Spettri vibrazionali di un'interfaccia N719-Chromophore/Titania da Simulazione empirica-potenziale di dinamica molecolare, solvata da un liquido ionico a temperatura ambiente
25 gennaio 2020
Una cella solare sensibilizzata ai coloranti è stata solvasa dagli RTI; utilizzando potenziali empirici ottimizzati, è stata applicata una simulazione di dinamica molecolare per calcolare le proprietà vibrazionali. Gli spettri vibrazionali ottenuti sono stati confrontati con la dinamica molecolare dell'esperimento e dell'initio ab; vari spettri potenziali empirici mostrano come la parametrizzazione della carica parziale del liquido ionico influenzi la previsione degli spettri vibrazionali.
Questo protocollo affronta il modo in cui gli approcci empirici potenziali possono essere adattati per affrontare la previsione ragionevole delle proprietà strutturali e vibrazionali dei sistemi a celle solari prototipali sensibilizzati al colorante. Ciò è importante a causa degli approcci di costo computazionale incredibilmente ridotti con la possibilità di vari approcci di campionamento. Per eseguire una simulazione dinamica molecolare, aprire DL_POLY file software di simulazione e utilizzare il campo di forza ben convalidato di Lopez, et al.
per rilassare la configurazione del liquido ionico a temperatura ambiente attraverso potenziali empirici. Quindi usa il campo di forza Matsui-Akaogi, inclusa la mobilità della Titania nel processo di rilassamento per modellare l'anatasi. Per eseguire un'ottimizzazione della geometria con un gradiente di terminazione relativo coniugato di 0,0001, specificate l'ottimizzazione nel file di campo per 15 picosecondi con un'interruzione del tempo di un femtosecondo a 300 Kelvin in un insieme NVT.
Per eseguire DL_POLY sul terminale, immettere DL_POLY. X.In file di controllo, specificate Nose-Hoover per NVT e optate per la traiettoria della velocità di posizione stampando ogni femtosecondo. Per la superficie anatasi, assicurarsi che sia periodico lungo gli assi di laboratorio x e y proiettando alla temperatura ambiente liquidi ionici una coppia di superfici parallele con un asse x di 21 angstrom e un asse y di 21 angstrom.
Assicurarsi che il sistema di celle solari sensibilizzato al colorante con un solvente esplicito sia composto da 827 atomi. Per il caso vacuole, ci dovrebbero essere 347 atomi nel sistema. Nel file di campo per i parametri di Lennard-Jones, applicare le regole di combinazione lorentz-berthelot e immettere la media aritmetica dei raggi di Lennard-Jones e la media geometrica delle profondità dei pozzi di Lennard-Jones per i campi di forza empirica nella sezione inferiore del file di campo sotto la scheda interazioni non incollate.
Per gestire l'elettrostatica a lungo raggio, applicate il metodo Ewald utilizzando una lunghezza di taglio non incollata di 10 angstrom e impostate il parametro di decadimento dello spazio reale per il metodo Ewald nel file di controllo su circa 3,14 per lunghezza di taglio non incollata. Quindi selezionate il numero di vettori d'onda di Ewald per garantire una tolleranza relativa nella valutazione di Ewald di uno per 10 al quinto negativo all'interno del file di controllo. Eseguire una serie di valutazioni potenziali dell'energia con un file REVCON rinominato come config fino a quando la pressione del sistema nell'uscita converge entro poche percentuali per selezionare la lunghezza di taglio non incollata.
Dal file di cronologia, utilizzare Python diatom velocity separato. py nel terminale per estrarre le singole velocità x, y e z ad ogni passo. Per calcolare la funzione di correlazione automatica della velocità, utilizzare vacf151005.
py ed entrare classical_dye_autocore. sh al terminale. La funzione di correlazione automatica della velocità verrà calcolata per tutte le diatomee.
