Вычисление атмосферных концентраций молекулярных кластеров из термохимии ab initio

Наш протокол обеспечивает гибкий и вычислительно осуществимый подход к изучению слабо связанных молекулярных кластеров и может быть легко применен, чтобы получить представление об их структуре, формировании и изобилии. Основным преимуществом этого метода является его эффективность и гибкость в лечении молекулярных кластеров на различных уровнях теории от быстрых силовых полей и полуимпирическом методов до строгих квантово-механических методов. Атмосферная и аэрозольная химия может извлечь большую пользу из такого подхода, ведущего к улучшению моделей изменения климата.

Однако любое поле, связанное с молекулярными кластерами, может использовать этот подход. Для людей, которые никогда не выполняли эту технику, наиболее сложными шагами являются начальная программа и установка скриптов и их адаптация к локальной вычислительной среде. Студенты, новые для вычислительной химии, могут преодолеть крутые кривые обучения при использовании высокопроизводительных вычислительных кластеров посредством визуализации четких пошагових инструкций.

Чтобы получить минимальную энергетическую структуру изолированных молекул глицина для использования в генетическом алгоритме конфигурационной выборки, откройте новый сеанс в Авогадро и нажмите Build, Insert, Peptide, Glycine и Insert Peptide для генерации мономера глицина в окне визуализации. Нажмите Расширения и Gaussian и редактировать первую строку в текстовом поле, как указано. Нажмите Создать и сохранить командный файл, как glycine.com.

Чтобы получить минимальную энергетическую структуру изолированной воды, откройте новый сеанс в Авогадро и выберите Build, Insert и Fragment. Введите воду в текстовую шкатулку фильтра, выберите файл воды и нажмите Вставьте. Нажмите Расширения и Gaussian и редактировать первую строку в текстовом поле, как указано.

Нажмите Создать и сохранить командный файл, как water.com. Затем перенесите два файла com в вычислительный кластер и запустите расчеты Gaussian 09 с помощью соответствующего сценария отправки. Как только расчеты закончили на вычислительном кластере, вызов откройте вавилон для генерации файлов xyz минимальных энергетических структур, входящих в команду, как указано.

Для генетической конфигурационной выборки на основе алгоритма добавьте все скрипты и шаблоны в папку и скопировать папку в удаленный кластер. Убедитесь, что все скрипты выполняются, и используйте команды, указанные для добавления местоположения каталога скриптов в экологическую переменную пути. Чтобы получить набор низкоэнергетных структур для глицина и воды на недорогом полуимпирическом уровне теории, создайте каталог под названием gly-h2o-n, для которого n является число молекул воды и создайте поднаправленный под названием GA под gly-h2o-n каталогом для запуска генетических расчетов алгоритма.

Скопируйте оголемские входные файлы, мономеры декартовых координат и сценарий представления партии PBS в каталог GA и запустите расчет GA с помощью соответствующим измененным запуском. pbs представить сценарий. Как только расчет завершен, измените каталог на gly-h2o-n GA pm7 и запустите команду getRotConsts, как указано, где 13 — это количество атомов в кластере и ноль, а девять указывают на то, что существует 10 структур с индексами от нуля до девяти.

Это позволит вычислить вращательной константы оптимизированных кластеров GA и создать файл под названием rotConstsData_C, который содержит отсортированный список всех оптимизированных конфигураций кластера GA, их энергии и их вращательной константы. Вы запустите сходствоАнализ. скрипт с rotConstsData_C в качестве ввода, чтобы найти и сохранить уникальные кластеры, оптимизированные GA.

Pm7 будет использоваться в качестве метки имен файлов для создания файла под названием uniqueStructures-pm7.data. Это содержит отсортированный список уникальных оптимизированных конфигураций GA. В каталоге Gly-h2o-n GA используйте комбинат-GA.

csh скрипт для объединения результатов для нескольких сопоставимых GA работает и для создания нового уникального списка структур, названных uniqueStructures-pm7. данные в каталоге Gly-h2o-n GA. Рабочий каталог должен иметь точную организацию и структуру, как показано на примере.

Для уточнения структур кластеров глициновой воды из генетического алгоритма, основанного на полуимпирическом методе, до структуры с использованием более точного квантово-механического метода, создайте поднаправленную под названием «М» под каталогом gly-h2o-n. В соответствии с каталогом КМ создайте еще один поднаправленный каталог под названием pw91-sb и скопируйте список уникальных структур из каталога Gly-h2o-n GA в каталог pw91-sb. Измените каталог на gly-h2o-n 'M pw91-sb и запустите небольшую основу, устанавливаемую плотность функциональной теории скрипта run-pw91-sb.

csh, для которого sb является меткой для этого набора вычислений, q является предпочтительной очередью в вычислительном кластере, и 10 указывает на то, что 10 вычислений будут сгруппированы в одно пакетное задание. После завершения представленных расчетов используйте getRotConsts-dft-sb. csh скрипт для извлечения энергий и вычисления вращательной константы малых основных оптимизированных кластеров.

