Name: 조밀도 기능적인 이론 및 분자 역학 포스 필드를 사용 하 여 이기종 물/금속 촉매 인터페이스의 multiscale 샘플링 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-04-12T14:45:00.000+00:00
Duration: 10 min 52 s
Description: 학습하세요 이기종 촉매 표면의 물 분자 배열을 다중스케일 샘플링으로 모델링하는 방법을. 양자역학과 분자역학을 결합하여 용매 효과를 정확히 분석하고 실제 반응 조건에서의 분자 수준 현상을 탐구합니다.

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이 연구는 보너스 번호 CBET 1438325 통해 국립 과학 재단에 의해 투자 되었다. CJB NASA 훈련 그랜트 NX14AN43H 통해 친목 지원 기꺼이 인정 했다. 시뮬레이션은 Clemson 대학에서 Cyberinfrastructure 기술 그룹에 의해 유지 된다 메 슈퍼 컴퓨터 클러스터에서 수행 했다. 우리는 프로토콜 테스트 박사 폴 J. Meza-모 랄 레 감사.

1. 흡착 구조 생성
<ol><li>진공에서 금속 표면에 adsorbates의 시뮬레이션을 수행 했다 경우와 마찬가지로 구성 된 정기적인 경계 조건, supercell VASP POSCAR 파일을 만듭니다. supercell의 H2O 분자를 추가 하기 위한 흡착 위에 진공 공간 뿐만 아니라 흡착 구조 및 금속 표면 초기 추측을 포함 해야 합니다. 이 작업을 수행 하는 방법에 대 한 내용은 이전 작업35,44에 제공 됩니다. 참고: 진공 공간의 높이 흡착의 상단 위에 적어도 12 Å 것 중요 하다.</li>
	<li>긴장 구조 고 VASP 코드를 사용 하 여 그것의 에너지를 최소화 합니다. 이 작업을 수행 하는 방법에 대 한 내용은 이전 작업35,44에 제공 됩니다. 이 다음 섹션에서 사용 될 것입니다 CONTCAR 라는 파일을 생산할 예정 이다.</li>
</ol>2. 추가 명시적 H2O 분자
<ol><li>MCPliQ 코드를 사용 하 여 1.2 단계에서 만든 CONTCAR에서 진공 공간을 N 물 분자를 추가 어디 N = ρV, ρ , 물의 밀도 이며 V 는 흡착 위에 진공 공간의 볼륨. 참고: ρ 는 TIP3P/CHARMM 물 모델 시뮬레이션 온도에 의해 결정으로 물의 밀도로 취해야 한다. V 는 다음 단계에서 세련 될 것 이다.<ol>
<li>MCPliQ master_input.txt 파일에 다음 정보를 지정: 라인 28, 최소 28, 라인에서 두 번째 인수를 변경 하 여 water.txt 파일의 경로를 첫 번째 인수를 변경 하 여 (N)을 추가 하려면 H2O 분자의 수와 라인 11 최소 z 좌표 와 라인 12 최대 z 좌표 를 변경 하 여 물 분자에 의해 점유 될 수 있다 supercell의 최대 높이입니다.</li>
		<li>CONTCAR 파일에 물 분자를 삽입 하는 명령줄 인터페이스에서 mcpliq 를 입력 하 여 MCPliQ 코드를 실행 합니다. 코드의 파일 확장명을 가진 하나 이상의 파일을 출력 합니다. POSCAR입니다. 참고: 둘 이상의 POSCAR 파일, 생성 하는 경우 그들은 작성 된 POSCAR_n.POSCAR. 여기서 n은 큰 파일을 선택 합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>NPT 시뮬레이션을 위한 LAMMPS 입력된 파일을 생성 하 고 LAMMPS에 NPT 앙상블에서 FFMD를 사용 하 여 셀 볼륨을 equilibrate.<ol>
<li>에 스크립트 lmps_bond_angle.py를 실행 합니다. Lmps_bond_angle.py $filename를 입력 하 여 단계 2.1.2에서에서 생성 된 POSCAR 파일. POSCAR $filename가의 이름을 명령줄 인터페이스에는. 2.1.2 단계에서 생성 된 POSCAR 파일입니다. 이 스크립트는 $filename 라는 파일을 만듭니다. 채권을 나열 하 고 그 각도 POSCAR.bond_angle_info.txt LAMMPS 데이터 파일에 사용 됩니다.</li>
		<li>VMD를 열고 파일 > 새로운 분자 주 창에서 분자 파일 브라우저 창을 엽니다. 확인 파일 형식 드롭다운 메뉴에서 VASP_POSCAR를 선택 합니다. 찾아보기 를 클릭 하 고 이동 하는 $filename. POSCAR 파일입니다. 부하 는 $filename 열을 클릭 합니다. POSCAR 파일입니다.</li>
		<li>확장 을 선택 하 여 VMD 내 Tk 콘솔을 열고 > VMD 메인 창에서 Tk 콘솔 .</li>
		<li>Tk 콘솔에서 다음 명령을 실행: 전체 topo writelammpsdata $WDPATH/data.myadsorbate, $WDPATH는 VMD LAMMPS 데이터 파일을 쓸 것 이다 data.myadsorbate LAMMPS 데이터 파일의 이름은 컴퓨터에 디렉터리.</li>
		<li>Data.myadsorbate 파일의 맨 아래에 유대와 각도 섹션을 삭제 합니다. 그런 다음, 파일 $filename에서에서 본드와 각도 목록을 추가 합니다. Data.myadsorbate에 POSCAR.bond_angle_info.text입니다. 참고: O-H에 대 한 인덱스 본드 형식과 H-O-H 각도 $filename에 있는 물 분자에 대 한. POSCAR.bond_angle_info.txt 파일은 모두 1로 설정 됩니다. 따라서, adsorbates에 대 한 채권과 각 종류 2에서 계산을 시작 해야 한다.</li>
