计算化学公社

标题: 关于在330K下进行AIMD（基于PBE泛函）来模拟300K下有机物的物化性质可靠性 [打印本页]

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作者
Author: ljh123    时间: 2026-3-19 15:26
标题: 关于在330K下进行AIMD（基于PBE泛函）来模拟300K下有机物的物化性质可靠性
最近看到很多做AIMD文章，在算力有限的情况下，都会提到用330K+PBE泛函来探究300K下物质的物化性质（例如硝酸的构象、pka等等），给出的依据是过去有几篇文章讨论过PBE泛函会高估水的氢键网络强度，使得300K下PBE得到的水结构密度明显较低、粘性明显偏大（这一点我自己在模拟时也确认了）。此外也有文章指出，330K下PBE泛函得到的水的RDF更接近实验RDF以及PIMD得到的RDF。
不过这样人为因素也明显，所以我想问问大家，大家有没有类似的经验，如果用330K+PBE来进行AIMD是否会受到质疑？我的体系是计算一些酸分子的pka以及MSD等性质。
PS：个人对比过330K和300K，确实是330K明显接近实际水，300K差距十分大）

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作者
Author: sobereva    时间: 2026-3-19 16:45
有前人的文章作为佐证，并且情况和你当前研究的问题关系很大，可以作为支撑
但如果能有耗时可接受的计算级别在接近300K就能有理想结果，则更推荐使用，免得经验性提高温度还需要进行解释。可以实测。诸如r2SCAN、B97M-rV等，并且测试加不加色散校正的情况

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作者
Author: 嘤嘤嘤    时间: 2026-3-20 11:15
为什么会选择PBE泛函？

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作者
Author: ljh123    时间: 2026-3-20 18:13

嘤嘤嘤 发表于 2026-3-20 11:15
为什么会选择PBE泛函？

一个是这类研究PBE用的多，所以也不容易被质疑。另一个是成本，换成metaGGA至少是两倍的成本。而且AIMD不好验证精度，像水的物理性质还简单点，如果涉及到有机物化学性质就得做增强采样，轨迹得很长，所以我一般还是看论文用什么泛函。
实际上这次还是因为训练了机器学习力场才对PBE这类纯泛函精度有了更深理解，之前AIMD只能跑几十ps

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作者
Author: 嘤嘤嘤    时间: 2026-3-20 20:54

ljh123 发表于 2026-3-20 18:13
一个是这类研究PBE用的多，所以也不容易被质疑。另一个是成本，换成metaGGA至少是两倍的成本。而且AIMD不 ...

之前看过水体系有审稿人质疑过PBE，但是可能和您的方向不一样吧。

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作者
Author: ljh123    时间: 2026-3-20 21:26

嘤嘤嘤 发表于 2026-3-20 20:54
之前看过水体系有审稿人质疑过PBE，但是可能和您的方向不一样吧。

这个比较看审稿人个人吧，因为确实PBE精度不咋地。但是说实话，论（凑实验数据的）精度GGA和metaGGA都不如SPC/E之类的经典力场。如果审稿人质疑PBE其实还算好解决，比较就算近几年，上至大子刊、JACS、PRL下至JPC也有一堆用PBE来研究水体系的，引用几篇就可以。不过如果你说的是研究纯水的性质，比如一些量子效应之类的，确实得用r2scan更多

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