يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة منهجية

توليد التفاعل الكهروكيميائي السريع في بطارية السيليكو باستخدام تقليل الطاقة متعدد المقاييس 3T-VASP

1K مشاهدات

⸱

DOI:

10.3791/68854

⸱

أغسطس 22, 2025

 ,  ,  ,  ,  , 
1College of Computer Science and Artificial Intelligence, Wenzhou University, 2Wenzhou University Artificial Intelligence and Advanced Manufacturing Institute, 3Tencent Quantum Laboratory, 4Tencent Quantum Laboratory

في هذه المقالة

ملخص

يجمع إطار عمل 3T-VASP بين تحويل الهيكل الهرمي والتدرجات متعددة المقاييس في البداية لتقليل عدد الخطوات اللازمة للهروب من الحد الأدنى للطاقة المحلية ونماذج التفاعلات الكهروكيميائية. يقدم هذا البروتوكول طريقة لتوليد منتجات ثانوية للتفاعل الكهروكيميائي لمجموعات مكونات الإلكتروليت المختلفة باستخدام 100-150 حسابا ثابتا فقط ل DFT.

الملخص

تعتبر الإلكتروليتات مكونات مهمة في بطاريات الليثيوم أيون. ومع ذلك ، فإن تدهور البطارية بسبب التفاعلات الكهروكيميائية التي لا رجعة فيها في المنحل بالكهرباء يمكن أن يستهلك جزيئات الإلكتروليت ويقلل بشدة من عمر التشغيل الفعال. ومن ثم من المهم دراسة مسارات التفاعل الكهروكيميائي في إلكتروليت البطارية لتحسين موثوقية بطارية الليثيوم أيون. لسوء الحظ ، من الصعب دراسة مسارات التفاعل الكهروكيميائي بالكهرباء باللحل بالكهرباء تجريبيا في المنحل بالكهرباء ، والذي يحتوي عادة على العديد من الأنواع الكيميائية (المذيبات المختلفة ، والأملاح ، والجزيئات المضافة ، وواجهات الأقطاب الكهربائية). قد تشكل هذه المنتجات الثانوية للتفاعل طورا بلينيا معقدة للإلكتروليت الصلب (SEI) على واجهة الإلكتروليت والقطب الكهربائي (LiF ، Li2CO3 ، Li2O ، LiOH ، مركبات الليثيوم العضوي ، إلخ) ، والتي يصعب تحليلها ، بدلا من إطلاقها على أنها جزيئات الغاز الصغيرة الأسهل في التحليل. يتيح منشورنا الأخير حول تقنية تحويل الموتر المتدرج بالاشتراك مع برنامج نظرية الموتر الوظيفي للكثافة (تحويل الموتر المتدرج - حزمة محاكاة Vienna Ab-initio (VASP) ، أو 3T-VASP) الاستخدام العملي لنهج ab-initio لتوليد منتجات ثانوية للتفاعل الكهروكيميائي بالكهرباء ذات المعنى المادي في غضون 100-150 خطوة DFT فقط. في هذا العمل ، نصف الأعمال الداخلية لكود 3T-VASP (متاح للجمهور على Github) بمزيد من التفصيل ، جنبا إلى جنب مع خطوات إعداد المحاكاة اللازمة لإعداد سير عمل 3T-VASP بشكل صحيح لأنظمة الإلكتروليت الجديدة ذات الأهمية بخلاف الأمثلة المقدمة في منشور 3T-VASP الأصلي.

المقدمة

يعد التحقيق في مسارات التفاعل الكهروكيميائي في تركيبات إلكتروليت البطاريات الجديدة أمرا مهما لتحديد طرق تحسين أداء بطارية السيارة الكهربائية وعمرها1. ومع ذلك ، غالبا ما تكون مثل هذه الدراسات صعبة لأن إلكتروليتات البطارية غالبا ما يتم تصنيعها عن طريق خلط مكونات مختلفة ، مثل المذيبات والملح والجزيئات المضافة ، والتي تتفاعل مع نفسها ومع الأسطح المختلفة (أقطاب الكاثود والأنود) تحت جهد تشغيل البطارية ودرجات حرارة مختلفة2. في التجارب ، من السهل التحقيق في بعض تفاعلات التحلل الكهروكيميائي للإلكتروليت التي لا رجعة فيها لأنها تنتج منتجات ثانوية صغيرة لجزيء الغاز يتم إطلاقها من محلول المنحل بالكهرباء في الهواء (مما يسهل في المقابل التحقيق باستخدام التقنيات التجريبية مثل كروماتوغرافيا الغاز3،4،5). ومع ذلك ، فإن العديد من هذه المنتجات الثانوية عبارة عن جزيئات أكبر أو مخاليط صلبة عضوية غير عضوية معقدة ، مثل مركبات بوليمر الليثيوم العضويالمعقدة 6 ، والتي لن يتم إطلاقها في البيئة كجزيئات غاز. هذا يجعل من الصعب دراسة مسارات التفاعل الكهروكيميائي الأكثر تعقيداتجريبيا 2.