		<li>레나 드 존스 매개 변수 쌍 Coeffs 섹션 및 원자 섹션에 쿨롱 매개 변수를 추가 하 여 data.myadsorbate 파일을 편집 합니다. 레나 드 존스와 H2O 분자, 흡착 원자, 및 금속 표면 원자에 대 한 쿨롱 매개 변수 추가 될 필요가 있다. 참고: Pt 원자, 물 분자, 및 흡착 원자가이 프로토콜에 대 한 레나 드 존스 매개 변수 얻을 수 있습니다 UFF38, TIP3P/CHARMM37, OPLS AA39 포스 필드에서 각각. 물 분자와 adsorbates 원자에 대 한 쿨롱 매개 변수는 각각 TIP3P/CHARMM37 OPLS AA39 포스 필드에서 얻어진 다. Pt 원자에 대 한 쿨롱 매개 변수는이 프로토콜에서 0으로 설정 됩니다. 또는, 계산된 부분 요금 흡착 원자와 Pt 원자에 대 한 쿨롱 매개 변수 사용 될 수 있습니다.</li>
		<li>LAMMPS 입력된 파일 input.equil $WDPATH 디렉터리에 복사 합니다. 선 물 산소와 물 수소 원자에 대 한 atom 형식 인덱스를 나타내는 34 그룹 변수와 Pt 및 흡착 원자의 원자 형식 인덱스를 가리키도록 35 줄에 그룹 변수를 편집 합니다.</li>
		<li>입력 하 여 LAMMPS 소프트웨어 실행 mpiexec-np XX lmp_mpi < input.equil 명령줄 인터페이스, XX는 사용할 CPU 코어의 수와 lmp_mpi LAMMPS 실행 파일의 이름입니다. H2O 구성, 일정 수의 H2O 분자 (N), 볼륨 (V), 온도 (T)를가지고 수행 FFMD 시뮬레이션 뒤 수정 에너지 최소화 실행 됩니다 이렇게는 다음 상수 N, 압력 (P)에서 실행 FFMD 시뮬레이션 시뮬레이션 온도에 물 온도 (T) 물리적으로 정확한 시뮬레이션 상자의 높이 결정 하 고. 섹션 3에에서 사용 될 출력 파일 data.myadsorbate_npt 및 log.myadsorbate 이라고 합니다. 참고: NPT 시뮬레이션 기간 실행 되어야 합니다 오래 충분히 "평형"을 구성는 supercell의 안정 상태, 및 "생산" 실행, 앙상블 평균 샘플에 사용 되는 (여기에서는 supercell의 높이)에 온다. 재래식 실행 중 supercell 시간에 대 한 플롯 될 때의 볼륨 한다 정상 상태 값으로 수준. 이 발생 하면, NPT 시뮬레이션 할 수 있다 그것의 생산 실행에. NPT 시뮬레이션의 평형 supercell (lz)의 높이에서 변동 최소화 또는 꾸준한 값으로 수렴 해야 하 여 확인 합니다. 큰 변동이 발생 하는 경우 다음 다시 생성할 H2O 구성 선 input.equil 파일 및 반복 단계 2.2.8 92 timestep 감소 또는 2.1.1 단계에서 다시 시작 하 여.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 추출 된 supercell의 적절 한 높이
<ol><li>Log.myadsorbate 파일에 명령줄 인터페이스에서 get_npt_lz.py log.myadsorbate 를 입력 하 여 스크립트 get_npt_lz.py를 실행 합니다. 이 스크립트는 avg_lz.txt 파일에 NPT 시뮬레이션의 "생산" 실행 부분에서 평균 supercell 높이 출력합니다. 참고: get_npt_lz.py 스크립트는 LAMMPS 셀 z 차원 (lz)의 길이 파일에 기록 log.myadsorbate 모든 1000 fs (get_npt_lz.py 스크립트의 20 라인에서 사용자 정의), 제공 된 input.equil LAMMPS 입력된 파일에서 기본값은 가정 합니다. Get_npt_lz.py 스크립트를 감지 하 고 삭제 하는 첫 번째 2 ns (라인 19 get_npt_lz.py 스크립트에서 사용자 지정 가능) lz의 가치가 나머지 3 동안 시뮬레이션의 평형 부분을 구성 하는 그들은 log.myadsorbate 파일에 값 ns를 구성 하는 " 생산"부분이 고 따라서 사용 get_npt_lz.py 스크립트에 의해 평균 z 차원 길이 계산 하. Avg_lz.txt 파일에 뿐만 아니라 get_npt_lz.py 스크립트는 timestep의 기능으로 서 출발지의 값을 제공 하는 npt_data.txt 라는 파일 뿐만 아니라 동일한 데이터를 플롯 npt_plot.png 라는 파일을 출력 합니다. 줄거리는 NPT 시뮬레이션의 평형 확인을 사용할 수 있습니다.</li>
	<li>Supercell NPT에서 평균 높이 사용 하 여 재구성 합니다.<ol>
<li>$WD2PATH, 여기에 추천 새 디렉토리에 data.myadsorbate_npt 파일을 복사 하 고 이름을 data.myadsorbate로 바꿉니다.</li>
		<li>Lz 높이 평균 값 출력 get_npt_lz.py 스크립트에서 zlo 0.0 이며 다우 s에서 생성 되는 avg_lz.txt 파일에서 lz 값을 data.myadsorbate 파일에 zlo 및 다우 인수를 변경 하 여 새로운 data.myadsorbate 파일 편집 3.1 tep입니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. H2O 분자의 구성 생성
<ol><li>$WD2PATH에 LAMMPS 입력된 파일 input.prod를 복사 합니다. 선 물 산소와 물 수소 원자에 대 한 atom 형식 인덱스를 나타내는 32 그룹 변수와 선 33 Pt 및 흡착 원자의 원자 형식 인덱스를 나타내기 위해 그룹 변수를 편집 합니다.</li>