Per calcolare gli spettri dalla dinamica molecolare, usate una trasformata di Fourier ponderata in massa della funzione di autocorrelazione della velocità atomica del colorante, usate Python MWPS. py ed entrare run_all_4. sh nel terminale.
Verranno calcolati gli spettri di potenza ponderati in massa. Per valutare i set di cambiamenti parziali nei liquidi ionici a temperatura ambiente per la simulazione dinamica molecolare della base potenziale imperiale per un confronto pronto l'uno con l'altro, preparare una tabella delle cariche della letteratura e inserire questa tabella nel formato del file di campo per DL-POLY. Per calcolare le cariche liquide ioniche della temperatura ambiente di Mulliken, mediamente oltre quattro punti della traiettoria della dinamica molecolare ab-initio, ri-normalizzare e preparare una tabella delle cariche della letteratura e inserire la tabella nel formato di file di campo per DL-POLY.
Per eseguire l'analisi EHT, mediamente su quattro punti della traiettoria di dinamica molecolare ab-initio implementata nel pacchetto software per l'ambiente operativo molecolare. Ri-normalizzare e preparare una tabella delle cariche della letteratura e immettere il campo nel formato di file di campo per DL-POLY. Qui, vengono mostrati motivi di legame rappresentativi dei quattro diversi set di carica parziale dopo 15 picosecondi di dinamica molecolare.
Per la letteratura derivata cariche come dimostrato, si può osservare un'interazione prominente di legame idrogeno con un protone di superficie. Tuttavia, i tre insiemi di carica derivati dalla dinamica molecolare ab-initio non presentano un'interazione coulombica così forte con un protone di superficie. In effetti, la minore entità delle cariche parziali nel caso derivato dalla letteratura rispetto a quelle campionata in vari modi dalla dinamica molecolare ab-initio porta in misura minore alla schermatura della carica in relazione alle cariche liquide ioniche a temperatura ambiente parziale di magnitudine maggiore.
È interessante notare che l'insieme di carica derivato da Mulliken mostra una certa piegatura sostenuta del colorante per avere un legame idrogeno prominente con un atomo di ossigeno ponte sulla superficie anatasi. La migliore carica di qualità adatta alla dinamica molecolare ab-initio porta a motivi di legame N719 più realistici che sono in accordo con la dinamica molecolare Born-Oppenheimer basata su PEV con dispersione Grimme-D3. I risultati spettrali della funzione di autocorrelazione della velocità della velocità ab-initio ponderata in massa dimostrano un ammasso di picchi spettroscopici a una regione di 300-400 centimetri.
I picchi principali presenti negli spettri classici sono a 600 e 800 centimetri per le cariche derivate dalla letteratura, 525 e 800 centimetri per le cariche Mulliken, 675, 810 e 900 centimetri per le cariche EHT e 650, 800 e 900 centimetri per il set di carica di Hirshfeld. Assicurarsi di controllare la struttura iniziale della geometria della Titania in tutte le direzioni. Per ottimizzare, il campo di forza può essere utilizzato per valutare il potenziale empirico agli spettri vibrazionali come previsto per la dinamica molecolare.
la dinamica molecolare ab-initio è una strategia efficace e promettente. L'uso della dinamica molecolare sarà probabilmente importante anche nella simulazione per consentire il prototipo di celle solari sensibilizzate al colorante
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Panoramica
Questo articolo presenta un protocollo dettagliato per l'uso di simulazioni di dinamica molecolare (MD) basate su potenziali empirici al fine di prevedere le proprietà strutturali e vibrazionali delle interfacce delle celle solari sensibilizzate da colorante (DSC), concentrandosi in particolare sul colorante N719 adsorbito sull'anatasio TiO2 e solvatato da un liquido ionico a temperatura ambiente (RTIL). Lo studio valuta come diverse parametrizzazioni delle cariche parziali del RTIL influenzino le previsioni degli spettri vibrazionali, confrontando i risultati della dinamica molecolare empirica con quelli della dinamica molecolare ab initio (AIMD) e con dati sperimentali.
