Name: 3T-VASP 다중 스케일 에너지 최소화를 사용한 신속한 인실리코 배터리 전해질 전기화학 반응 생성 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-08-22T13:50:00.000+00:00
Duration: 5 min 37 s
Description: 학습하세요 3T-VASP 다중 스케일 에너지 최소화를 사용하여 리튬 이온 배터리 전해질 전기화학 반응을 신속하게 모델링하는 방법을. DFT 계산을 크게 줄이고 부산물 생성 및 SEI 형성을 효율적으로 분석할 수 있습니다.

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1. 3T-VASP를 실행하기 위한 컴퓨팅 환경 설정
참고: 다음 단계에서는 Linux27 을 사용하는 것이 좋습니다.
<ol>
	<li>3T-VASP 실행 전용 conda 환경28 을 설정합니다.<ol>
		<li>공식 지침에 따라 Linux 시스템에 conda(예: miniconda)를 설치합니다(링크는 자료 참조 ).</li>
		<li>새 3T conda 환경을 만들고 활성화한 다음 다음 명령을 실행하여 git을 설치합니다. 
		conda create --name 3T python=3.11 conda 활성화 3T 
		conda 설치 git -c conda-forge</li>
		<li>3T-VASP github 리포지토리를 복제하고 디렉토리에 들어갑니다. git clone https://github.com/jpmailoa/External_3T.git 
		CD External_3T</li>
		<li>mamba를 설치하여 conda 종속성을 관리하고 3T conda 환경에 필요한 라이브러리를 설치합니다. 
		conda 설치 맘바 -c conda-forge 
		맘바 설치 --파일 requirements.txt -c 파이토치 -c 콘다-포지 -c rdkit</li>
	</ol>
	</li>
	<li>3T 환경에 소프트웨어 GROMACS를 설치합니다.<ol>
		<li>3T conda 환경에 GROMACS를 설치합니다(설치 지침은 재료 표에서 찾을 수 있음). 참고: 사용자가 새로운 분자를 .pkl 형식으로 처리할 계획이 없고(2.3단계 참조) 이전에 처리된 기존 분자(.pkl 파일 형식)로 작업할 수 있는 경우 이 GROMACS 설치(1.2단계)를 건너뛸 수 있습니다.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>3T 환경에 수정된 버전의 InterMol을 설치합니다.<ol>
		<li>InterMol의 버그 수정 버전을 설치하려면 다음 지침을 따르십시오. 
		cd 유틸리티/Convert_Gromacs_LAMMPS/InterMol 
		Python setup.py 빌드 
		파이썬 setup.py 설치 
		시디.. /.. /.. 참고: 사용자가 새로운 분자를 .pkl 형식으로 처리할 계획이 없고(2.3단계 참조) 이전에 처리된 기존 분자(.pkl 파일 형식)로 작업할 수 있는 경우 이 InterMol 설치(1.3단계)를 건너뛸 수 있습니다.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>3T-VASP 코드에서 VASP 소프트웨어 경로를 지정합니다.<ol>
		<li>3T 환경에 VASP 소프트웨어를 설치합니다. 지침과 튜토리얼은 재료 표에서 찾을 수 있습니다.</li>
		<li>'utils/calculator_3T_VASP.py' 파일을 열고 'run_VASP' 기능을 확인합니다. Python 스크립트에서 다음 기본 줄을 찾습니다. 
		os.system('nohup mpirun -n '+n_gpu+' --allow-run-as-root ~/software/vasp.6.2.1/bin/vasp_std')
		<ol>
			<li>위의 기본 줄은 사용자의 VASP 실행 파일을 가리키고 컴퓨팅 리소스를 지정하는 OS 시스템 호출로 수정해야 합니다. 
			os.system('mpirun -np 2 /path/to/vasp/bin/vasp_std')</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Linux 터미널에서 다음 명령을 실행하여 3T conda 환경에서 필요한 비 Python 타사 라이브러리를 사용할 수 있는지 확인합니다(또는 필요한 경우 설치). 
	GMX 
	위젯 
	압축 해제 
	팩몰 참고: 이러한 명령은 분자 힘장 형식 파일 전처리 중에만 호출되므로 사용자가 전처리된 분자 .pkl 파일로만 작업할 계획이라면 'wget' 및 'unzip' 라이브러리를 설치할 필요가 없습니다.</li>
	<li>테스트 실행을 수행하여 3T-VASP가 올바르게 구성되었는지 확인합니다.<ol>
		<li>Python을 사용하여 이전 간행물24를 기반으로 제공되는 다음 테스트 스크립트 중 하나를 실행합니다. 
		파이썬 randomize_3T_bulk_electrolyte_reduction.py 파이썬 randomize_3T_bulk_electrolyte_oxidation.py</li>
		<li>성공적으로 실행되면 출력 파일 'default.log'에 로그가 생성되며, 이는 별도의 Linux 터미널에서 모니터링할 수 있습니다( 예: 그림 2 참조).</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68854/68854fig2.jpg"> 
그림 2: 성공적인 설치 후 테스트 실행 중 3T 로그 파일의 예제 내용. 기본 로그 파일은 단순히 3T 주기의 현재 단계 번호와 주기 시작 이후 경과된 계산 시간을 기록합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68854/68854fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
2. 3T-VASP 입력 파일 준비
<ol>
	<li>VASP POSCAR 파일 형식으로 주기적 상자 격자 구조를 준비합니다.<ol>