	<li>입력 하 여 LAMMPS 소프트웨어 실행 mpiexec-np XX lmp_mpi < input.prod 명령줄 인터페이스, XX는 사용할 CPU 코어의 수와 lmp_mpi LAMMPS 실행 파일의 이름입니다. 이렇게 H2O 분자에 일정 NVT 시뮬레이션을 실행 됩니다. 이 시뮬레이션에서 핵심 출력 파일 dump.myadsorbate.lammpstrj 파일이입니다. 참고: NVT 시뮬레이션 기간 오래 충분 한 평형 구성 실행 해야, 어디 시스템의 에너지 상태를 꾸준히 제공 하 고 생산 실행, 있는 앙상블 평균 (여기, 물 분자의 공간 위치)는 샘플링. 재래식 실행 하는 동안 시스템 시간에 대 한 플롯 될 때의 에너지 한다 정상 상태 값으로 수준. 이 발생 하면, NVT 시뮬레이션 할 수 있다 그것의 생산 실행에.</li>
</ol>5. 적절 한 시간 샘플링에 대 한 수소 결합 수명이 결정
<ol><li>지정 하려면 hb_lifetime_dist.py 스크립트를 편집: 선 22, 얼마나 자주 프레임에 timestep 변수를 변경 하 여 LAMMPS 궤적 파일에 기록 됩니다 actualStart 변수를 변경 하 여 dump.myadsorbate.lammpstrj 파일의 첫 번째 프레임의 timestep 첫 번째 및 마지막 timesteps 스크립트 고려해 야 23, 라인 (즉, 궤적의 생산 부분) 라인 24, 25에 N_first 및 N_last 변수를 변경 하 여 여부 연속 프레임으로 간주 됩니다 또는 nevery 변경 하 여 프레임 건너뜁니다 선 26, 변수 그리고 프레임 섹션 라인 27에 frameLine 변수를 변경 하 여 궤적 파일의 라인의 수. 또한 편집 하는 31 35 data.myadsorbate 파일 내에서 원자 종류는 흡착에 속하는 및 원자 유형 H2O 분자에 속하는 지정을 통해 라인. 참고: hb_lifetime_dist.py 스크립트 생산 실행에서 H2O 구성을 분석 하 고 어떤 H2O 분자 수소를 흡착 하는 보 세 품 인지 확인 합니다. 그것은 다음 계산 시뮬레이션 시간 각 수소 결합을 그대로 유지 하 고 ps의 단위로 수소 결합 평생의 배포로이 정보를 보고 합니다. 이 프로토콜 함께 제공 되는 스크립트의 특정 버전은 LAMMPS H2O 분자의 구성 파일에 쓰는 dump.myadsorbate.lammpstrj 모든 1000 fs 제공된 input.prod LAMMPS 입력된 파일에서 기본값을 가정 합니다. 그것은 감지 하 고 삭제 하는 첫번째 2에서 구성 ns 가치는는 dump.myadsorbate.lammpstrj 파일, 시뮬레이션, 그리고 수소 결합 수명 계산을 사용 하 여 나머지 3 ns의 평형 부분을 구성.</li>
	<li>Dump.myadsorbate.lammpstrj 파일에 명령줄 인터페이스에서 hb_lifetime_dist.py 를 입력 하 여 스크립트 hb_lifetime_dist.py를 실행 합니다. 이렇게 하는 것은 distribution_HB_lifetime.dat 이라는 파일을 생산할 예정 이다.</li>
	<li>NVT 시뮬레이션 중에 발생 한 수소 결합 수명 분포를 볼 수 distribution_HB_lifetime.dat 파일에 데이터를 플롯 합니다.</li>
	<li>계산 된 수소 결합 수명에 따라 시간 샘플링 간격에 사용할 시간 증가 결정 합니다. 최선의 선택은 최대 수소 결합 수명; 또는, 95% 신뢰 구간 캡처하는 것 이라고 하는 값을 사용할 수 있습니다.</li>
</ol>6. 샘플 구성 액체 H2O 분자의
<ol><li>추가 계산 NVT FFMD 궤적의 생산 실행에서 구성을 확인 합니다. 구성 수 구성 사이의 최소 시간 시간 샘플링 간격 섹션 5에서에서 확인 된 이상 되도록 선정 되어야 한다.<ol>
<li>추출 하는 구성의 수를 지정 하려면 lammps_frames.py 스크립트의 줄 21에 num_frames 변수에 대 한 기본 값을 편집 합니다.</li>
		<li>명령줄 인터페이스에서 lammps_frames.py 를 입력 하 여 파일 dump.myadsorbate.lammpstrj에 스크립트 lammps_frames.py를 실행 합니다. 이렇게 해당 dump.myadsorbate.lammpstrj 파일에서 추출 해야 하는 구성 하는 시간 시뮬레이션의 목록을 출력 합니다. 이러한 구성은 AIMD 또는 QM 시뮬레이션에서 구조를 시작으로 사용할 수 있습니다. 참고: 1) lammps_frames.py 스크립트 자동으로 감지 덤프 파일 내 궤적의 생산 부분 뿐만 아니라 LAMMPS 로그와 덤프 파일 및 덤프 파일 내에서 구성 수 10 그룹으로 나눕니다. 또는, 사용자는 로그 파일, 덤프 파일 및 명령줄 인터페이스를 사용 하 여-l,-d,-n 옵션을 각각에서 구성의 수를 지정할 수 있습니다. 이렇게 하려면, 사용자 입력 해야 lammps_frames.py-n XX-l $logfilename-d $dumpfilename 명령줄 인터페이스, 어디 XX 구성 원하는 수, LAMMPS 로그 파일의 이름은 $logfilename 이며 $dumpfilename의 이름에는 LAMMPS 궤도 (덤프) 파일입니다. 시뮬레이션 시간 출력을 각 그룹에 메디아 시간을 참조 하십시오. 2) 해당 되는 경우에 구성 설정 LDIPOLE 플래그로 VASP에 계산 됩니다, 진공 공간의 작은 레이어 물 레이어 위에 supercell의 상단에 추가 되어야 합니다. 이 VASP 계산에서 전자 구조의 융합을 촉진 한다. H2O 분자 위에 진공 공간 추가 3 Å 추가 아래에 설명 하는 시뮬레이션에 성공 했다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