تعد النمذجة الأولية ، مثل النظرية الوظيفية للكثافة (DFT) ، طريقة واعدة لدراسة مسارات التحلل الكهروكيميائي المحتملة في المنحل بالكهرباء في السيليكو7. ومع ذلك ، فإن تقليل طاقة DFT البسيط لبنية الإلكتروليت المعقدة (خليط سائل مع تركيزات مكون إلكتروليت معقولة تجريبيا في مربع حالة حدودية دورية) سيفشل في الغالب في توليد هياكل منخفضة الطاقة تتوافق مع المنتجات الثانوية للتفاعل الكهروكيميائي ذي المغزى الفيزيائي. عادة ما تحتوي الهياكل المصغرة DFT على طاقة أعلى وتمثل منتجات ثانوية غير فيزيائية تتوافق مع مسارات التحلل الكهروكيميائي غير الصحيحة ، لأن الهياكل محاصرة في الحد الأدنى للطاقة المحلية أثناء إجراء تقليل طاقة DFT. طرق مثل الديناميكيات الجزيئية ab-initio (AIMD) 8،9 ، أو مجال قوة الشبكةالعصبية 10،11،12،13،14،15،16 ، أو الديناميكا المتقدمة القائمة على DFT17،18،19 غالبا ما تستخدم لاستكشاف هياكل إلكتروليتات أكثر تنوعا ، والتي قد تتضمن منتجات ثانوية للتفاعل الكهروكيميائي الأكثر أهمية. غالبا ما تتم محاولة الفحص الحسابي لتوليد مكونات الإلكتروليت التي يتوقع أن تكون أكثر استقرارا من الناحية الكهروكيميائية20. ومع ذلك ، فإن كل هذه الطرق لها عيوبها الخاصة ، مثل: تتطلب موارد حسابية كبيرة وطويلة7 ، أو كمية كبيرة من بيانات التدريب الأولية 13 أو المعرفة المسبقة حول المنتجات الثانوية للتفاعل الكهروكيميائي النهائي لتحيز المحاكاة إلى نتائج محددة21.

لقد قدمنا مؤخرا طريقة لإجراء تقليل طاقة البنية الأولية بطريقة متعددة المقاييس عن طريق توصيل تدرجات الطاقة التي تم الحصول عليها من أي طريقة ab-initio ، مثل القوى الذرية DFT المحسوبة باستخدام برنامج Vienna Ab-initio Simulation Package (VASP)22 ، مع تدرجات دالة تحويل الهيكل المحسوبة باستخدام PyTorch (3T-VASP) 23،24. يتيح هذا النهج للمستخدم ببساطة إعداد صندوق محاكاة مليء بأنواع وأعداد متعددة من جزيئات مكونات الإلكتروليت وتشغيل آلة حاسبة خارجية للطاقة الذرية والقوة (مثل مجال القوة الكلاسيكي أو VASP DFT). ثم يتم إجراء تقليل طاقة الهيكل تلقائيا بطريقة متعددة المقاييس ، والتي تحترم أوضاع تحويل الهيكل الطبيعي للجزيئات ذات الصلة (ترجمات ودورات أجزاء مختلفة من الجزيء). نظرا لأن محاكاة 3T-VASP عادة ما تكون "مكتملة" في غضون 100-150 مكالمة DFT ثابتة أثناء توليد منتجات ثانوية ذات مغزى للتفاعل (لوحظ العديد منها تجريبيا في الأدبيات السابقة) 24 ، فمن الممكن تشغيل العديد من المجموعات المختلفة لمسارات 3T-VASP لتوليد مسارات تفاعل كهروكيميائي ذات مغزى محتمل ومنتجات ثانوية في المنحل بالكهرباء لمزيد من التحقيق الحسابي أو التجريبي. تمت مناقشة المبادئ والرياضيات الكامنة وراء تقليل هيكل التدرج متعدد المقاييس بعمق في منشور سابق24. في هذا العمل ، نهدف إلى مزيد من التفاصيل حول بنية برامج 3T-VASP وسير العمل الحسابي ، وإعداد بيئة الحوسبة اللازمة لتشغيل 3T-VASP ، وإعداد ملفات الإدخال لمحاكاة 3T-VASP للأنظمة الجديدة ، ومراقبة محاكاة 3T-VASP ، ومثال على مسارات الإخراج.

أولا ، من الضروري فهم البنية العامة لبرنامج 3T-VASP ، كما هو موضح في الشكل 1. يعمل 3T-VASP من خلال تحديد واستغلال أوضاع تحويل البنية الطبيعية في الجزيء (لأن هذه هي تحولات الهيكل التي يسهل على الجزيئات أدائها مع الحفاظ على طاقة بنية منخفضة نسبيا في البداية)24. في حين أنه من الممكن برمجة أوضاع تحويل الهيكل هذه يدويا لكل نوع جزيء جديد (من الصعب القيام بذلك) ، فإن 3T-VASP يقدم أتمتة هذه العملية للمستخدم من خلال استغلال المعلومات المتاحة في ملف حقل القوة الكلاسيكية الذي يمثل الجزيء24. بمجرد تحديد أوضاع تحويل الهيكل هذه لمكونات جزيء الإلكتروليت المطلوبة ، يحتاج المستخدم إلى تحديد مربع حالة الحدود الدورية ومعلمات المتجه الشبكي (قد يكون الصندوق فارغا في الأصل ، أو مملوءا جزئيا بالكاتيونات الفردية أو سطح القطب) ليتم ملؤه بالأنواع والأعداد المرغوبة من جزيئات الإلكتروليت الأخرى (مثل المذيبات ، أيونات الملح والمواد المضافة). ستستخدم خوارزمية 3T بعد ذلك إما مجال القوة الكلاسيكية (يتم تضمين آلة حاسبة لمجال القوة الكلاسيكية المدمجة مع 3T-VASP) أو برنامج VASP لبيئة الحوسبة لحساب الطاقة الذرية والقوى لإجراء تحويل هيكلي متعدد المقاييس ، والذي يمكن أن يقلل من طاقة الهيكل في عدد متواضع من مكالمات DFT الثابتة24. يتيح هذا التخفيض في التكلفة الحسابية تكرار مسار التفاعل الكهروكيميائي وتوليد المنتجات الثانوية لعدد كبير من الهياكل الأولية.