		<li>3T-VASP 격자 파일의 이름을 '<file_name>.vasp</file_name>'로 지정하고 'input' 폴더의 하위 폴더(예: 'input/Electrolyte_Reduction' 폴더)에 저장합니다. VASP POSCAR 파일 형식으로 파일을 작성합니다. 내부에 3개의 리튬 양이온이 있는 PBC 격자 POSCAR 파일의 예가 아래 그림 3에 나와 있습니다.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>주기적 상자 격자 구조 속성 재정의 파일을 준비합니다.<ol>
		<li>이러한 3T-VASP 격자 구조 속성 재정의 파일의 이름을 '<file_name>.override</file_name>'로 지정하고 'input' 폴더의 하위 폴더(예: 2.1단계의 'input/Electrolyte_Reduction' 폴더)에 배치한 다음 키 항목 'movable_group' 및 'atom_charge_proximity'을 사용하여 JSON 형식으로 사전으로 작성합니다( 그림 4의 예 참조).</li>
	</ol>
	</li>
	<li>XYZ 파일 형식의 분자 구조 파일을 준비합니다.<ol>
		<li>이러한 3T-VASP 분자 구조 파일의 이름을 '<file_name>.xyz</file_name>'( 그림 5의 예 참조)로 지정하고 'input' 폴더에 배치합니다. 3T-VASP는 '<file_name>.xyz</file_name>'가 이전에 .pkl 파일로 변환되었는지 여부를 확인하고, 그렇지 않은 경우 무료 외부 제3자 SwissParam 힘장 매개변수화 웹 서버(29)를 사용하여 분자를 처리합니다. 역장 매개변수화가 LigParGen30 과 같은 다른 웹 서버를 기반으로 하거나 수동 매개변수화가 필요한 경우 2.6단계를 참조하십시오.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>각 3T-VASP 단계에서 사용할 템플릿 VASP 입력 파일을 준비합니다.<ol>
		<li>표준 VASP 입력 파일을 사용합니다 file INCAR, KPOINTS 및 POTCAR(POSCAR는 필요하지 않음). INCAR 파일에서 NSW를 실행하는 분자 역학의 단계 수가 설정되지 않았거나 기본값인 NSW = 0으로 설정되어 있는지 확인합니다( 그림 6 참조의 예). 이러한 파일을 'templates/VASP' 폴더의 하위 폴더(예: 'templates/VASP/Electrolyte_Reduction')에 배치합니다.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>다른 모든 입력 파일을 구성하는 3T 구성 파일을 준비합니다. 참고: 이 구성 파일은 JSON 목록 형식(목록의 각 구성원은 하나의 3T 주기의 설정을 나타내는 사전 블록임)24 형식으로 제공되어야 하며 'configs' 폴더(예: 'configs/Electrolyte_Reduction.json', 아래 그림 7 에 나타난 예)에 배치되어야 합니다. 각 주기에서 지정되지 않은 매개변수는 이전 주기의 구성에서 매개변수를 상속합니다.</li>
	<li>(선택 사항) 필요한 경우 수동 매개변수화 또는 LigParGen 웹 서버를 사용하여 분자 힘장을 매개변수화합니다.<ol>
		<li>SwissParam으로 매개변수화할 수 없는 분자(예: 하전 분자, 공명 구조 또는 라디칼)에 대해 LigParGen 또는 수동 매개변수화를 사용합니다. 지침은 제공된 추가 예제를 참조하십시오. 
		파이썬 example_LigParGen_FF_assignment.py 
		파이썬 example_manual_FF_assignment.py</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68854/68854fig3.jpg"> 
그림 3: 몇 개의 리튬 이온으로 채워진 PBC 격자 POSCAR 파일의 예. (A) 상자 크기는 14 × 14 × 14 Å3이며, 이후에 PackMol을 사용하여 전해질 분자로 포장할 수 있는 충분한 빈 공간이 있습니다. (B) PBC 격자 파일은 본질적으로 VMD(Visual Molecular Dynamics)와 같은 타사 소프트웨어를 사용하여 직접 시각화할 수 있는 VASP POSCAR 파일입니다31. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68854/68854fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68854/68854fig4.jpg"> 
그림 4: PBC 격자 속성 재정의 파일의 예. 이 사전은 PBC 격자 내부의 원자에 적용해야 하는 속성 수정을 설명합니다. 키 'movable_group'에 대한 중첩 목록 항목의 예는 리튬 원자 0,1,2가 3T 시뮬레이션 중에 독립적으로 움직일 수 있는 모든 개별 원자 그룹임을 의미합니다. 그 외에도 키 'atom_charge_proximity'를 사용하여 각 리튬 원자에 +0.5의 부분 전하 값이 적용됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68854/68854fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68854/68854fig5.jpg"> 
그림 5: 분자 XYZ 파일의 예. (A) 이 파일은 원자 원소와 좌표만 포함하는 표준 분자 XYZ 파일 형식입니다. (B) 이 분자 XYZ 파일은 VMD와 같은 타사 소프트웨어를 사용하여 직접 시각화할 수 있습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68854/68854fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68854/68854fig6.jpg"> 