저자는 충돌의 관심을 공개.

제시 메서드 구현의 용이성에 대 한 선정 됐다 하지만 여러 사용자 지정 작업을 수행할 수 있습니다. 한, FFMD 시뮬레이션에 사용 되는 포스 필드를 수정할 수 있습니다. 포스 필드 매개 변수 및 잠재력을 변경 하는 것은 LAMMPS 입력 및 데이터 파일을 편집 하 여 수행할 수 있습니다. 마찬가지로, H2O 이외의 용 매는 채택 될 수 있습니다. 이 수정 있도록 원하는 용 매 분자를 삽입 해야 2.1.1 단계에서 시작 하 고 LAMMPS 입력된 파일 적절 한 잠재력 및 매개 변수를 편집할 필요가 있을 것입니다. 새로운 용 매 분자를 삽입 또한 필요.txt 파일 water.txt 파일에 유사한 용 매 분자의 내부 좌표를 제공 합니다.
만들 수 있는 또 다른 수정 표면 슬 래 브의 영역을 수정 하는 것입니다. 이 원고에서 설명 하는 결과 표면 미만 120 Å23 Pt x 3 Pt 또는 4 Pt x 4 Pt 표면 석판 고용. 슬 래 브 표면 영역을 증가, 전산 비용 또한 증가 한다. 전산 비용이이 프로토콜의 섹션 5에 가장 큰 영향을 있다. 섹션 5의 데이터 처리 단계 계산 금지 될, 리 외. 201845 에서 설명 하는 채택 될 수 있다와 같은 큰 데이터 처리 전략 게시.
이 절차에 대 한 불확실성의 가능한 소스 등 고용 포스 필드, 샘플링 방법 샘플링 주파수. 물 구조, 포스 필드의 H2O 분자의 특정 구성에 영향 수 의미 사용 되는 포스 필드에 의해 결정 됩니다. 우리의 그룹은 어떻게 H2O 분자 및 Pt 원자 포스 필드의 선택에 영향을 미치는 상호 작용 에너지 FFMD에 계산 하 고 포스 필드의 선택이 상호 작용 에너지 보다 적은 0.1 eV 기여 발견 평가. 불확실성의 또 다른 소스 관심의 수량을 계산 하는 데 사용 되는 특정 구성에 영향 하는 샘플링 방법입니다. 우리의 그룹은 H2O 분자의 낮은 에너지 구성에 편향 되어 있는 "에너지 샘플링" 방법으로이 프로토콜에서 제공 하는 "시간 샘플링" 메서드의 성능에 비해, 상호 작용에서 에너지 DFT 계산 하 고 둘 다 발견 이러한 샘플링 메서드의 줄 동일 통계적으로35,46값입니다. 샘플링 주파수를 결과도 영향을 미칠 수 있습니다. 우리 평가 방법을 40 다른 C3HxO3 adsorbates FFMD에 계산 평균 상호 작용 에너지 영향 30000 10에서 구성의 수를 증가 하 고 샘플링 주파수 덜 기여 발견 평균 상호 작용 에너지44의 0.1 eV 보다
이 방법에 주요 한계는 adsorbates FFMD 시뮬레이션 중 진공에서 구조에 의해 접근은 이다.입니다. 현실에서는, adsorbates는 용 매 분자와 상호 작용을 포함 하 여 정상적인 열 움직임으로 인해 구조적 변화 (본드 뻗어, 각도 벤드, 비틀림 동작, 등) 전시 것. FFMD 시뮬레이션으로 adsorbates의 구조적 변화를 포함 하는 필요 포스 필드의 상세한 개발 촉매 표면 adsorbates에 대 한 즉, 본드 뻗어, 각도 벤드 및 비틀림 용어, 설명 하는 용어를 구성 하는 사이 다른 사람. 이 프로토콜의 미래 방향으로 우리는 우리는 사용 하 여 범위를 결정 하는 데 사용할 것 이다 고체 표면에서 adsorbates에 대 한 이러한 포스 필드 개발 엄밀한 adsorbates 결과 영향을 미칩니다.