Componenti Chiave dello Studio
Area della Scienza
- Chimica Fisica
- Chimica Computazionale
- Scienza dei Materiali
- Simulazione Molecolare
Sfondo
- La previsione accurata degli spettri vibrazionali per superfici di ossidi metallici fotoattivi con coloranti adsorbiti è una sfida complessa.
- Le celle solari sensibilizzate da coloranti (DSC) sono promettenti per la conversione dell'energia solare, con prestazioni influenzate dalle proprietà delle interfacce.
- Gli ionic liquid a temperatura ambiente (RTIL) sono utilizzati come elettroliti nelle DSC, influenzando le interazioni tra colorante e superficie.
- La dinamica molecolare con potenziali empirici offre un'elevata efficienza computazionale, ma richiede una parametrizzazione e una validazione accurate.
Scopo dello studio
- Valutare l'accuratezza della dinamica molecolare empirica basata su potenziali empirici nella previsione degli spettri vibrazionali e delle proprietà strutturali delle interfacce DSC.
- Studiare l'impatto di diversi set di cariche parziali di RTIL sulle previsioni degli spettri vibrazionali.
- Confrontare i risultati della dinamica molecolare empirica con quelli della dinamica molecolare ab initio (AIMD) e con spettri sperimentali per la validazione.
Metodi Utilizzati
- Simulazioni di dinamica molecolare utilizzando DL_POLY con campi di forza validati (Lopez et al. per RTIL, Matsui-Akaogi per anatase TiO2).
- Ottimizzazione della geometria e simulazioni nell'ensemble NVT a 300 K.
- Applicazione delle regole combinate di Lorentz-Berthelot per i parametri di Lennard-Jones e del metodo di Ewald per le interazioni elettrostatiche a lungo raggio.
- Estrazione delle velocità atomiche e calcolo delle funzioni di autocorrelazione della velocità.
- Trasformata di Fourier delle funzioni di autocorrelazione della velocità pesate per la massa per ottenere gli spettri vibrazionali.
- Confronto degli spettri utilizzando diversi insiemi di cariche parziali (letteratura, Mulliken, EHT, Hirshfeld) derivati da AIMD e da dati letterari.
Risultati principali
- Le simulazioni empiriche di dinamica molecolare con diversi set di cariche di RTIL producono spettri vibrazionali e motivi di legame distinti all'interfaccia DSC.
- I set di cariche derivati dalla letteratura mostrano un forte legame a idrogeno con i protoni della superficie, mentre i set di cariche derivati da AIMD portano a motivi di legame più realistici e a una riduzione dello schermo di carica.
- Gli spettri vibrazionali ottenuti dalla dinamica molecolare empirica mostrano picchi principali a frequenze diverse a seconda del set di cariche, con gli spettri AIMD che presentano un gruppo di picchi nella regione 300–400 cm-1.
- Un accurato adattamento e una valida verifica dei campi di forza empirici permettono una previsione ragionevole delle proprietà vibrazionali di DSC.
Conclusioni
- La dinamica molecolare con potenziali empirici, quando correttamente parametrizzata e validata, è efficace per prevedere gli spettri vibrazionali delle interfacce DSC.
- La parametrizzazione delle cariche parziali degli RTIL influisce in modo significativo sulle proprietà interfaciali e sugli spettri predetti.
- La combinazione della dinamica molecolare empirica con AIMD e la validazione sperimentale aumenta l'affidabilità nella modellizzazione delle interfacce fotoattive.
Domande frequenti
Rilevanza Industriale del Progetto
La previsione accurata degli spettri vibrazionali alle interfacce colorante/ossido metallico è fondamentale per ridurre i rischi nei materiali nelle fasi iniziali della ricerca e sviluppo nel settore energetico e optoelettronico. Questo protocollo dimostra come la dinamica molecolare basata su potenziali empirici, quando rigorosamente parametrizzata e validata, possa fornire informazioni predittive sulle proprietà interfaciali a una frazione del costo computazionale dei metodi ab initio. Tali capacità consentono test rapidi delle ipotesi e una selezione rapida di portafogli per nuovi materiali e interfacce fotoattive.