그림 6: 허용되는 3T 템플릿 VASP INCAR 파일의 예. 이 파일의 대부분의 설정은 사용자의 필요에 따라 조정되어야 합니다. 3T-VASP 완화에 대한 유일한 요구 사항은 NSW 값이 설정되지 않았거나 NSW = 0으로 설정되어 있어야 한다는 것입니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68854/68854fig6large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68854/68854fig7.jpg"> 
그림 7: 3T 구성 파일의 예. 목록의 각 요소(블록)는 3T 주기의 설정을 나타냅니다('모드'는 주기가 3T-FF인지 3T-VASP 최소화인지 여부를 결정합니다). 블록의 사전에 키가 지정되지 않은 경우 이전 블록의 키-값 쌍이 대신 사용됨을 의미합니다. 'lattice_poscar'은 VASP 스타일 격자 구조 POSCAR 파일('파일', 2.1단계)과 그 재정의 파일('재정의', 2.2단계, 사용 가능한 경우)의 위치를 지정합니다. 'molecule_xyz'는 PBC 상자에 추가하려는 모든 추가 분자 종을 지정하고, 'file'은 분자 XYZ 파일 위치를 지정하고 'count'는 PBC 상자에 추가할 분자 종의 수를 지정합니다. 'mode'는 'FF'(3T-FF 모드) 또는 'VASP'(3T-VASP 모드)를 지정합니다. 'n_epoch'는 해당 3T 주기에서 수행해야 하는 최소화 단계 수를 지정합니다. 'out_tag'는 해당 주기의 관련 로그 파일에 사용해야 하는 이름을 지정합니다(따라서 사용자는 실수로 중요한 로그 또는 출력 파일을 덮어쓰지 않도록 주기에 고유한 이름을 지정해야 합니다). 'print_freq'는 출력 로그 파일을 기록해야 하는 빈도를 지정합니다(1 = 각 단계에서 로그 파일에 출력). 3T-VASP 모드가 사용되기 시작하면 사용자는 'lattice_poscar' 사전의 'VASP_template' 키에 VASP 템플릿 파일의 폴더 위치를 추가로 지정해야 합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68854/68854fig7large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
3. 3T-FF 및 3T-VASP 에너지 최소화 실행
<ol>
	<li>단일 3T-FF/3T-VASP 궤적 생성을 수행합니다.<ol>
		<li>2.5단계('configs/Electrolyte_Reduction.json')의 예제 구성 파일을 보려면 다음 명령을 실행합니다. 
		파이썬 
		main_run_utils 가져오기 메인에서 &gt;&gt; 
		&gt;&gt; 메인('configs/Electrolyte_Reduction.json') 참고: 사용자의 시스템 구성에 따라 이 궤적 생성을 완료하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있습니다(250개의 VASP DFT 정적 호출 포함). 사용자는 별도의 Linux 터미널에서 'default.log' 파일의 내용을 검사하여 진행 상황을 추적할 수 있습니다(1.6단계).</li>
	</ol>
	</li>
	<li>대규모 궤적 생성을 원하는 경우 Python 스크립트를 준비하여 구성 파일 생성 및 활용을 자동화합니다.<ol>
		<li>대규모 자동화 스크립트(그림 8)의 경우 구성 템플릿 파일의 특정 문구(예: 'configs/Electrolyte_Reduction_template.json')를 대체하는 짧은 함수(예: 'config_modify_func')를 작성합니다. 이렇게 하면 새로운 구성 파일이 자동으로 생성되어 다양한 3T-VASP 궤적을 생성합니다. 예를 들어 다음과 같은 대규모 자동화 스크립트를 실행합니다. 
		파이썬 randomize_3T_bulk_electrolyte_reduction.py 참고: 3T-VASP 코드가 올바르게 설정되고 시뮬레이션이 시작되면 3T 다중 스케일 구조 최소화가 백그라운드에서 실행됩니다. 사용자의 머신 구성에 따라 여러 궤적 생성을 완료하는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다. 이 프로토콜 예에는 2500개의 VASP DFT 정적 호출(10개의 3T-VASP 궤적)이 포함되어 있으며, 이는 4개의 Nvidia V100 GPU가 있는 컴퓨팅 노드에서 30-40시간 이내에 완료됩니다. 3.1.1단계에서 언급했듯이 별도의 Linux 터미널에서 'default.log' 파일의 내용을 확인하여 전체 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 3T-VASP는 또한 실시간으로 검토할 수 있는 출력 궤적을 주기적으로 덤프합니다. 구성 파일 예제(그림 7, 2.5단계)에서 3T 블록의 'out_tag' 필드는 해당 3T 주기의 결과가 기록될 출력 파일의 이름을 설명합니다. 예를 들어, 'FF_step3'의 'out_tag' 값은 전체 사이클의 원자 궤적이 'FF_step3.xyz'(다중 프레임 XYZ 파일 형식)에 기록되는 반면 'FF' 모드의 내장 3T 역장 계산기로 계산된 에너지(또는 'VASP' 모드에서 VASP에 의해 계산된 DFT 에너지)는 'FF_step3_outE.txt'에 기록됩니다(이 파일의 에너지 단위는 몰당 킬로칼로리[kcal/mol]).</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
<img alt="Figure 8" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68854/68854fig8.jpg"> 
그림 8: 3T-VASP 궤적 생성 자동화 스크립트의 예. 템플릿 구성 파일은 'multiple_runs' 함수에 대한 '태그' 입력으로 제공되어야 합니다. 그 외에도 생성할 궤적의 수(10개)와 템플릿 구성 파일의 내용을 수정하여 새로운 임의 구성 파일을 생성하는 기능('config_modify_func' 함수)도 제공되어야 합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68854/68854fig8large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

