Анализ расплавов и жидкостей из моделирования молекулярной динамики Ab Initio с помощью пакета UMD
17 сентября 2021 г.
Расплавы и жидкости являются вездесущими векторами массового переноса в природных системах. Мы разработали пакет с открытым исходным кодом для анализа ab initio молекулярно-динамического моделирования таких систем. Мы вычисляем структурные (связывание, кластеризация, химическое видообразование), перенос (диффузия, вязкость) и термодинамические свойства (вибрационный спектр).
Анализ моделирования молекулярной динамики первого принципа позволяет точно прогнозировать физико-химические свойства жидкостей. Этот метод может быть применен к любому атомному анализу в физике и химии. Для начала извлеките каждый конкретный набор физических свойств, используя один или несколько выделенных скриптов Python из пакета.
Запустите все скрипты в командной строке. Все они используют серию флагов, которые максимально последовательны от одного сценария к другому. Преобразуйте выходные данные MD-моделирования, выполненного в коде первых принципов, в файл UMD, а затем перенесите файлы umd в файлы xyz для облегчения визуализации на различных других пакетах, таких как VMD или VESTA.
Переверните файл UMD в файлы POSCAR типа VASP с помощью umd2poscar. py скрипт, выбирающий снимки симуляций с заданной частотой. Запустите gofrs_umd.
py script для вычисления функции распределения пар для всех пар атомарных типов A и B. Вывод записывается в одну вкладку ASCII-файла, разделенную расширением gofrs.dat. Извлеките средние расстояния межатомных связей в виде радиусов первых координационных сфер. Для этого определите положение первого максимума функций распределения пар, построив гофрс.
dat файл в приложении для работы с электронными таблицами и поиск максимумов и минимумов для каждой пары атомов, а затем определение радиуса первой координационной сферы как первого минимума PDF с помощью программного обеспечения для работы с электронными таблицами. Запустите сценарий видообразования для получения матрицы связности и получения координационных многогранников или полимеризации. Запустите speciation_umd.
py script с флагом r0, который сэмплирует граф связности на первом уровне для идентификации координационных многогранников. Запустите speciation_umd. скрипт py с флагом r1, который сэмплирует график связности на всех уровнях глубины для получения полимеризации.
График времени жизни каждого атомного кластера всех химических видов, обнаруженных в моделировании, найденных в папуле. dat файлы. Извлеките средние квадратные смещения или MSD атомов в зависимости от времени для получения самодиффузионной способности, затем вычислите MSD, используя ряд msd_umd.
скрипты py и вычисляют средний MSD каждого атомарного типа. Вычислите MSD каждого атома и химических веществ. Постройте MSD с помощью программного обеспечения на основе электронных таблиц и вычислите коэффициенты диффузии от наклона MSD.
Запустите vibr_spectrum_umd. скрипт py для вычисления автокорреляции скорости атомной скорости или функции VAC для каждого типа атома и выполнения его быстрого преобразования Фурье. Построение вибрационного спектра от вибрации.
dat файл с использованием программного обеспечения, похожего на электронную таблицу. Определите конечное значение при омега, равное нулю, что соответствует диффузному характеру жидкости в различных пиках спектра на конечной частоте. Выполните средние значения.
py для извлечения средних значений и разброса для давления, температуры, плотности и внутренней энергии из файлов UMD. Наконец, запустите полные средние значения. py script для выполнения полного статистического анализа, включая погрешность среднего значения.
Пиролит представляет собой модель многокомпонентного силикатного расплава, который лучше всего приближается к составу объемной силикатной Земли. Пакет UMD использовался для извлечения нескольких характерных признаков расплавленного пиролита. Максимум функции распределения кремний-кислородной пары лежит на уровне 1,635 ангстрема, что является лучшим приближением к длине изгиба.
Используя этот предел в качестве расстояния кремний-кислородной связи, анализ видообразования показывает, что ортосиликатные единицы, которые могут длиться до нескольких пикосекунд, доминируют в расплаве. Существует важная часть расплава, которая показывает частичную полимеризацию, что отражается присутствием димеров, таких как дисиликат, и тримеров, таких как единицы Si3Ox. Их соответствующее время жизни находится в порядке пикосекунды.
Все полимеры более высокого порядка имеют значительно более короткий срок службы. Различные значения вертикального и горизонтального шагов дают различные выборки MSD. Даже больших значений Z и V достаточно, чтобы определить наклоны и, следовательно, коэффициенты диффузии различных атомов.
Время постобработки резко увеличивается для больших значений Z и V. Наконец, функции автокорреляции атомной скорости дают вибрационный спектр расплава. Здесь показаны вклады атомов магния, кремния и кислорода, а также общая стоимость. При попытке использования этого протокола всегда проверяйте конвергенцию.
Убедитесь, что атомные траектории достаточно длинные, чтобы правильно уловить интересующее вас явление. Этот метод охватывает постобработку результатов моделирования. Моделирование и их анализ должны проводиться параллельно.