figure-introduction-1
الشكل 1: سير العمل الحسابي ل 3T-VASP. (أ) المعالجة المسبقة لهياكل إدخال 3T-VASP (شبكة الحالة الحدودية الدورية والجزيئات الصغيرة). يمكن إجراء معلمات مجال قوة الجزيء الصغير إما تلقائيا باستخدام خادم الويب SwissParam ، أو تعديله يدويا بعد تحديد معلمات خادم الويب LigParGen ، أو تحميله من ذاكرة تخزين مؤقت بناء على المعلمات التي تم الانتهاء منها مسبقا. يتم تجزئة المجموعة الدقيقة والكلية لخوارزمية 3T تلقائيا عن طريق تحليل البنية التحتية للجزيء بناء على روابطها القابلة للدوران. ملف الإدخال الشبكي PBC بتنسيق ملف VASP POSCAR ويجب تصميمه بحيث يحتوي على مساحة مادية فارغة كافية لتعبئة العدد المطلوب من جزيئات الإدخال. يمكن أن تكون شبكة PBC عبارة عن صندوق فارغ مملوء بعدد قليل من الأيونات أو هيكل سطحي به بعض المساحة الفارغة. (ب) يتم وضع الأنواع والأعداد المرغوبة من الجزيئات الصغيرة في المساحة الفارغة في شبكة PBC باستخدام PackMol. (ج) تقليل هيكل 3T المتدرج متعدد المقاييس باستخدام حاسبة مجال القوة المدمجة (3T-FF ، في الغالب لتمكين تشتت السائل وإنشاء بنية أولية معقولة فيزيائيا ل 3T-VASP دون السماح بالتفاعلات الكيميائية). (د) تقليل هيكل 3T متعدد المقاييس المتدرج باستخدام برامج خارجية مثل حاسبة VASP (يتيح 3T-VASP التفاعلات الكهروكيميائية من المضي قدما). الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

العديد من البرامج الخارجية مفتوحة المصدر ، مثل GROningen Machine for Chemical Simulations (GROMACS) ، وهو برنامج ديناميكيات جزيئية كلاسيكي قائم على مجال القوة ، وهو مفيد لتشغيل محاكاة الديناميكيات الجزيئية على نطاقواسع 25 و InterMol ، وهي قاعدة بيانات مكتبة Python طورها Shirts et al. لتحويلات تنسيق ملف الديناميكيات الجزيئية26، لتمكين معلمات مجال قوة الجزيء الآلي واستخراج الرابطة القابلة للتدوير. يستخدم VASP لتمكين التفاعل الكهروكيميائي خلال مرحلة ab initio (دورات 3T-VASP). يتم عرض الخطوات اللازمة لتثبيت هذه التبعيات في هذه المقالة.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

1. إعداد بيئة حوسبة لتشغيل 3T-VASP

ملاحظة: يوصى باستخدام Linux27 للخطوات التالية.