액체 상태에서 이질적인 촉매 작용에 관여 하는 분자 현상을 모델링 하는 것은 필요 이해 촉매 기능; 그러나,이 화학 정확도 컴퓨터 비용 사이 좋은 균형을 필요로 하기 때문에 도전 남아 있습니다. 일반적으로 촉매 포함 하므로 침입 및 화학 결합의 형성, 양자 역학 사용 해야 합니다 적어도 어느 정도; 그러나, 긴 시뮬레이션은 양자 역학에 도전 그들은 상당한 컴퓨터 자원을 필요로. 액체 단계에서 분자 아래 지속적인 열 운동 때문에, 시뮬레이션 configurational 샘플링, 즉 포함 해야 합니다., 그리고 그들은 (즉, 각 각 다른 공간 배치로 액체 분자의 여러 공간 준비를 통합 해야 합니다. 구성)는 다른 에너지 있습니다. 즉, 액체 분자의 여러 구성의 촉매 각 종족에 대 한 시뮬레이션 해야 합니다. 이러한 요구-양자 역학을 사용 하 고 촉매 종-당 여러 계산을 수행할 수 수 모델링에서에서 렌더링 액체 단계에서 이질적인 촉매 계산 다루기 힘든. 여기에 설명 된 방법의 목적은 액체 단계에서 이질적인 촉매 작용에 현상의 계산 그러므로 시뮬레이션을 가능 하 게 것입니다.
우리는 액체 물 아래 실시 heterogeneously 촉매 반응에 특히 관심이 있습니다. 물 분자 (예를 들어,을 통해 분산 세력과 수소 결합) 촉매 종1,2,,34,5 상호 작용 같은 촉매 현상에 중요 한 영향을 미칠 ,6,7,,89,10,11,12,13,14 , 15 , 16 , 17 , 18 , 19 , 20 , 21 , 22 , 23, 촉매 반응1,7,8,9,15,,2122,24에 참여 ,25,,2627, 그리고 반응 경로 및 촉매 요금1,,1112,15에 영향을 미치는 18,23,25,,2728,29,30,31. 이러한 현상의 모델링 QM / ab initio 분자 역학 (AIMD)1,2,6,7,14,22 사용 하 여 수행 ,,2527,28,32,,3334, 강제로 필드 분자 역학 (FFMD)35 , 양자 역학/분자 기계공 (QM/MM)10. AIMD, FFMD 시스템에서 원자는 그들에 따라 행동 하는 힘에 따라 모션의 뉴턴의 방정식에 따라 이동 됩니다. AIMD에 시스템 에너지와 힘은로 계산 양자역학, 반면 FFMD, 시스템 에너지와 힘은 계산 포스 필드, 매개 변수화 된 대수적 표현에 따라 실험 또는 QM 데이터를 사용 하 여. QM/mm, 고 형성 채권이 발생 하는 시스템의 부분 QM로 계산 하 고 시스템의 나머지 m m, 포스 필드를 사용 하 여 계산 됩니다. 왜냐하면 그들은 직접 QM 고용, AIMD 및 QM/MM 더 유대 침입을 캡처에 적합 고 수성 단계 이질적인 촉매;에서 발생 하는 형성 그러나, FFMD 훨씬 더 계산 온순한 이며 따라서 액체 H2O 분자의 구성을 생성 하는 데 더 적합 합니다. 이 프로토콜에 표시 메서드에 QM과 FFMD의 조합을 사용 하 여 화학 정확도 컴퓨터 비용을 균형.
특히,이 메서드 사용 하 여 FFMD 시뮬레이션 액체 H2O 및 QM의 구성을 생성 하기 위한 시스템 에너지를 계산. FFMD는 LAMMPS를 사용 하 여 실시 됩니다. 36 FFMD이이 작업에 사용 하는 포스 필드 사용 레나 드 존스 + 쿨롱 (엘 제이 + C) 후보, H2O, 유니버설 포스 필드38 (UFF) pt, TIP3P/CHARMM 모델37 에서 엘 제이 매개 변수를가지고 간 되었습니다 그리고 쿨롱 매개 변수 및 촉매 종, OPLS AA 포스 필드39 H2O TIP3P/CHARMM37 모델과 촉매 종 OPLS AA 포스 필드39 에서 촬영 되었습니다. Pt 원자에 대 한 쿨롱 매개 변수는 0으로 설정 되었습니다. QM 계산 VASP 코드40,,4142, 조밀도 기능적인 이론 (DFT) 코드는 사용 하 여 수행 됩니다. 물 분자 삽입 양자 방법 (MCPliQ)는 코드 개발 사내 라는 몬테 카를로 플러그인으로 수행 됩니다. 파일에서에서 변환 VASP LAMMPS이이 프로토콜에는43의 시각적 분자 역학 (VMD) 소프트웨어 함께 수행 됩니다.
프로토콜은 낮은 범위에서 플랫 전이 금속 표면에 촉매 종 주위 액체 물 분자의 구성을 생성 하는 위한 것입니다. 범위 표시 θ 이며 표면 금속 원자 (즉, 촉매 모델에 금속 석판의 최상위 계층에 있는 금속 원자의 수에 의해 정규화 표면 adsorbates 수) 당 adsorbates의 수로 정의 합니다. 이 원고, θ ≤ 1/9로 낮은 범위 정의 단층 (ML), 1 ML 표면 금속 원자 당 한 촉매 종을 의미. 촉매 모델 정기 시뮬레이션 상자에 배치 되어야 합니다. 시뮬레이션 상자 큐브 될 필요가 없습니다. 이 원고는 생성 액체 H2O 수성 단계 이질적인 촉매 작용의 수량을 계산 하는 데 사용할 수 있는 구성 프로토콜의 사용을 보여줍니다.
이 프로토콜은 사용자가 VASP, MCPliQ, LAMMPS, 및 VMD 소프트웨어의 설치 및 작동 버전에 대 한 액세스 해야 합니다. VASP (https://www.vasp.at/), LAMMPS (https://Lammps.sandia.gov/), VMD (https://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/)에 대 한 자세한 내용은 그들의 각각의 웹사이트에 사용할 수 있습니다. MCPliQ 소프트웨어는 모든 입력된 파일 및 Python 스크립트가이 프로토콜에 언급 된 https://github.com/getman-research-group/JoVE_article에 설명 되어 있습니다. 이 프로토콜에는 실행 파일 및 스크립트 내에서 언급 한 높은-성능 연구 컴퓨터에서 실행 되 고 사용자의 $PATH 변수에 있는 디렉토리에 설치 되어 가정 합니다. 실행 파일 또는 스크립트에 있는 위치에 배치 됩니다 사용자의 $PATH, 다음 실행 파일 경로 실행 포함 되어야 합니다. 실행 파일 및 스크립트 단계 2.1.2, 2.2.1, 2.2.8, 3.1, 4.2, 5.2, 및 6.1.2 실행 됩니다. 예를 들어 코드를 실행 하는 MCPliQ 사용자에 있지 않은 디렉터리에서 2.1.2 단계에서의 $PATH, 사용자 입력 $PATHTOMCPLIQ/mcpliq mcpliq, $PATHTOMCPLIQ는 위치 대신 명령줄 인터페이스에서 어디에 mcpliq 저장 된 실행 파일 (예: $PATHTOMCPLIQ 수 있습니다 ~ / 빈). 이 프로토콜을 시작 하기 전에 모든 실행 파일 및 스크립트 해야 실행 권한을 부여 (예를 들어,이 실행 mcpliq 저장 하는 디렉터리에서 명령줄 인터페이스에서 chmod + x mcpliq를 입력 하 여 할 수 있는 리눅스에서). 또한, 소프트웨어 또는 스크립트에 필요한 모든 모듈을 로드 합니다 (이러한 종속성 다양 한 소프트웨어 및 시뮬레이션 실행 될 컴퓨터의 개별 설치에 적용 됩니다).

<table><tbody><tr><td>VASP 소프트웨어</td><td>비엔나 대학교 물리학과 전산 재료 물리학</td>과 <td>vasp.5.4.4</td><td>최신 버전의 표준 병렬 VASP 실행 파일.</td></tr><tr><td>LAMMPS 소프트웨어</td><td>Sandia National Laboratory</td><td>31Mar17-dp</td><td>2017 년 3 월 31 일부터 실행 가능한 배정밀도, 병렬 LAMMPS.</td></tr><tr><td>VMD 소프트웨어</td><td>Theoretical and Computational Biophysics Group, University of Illinois at Urbana-Champaign</td><td>1.9.3</td><td>최신 버전의 표준 VMD 실행 파일.</td></tr><tr><td>MCPliQ 소프트웨어</td><td>Getman Research Group, Dept. of Chemical and Biomolecular Engineering, Clemson University</td><td></td><td>MCPliQ 소프트웨어용 실행 파일 및 입력 파일은 Getman Research Group GitHub 페이지에서 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>JoVE 기사 스크립트</td><td>Getman Research Group, Dept. of Chemical and Biomolecular Engineering, Clemson University</td><td></td> 이 <td>JoVE 원고에 대한 Python 스크립트는 Getman Research Group GitHub 페이지에서 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>H2O PDB 파일</td><td>, Getman Research Group, Dept. of Chemical and Biomolecular Engineering, Clemson University 또는 물 분자에 대한 RCSB 단백질 데이터 뱅크</td><td></td><td>PDB 파일, Getman Research Group GitHub 페이지 또는 http://www.rcsb.org/ligand/HOH 에서 사용 가능.</td></tr></tbody></table>

조밀도 기능적인 이론 및 분자 역학 포스 필드를 사용 하 여 이기종 물/금속 촉매 인터페이스의 multiscale 샘플링

Multiscale Sampling of a Heterogeneous Water/Metal Catalyst Interface using Density Functional Theory and Force-Field Molecular Dynamics

