April 12th, 2019
Het doel van het hier gepresenteerde protocol is te genereren en te proeven van de trajecten van configuraties van vloeibaar watermoleculen rond katalytische soorten op een vlakke overgangsmetalen oppervlak. De bemonsterde configuraties kunnen worden gebruikt als startende structuren in de kwantummechanica gebaseerde methoden.
De protocolmodellen, thermische en kwantumverschijnselen in vloeibare fase heterogene katalyse. Het is voor zover wij weten de kwantummechanica met volledige bemonstering van een expliciete vloeibare omgeving. Configuraties van vloeibare moleculen gegenereerd uit dit protocol vertegenwoordigen die verwacht onder de werkelijke reactieomstandigheden en kunnen worden gebruikt om moleculair niveau verschijnselen die afhankelijk zijn van de ruimtelijke regelingen van moleculen te verkennen.
De configuraties van vloeibare moleculen gegenereerd door dit protocol geven inzicht in de rollen die oplosmiddel speelt op vloeibare fase heterogene katalyse. Als u dit protocol voor de eerste keer probeert, raad ik u aan eerst ervoor te zorgen dat u toegang hebt tot en de VASP-, MCPliQ-, VMD- en LAMMPS-software uitvoeren. Het aantonen van de procedure zal Tianjun Xie zijn, een afgestudeerde student van mijn laboratorium.
Nadat u de adsorbatestructuur hebt gegenereerd, genereert u de LAMMPS-invoerbestanden voor een NPT-simulatie en 7000 het celvolume met FFMD. Kopieer het LAMMPS-invoerbestand naar de werkmap. Bewerk de groepsvariabele op lijn 34 om de indexen van het atoomtype voor de waterzuurstof- en waterwaterstofatomen aan te geven.
In de groepsvariabele op lijn 35, om de indexen van het atoomtype voor de platina- en adsorbateatomen aan te geven. Bewerk op lijn 17 van het invoerbestand de run stap variabele om de duur van de NPT-simulatie in te stellen die lang genoeg is om een equilibratierun en een productierun te omvatten. Voer de LAMMPS-software uit door de opdracht te typen op de command-line-interface, die de informatie bevat van het aantal CPU-kernen dat moet worden gebruikt en de naam van de LAMMPS die kan worden uitgevoerd.
De energieminimisatie verfijnt de watermolecuulconfiguratie en wordt gevolgd door een FFMD-simulatie uitgevoerd bij constant aantal watermoleculen, volume en temperatuur om het water op de simulatietemperatuur te brengen. Een andere FFMD simulatie wordt vervolgens uitgevoerd op een constant aantal watermoleculen, druk en temperatuur om de fysiek juiste hoogte van de simulatiebox te bepalen. De uitvoerbestanden worden later gebruikt.
Na de NPT-simulatie, plot de hoogte van de supercel tegen de tijd. Het punt waar het niveaus af tot een steady state waarde is het punt in de NPT simulatie wanneer de productie kan beginnen. Controleer de balans van de NPV-simulatie door ervoor te zorgen dat de schommelingen in de hoogte van de supercel minimaal zijn of zijn geconvergeerd tot een constante waarde.
Als er grote schommelingen optreden, opent u de invoer. equil-bestand en verlaag de timestep op lijn 92 om de watermolecuulconfiguratie te regenereren en de LAMMPS-software uit te voeren zoals voorheen. Typ om te beginnen bij de opdrachtregelinterface om het script uit te voeren.
Dit script voert de gemiddelde supercelhoogte uit van het productieuitvoergedeelte van de NPT-simulatie naar een TXT-bestand. Het script leest de lengte van de z-dimensie van de cel op 1.000 femtosecondeintervallen, het standaardinterval voor het afdrukken van informatie in LAMMPS. Als een ander afdrukinterval gewenst is, kan dit worden gewijzigd door regel 20 van de get_npt_lz te bewerken.
py script en lijn 16 van LAMMPS input. equil-bestand. Het script detecteert en verwijdert de eerste twee nanoseconden ter waarde van lz-waarden, omdat ze het evenwichtsgedeelte van de simulatie omvatten.
De duur van de equilibratierun kan worden gewijzigd door regel 19 van het bestand te bewerken. De overige drie nanoseconden omvatten het productiegedeelte en worden dus gebruikt om de gemiddelde lengte van de z-dimensie te berekenen. Bovendien wordt in het script een ander TXT-bestand uitgevoerd dat waarden van lz biedt als functie van de timestep en een PNG-bestand, waarin dezelfde gegevens worden geploimd.
Het perceel kan worden gebruikt om de balans van de NPV-simulatie te verifiëren. Als u de supercel wilt reconstrueren met behulp van de gemiddelde hoogte die in NPT is bepaald, kopieert u het eerder gegenereerde gegevensbestand in een nieuwe werkmap en wijzigt u deze als data.myadsorbate. Bewerk vervolgens het nieuwe gegevensbestand om zlo te wijzigen in 0,0 en zhi naar de lz-waarde van de gemiddelde waardeuitvoer in het TXT-bestand.
Kopieer het LAMMPS-invoerbestand naar de nieuwe werkmap. Bewerk de groepsvariabele op lijn 32 om de indexen van het atoomtype voor de waterzuurstof- en waterwaterstofatomen en de groepsvariabele op lijn 33 aan te geven om de indexen van het atoomtype voor de platina- en adsorbateatomen aan te geven. Bewerk vervolgens op lijn 16 de runStep-variabele zodat deze lang genoeg is om een equilibratierun en een productierun te omvatten.
