本帖最后由 ultramanm87 于 2024-11-22 10:55 编辑
目的:作为一个搞环境的(重金属方向),如果要按照本论坛大佬们的建议,应该对体系(比如clay+金属离子)这种体系同时使用显式的、尤其是阳离子周围1-2层的水分子以及隐式溶剂模型,还应该进行一定的结构优化。之前搞cp2k sccs搞得头皮发麻尤其是想用它来优化结构,于是想试下其他软件是否能够在隐式溶剂模型下高效的结构优化,在这里做个笔记。欢迎讨论!
一、包含软件
CP2K
主要为高斯平面波基组,使用了SCCS模型(Andreussi et al., 2012)。实际计算中很依赖调整SCCS模型中判断溶质边界的参数,或者(据说)提高截断能,不然很容易不收敛或者能量振荡严重。
Quantum ESPRESSO
平面波软件,使用了SCCS模型(Andreussi et al., 2012),需要使用外部的Environ插件来完成计算。默认参数够用。但是PW方法在原子数较多时计算实在太慢了。
GPAW
有PW、FD和LCAO三种方法。由于后续笔者想要在比较大的体系中进行计算,因此不考虑计算速度较慢的PW和FD方法。使用了CSM模型(Held and Walter, 2014)。
ABACUS
有PW和LCAO两种方法,同样PW方法在大体系很昂贵,因此只测试LCAO方法。使用了一种应用到VASP中的溶剂化方法(不是VASPSOL)(Mathew et al., 2014)。
二、小分子测试
测试平台7950x+64GB(no GPU)
将乙醇分子在隐式水溶剂中进行优化,比较优化的步数、优化的结构(pyscf的在非周期条件下,用B3LYP-D3(BJ)/def2-TZVP+IEF-PCM进行优化,带density fitting)、和优化完的溶解自由能(为省事儿使用溶剂模型中优化后的结构计算气象能量)。
能量参考:
以下是软件安装和测试的步骤。
GPAW 安装GAPW可以直接用conda安装,安装命令为: - conda install conda-forge::gpaw
复制代码上述命令建议先创建一个conda环境后再安装,避免环境冲突。使用上述安装后,可使用gpaw info查看有哪些安装的包: - | python-3.12.7 /home/haha/miniconda/envs/gpaw/bin/python |
- | gpaw-24.6.0 /home/haha/miniconda/envs/gpaw/lib/python3.12/site-packages/gpaw/ |
- | ase-3.23.0 /home/haha/miniconda/envs/gpaw/lib/python3.12/site-packages/ase/ |
- | numpy-1.26.4 /home/haha/miniconda/envs/gpaw/lib/python3.12/site-packages/numpy/ |
- | scipy-1.14.1 /home/haha/miniconda/envs/gpaw/lib/python3.12/site-packages/scipy/ |
- | libxc-6.2.2 yes |
- | _gpaw /home/haha/miniconda/envs/gpaw/lib/python3.12/site-packages/_gpaw.cpython-312-x86_64-linux-gnu.so |
- | MPI enabled yes |
- | OpenMP enabled yes |
- | GPU enabled no |
- | GPU-aware MPI no |
- | CUPY /home/haha/miniconda/envs/gpaw/lib/python3.12/site-packages/gpaw/gpu/cpupy/__init__.py |
- | scalapack yes |
- | Elpa yes; version: 20211125 |
- | FFTW yes |
- | libvdwxc yes |
- | PAW-datasets (1) /home/haha/miniconda/envs/gpaw/share/gpaw
复制代码可见除了GPU相关,其他需要的库都已经装好了,可以直接使用mpirun -n 4 gpaw python script.py运行
模型构建GPAW与ASE十分紧密,因此可以使用ASE创建分子与晶胞。创建ethanol_relax.py:
- from ase.build import molecule
- from ase.io import read as ase_read
- from ase.io import write as ase_write
- from ase.units import mol, kJ, kcal, Pascal, m
- from ase.data.vdw import vdw_radi
- from gpaw.convergence_criteria import Energy, Density, Eigenstates
- from dftd3.ase import DFTD3 #需要安装simple-dftd3包
- from ase.calculators.mixing import SumCalculator
- from ase.optimize import BFGSLineSearch
- from gpaw.solvation import (
- # calculator
- SolvationGPAW,
- # cavities
- EffectivePotentialCavity,
- ADM12SmoothStepCavity,
- #FG02SmoothStepCavity,
- # custom classes for the cavities
- Power12Potential,
- ElDensity,
- #SSS09Density,
- # dielectric
- LinearDielectric,