조건 하에서 액체, heterogeneously 촉매 화학 공정의 상당수 발생 하지만 그것은 용 매 분자를 포함 하는 데 필요한 때 도전 같은 조건 하에서 촉매 기능을 시뮬레이션. 채권과 이러한 시스템에 모델링 프로세스를 형성 해야 양자 화학 방법의 사용. 액체 단계에서 분자 아래 지속적인 열 운동 때문에, 시뮬레이션도 configurational 샘플링을 포함 해야 합니다. 즉, 액체 분자의 여러 구성의 촉매 각 종족에 대 한 시뮬레이션 해야 합니다. 여기에 제시 된 프로토콜의 목표는 생성 하 고 궤도 계산의 비용으로 화학 정확도 균형 방식에서 플랫 전이 금속 표면에 촉매 종 주위 액체 물 분자의 구성의 샘플입니다. 특히, 포스 필드 분자 역학 (FFMD) 시뮬레이션은 등 밀도 기능 이론 ab initio 분자 양자 역학 기반 방법에 이후에 사용할 수 있는 액체 분자의 구성을 생성 하는 데 사용 됩니다. 역학입니다. 이것을 설명 하기,이 원고는 프로토콜 글리세롤 (C3H8O3)의 분해에 대 한 경로에 연루 될 수 있는 촉매 중간체 사용 됩니다. FFMD를 사용 하 여 생성 되는 구조는 추정 촉매 종 solvation의 엔 탈피 H2O 분자 촉매 분해에 참여 하는 방법을 식별 하 고 DFT에서 모델링 됩니다.

이 프로토콜의 사용 액체 물과 촉매 종, 즉, ΔEint35사이 상호 작용의 에너지를 계산 하는 것입니다.
∆Eint=E촉매 종 + H2O+E깨끗 한 촉매 표면-전자촉매 종-E깨끗 한 촉매 표면 + H2O
E촉매 종 + H2O는의 에너지는 H2O 분자는 금속 표면, E깨끗 한 촉매 표면 에 촉매 종 주위 구성은 진공, E에에서 깨끗 한 촉매 표면 에너지 촉매 종 진공, 금속 표면에 촉매 종의 에너지 및 E촉매를 청소 표면 + H2O 제거 촉매 종으로 촉매 표면에 H2O의 구성의 에너지 이다. E촉매 종 + H2O를 계산 하는 데 사용 되는 H2O 분자의 위치와 E촉매를 깨끗 한 표면 + H2O 동일 해야 합니다. E 의 모든 값 VASP 코드를 사용 하 여 계산 됩니다. 양 ΔEint 모든 액체 물 구조에 있는 분자의 모든과 촉매 종 사이 육체 및 화학 상호 작용을 포함 하 고 solvation는 촉매의 엔 탈피의 합리적인 견적을 제공 종 solvation 및 총 자유 에너지의 그것의 자유 에너지를 계산 하는 데 필요한. Δ에 대 한 값을 제공 하는 표 1 전자int Pt(111) 촉매에 종 화학 수식 같은 CxHyOz eV (1 eV = 96.485 kJ/mol)의 단위 표면에 대 한 계산. 보고 하는 값은 평균 10 구성 액체 H2O의 점령 및 불확실성 표준 편차로 보고 값 보장 범위 ≤1/9 ML.35,46 에서 계산 했다. 모든 값은 음수, 물으로 호의 베푸는 상호 작용을 나타내는.
이 프로토콜의 다른 응용 프로그램 AIMD에 대 한 시작 구조를 생성 하는 것입니다. 영화 1이이 프로토콜에 의해 생성 된 구성에서 시작한 AIMD 궤적의 동영상이입니다. 이 영화의 시작, COH 흡착 Pt(111) 표면 액체 H2o.의 구조를 아래에 표시 됩니다. COH와 수소 결합을 형성한 한 H2O 분자는 강조 했다. 영화 동안,이 H2O 분자 COH 흡착에서 양성자를 추상화 하 고 두 번째 수소 원자 Pt(111) 표면에 예금. 따라서 H2O 분자 촉매 반응 COH * 수 + * → 공동 * + H *, 어디는 * s 촉매 사이트를 나타냅니다. 이 시뮬레이션 주요 강도 및 여기에 설명 된 multiscale 샘플링 방법의 주요 목적은 하이라이트. H2O 분자의 수많은 구성 계산 추적성의 강도 때문에 FFMD와 함께 생성 됩니다. 그러나, FFMD의 한계는 채권과 형성 반응 포스 필드는 구현 하지 않으면 캡처할 수 없습니다. AIMD 양자 역학을 사용 하 여 에너지를 계산 하 고 따라서 본드 고 형성을 캡처할 수 있습니다. 그러나, AIMD은 너무 계산 모든 충분 한 샘플링을 달성을 보장 하기 위해 필요한 H2O 분자의 구성 생성을 요구 하 고 있다. 따라서,이 프로토콜은 두 가지 방법을 결합합니다.
이 절차에 의해 생성 된 액체 H2O 분자의 구조는 입력된 설정에 따라 다릅니다. 가질 수 있습니다 이러한 잘못 설정 물 구조에 의도 하지 않은 영향. 예를 들어 intermolecular 거리 너무 작은 하거나 분자 역학 입력된 파일에서 다른 매개 변수가 잘못 설정 되어 또는 unphysical 값에, 물 구조 불합리 한 될 수 있습니다. 이러한 상황에서 물 구조 "날 려" unintendedly FFMD 궤도 동안 것입니다. 그림 1 이의 예가 나와 있습니다. 왼쪽에 스냅숏 FFMD 실행에 대 한 시작 구조 이며 오른쪽에 스냅숏이 스냅샷입니다 시뮬레이션 시작의 1 ps 내. 볼 수 있듯이 H2O 분자는 표면에서 멀리 이동 했습니다. 이것은 시뮬레이션 입력된 파일에 잘못 된 설정에 의해 발생 하 고 현실에서 발생할 수 있는 구조 아니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59284/59284fig1v2.jpg"> 그림 1: 는 부정적인 결과의 예. 포스 필드 분자 역학 시뮬레이션 "불면" unphysical 설정 또는 값. 왼쪽 이미지: Pt(111) 표면, 흡착, 액체 물 구조의 시작 기. 오른쪽 이미지: Pt(111) 표면, 흡착, 액체 물의 형상 구조 1 ps 나중. 오른쪽 이미지에서 H2O 분자는 unphysically 큰 세력으로 인해 표면에서 분리 됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59284/59284fig1v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Movie 1" src="/files/ftp_upload/59284/59284mov1.jpg"> 영화 1: Ab initio 분자 역학 (AIMD) 시뮬레이션에서 생성 하는 구성에서 시작 된 multiscale 샘플링. 원래 Pt(111) 표면에 COH 흡착 하는 보 세 품 수소 COH에서 양성자를 추상화 하 고, 두 번째 수소 Pt(111) 표면에 예금 하는 H2O 분자 이 본드 고 이벤트 형성 반응 포스 필드를 사용 하지 않으면 AIMD 하지만 포스 필드 분자 역학 (FFMD)와 함께 캡처할 수 수 있습니다. 이 AIMD 시뮬레이션에 사용 되는 H2O 분자의 초기 구성이이 원고에 설명 된 대로 FFMD를 사용 하 여 생성 되었습니다. 이 비디오를 보려면 여기 클릭 하십시오 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59284/movie1.mp4" target="_blank"> (다운로드 오른쪽 클릭.)</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>촉매 종</td>
			<td>∆Eint (eV)</td>
		</tr>
<tr>
<td>COH</td>
			<td>-0.70 ± 0.07</td>
		</tr>
<tr>
<td>CO</td>
			<td>-0.03 ± 0.03</td>
		</tr>
<tr>
<td>채널2오</td>
			<td>-0.64 ± 0.12</td>
		</tr>
<tr>
<td>조-CHOH-채널2오</td>
			<td>-0.93 ± 0.22</td>
		</tr>
<tr>
<td>COH-COH-채널2오</td>
			<td>-0.87 ± 0.23</td>
		</tr>
<tr>
<td>COH-CHOH-COH</td>
			<td>-1.72 ± 0.26</td>
		</tr>
<tr>
<td>CHOH-COH-콜로라도</td>
			<td>-1.57 ± 0.25</td>
		</tr>
<tr>
<td>조-콜로라도-콜로라도</td>
			<td>-0.31 ± 0.19</td>
		</tr>
</tbody></table>표 1: 물 촉매 종 상호 작용 에너지 결과. EV에서 상호 작용 에너지 Pt(111) 8 CxHyOz adsorbates에 대 한 계산. 값은 평균 점령 기준: 액체 H2o.의 여러 구성 보고 불확실성은 평균의 표준 편차. 1 eV = 96.485 kJ/mol입니다.