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</ol>

3T 알고리즘의 주요 장점은 빠른 구조 에너지 최소화를 가능하게 하는 기능으로, 다중 스케일 텐서 그래디언트 역전파를 통해 계층적 방식으로 구조 최소화를 수행함으로써 사소한 국부 에너지 최소값을 쉽게 벗어날 수 있습니다. 이 때문에 3T 옵티마이저는 복잡한 시스템에서 물리적 저에너지 구조를 생성하는 경향이 있으며, 이는 다른 구조 에너지 최소화 알고리즘을 사용하여 최적화하기가 더 어렵습니다24. 구조 변환 및 기울기 역전파는 PyTorch에서 완전히 수행되지만 백본 원자 구조 에너지/힘 계산은 외부 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있습니다. 3T-VASP 방법의 또 다른 중요한 장점은 신경망 훈련 데이터가 필요하지 않으며 에너지/힘 계산기에 ab initio 방법을 사용하는 경우 모든 새로운 화학 종에 대해 작동할 수 있다는 것입니다. 이 기능은 NEB(Nudged Elastic Band)를 사용한 에너지 장벽 분석, AIMD 궤적과의 비교, Sella-VASP<sup ...

새로운 배터리 전해질 조성물의 전기화학 반응 경로에 대한 조사는 전기 자동차 배터리 성능과 수명을 향상시키는 방법을 식별하는 데 중요합니다1. 그러나 배터리 전해질은 용매, 염 및 첨가제 분자와 같은 다양한 성분을 혼합하여 만들어지는 경우가 많기 때문에 이러한 연구는 종종 서로 다른 배터리 작동 전압 및 온도에서 서로 다른 표면(음극 및 양극 전극)과 상호 작용하기 때문에 어렵습니다2. 실험에서 일부 비가역적 전해질 전기화학적 분해 반응은 전해질 용액에서 공기 중으로 방출되는 작은 가스 분자 부산물을 생성하기 때문에 조사하기가 더 쉽습니다(이에 따라 가스 크로마토그래피와 같은 실험 기술을 사용하여 조사하기가 더 쉬워짐) 3,4,5). 그러나 이러한 부산물의 대부분은 더 큰 분자 또는 복잡한 유기리튬 고분자 화합물6과 같은 복잡한 유기-무기 고체 혼합물로, 가스 분자로 환경으로 방출되지 않습니다. 이로 인해 이러한 보다 복잡한 전기화학 반응 경로를 실험적으로 연구하기가 어렵습니다2.
밀도 함수 이론(DFT)과 같은 Ab-initio 모델링은 인실리코 전해질의 잠재적인 전기화학적 분해 경로를 연구하는 유망한 방법입니다 7. 그러나 복잡한 전해질 구조(주기적 경계 조건 상자에서 실험적으로 적절한 전해질 성분 농도를 갖는 액체 혼합물)의 간단한 DFT 에너지 최소화는 대부분 물리적으로 의미 있는 전기화학 반응 부산물에 해당하는 저에너지 구조를 생성하지 못합니다. DFT 최소화 구조는 일반적으로 더 높은 에너지를 가지며 DFT 에너지 최소화 절차 중에 구조가 국부 에너지 최소값에 갇히기 때문에 잘못된 전기화학적 분해 경로에 해당하는 비물리적 부산물을 나타냅니다. ab-initio 분자 역학(AIMD)8,9, 신경망 역장 10,11,12,13,14,15,16 또는 DFT 기반 메타다이내믹스 17,18,19와 같은 방법 보다 의미 있는 전기화학 반응 부산물을 포함할 수 있는 보다 다양한 전해질 구조를 탐색하는 데 자주 사용됩니다. 전기화학적으로 더 안정적일 것으로 예상되는 전해질 성분을 생성하기 위한 전산 스크리닝도 종종 시도됩니다20. 그러나 이러한 모든 방법에는 다음과 같은 고유한 단점이 있습니다: 크고 긴 계산 자원7, 대량의 ab-initio 훈련 데이터13 또는 시뮬레이션을 특정 결과로 편향시키기 위해 최종 전기화학 반응 부산물에 대한 사전 지식이 필요합니다21.
우리는 최근 VASP(Vienna Ab-initio Simulation Package) 소프트웨어22를 사용하여 계산된 DFT 원자력과 같은 모든 ab-initio 방법에서 얻은 에너지 구배를 PyTorch(3T-VASP)23,24를 사용하여 계산된 구조 변환 함수 구배와 연결하여 다중 스케일 방식으로 ab-initio 구조 에너지 최소화를 수행하는 방법을 도입했습니다. 이 접근 방식을 통해 사용자는 여러 유형과 수의 전해질 성분 분자로 채워진 시뮬레이션 상자를 설정하고 외부 원자 에너지 및 힘 계산기(예: 고전적 힘장 또는 VASP DFT)를 실행할 수 있습니다. 그런 다음 구조 에너지 최소화는 관련 분자의 자연적인 구조 변환 모드(분자의 서로 다른 세그먼트의 이동 및 회전)를 존중하는 다중 스케일 방식으로 자동으로 수행됩니다. 