Applicazioni Strategiche nella Ricerca e Sviluppo in Biopharma
Scoperta Precoce e Validazione del Target
- Permette l'analisi di interazioni molecolari e motivi di legame interfaciali rilevanti per le prestazioni dei materiali funzionali.
- Supporta la riduzione dei rischi meccanicistici chiarificando l'impatto della parametrizzazione della carica sugli spettri predetti e sulla struttura dell'interfaccia.
- Facilita una previsione affidabile nella selezione dei materiali e nelle decisioni iniziali di fattibilità per la prototipazione di dispositivi.
Sviluppo di Screening e Saggi
- Prepara modelli computazionali validati per lo screening successivo di combinazioni colorante-superficie ed elettrolita.
- Standardizza gli output delle simulazioni per garantire riproducibilità e confronto incrociato con gli spettri sperimentali.
- Consente la valutazione su larga scala di set di parametri, supportando flussi di lavoro per lo screening computazionale ad alto rendimento.
Ricerca Translazionale e Preclinica
- Allinea le previsioni computazionali con parametri di riferimento sperimentali e ab initio, sostenendo la continuità traslazionale dalla simulazione alla validazione in laboratorio.
- Fornisce un quadro per l'avanzamento dei materiali candidati corretto in base al rischio, basato su uscite spettrali quantitative.
- Riduce le incertezze meccanicistiche nella progettazione delle interfacce prima di costosi scale-up sperimentali.
Integrazione di Pipeline e Flusso di Lavoro
Questo protocollo di simulazione si inserisce nel percorso dalla scoperta alla fase preclinica, creando un collegamento tra la verifica computazionale delle ipotesi e la validazione sperimentale dei materiali avanzati.
- Biologia della scoperta: Supporta la verifica di ipotesi sugli effetti della carica interfaciale e sui motivi di legame a livello molecolare.
- Screening: Fornisce spettri vibrazionali quantitativi e riproducibili per la valutazione comparativa di insiemi di parametri.
- Analisi: Offre letture spettrali ponderate per massa e analisi dell'autocorrelazione della velocità per decisioni solide basate sui dati.
- Ricerca traslazionale: Garantisce continuità confrontando le previsioni empiriche con dati ab initio e sperimentali.
- Riutilizzo aziendale: Stabilisce un flusso di lavoro di simulazione riutilizzabile, adattabile ad altri sistemi di coloranti, superfici ed elettroliti.
Impatto Operativo ed Aziendale
- Valore scientifico: Aumenta la fiducia predittiva e riduce l'ambiguità meccanicistica nella progettazione delle interfacce.
- Valore operativo: Consente flussi di lavoro computazionali standardizzati, scalabili e riproducibili.
- Valore strategico: Migliora l'efficienza del capitale e supporta decisioni più informate di tipo go/no-go nei processi di ricerca e sviluppo di materiali.
- Impatto sul portafoglio: Favorisce la priorizzazione e l'avanzamento dei materiali candidati con adeguamento del rischio.
Considerazioni sull'implementazione
- Richiede competenze specifiche in simulazione molecolare, parametrizzazione di campi di forza e analisi spettrale.
- Necessita di accesso a infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni e a software di simulazione validato (ad esempio, DL_POLY).
- Richiede una rigorosa standardizzazione intersettoriale di set di parametri e formati dei dati.
- L'adattamento a nuovi sistemi richiede un'attenta assegnazione delle cariche e una validazione rispetto a dati sperimentali o ab initio.
- I limiti includono la sensibilità alla qualità del campo di forza e la necessità di un continuo benchmarking.