  1. قم بإعداد بيئة conda28 المخصصة لتشغيل 3T-VASP.
    1. قم بتثبيت conda (مثل miniconda) على جهاز Linux باتباع التعليمات الرسمية (راجع جدول المواد للحصول على الرابط).
    2. قم بإنشاء بيئة 3T conda جديدة وتنشيطها وتثبيت git عن طريق تشغيل الأوامر التالية:
      conda create --name 3T python = 3.11
      conda تنشيط 3T
      conda تثبيت git -c conda-forge
    3. استنساخ مستودع 3T-VASP github وأدخل الدليل
      https://github.com/jpmailoa/External_3T.git استنساخ git
      External_3T القرص المضغوط
    4. قم بتثبيت mamba لإدارة تبعيات conda، وقم بتثبيت المكتبات المطلوبة لبيئة 3T conda:
      conda تثبيت مامبا -c conda-forge
      Mamba install --file requirements.txt -c pytorch -c conda-forge -c rdkit
  2. قم بتثبيت البرنامج GROMACS في بيئة 3T.
    1. قم بتثبيت GROMACS في بيئة 3T conda (يمكن العثور على تعليمات التثبيت في جدول المواد).
      ملاحظة: إذا كان المستخدم لا يخطط لمعالجة أي جزيء جديد بتنسيق .pkl (انظر الخطوة 2.3) ويمكنه العمل مع الجزيئات الموجودة التي تمت معالجتها مسبقا (في شكل ملف .pkl)، فقد يتم تخطي تثبيت GROMACS هذا (الخطوة 1.2).
  3. قم بتثبيت الإصدار المعدل من InterMol في بيئة 3T.
    1. اتبع هذه الإرشادات لتثبيت إصدار إصلاح الأخطاء من InterMol:
      CD utils/Convert_Gromacs_LAMMPS/InterMol
      بناء setup.py Python
      تثبيت setup.py python
      قرص مضغوط .. /.. /..
      ملاحظة: إذا كان المستخدم لا يخطط لمعالجة أي جزيء جديد بتنسيق .pkl (انظر الخطوة 2.3) ويمكنه العمل مع الجزيئات الموجودة التي تمت معالجتها مسبقا (في شكل ملف .pkl) ، فقد يتم تخطي تثبيت InterMol هذا (الخطوة 1.3).
  4. حدد مسار برنامج VASP في التعليمات البرمجية 3T-VASP.
    1. قم بتثبيت برنامج VASP على بيئة 3T. يمكن العثور على التعليمات والبرامج التعليمية في جدول المواد.
    2. افتح الملف "utils / calculator_3T_VASP.py" وتحقق من وظيفة "run_VASP". ابحث عن السطر الافتراضي التالي في البرنامج النصي Python:
      os.system('Nohup mpirun -n '+n_gpu+' --allow-run-as-root ~/software/vasp.6.2.1/bin/vasp_std')
      1. يجب تعديل السطر الافتراضي أعلاه إلى استدعاء نظام نظام التشغيل الذي يشير إلى الملف القابل للتنفيذ VASP للمستخدم ويحدد موارد الحوسبة، على سبيل المثال:
        نظام التشغيل OS('mpirun -np 2 /path/to/vasp/bin/vasp_std')
  5. تأكد من توفر مكتبات الجهات الخارجية الضرورية غير التابعة ل Python في بيئة 3T conda عن طريق تشغيل هذه الأوامر في محطة Linux (أو التثبيت إذا لزم الأمر):
    جي إم إكس
    ويجيت
    فك
    باكمول
    ملاحظة: سيتم استدعاء هذه الأوامر فقط أثناء المعالجة المسبقة لملف تنسيق حقل قوة الجزيء، لذلك إذا كان المستخدم يخطط فقط للعمل مع ملفات .pkl الجزيئية المعالجة مسبقا، فلن يلزم تثبيت مكتبتي "wget" و"unzip".
  6. قم بإجراء تشغيل تجريبي للتأكد من تكوين 3T-VASP بشكل صحيح.
    1. استخدم Python لتشغيل أي من البرامج النصية للاختبار التالية ، والتي يتم توفيرها بناء على منشور سابق24:
      بايثون randomize_3T_bulk_electrolyte_reduction.py
      بايثون randomize_3T_bulk_electrolyte_oxidation.py
    2. سيؤدي التنفيذ الناجح إلى إنشاء سجلات في ملف الإخراج "default.log" ، والتي يمكن مراقبتها في محطة Linux منفصلة (المثال الموضح في الشكل 2).

figure-protocol-1
الشكل 2: مثال على محتوى ملف سجل 3T أثناء تشغيل تجريبي بعد التثبيت الناجح. يقوم ملف السجل الافتراضي ببساطة بتسجيل رقم الخطوة الحالي لدورة 3T ووقت الحوسبة المنقضي منذ بداية الدورة. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

2. إعداد ملفات إدخال 3T-VASP

  1. قم بإعداد هيكل شبكي الصندوق الدوري بتنسيق ملف VASP POSCAR.
    1. قم بتسمية ملفات الشبكة 3T-VASP باسم ".vasp" واحفظها في مجلد فرعي من مجلد "الإدخال" (مثل مجلد "الإدخال / Electrolyte_Reduction"). اكتب الملفات بتنسيق ملف VASP POSCAR. يظهر أدناه مثال على ملف POSCAR الشبكي PBC الذي يحتوي على ثلاثة كاتيونات ليثيوم بداخله في الشكل 3.
  2. قم بإعداد ملف تجاوز خاصية هيكل شبكية الصندوق الدوري.
    1. قم بتسمية خاصية البنية الشبكية 3T-VASP هذه لتجاوز الملفات باسم ".override" ، وضعها في المجلد الفرعي لمجلد "الإدخال" (مثل مجلد "الإدخال / Electrolyte_Reduction" من الخطوة 2.1) ، واكتبها بتنسيق JSON كقاموس مع إدخال المفتاح "movable_group" و "atom_charge_proximity" (انظر المثال في الشكل 4).
  3. قم بإعداد ملفات بنية الجزيء بتنسيق ملف XYZ.
    1. قم بتسمية ملفات بنية جزيء 3T-VASP هذه باسم ".xyz" (انظر المثال في الشكل 5) وضعها في مجلد "الإدخال". سيتحقق 3T-VASP مما إذا كان ".xyz" قد تم تحويله مسبقا إلى ملف .pkl أم لا ، وإذا لم يكن الأمر كذلك ، معالجة الجزيء باستخدام خادم ويب لمعلمة حقل قوة SwissParam خارجيمجاني 29. إذا كانت معلمات حقل القوة تستند إلى خادم ويب آخر مثل LigParGen30 أو مطلوب تحديد المعلمات اليدوية ، فيرجى الرجوع إلى الخطوة 2.6.
  4. قم بإعداد ملفات إدخال VASP للقالب لاستخدامها أثناء كل خطوة من خطوات 3T-VASP.
    1. استخدم ملفات إدخال VASP القياسية مثل INCAR و KPOINTS و POTCAR (POSCAR غير مطلوب). في ملف INCAR ، تأكد من أن عدد الخطوات في تشغيل الديناميكيات الجزيئية في نيو ساوث ويلز إما لم يتم تعيينه أو تعيينه على القيمة الافتراضية ل NSW = 0 (المثال الموضح في الشكل 6). ضع هذه الملفات في مجلد فرعي من مجلد "templates/VASP" (مثل "templates/vasp/Electrolyte_Reduction").
  5. قم بإعداد ملف تكوين 3T يقوم بتكوين جميع ملفات الإدخال الأخرى.
    ملاحظة: يجب توفير ملف التكوين هذا في شكل تنسيق قائمة JSON (مع كون كل عضو في القائمة عبارة عن كتلة قاموس تشير إلى إعدادات دورة 3T واحدة)24 ووضعها في مجلد "التكوينات" (مثل "التكوينات/Electrolyte_Reduction.json"، المثال الموضح في الشكل 7 أدناه). سترث المعلمات غير المحددة في كل دورة المعلمات من تكوين الدورة السابقة.
  6. (اختياري) إذا لزم الأمر ، استخدم المعلمات اليدوية أو خادم الويب LigParGen لوضع معلمات لمجال قوة الجزيء.
    1. استخدم LigParGen أو المعلمات اليدوية للجزيئات التي لا يمكن تحديد معلماتها بواسطة SwissParam ، مثل الجزيئات المشحونة أو هياكل الرنين أو الجذور. راجع الأمثلة الإضافية المقدمة للحصول على إرشادات:
      بايثون example_LigParGen_FF_assignment.py
      بايثون example_manual_FF_assignment.py