3T-VASP 시뮬레이션은 일반적으로 물리적으로 의미 있는 반응 부산물을 생성하면서 100-150개의 정적 DFT 호출 내에서 '완료'되기 때문에(이들 중 다수는 이전 문헌에서 실험적으로 관찰됨)24, 추가 계산 또는 실험 조사를 위해 전해질에서 잠재적으로 의미 있는 전기화학 반응 경로 및 부산물을 생성하기 위해 3T-VASP 궤적의 다양한 앙상블을 실행할 수 있습니다. 다중 스케일 그래디언트 구조 최소화의 원리와 수학은 이전 간행물24에서 심층적으로 논의되었습니다. 본 연구에서는 3T-VASP 소프트웨어 아키텍처 및 계산 워크플로우, 3T-VASP를 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 환경 설정, 새로운 시스템의 3T-VASP 시뮬레이션을 위한 입력 파일 준비, 3T-VASP 시뮬레이션 모니터링 및 출력 궤적의 예를 자세히 설명하는 것을 목표로 합니다.
먼저 그림 1과 같이 3T-VASP 소프트웨어의 전체 아키텍처를 이해해야 합니다. 3T-VASP는 분자의 자연적인 구조 변환 모드를 식별하고 활용하여 작동합니다(이는 상대적으로 낮은 ab-initio 구조 에너지를 유지하면서 분자가 수행하기 쉬운 구조 변환이기 때문에)24. 각각의 새로운 분자 종에 대해 이러한 구조 변환 모드를 수동으로 프로그래밍하는 것이 가능하지만(그렇게 하는 것은 번거롭습니다), 3T-VASP는 분자(24)를 나타내는 고전적 역장 파일에서 사용 가능한 정보를 활용하여 사용자를 위해 이 프로세스를 자동화할 수 있도록 제안합니다. 이러한 구조 변환 모드가 원하는 전해질 분자 성분에 대해 결정되면, 사용자는 주기적 경계 조건 상자 및 그 격자 벡터 파라미터(상자는 원래 비어 있거나 부분적으로 개별 양이온 또는 전극 표면으로 채워질 수 있음)를 지정하여 원하는 유형 및 수의 다른 전해질 분자(예: 용매, 염 이온, 첨가제). 그런 다음 3T 알고리즘은 고전적 역장(내장된 고전적 역장 계산기가 3T-VASP에 포함되어 있음) 또는 컴퓨팅 환경의 VASP 소프트웨어를 사용하여 원자력과 힘을 계산하여 다중 스케일 구조 변환을 수행하며, 이는 적당한 수의 정적 DFT 호출에서 구조 에너지를 최소화할 수 있습니다24. 이러한 계산 비용 절감으로 인해 많은 수의 초기 구조에 대해 전기화학 반응 궤적과 부산물 생성을 반복할 수 있습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68854/68854fig1.jpg"> 
그림 1: 3T-VASP의 계산 워크플로우. (A) 3T-VASP 입력 구조(주기적 경계 조건 격자 및 소분자)의 전처리. 소분자 힘장 매개변수화는 SwissParam 웹 서버를 사용하여 자동으로 수행하거나, LigParGen 웹 서버 매개변수화 후 수동으로 수정하거나, 이전에 완료된 매개변수화를 기반으로 캐시에서 로드할 수 있습니다. 3T 알고리즘의 마이크로 및 매크로 그룹 분할은 회전 가능한 결합을 기반으로 분자 하위 구조를 구문 분석하여 자동으로 수행됩니다. PBC 격자 입력 파일은 VASP POSCAR 파일 형식이며 원하는 수의 입력 분자를 포장할 수 있는 충분한 빈 물리적 공간을 갖도록 설계되어야 합니다. PBC 격자는 몇 개의 이온으로 채워진 빈 상자일 수도 있고 약간의 빈 공간이 있는 표면 구조일 수도 있습니다. (B) 원하는 종류와 수의 소분자를 PackMol을 사용하여 PBC 격자의 빈 공간에 넣습니다. (C) 내장된 역장 계산기(3T-FF, 주로 액체 분산을 가능하게 하고 화학 반응을 허용하지 않고 3T-VASP에 대한 물리적으로 합리적인 초기 구조를 생성하기 위한 것)를 사용한 다중 스케일 구배 3T 구조 최소화. (D) VASP 계산기와 같은 외부 소프트웨어를 사용한 다중 스케일 그래디언트 3T 구조 최소화(3T-VASP를 사용하면 전기화학 반응을 진행할 수 있음). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68854/68854fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
대규모 분자 역학 시뮬레이션을 실행하는 데 유용한 고전적인 힘장 기반 분자 역학 소프트웨어인 GROningen Machinefor Chemical Simulations( GROMACS)25 및 분자 역학 파일 형식 변환을 위해 Shirts et al.이 개발한 Python 라이브러리 코드베이스인 InterMol과 같은 다양한 오픈 소스 외부 소프트웨어26는 자동화된 분자 힘장 매개변수화 및 회전 가능한 결합 추출을 가능하게 하는 데 사용됩니다. VASP는 ab initio 단계(3T-VASP 주기) 동안 전기화학 반응을 가능하게 하는 데 사용됩니다. 이러한 종속성을 설치하는 데 필요한 단계는 이 문서에 나와 있습니다.