여기에 제시 된 프로토콜의 목표는 생성 하 고 궤도 평면 전이 금속 표면에 촉매 종 주위 액체 물 분자의 구성의 샘플입니다. 샘플된 구성 양자 역학 기반 방법에 구조를 시작으로 사용할 수 있습니다.

A significant number of heterogeneously-catalyzed chemical processes occur under liquid conditions, but simulating catalyst function under such conditions ...

액체 상 이질성 촉매의 프로토콜 모델, 열 및 양자 현상. 우리의 지식에, 명시적 액체 환경의 완전한 샘플링과 양자 역학을 통합하는 첫 번째입니다. 이 프로토콜에서 생성된 액체 분자의 구성은 실제 반응 조건하에서 예상되는 액체 분자를 나타내고 분자의 공간 적 배열에 의존하는 분자 수준 현상을 탐구하는 데 사용할 수 있습니다.이 프로토콜에 의해 생성된 액체 분자의 구성은 용매가 액체 상 이질성 촉매에 재생하는 역할에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 프로토콜을 처음 시도하는 경우 먼저 VASP, MCPliQ, VMD 및 LAMMPS 소프트웨어에 액세스할 수 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 절차를 시연하는 것은 내 실험실에서 대학원생 인 천준 시 (Tianjun Xie)가 될 것입니다.흡착 구조를 생성한 후 NPT 시뮬레이션을 위한 LAMMPS 입력 파일을 생성하고 FFMD를 사용하여 셀 볼륨을 상형화한다. LAMMPS 입력 파일을 작업 디렉터리에 복사합니다. 물 산소 및 수수 원자에 대한 원자 형 인덱스를 나타내기 위해 라인 34에서 그룹 변수를 편집한다.라인 35의 그룹 변수에서 백금 및 흡착 원자에 대한 원자 형 인덱스를 나타낸다. 입력 파일의 17줄에서 실행 단계 변수를 편집하여 NPT 시뮬레이션의 지속 시간을 충분히 길게 설정하여 평형 실행 및 생산 실행을 구성합니다. 사용할 CPU 코어 수와 LAMMPS 실행 가능한 이름의 정보를 포함하는 명령줄 인터페이스에서 명령을 입력하여 LAMMPS 소프트웨어를 실행합니다.에너지 최소화는 물 분자 구성을 정제하고 일정한 수의 물 분자, 부피 및 온도에서 수행되는 FFMD 시뮬레이션을 통해 물을 시뮬레이션 온도로 끌어올 수 있습니다. 그런 다음 또 다른 FFMD 시뮬레이션은 일정한 수의 물 분자, 압력 및 온도에서 실행되어 시뮬레이션 상자의 물리적으로 올바른 높이를 결정합니다. 출력 파일은 나중에 사용됩니다.NPT 시뮬레이션 후 시간에 대해 슈퍼셀의 높이를 플롯합니다. 상태를 정상 상태로 평가하는 지점은 생산을 시작할 수 있는 NPT 시뮬레이션의 포인트입니다. 슈퍼셀 높이의 변동이 최소화되거나 일정한 값으로 수렴되었는지 확인하여 NPT 시뮬레이션의 평형을 확인합니다.큰 변동이 발생하면 입력을 엽니다. equil 파일 및 물 분자 구성을 재생하고 이전과 같이 LAMMPS 소프트웨어를 실행하기 위해 라인 92에 시간 단계를 감소. 먼저 명령줄 인터페이스를 입력하여 스크립트를 실행합니다.이 스크립트는 NPT 시뮬레이션의 프로덕션 실행 부분에서 TXT 파일로 평균 슈퍼셀 높이를 출력합니다. 스크립트는 LAMMPS에서 정보를 인쇄하기 위한 기본 간격인 1, 000 펨토초 간격으로 셀의 z 차원의 길이를 읽습니다. 다른 인쇄 간격이 원하는 경우 get_npt_lz 20호선을 편집하여 변경할 수 있습니다.PY 스크립트 및 람MPS 입력의 라인 16. equil 파일. 스크립트는 시뮬레이션의 평형 부분을 구성하기 때문에 처음 2나노초 분량의 lz 값을 감지하고 폐기합니다.파일의 19줄을 편집하여 평형 실행 기간을 변경할 수 있습니다. 나머지 3나노초는 생산부를 구성하고, 따라서 평균 z 차원 길이를 계산하는 데 사용된다. 또한 스크립트는 동일한 데이터를 플롯하는 PNG 파일뿐만 아니라 시간 단계의 함수로 lz 값을 제공하는 다른 TXT 파일을 출력합니다.플롯을 사용하여 NPT 시뮬레이션의 평형을 확인할 수 있습니다. NPT에서 결정된 평균 높이를 사용하여 슈퍼셀을 재구성하려면 이전에 생성된 데이터 파일을 새 작업 디렉터리로 복사하여 data.myadsorbate로 이름을 바꿉니다. 