figure-protocol-2
الشكل 3: مثال على ملف POSCAR الشبكي PBC المملوء بعدد قليل من أيونات الليثيوم. (أ) حجم الصندوق هو 14 × 14 × 14 Å3 ، وهناك مساحة فارغة كافية ليتم تعبئتها لاحقا بواسطة جزيئات الإلكتروليت باستخدام PackMol. (ب) ملف شبكة PBC ، وهو في الأساس ملف VASP POSCAR يمكن تصوره مباشرة باستخدام برنامج تابع لجهة خارجية مثل Visual Molecular Dynamics (VMD) 31. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-protocol-3
الشكل 4: مثال على ملف تجاوز خاصية الشبكة PBC. يصف هذا القاموس تعديلات الخاصية التي يجب تطبيقها على الذرات داخل شبكة PBC. يعني إدخال القائمة المتداخلة للمفتاح "movable_group" أن ذرة الليثيوم 0،1،2 كلها مجموعات فردية من الذرات التي يمكن أن تتحرك بشكل مستقل أثناء محاكاة 3T. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تطبيق قيمة شحنة جزئية تبلغ +0.5 على كل ذرة ليثيوم باستخدام المفتاح "atom_charge_proximity". الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-protocol-4
الشكل 5: مثال على ملف جزيء XYZ. (أ) هذا الملف بتنسيق ملف XYZ جزيئي قياسي يحتوي فقط على عناصر الذرة والإحداثيات. (ب) يمكن تصور ملف XYZ الجزيئي هذا مباشرة باستخدام برنامج تابع لجهة خارجية مثل VMD. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-protocol-5
الشكل 6: مثال على ملف VASP INCAR مقبول لقالب 3T. يجب ضبط معظم الإعدادات في هذا الملف بناء على احتياجات المستخدم. الشرط الوحيد لتخفيف 3T-VASP هو أن قيمة NSW إما غير محددة أو يتم تعيينها على NSW = 0. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-protocol-6
الشكل 7: مثال على ملف تكوين 3T. يمثل كل عنصر في القائمة (كتلة) إعدادات دورة 3T (يحدد "الوضع" ما إذا كانت الدورة عبارة عن 3T-FF أو 3T-VASP miniping). عندما لا يتم تحديد مفتاح في قاموس الكتلة، فهذا يعني أنه سيتم استخدام زوج قيمة المفتاح من الكتلة السابقة بدلا من ذلك. يحدد "lattice_poscar" موقع ملف POSCAR للهيكل الشبكي على غرار VASP ("ملف" ، الخطوة 2.1) وملف التجاوز الخاص به ("تجاوز" ، الخطوة 2.2 ، إن وجد). يحدد "molecule_xyz" جميع أنواع الجزيئات الإضافية التي نرغب في إضافتها إلى مربع PBC ، مع تحديد "ملف" موقع ملف XYZ للجزيء و "العدد" الذي يحدد عدد أنواع الجزيئات هذه التي سيتم إضافتها إلى مربع PBC. يحدد "الوضع" إما "FF" (وضع 3T-FF) أو "VASP" (وضع 3T-VASP). يحدد "n_epoch" عدد خطوات التصغير التي يجب القيام بها في دورة 3T هذه. يحدد "out_tag" الاسم الذي يجب استخدامه لملفات السجل المرتبطة بتلك الدورة (وبالتالي يجب على المستخدم إعطاء الدورات أسماء فريدة لمنع الكتابة فوق ملفات السجل أو الإخراج المهمة عن طريق الخطأ). يحدد "print_freq" عدد المرات التي يجب كتابة ملف سجل الإخراج فيها (1 = الإخراج لملف السجل في كل خطوة). عند بدء استخدام وضع 3T-VASP ، يجب على المستخدم تحديد موقع المجلد لملفات قالب VASP في المفتاح "VASP_template" في قاموس "lattice_poscar". الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