<table><tbody><tr><td>콘다</td><td>콘다</td><td></td><td>Linux 시스템에 Conda를 설치하는 공식 지침은 https://docs.conda.io/projects/conda/en/stable/user-guide/install/linux.html&nbsp 에서 찾을 수 있습니다.</td></tr><tr><td>GROMACS 소프트웨어</td><td>흐로닝언 대학교 생물물리화학과</td><td>2021.3</td><td>2021년 8월 18일부터 Gromacs 실행 파일 릴리스. 최신 버전의 표준 실행 파일도 아직 테스트되지 않았지만 작동합니다. 3T conda 환경에서 GROMACS에 대한 설치 지침은 다음 링크에서 찾을 수 있습니다: https://manual.gromacs.org/documentation/2021.3/download.html 및 https://manual.gromacs.org/2021.3/install-guide/index.html</td></tr><tr><td>InterMol 소프트웨어</td><td>셔츠 그룹, 콜로라도 대학교 볼더</td><td>External_3T 버전</td><td>Shirts 그룹에서 개발한 원래 InterMol 코드에는 Gromacs -> LAMMPS 역장 변환과 관련된 버그가 있습니다. 이 버그를 수정하려면 Github 배포판에 포함된 InterMol 버전External_3T 필요합니다.</td></tr><tr><td>JoVE 기사 입력 파일</td><td>텐센트 양자 연구소</td><td></td><td>이 JoVE 원고에 대한 입력 파일 예제는 3T-VASP Github 페이지에서 https://www.github.com/jpmailoa/External_3T</td></tr><tr><td>JoVE 기사 스크립트</td><td>텐센트 양자 연구소</td><td></td><td>이 JoVE 원고에 대한 Python 스크립트는 3T-VASP Github 페이지에서 https://www.github.com/jpmailoa/External_3T</td></tr><tr><td>VASP 소프트웨어</td><td>비엔나 대학교 물리학과 전산 재료 물리학</td><td>바스프.6.2.1</td><td>2021년 5월 17일부터 VASP 실행 파일 릴리스. 아직 테스트되지는 않았지만 최신 버전의 표준 병렬 VASP 실행 파일도 작동해야 합니다. VASP에 대한 지침 및 자습서는 다음 링크에서 찾을 수 있습니다: https://www.vasp.at/ https://www.vasp.at/tutorials/latest/&nbsp;&nbsp;</td></tr><tr><td>VMD 소프트웨어</td><td>일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스 이론 및 전산 생물물리학 그룹</td><td>1.9.3</td><td>최신 버전의 표준 VMD 실행 파일입니다.</td></tr></tbody></table>