Обзор
Это исследование представляет собой пакет с открытым исходным кодом, разработанный для анализа ab initio молекулярно-динамических симуляций расплавов и жидкостей. Пакет вычисляет различные структурные, транспортные и термодинамические свойства, способствуя более глубокому пониманию массопереноса в природных системах.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Молекулярно-динамические симуляции
- Физическая химия
- Наука о материалах
Предыстория
- Расплавы и жидкости играют решающую роль в массопереносе в природных системах.
- Понимание их свойств важно для различных приложений в физике и химии.
- Молекулярно-динамические симуляции на основе первых принципов обеспечивают точные предсказания этих свойств.
- Пакет UMD предлагает инструменты для извлечения и анализа данных симуляции.
Цель исследования
- Разработать всеобъемлющий инструмент анализа для молекулярно-динамических симуляций.
- Вычислить структурные, транспортные и термодинамические свойства жидкостей.
- Обеспечить визуализацию и интерпретацию результатов симуляции.
Используемые методы
- Извлечение физических свойств с помощью специализированных скриптов на Python.
- Преобразование выходных данных симуляции в различные форматы для визуализации.
- Вычисление функций распределения пар и средних межатомных расстояний.
- Статистический анализ давления, температуры, плотности и энергии из файлов UMD.
Основные результаты
- Максимум функции распределения пар кремний-кислород был обнаружен при 1,635 ангстремов.
- В расплаве доминировали ортосиликатные единицы с наблюдаемой значительной частичной полимеризацией.
- Были вычислены среднеквадратичные смещения для определения самодиффузии.
- Был проанализирован вибрационный спектр, выявленный вклад различных атомных видов.
Выводы
- Пакет UMD эффективно анализирует молекулярно-динамические симуляции расплавов.
- Ключевые структурные и транспортные свойства были успешно извлечены и проанализированы.
- Дальнейшие исследования могут быть основаны на этом фреймворке для исследования других сложных систем.
Часто задаваемые вопросы
Executive Industry Relevance
Robust analysis of ab initio molecular dynamics (AIMD) simulations is critical for predictive modeling of fluid and melt properties in early-stage pharmaceutical and materials R&D. The UMD package enables standardized extraction of structural, transport, and thermodynamic parameters, supporting hypothesis-driven discovery and mechanistic de-risking. This capability enhances predictive confidence and informs risk-adjusted portfolio decisions for systems where atomic-level interactions govern functional outcomes.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative interrogation of atomic-scale interactions in complex fluids and melts.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying coordination environments and chemical speciation.
- Facilitates predictive modeling of transport and structural properties relevant to formulation science.
Screening & Assay Development
- Standardizes extraction of pair distribution functions and mean-square displacements for reproducible analysis.
- Provides validated outputs for downstream computational screening and property prediction workflows.
- Enables scalable, script-driven analysis for high-throughput simulation data sets.
Translational & Preclinical Research
- Aligns atomic-level simulation outputs with experimental observables such as diffusion coefficients and viscosity.
- Supports continuity from computational discovery to preclinical formulation optimization when relevant.
- Improves risk-adjusted advancement by quantifying uncertainty and error in key physical parameters.
Pipeline & Workflow Integration
The UMD package integrates into the computational discovery continuum, bridging AIMD simulation outputs with downstream analytics and experimental validation.
- Discovery Biology: Quantifies atomic trajectories and chemical speciation to support hypothesis testing and mechanistic clarity.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative readouts such as bond lengths, coordination numbers, and diffusion metrics.
- Analytics: Provides statistical analysis of thermodynamic and transport properties, enabling cross-condition comparisons.
- Translational Research: Connects simulation-derived parameters to experimental endpoints when supported by system relevance.
- Enterprise Reuse: Offers a modular, open-source toolkit adaptable across diverse simulation platforms and research programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in fluid and melt systems.
- Operational Value: Standardizes post-processing, enhances reproducibility, and supports scalable data analysis.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions by quantifying key physical properties and associated uncertainties.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of candidates based on robust simulation analytics.
Implementation Considerations
- Requires expertise in molecular dynamics and Python-based data analysis.
- Depends on access to AIMD simulation outputs and compatible computational infrastructure.
- Demands cross-team standardization of file formats and analysis protocols for reproducibility.
- Adaptable to a range of natural and synthetic fluid systems with appropriate parameterization.
- Post-processing time scales with simulation size; convergence and trajectory length must be validated.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Introduction
0:24
Analysis of the Molecular-dynamics Runs
1:15
Perform the Structural Analysis
2:05
Perform the Speciation Analysis
2:51
Compute Diffusion Coefficients
3:27
Time Correlation Functions
4:04
Thermodynamic Parameters Stemming from the Simulations
4:29
Results: Lifetime of the Si-O Chemical Species
5:59
Conclusion