3. تشغيل تقليل الطاقة 3T-FF و 3T-VASP

  1. قم بإجراء توليد مسار 3T-FF / 3T-VASP واحد.
    1. للحصول على مثال لملف التكوين من الخطوة 2.5 ('configs/Electrolyte_Reduction.json')، قم بتشغيل الأوامر:
      بايثون
      >> من main_run_utils استيراد رئيسي
      >> رئيسي ('تكوينات/Electrolyte_Reduction.json')
      ملاحظة: وفقا لتكوين جهاز المستخدم، قد يستغرق الأمر عدة ساعات لإنهاء إنشاء المسار هذا (يحتوي على 250 مكالمة ثابتة VASP DFT). يمكن للمستخدم تتبع التقدم من خلال فحص محتوى الملف "default.log" في محطة Linux منفصلة (الخطوة 1.6).
  2. إذا كنت ترغب في إنشاء مسار واسع النطاق ، فقم بإعداد برنامج نصي Python لأتمتة إنشاء ملف التكوين واستخدامه.
    1. بالنسبة للبرنامج النصي للأتمتة واسع النطاق (الشكل 8)، اكتب دالة قصيرة (مثل 'config_modify_func') لاستبدال عبارات معينة في ملف قالب التكوين (مثل 'configs/Electrolyte_Reduction_template.json'). سيؤدي هذا تلقائيا إلى إنشاء ملفات تكوين جديدة لإنتاج مسارات 3T-VASP مختلفة. على سبيل المثال، قم بتشغيل البرنامج النصي التالي للأتمتة على نطاق واسع:
      بايثون randomize_3T_bulk_electrolyte_reduction.py
      ملاحظة: بمجرد إعداد التعليمات البرمجية 3T-VASP بشكل صحيح وبدء المحاكاة، سيتم تشغيل تصغير البنية متعددة المقاييس 3T في الخلفية. اعتمادا على تكوين جهاز المستخدم ، قد يستغرق الأمر عدة أيام لإنهاء إنشاء مسارات متعددة. يحتوي مثال البروتوكول هذا على 2500 مكالمة ثابتة VASP DFT (10 مسارات 3T-VASP)، والتي سيتم الانتهاء منها في غضون 30-40 ساعة على عقدة حساب مع 4 وحدات معالجة رسومات Nvidia V100. كما هو مذكور في الخطوة 3.1.1 ، يمكن تتبع التقدم الكلي عن طريق التحقق من محتوى الملف "default.log" في محطة Linux منفصلة. سيقوم 3T-VASP أيضا بتفريغ مسار الإخراج بشكل دوري ، والذي يمكن مراجعته في الوقت الفعلي. في مثال ملف التكوين (الشكل 7 ، الخطوة 2.5) ، يصف الحقل "out_tag" في كتلة 3T اسم ملفات الإخراج حيث ستتم كتابة النتائج من دورة 3T هذه. على سبيل المثال ، تعني القيمة "out_tag" ل "FF_step3" أنه سيتم كتابة المسار الذري للدورة بأكملها على "FF_step3.xyz" (في شكل تنسيق ملف XYZ متعدد الإطارات) بينما سيتم كتابة الطاقة المحسوبة بواسطة حاسبة مجال قوة 3T المدمجة لوضع "FF" (أو طاقة DFT المحسوبة بواسطة VASP في وضع "VASP") على "FF_step3_outE.txt" (وحدة الطاقة في هذا الملف بالكيلو كالوري لكل مول [كيلو كالوري / مول]).

figure-protocol-7
الشكل 8: مثال على البرنامج النصي لأتمتة إنشاء مسار 3T-VASP. يجب توفير ملف تكوين القالب كمدخل "علامة" لوظيفة "multiple_runs". بالإضافة إلى ذلك ، يجب أيضا توفير عدد المسارات التي سيتم إنشاؤها (10) والوظيفة التي تعدل محتوى ملف تكوين القالب لإنشاء ملفات تكوين عشوائية جديدة (وظيفة "config_modify_func") . الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

إذا تم إعداد تقليل طاقة 3T بشكل صحيح ، فيجب على المرء أن يلاحظ التشتت التدريجي لجزيئات الإلكتروليت داخل صندوق PBC خلال مرحلة 3T-FF ، دون حدوث أي تفاعل كيميائي (الشكل 9 أ). من المهم ملاحظة أن 3T-FF يعتمد على طاقة مجال القوة الكلاسيكية ، لذلك من الضروري أن تكون معلمات مجال القوة جيدة بما يكفي لضمان أن الجزيئات تحافظ على هندستها الصحيحة وأن مسار 3T لا ينهار (الجذب بين الأنواع قوي جدا) ولا ينفجر (التنافر بين الأنواع قوي جدا). في معظم الحالات التي رأيناها حتى الآن ، يجب أن تكون معلمات مجال القوة ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

تتمثل الميزة الرئيسية لخوارزمية 3T في قدرتها على تمكين تقليل طاقة الهيكل بسرعة ، والتي يمكن أن تفلت بسهولة من الحد الأدنى للطاقة المحلية التافهة من خلال إجراء تقليل الهيكل بطريقة هرمية من خلال الانتشار الخلفي لتدرج الموتر متعدد المقاييس. لهذا السبب ، يميل محسن 3T إلى إنشاء هياكل مادية منخفضة الطاقة في الأنظمة المعقدة ، والتي يصعب تحسينها باستخدام خوارزميات تقليل طاقة الهيكلالأخرى 24. بينما يتم إجراء تحويل الهيكل والانتشار الخلفي المتدرج بالكامل في PyTorch ، يمكن إجراء حساب طاقة / قوة البنية الذرية...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

رمز 3T-VASP متاح للجمهور (https://www.github.com/jpmailoa/External_3T) ، ويتم تقديمه كخدمة تجارية في منصة Tencent Elastic First-principle Simulation (TEFS) على Tencent Cloud. ويعلن أصحاب البلاغ عدم وجود تضارب إضافي في المصالح.