Typ de opdracht om LAMMPS uit te voeren in de command-line interface om de LAMMPS-software uit te voeren. Dit zal een constante NVT simulatie op de watermoleculen draaien, en het belangrijkste outputbestand wordt gegenereerd. De NVT simulatie bestaat uit een evenwichtsgedeelte en een productiegedeelte.
Het productiegedeelte begint wanneer de energie van het systeem uitgezet tegen tijdsniveaus af. Om te beginnen, open de waterstof bond levensduur script. Wijzig de werkelijke beginvariabele op lijn 22 om de tijdsstap van het eerste tijdsframe in te stellen.
Wijzig de tijdstapvariabele op lijn 23 om in te stellen hoe vaak frames worden geschreven naar het LAMMPS-trajectbestand. Wijzig N_first- en N-laatste variabelen op lijn 24 en 25 om de eerste en laatste timesteps in te stellen en wijzig de nevery-variabele op lijn 26 om in te stellen of opeenvolgende frames worden beschouwd of overgeslagen. Stel het aantal lijnen per framesectie van het trajectbestand in door de frameregelvariabele op lijn 27 te wijzigen.
Bovendien, bewerken lijnen 31 tot en met 35, om op te geven welke atoomtypen binnen de gegevens. myadsorbate bestand behoren tot de adsorbate, en welke atoomtypes behoren tot de watermoleculen. Het script analyseert de waterconfiguraties in de productie en bepaalt of watermoleculen aan de adsorbaat zijn gebonden.
Het telt dan de simulatietijd dat elke waterstofbinding intact blijft en rapporteert deze informatie als een verdeling van waterstof-binding levensduur in eenheden van picoseconden. LAMMPS schrijft de configuratie van watermoleculen om de 1.000 femtoseconden in het bestand, wat de standaard is in het meegeleverde LAMMPS-invoerbestand. Het detecteert en verwijdert de eerste twee nanoseconden ter waarde van configuraties in het bestand als ze het evenwicht gedeelte van de simulatie en maakt gebruik van de resterende drie nanoseconden om waterstof-obligatie levensduur te berekenen.
Als u het script wilt uitvoeren, typt u de opdrachtregelinterface. Het genereert dan een DAT-bestand. Plot de gegevens in het bestand om de verdeling van waterstof-obligatie levens die zich hebben voorgedaan tijdens de NVT simulatie te bekijken.
Gebruik een tijdstoename die groter is dan of gelijk is aan de maximale levensduur van waterstofbinding om de tijdstoename voor het tijdsbemonsteringsinterval te bepalen. Bepaal het aantal configuraties uit de productierun van het NVT FFMD-traject om zodanig te bemonsteren dat de minimale tijd tussen configuraties gelijk is aan of groter is dan het eerder vastgestelde tijdsbemonsteringsinterval. Bewerk in het eerder geschreven frameextractiescript de standaardwaarde voor het aantal frames dat variabel is op lijn 21 om het aantal configuraties op te geven dat moet worden geëxtraheerd.
Als u het script wilt uitvoeren, typt u de scriptnaam op de opdrachtregelinterface. Hiermee wordt een lijst uitgevoerd met simulatietijden die overeenkomen met de configuraties die uit het NVT-simulatiebestand moeten worden geëxtraheerd. Deze configuraties kunnen worden gebruikt als startstructuren in AIMD- of QM-simulaties.
In deze procedure werd FFMD gebruikt om de initiële configuratie van watermoleculen te genereren. De AIMD simulatie toont aan dat een watermolecuul dat oorspronkelijk waterstof-gebonden aan een suiker alcohol adsorbaat op een platina-111 oppervlak onttrekkingen van de waterstof uit de alcohol adsorbaat en deposito's een tweede waterstof op het platina-111 oppervlak. De structuren van vloeibare watermoleculen zijn afhankelijk van invoerinstellingen.
Het verkeerd instellen van deze kan onbedoelde invloeden hebben op de waterstructuren. In dit cijfer is de linkerkant de startstructuur voor een FFMD-run. En de rechterkant is binnen een picoseconde van het starten van de simulatie.
De FFMD simulatie ontploft als gevolg van unphysically grote kracht instellingen, waardoor watermoleculen te bewegen ver weg van het oppervlak. De configuraties kunnen worden gebruikt in de kwantummechanica, of QMM simulatie, of ze kunnen worden gebruikt om statistieken met betrekking tot de ruimtelijke posities van de moleculen te analyseren. Deze techniek maakt de weg vrij voor onderzoekers om de rollen te verkennen die vloeibare reactieomgevingen hebben op katalyse door het genereren van werkelijke configuraties van vloeibare moleculen op katalytische interfaces.
Dit protocol presenteert een methode om configuraties van vloeibare watermoleculen rond katalytische soorten op een vlak oppervlak van transitiemetalen te genereren en te bemonsteren. Het integreert kwantummechanica met volledige bemonstering van een expliciete vloeibare omgeving, waardoor inzichten worden geboden in fenomenen op moleculair niveau in heterogene katalyse.
This protocol enables biopharma R&D teams to model solvent effects at catalytic interfaces with molecular-level accuracy, supporting target validation in heterogeneous catalysis. By integrating force-field sampling with quantum mechanics, it provides predictive confidence in mechanistic de-risking for liquid-phase reaction systems. The approach aids in early discovery by clarifying how solvent molecules participate in bond-breaking and forming processes relevant to catalytic pathways.
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis testing to lead identification by enabling mechanistic insights into solvent-catalyst interactions under realistic conditions.