3t-vasp 다중 스케일 에너지 최소화를 사용한 신속한 인실리코 배터리 전해질 전기화학 반응 생성

Rapid in-silico Battery Electrolyte Electrochemical Reaction Generation using 3T-VASP Multi-Scale Energy Minimization

3T 에너지 최소화가 올바르게 설정된 경우 화학 반응이 일어나지 않고 3T-FF 단계 동안 PBC 상자 내부에 전해질 분자가 점진적으로 분산되는 것을 관찰해야 합니다(그림 9A). 3T-FF는 고전적인 역장 에너지에 의존하므로 역장 매개변수가 분자가 올바른 형상을 유지하고 3T 궤적이 붕괴(종 간 인력이 너무 강함)하거나 폭발하지 않도록(종 간 반발력이 너무 강함). 지금까지 살펴본 대부분의 경우 SwissParam 웹 서버에서 생성된 역장 매개변수는 이 요구 사항을 해결하기에 충분한 품질이어야 합니다. 전해질에 있는 이온 의 역장 부분 전하는 기본적으로 0이며, 리튬과 같은 양이온의 전하를 +0.5로 재정의하면 양호한 3T-FF 궤적이 생성되어야 합니다(+1.0으로 재정의하면 리튬 이온이 서로를 너무 강하게 밀어내기 때문에 너무 많습니다). 3T-VASP 단계 동안 PBC 상자에 배치되는 양이온 및 음이온 종의 수에 따라 일부 전기화학 반응이 발생할 수도 있고 발생하지 않을...

3T-VASP 다중 스케일 에너지 최소화를 사용한 신속한 인실리코 배터리 전해질 전기화학 반응 생성

Electrolytes are important components in lithium-ion batteries. However, battery degradation due to irreversible electrochemical reactions in the ...

rapid-silico-battery-electrolyte-electrochemical-reaction-generation

Research

연구

JoVE Journal

Chemistry

화학

우리는 싱크로트론 X-선 흡수 분광 (XAS) 및 X 선 회절에 리튬 이온 및 NA-이온 전지의 전극 재료의 층간 삽입 / 탈리 프로세스의 세부 사항을 조사하는 (XRD) 기술의 사용을 설명한다. 시츄 및 현지 외 실험 장치의 동작과 관련된 구조적 거동을 이해하기 위해 사용되는 두...

방사광 기술을 사용하여 리튬 이온과 나트륨 이온 배터리 용 전극 재료의 특성

Synchrotron-based hard X-ray micro-tomography는 리튬 금속 전극에서 고체 고분자 전해질막을 통과하는 수상돌기의 전기화학적 성장을 이미지화하는 데 사용됩니다.