شكر وتقدير

يتم دعم هذا العمل بتمويل من برنامج البحث والتطوير "Pioneer" و "Leading Goose" في Zhejiang ، رقم المنحة 2025C01222. تم تمويل العمل الحسابي من قبل Tencent وتم تنفيذه باستخدام منصة Tencent Elastic First-Principles Simulation (TEFS) في نظام Tencent Cloud Computing.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
كونداكوندايمكن العثور على التعليمات الرسمية لتثبيت Conda على جهاز Linux في: https://docs.conda.io/projects/conda/en/stable/user-guide/install/linux.html  ؛
برنامج GROMACSقسم الكيمياء الفيزيائية الحيوية ، جامعة جرونينجن2021.3إصدار Gromacs القابل للتنفيذ من 18 أغسطس 2021. يجب أن يعمل الملف القابل للتنفيذ القياسي في أحدث إصدار أيضا ، على الرغم من أنه لم يتم اختباره بعد. يمكن العثور على تعليمات التثبيت الخاصة ب GROMACS في بيئة 3T conda في هذا الرابط: https://manual.gromacs.org/documentation/2021.3/download.html و https://manual.gromacs.org/2021.3/install-guide/index.html
برنامج InterMolمجموعة القمصان ، جامعة كولورادو بولدرإصدار External_3Tيحتوي كود InterMol الأصلي الذي طورته مجموعة Shirts على خطأ مرتبط بتحويل مجال قوة Gromacs -> LAMMPS. مطلوب إصدار InterMol المضمن في توزيع Github External_3T لإصلاح هذا الخطأ.
ملفات إدخال مقالة JoVEمختبر تينسنت الكمتتوفر أمثلة ملفات الإدخال لمخطوطة JoVE هذه من صفحة 3T-VASP Github على https://www.github.com/jpmailoa/External_3T
نصوص مقالة JoVEمختبر تينسنت الكمتتوفر نصوص Python لمخطوطة JoVE هذه من صفحة 3T-VASP Github على https://www.github.com/jpmailoa/External_3T
برنامج VASPفيزياء المواد الحاسوبية ، قسم الفيزياء ، جامعة فيينافاسب.6.2.1إصدار VASP القابل للتنفيذ من 17 مايو 2021. يجب أن يعمل VASP القياسي المتوازي القابل للتنفيذ في أحدث إصدار أيضا ، على الرغم من أنه لم يتم اختباره بعد. يمكن العثور على التعليمات والبرامج التعليمية الخاصة ب VASP في هذه الروابط: https://www.vasp.at/
https://www.vasp.at/tutorials/latest/  
برنامج VMDمجموعة الفيزياء الحيوية النظرية والحسابية ، جامعة إلينوي في أوربانا شامبين1.9.3VMD قياسي قابل للتنفيذ في أحدث إصدار.