Здесь pw91 является плотность функционального используется и является число атомов в кластере. Используйте similaryАнализ. py скрипт, как и прежде, чтобы определить уникальные структуры, но использовать SB в качестве этикетки.

Список уникальных конфигураций, оптимизированных на уровне теории pw91 631 плюс G, будет сохранен в уникальной структуре-sb. файл данных. В каталоге gly-h2o-n qM используйте комбинированный комбайн-ЗМ.

csh скрипт для объединения результатов от нескольких сопоставимых запусков qM. Комбинат-ЗМ. CSH pw91-sb команда будет генерировать новый уникальный список структур, названный uniqueStructures-sb.

данные в каталоге gly-h2o-n qM. Для дальнейшего уточнения структур глицина и водных скоплений с использованием лучшего квантово-механического описания создайте поднаправление под названием pw91-lb под каталогом QM. Скопируйте список уникальных структур из каталога «M pw91-sb» в каталоге «M pw91-lb» и измените каталог на «M pw91-lb».

Вы запустите большую основу плотности функциональной теории скрипта run-pw91-lb. csh, для которого фунт является меткой для этого набора вычислений, q является предпочтительной очередью в вычислительном кластере, и 10 указывает на то, что 10 вычислений должны быть сгруппированы в одно пакетное задание. После завершения представленных расчетов используйте getRotConsts-dft-lb.

csh команда для вычисления вращательной константы большой базы оптимизированных кластеров. Здесь pw91 является плотность функционального используется и является число атомов в кластере. Используйте сходствоАнализ.

py скрипт, как и раньше с фунтом, как этикетка для создания списка уникальных конфигураций, оптимизированных на pw91 6311 плюс плюс G звезда теории уровне и сохранить в uniqueStructures-фунт. файл данных. Чтобы получить колебательную структуру и энергии кластеров глицина и воды, необходимых для вычисления желаемых термохимических коррекций, скопировать уникальный список структур из каталога «M pw91-lb» в ультратонкий каталог «M pw91-lb» и изменить каталог на ультратонкий ультратонкий .М/pw91-lb.

Вы запустите ультратонкий сценарий функциональной теории плотности run-pw91-lb-ultrafine. csh, для которого uf является меткой для этого набора вычислений, q является предпочтительной очередью в вычислительном кластере, а 10 указывает на то, что 10 вычислений должны быть сгруппированы в одно пакетное задание. Этот скрипт автоматически генерирует входные данные для Gaussian 09 и представляет все вычисления.

После завершения представленных расчетов используйте getRotConsts-dft-lb-ultrafine. csh команда для вычисления вращательной константы ультратонких оптимизированных кластеров. Здесь pw91 является плотность функционального используется и является число атомов в кластере.

Используйте сходствоАнализ. py скрипт, как и раньше с uf в качестве этикетки для создания и сохранения списка уникальных конфигураций, оптимизированных для ультратонких критериев конвергенции на pw91 6311 плюс плюс G звезда теория уровня в uniqueStructures-uf. файл данных.

Затем запустите run-thermo-pw91. csh скрипт с уникальнымиструктурами-уф. файл данных в качестве ввода для вычисления термодинамических исправлений.

Копирование и вставка вывода командной строки в прилагаемую электронную таблицу под названием gly-h2o-n.xls. По мере добавления необработанных энергий этого расчета и последующего n к первому листу gly-h2o-n добавляются два, три, четыре и пять расчетов. xls spredsheet, гидрат распределения листа, который дает равновесную концентрацию гидратов при различных температурах, относительная влажность, и первоначальные концентрации воды и глицина будут обновлены.

Здесь наблюдаются самые низкие электронные энергетические изомеры кластеров глициновой воды. Обратите внимание, как сеть водородных связей растет в сложности, как число молекул воды увеличивается переход от в основном планарной сети трехмерной клетке, как структура на n равно пять. В этой таблице приведен пример вывода запуска термо-pw91.

CSH скрипт показан. Для каждого скопления энергия pw91 6311 плюс звезда плюс G соответствует газовой фазе электронных энергий на уровне pw91 6311 плюс G звезды теории, рассчитанной на ультратонких интеграционных сетках в единицах hartrees, а также нулевой точке колебательной энергии в единицах килокалори на родинку. При каждой температуре расчетная дельта образования enthalpy H в дельте образования энергии, свободной от Гиббса G, дается в единицах килокалорий на родинку, а расчетное образование enthalpy S дается в единицах калорий на родинку.

В этой таблице показаны репрезентативные вычисления полного изменения энергии без Гиббса гидратации и последовательного гидратации. Используя эти данные, можно рассчитать атмосферные концентрации гидратированного глицина. Необходимо установить правильное программное обеспечение и добавить включенные скрипты, чтобы отразить свою собственную вычислительную среду.

Добавление местоположения скриптов на свой путь имеет решающее значение. Этот метод был использован для определения каталитической активности атмосферных скоплений воды к образованию пептидных связей, чтобы внести свой вклад в область пребиотической химии.