd '，或' rasmol '中的一个。(注意，这些替代查看器不是ASE的一部分，需要由用户单独安装。)VMD查看器可以采取一个可选的data参数来显示三维数据:

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

分子动力学

我们看看一个使用VelocityVerlet进行分子动力学计算应用到氮气分子上的例子。我们首先创建一个VelocityVerlet对象，给出它的分子和牛顿定律积分的时间步长。然后，我们通过调用它的run()方法来进行分子动力学计算，并给出要采取的步骤数:

>>> 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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