المراجع

  1. Cao, X., et al. Effects of fluorinated solvents on electrolyte solvation structures and electrode/electrolyte interphases for lithium metal batteries. Proc Natl Acad Sci U S A. 118 (9), e2020357118(2021).
  2. Campion, C. L., Li, W., Lucht, B. L. Thermal decomposition of LiPF6-based electrolytes for lithium-ion batteries. J Electrochem Soc. 152 (12), A2327-A2334 (2005).
  3. Kanayama, K., Takahashi, S., Nakamura, H., Tezuka, T., Maruta, K. Experimental and modeling study on pyrolysis of ethylene carbonate/dimethyl carbonate mixture. Combust Flame. , 245(2022).
  4. Gachot, G., et al. Gas chromatography/Fourier transform infrared/mass spectrometry coupling: A tool for Li-ion battery safety field investigation. Anal Methods. 6 (15), 6120-6124 (2014).
  5. Bai, L., et al. Permanent gas analysis using gas chromatography with vacuum ultraviolet detection. J Chromatogr A. 1388, 244-250 (2015).
  6. Gao, Y., et al. Polymer-inorganic solid-electrolyte interphase for stable lithium metal batteries under lean electrolyte conditions. Nat Mater. 18 (4), 384-389 (2019).
  7. Wang, L. -P., et al. Discovering chemistry with an ab initio nanoreactor. Nat Chem. 6 (12), 1044-1048 (2014).
  8. Leung, K., Budzien, J. L. Ab initio molecular dynamics simulations of the initial stages of solid-electrolyte interphase formation on lithium ion battery graphitic anodes. Phys Chem Chem Phys. 12 (25), 6583-6586 (2010).
  9. Blumberger, J., Tateyama, Y., Sprik, M. Ab initio molecular dynamics simulation of redox reactions in solution. Comput Phys Commun. 169 (1-3), 256-261 (2005).
  10. Batzner, S., et al. E(3)-equivariant graph neural networks for data-efficient and accurate interatomic potentials. Nat Commun. 13 (3), 2453(2022).
  11. Park, C. W., et al. Accurate and scalable graph neural network force field and molecular dynamics with direct force architecture. npj Comput Mater. 7, 73(2021).
  12. Mailoa, J. P., et al. A fast neural network approach for direct covariant forces prediction in complex multi-element extended systems. Nat Mach Intell. 1, 471-479 (2019).
  13. Chmiela, S., Sauceda, H. E., Müller, K. R., Tkatchenko, A. Towards exact molecular dynamics simulations with machine-learned force fields. Nat Commun. 9, 3887(2018).
  14. Schütt, K. T., Sauceda, H. E., Kindermans, P. J., Tkatchenko, A., Müller, K. R. SchNet-A deep learning architecture for molecules and materials. J Chem Phys. 148 (24), 241722(2018).
  15. Zhang, L., Han, J., Wang, H., Car, R. E. W. Deep potential molecular dynamics: A scalable model with the accuracy of quantum mechanics. Phys Rev Lett. 120 (14), 143001(2018).
  16. Musaelian, A., et al. Learning local equivariant representations for large-scale atomistic dynamics. Nat Commun. 14, 579(2023).
  17. Fu, Y., Bernasconi, L., Liu, P. Ab initio molecular dynamics simulations of the SN1/SN2 mechanistic continuum in glycosylation reactions. J Am Chem Soc. 143 (3), 1577-1589 (2021).
  18. Ghoussoub, M., Yadav, S., Ghuman, K. K., Ozin, G. A., Singh, C. V. Metadynamics-biased ab initio molecular dynamics study of heterogeneous CO2 reduction via surface frustrated Lewis pairs. ACS Catal. 6 (10), 7109-7117 (2016).
  19. Tummanapelli, A. K., Vasudevan, S. Estimating successive pKa values of polyprotic acids from ab initio molecular dynamics using metadynamics: The dissociation of phthalic acid and its isomers. Phys Chem Chem Phys. 17 (9), 6383-6388 (2015).
  20. Mailoa, J. P., Li, X., Qiu, J., Zhang, S. Multi-constraint molecular generation using sparsely labelled training data for localized high-concentration electrolyte diluent screening. Digit Discov. 2, 1390-1403 (2023).
  21. Abbott, J. W., Hanke, F. Kinetically corrected Monte Carlo-molecular dynamics simulations of solid electrolyte interphase growth. J Chem Theory Comput. 18 (2), 925-934 (2022).
  22. Kresse, G., Furthmüller, J. Efficient iterative schemes for ab initio total-energy calculations using a plane-wave basis set. Phys Rev B. 54 (16), 11169-11186 (1996).
  23. Mailoa, J. P., Ye, Z., Qiu, J., Hsieh, C. -Y., Zhang, S. Protein-ligand complex generator & drug screening via tiered tensor transform. arXiv. , (2023).
  24. Mailoa, J. P., Li, X., Zhang, S. 3T-VASP: fast ab-initio electrochemical reactor via multi-scale gradient energy minimization. Nat Commun. 15, 10140(2024).
  25. Berendsen, H. J. C., van der Spoel, D., van Drunen, R. GROMACS: A message-passing parallel molecular dynamics implementation. Comput Phys Commun. 91 (1-3), 43-56 (1995).
  26. Shirts, M. R., et al. Lessons learned from comparing molecular dynamics engines on the SAMPL5 dataset. J Comput Aided Mol Des. 31 (1), 147-161 (2017).
  27. Linux kernel source tree. , https://github.com/torvalds/linux (2025).
  28. Miniconda software distribution. , https://docs.conda.io/projects/conda/en/stable/user-guide/install/linux.html (2025).
  29. Zoete, V., Cuendet, M. A., Grosdidier, A., Michielin, O. SwissParam: A fast force field generation tool for small organic molecules. J Comput Chem. 32 (11), 2359-2368 (2012).
  30. Dodda, L. S., De Vaca, I. C., Tirado-Rives, J., Jorgensen, W. L. LigParGen web server: An automatic OPLS-AA parameter generator for organic ligands. Nucleic Acids Res. 45 (W1), W331-W336 (2017).
  31. Humphrey, W., Dalke, A., Schulten, K. VMD: visual molecular dynamics. J Mol Graph. 14 (1), 33-38 (1996).
  32. Hermes, E. D., Sargsyan, K., Najm, H. N., Zádor, J. Sella, an open-source automation-friendly molecular saddle point optimizer. J Chem Theory Comput. 18 (11), 6974-6988 (2022).
  33. Martinez, L., Andrade, R., Birgin, E. G., Martinez, J. M. PackMol: A package for building initial configurations for molecular dynamics simulations. J Comput Chem. 30 (13), 2157-2164 (2012).
  34. Thompson, A. P., et al. LAMMPS-a flexible simulation tool for particle-based materials modeling at the atomic, meso, and continuum scales. Comput Phys Commun. 271, 108171(2022).
  35. Landry, C. A., Bergeron, J. G., Mathieu, O., Gering, K. L., Thomas, J. C. Density modeling of battery electrolyte mixtures. Batteries. 11 (2), 44(2025).
  36. Elstner, M., et al. Self-consistent-charge density-functional tight-binding method for simulations of complex materials properties. Phys Rev B. 58 (11), 7260-7268 (1998).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

3T VASP
توليد التفاعل الكهروكيميائي السريع في بطارية السيليكو باستخدام تقليل الطاقة متعدد المقاييس 3T-VASP
اتصل بنا
أوصِ بها للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

2026 © حقوق الطبع والنشر MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.