싱크로 기반 하드 X 선 Microtomography를 사용하여 배터리의 실패 분석

리튬 이온 배터리에서 기준 전극의 높은 전압에서 저하 메커니즘을 명료 하 게 귀중 한 정보를 제공 합니다. 이 문서에서는, 우리 수용 전기 화학 측정에서 얻은 데이터의 최대 정확도 보장 하기 위해 어셈블리 단계와 함께 여러 참조 전극 셀 디자인 제시.

원래의 Lithiated 참조 전극: 4 개의 전극 디자인-operando 임피던스 분광학에 대 한

여기, 우리 배터리 소재 연구에 소프트 x 선 흡수 분광학 (sXAS)와 공 진 탄력 x 선 산란 (RIXS) 응용 프로그램의 일반적인 실험 프로토콜을 제시.

소프트 x 선 흡수 분광학 및 공명 탄력 x 선 산란을 통해 배터리에 화학의 원소 구분 검색

3 전극 셀은 리튬-이온 배터리의 전기 화학 공부에 유용 합니다. 이러한 전기 설치 현상을 음극 및 양극 분리 하 여 독립적으로 검사와 관련 된 수 있습니다. 여기, 선물이 리튬 도금 분석에 중점을 함께 건설 하 고 3-전극 코인 셀의 사용에 대 한 가이드.

3 전극 동전 전지 준비 및 Electrodeposition 리튬-이온 배터리에 대 한 분석

이 작업은 열 폭주 (TR)를 겪고있는 리튬 이온 배터리 음극 및 양극 재료의 반응 역학을 결정하는 것을 목표로합니다. 동시 열 분석 (STA) / 푸리에 변환 적외선 (FTIR) 분광계 / 가스 크로마토 그래피 질량 분석법 (GC-MS)을 사용하여 열 이벤트를 밝히고 방출 된 가스를 감지했습니다.

리튬 이온 배터리의 분해 메커니즘의 식별 및 정량화; 열 폭주 모델링을 위한 열 흐름 시뮬레이션에 대한 입력

전기 가변 변위 펌프(EVDP)의 예비 설계를 지원하는 시뮬레이션 모델이 개발되어 실험에 의해 부분적으로 검증됩니다. 제어 성능, 수명, 신뢰성 등은 EVDP 예비 설계 작업의 주요 성능 요구 사항을 다루는 제안 된 모델을 사용하여 모두 평가할 수 있습니다.

전기 가변 변위 펌프의 예비 설계를 위한 모델링 및 시뮬레이션 방법

우리는 전기 자극에 대한 반응으로 망막 뉴런의 행동을 계산적으로 모델링하는 워크 플로를 요약합니다. 계산 모델은 다목적이며 다양한 생리적 시나리오를 시뮬레이션하고 향후 생체 내/체외 연구의 결과를 예측하는 데 유용한 자동화 단계를 포함합니다.

시각 보철물 연구를 위한 망막 뉴런의 전산 모델링 - 기본 접근

분석 기술로서 나노 미터 규모의 전기 비활성 입자를 계산하고 특성화하는 데 점점 더 중요한 접근 방식 인 나노 충격 전기 화학은 초 미세 전극 사용으로 인해 발생하는 이질적인 전류 분포로 인해 정밀도가 떨어집니다. 여기에 요약된 것은 이러한 측정의 정밀도를 향상시키는 "전기 촉매 중단"이라고 하는 일반화된 접근 방식입니다.

개별 전기 비활성 입자의 정확한 전기화학적 크기 조정

여기에서는 먼지가 많은 미립자 물질로 덮인 배터리 열 관리 시스템에 해당하는 근사 QRSM(2차 응답 표면 모델)을 최적화하고 시스템 흡입구의 공기 흐름 속도 조합을 조정하여 온도 강하를 충족하기 위한 적응형 시뮬레이션 어닐링 방법(ASAM)을 제시합니다.

먼지가 많은 미립자 물질로 덮인 리튬 이온 배터리 팩을 위한 공기 기반 열 관리 시스템 최적화

학습하세요 3T-VASP 다중 스케일 에너지 최소화를 사용하여 리튬 이온 배터리 전해질 전기화학 반응을 신속하게 모델링하는 방법을. DFT 계산을 크게 줄이고 부산물 생성 및 SEI 형성을 효율적으로 분석할 수 있습니다.

3T-VASP 다중 스케일 에너지 최소화를 사용한 신속한 인실리코 배터리 전해질 전기화학 반응 생성

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