그런 다음 새 데이터 파일을 편집하여 zlo를 0.0으로 변경하고 Zhi를 TXT 파일의 평균 값 출력에서 lz 값으로 변경합니다.LAMMPS 입력 파일을 새 작업 디렉터리에 복사합니다. 32호선에 그룹 변수를 편집하여 백금 및 흡착 원자에 대한 원자형 지수를 나타내기 위해 33호선에 수중 수소 원자 및 그룹 변수에 대한 원자형 지수를 나타낸다. 그런 다음 16호선에서 runStep 변수를 편집하여 평형 실행 및 프로덕션 실행을 구성할 수 있을 만큼 충분히 길도록 합니다.LAMMPS를 명령줄 인터페이스에 실행하려면 명령을 입력하여 LAMMPS 소프트웨어를 실행합니다. 이렇게 하면 물 분자에서 일정한 NVT 시뮬레이션이 실행되고 키 출력 파일이 생성됩니다. NVT 시뮬레이션은 평형 부분 및 생산 부분을 포함한다.생산 부분은 시스템의 에너지가 시간 수준에 대해 플롯될 때 시작됩니다. 먼저 수소 결합 수명 스크립트를 엽니다. 22줄의 실제 시작 변수를 변경하여 첫 번째 기간의 시간 단계를 설정합니다.23줄의 시간 단계 변수를 변경하여 LAMMPS 궤적 파일에 프레임이 기록되는 빈도를 설정합니다. 24번선과 25번 선의 N_first 및 N-last 변수를 변경하여 첫 번째 및 마지막 시간 단계를 설정하고 26번 선의 예지 변수를 변경하여 연속 프레임을 고려하거나 건너뛰는지 여부를 설정합니다. 27줄의 프레임 라인 변수를 변경하여 궤도 파일의 프레임 섹션당 줄 수를 설정합니다.또한 31~35줄을 편집하여 데이터 내에서 어떤 원자 유형을 지정합니다. myadsorbate 파일은 흡착제에 속하며, 어떤 원자 유형은 물 분자에 속한다. 스크립트는 생산 실행의 물 구성을 분석하고 어떤 물 분자가 흡착에 수소 결합되는지 여부를 결정합니다.그런 다음 각 수소 결합이 그대로 유지되는 시뮬레이션 시간을 계산하고 이 정보를 picoseconds 단위로 수소 결합 수명을 분배하는 것으로 보고합니다. LAMMPS는 제공된 LAMMPS 입력 파일의 기본값인 1, 000 펨토초마다 파일에 물 분자의 구성을 기록합니다. 시뮬레이션의 평형 부분을 구성하고 나머지 3나노초를 사용하여 수소 결합 수명을 계산할 때 파일내의 처음 2나노초 분량의 구성을 감지하고 폐기합니다.스크립트를 실행하려면 명령줄 인터페이스에 입력합니다. 그런 다음 DAT 파일을 생성합니다. 파일의 데이터를 플롯하여 NVT 시뮬레이션 중에 발생한 수소 결합 수명 분포를 볼 수 있습니다.시간 샘플링 간격에 사용할 시간 증분을 확인하려면 최대 수소 결합 수명보다 크거나 동일한 시간 증분을 사용합니다. NVT FFMD 궤적의 생산 실행에서 구성 수를 결정하여 구성 사이의 최소 시간이 이전에 확인된 시간 샘플링 간격과 같거나 더 크도록 샘플링합니다. 이전에 작성된 프레임 추출 스크립트에서 21줄의 프레임 변수 수에 대한 기본 값을 편집하여 추출할 구성 수를 지정합니다.스크립트를 실행하려면 명령줄 인터페이스에서 스크립트 이름을 입력합니다. 이렇게 하면 NVT 시뮬레이션 파일에서 추출해야 하는 구성에 해당하는 시뮬레이션 시간 목록이 출력됩니다. 이러한 구성은 AIMD 또는 QM 시뮬레이션에서 시작 구조로 사용할 수 있습니다.이 절차에서 FFMD는 물 분자의 초기 구성을 생성하는 데 사용되었습니다. AIMD 시뮬레이션은 원래 백금-111 표면의 설탕 알코올 흡착에 수소 결합된 물 분자가 알코올 흡착물에서 수소를 추상화하고 백금-111 표면에 두 번째 수소를 침전시키는 것을 보여줍니다. 액체 물 분자의 구조는 입력 설정에 따라 달라집니다.이러한 것을 부적절하게 설정하면 물 구조물에 의도하지 않은 영향을 미칠 수 있습니다. 이 그림에서 왼쪽은 FFMD 실행의 시작 구조입니다. 그리고 오른쪽은 시뮬레이션을 시작하는 1 피코초 내에 있습니다.FFMD 시뮬레이션은 물리적으로 큰 힘 설정으로 인해 불어물 분자가 표면에서 멀리 이동하게 합니다. 구성은 양자 역학, 또는 QMM 시뮬레이션에서 사용될 수 있거나 분자의 공간 위치와 관련된 통계를 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 이 기술은 촉매 인터페이스에서 액체 분자의 실제 구성을 생성하여 액체 반응 환경이 촉매에 가지고있는 역할을 탐구하는 연구원을위한 길을 열어줍니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Chemistry

화학

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