- # non-el interactions
- SurfaceInteraction,
- VolumeInteraction,
- LeakedDensityInteraction,
- # surface and volume calculators
- GradientSurface,
- KB51Volume,
- )#这边把所有主要的溶剂计算模块载入了,使用默认的CSM不需要这么多
- atoms = molecule('CH3CH2OH')
- atoms.center(vacuum=5)
- atoms.pbc = [True, True, True]
- ase_write("ethanol_initial.cif", atoms,format='cif') #保存初始结构给后续其他软件使用
- h = 0.1 #格点精度
- # solvent parameters for water from J. Chem. Phys. 141, 174108 (2014)
- u0 = 0.180 # eV
- epsinf = 78.36 # dimensionless
- gamma = 18.4 * 1e-3 * Pascal * m # convert from dyne / cm to eV / Angstrom**2
- T = 298.15 # Kelvin
- p = -0.35 * 1e9 * Pascal
- vdw_radii = vdw_radii.copy()
- vdw_radii[1] = 1.09
- vdw_radii[25] = 2.04
- kappa_T = 4.53e-10 / Pascal
- #需要用一个函数为原子添加半径参数
- def atomic_radii(atoms_vdwr):
- return [vdw_radii[n] for n in atoms_vdwr.numbers]
- dft = SolvationGPAW(mode='lcao', basis='dzp', xc='PBE', nbands='110%', kpts=(2, 2, 2),
- h=h, txt='ethanol_relax.txt', #输出文件
- parallel=dict(band=2, # band parallelization
- augment_grids=True, # use all cores for XC/Poisson
- sl_auto=True, # enable ScaLAPACK parallelization
- use_elpa=True),# enable elpa parallelization
- cavity=EffectivePotentialCavity(
- effective_potential=Power12Potential(atomic_radii, u0),
- temperature=T,
- surface_calculator=GradientSurface(),
- volume_calculator=KB51Volume(compressibility=kappa_T, temperature=T)),
- dielectric=LinearDielectric(epsinf=epsinf),
- interactions=[SurfaceInteraction(surface_tension=gamma),
- VolumeInteraction(pressure=p),
- LeakedDensityInteraction(voltage=1)])
- atoms.calc = SumCalculator([DFTD3(method="PBE", damping="d3bj"), dft]) #加上色散校正
- relax = BFGSLineSearch(atoms, trajectory="ethanol.traj")
- relax.run(fmax=0.001)
复制代码 运行结构优化
mpirun -n 16 gpaw python ethanol_relax.py共优化12步,29个SCF,用时4377s
运行结束后产生轨迹文件ethanol.traj和记录SCF过程的ethanol_relax.txt
计算能量差
完成优化后,读取优化完的结构计算气相与液相能量之差:
- from ase.io import read as ase_read
- from ase.io import write as ase_write
- from gpaw import GPAW, PW
- from ase.optimize import BFGSLineSearch
- #from ase.filters import UnitCellFilter
- from dftd3.ase import DFTD3
- from ase.calculators.mixing import SumCalculator
- from ase.constraints import FixAtoms
- from ase.units import mol, kJ, kcal, Pascal, m
- from ase.data.vdw import vdw_radii
- from ase.build import molecule
- from ase.parallel import parprint
- from gpaw.solvation import (
- # calculator
- SolvationGPAW,
- # cavities
- EffectivePotentialCavity,
- ADM12SmoothStepCavity,
- #FG02SmoothStepCavity,
- # custom classes for the cavities
- Power12Potential,
- ElDensity,
- #SSS09Density,
- # dielectric
- LinearDielectric,
- # non-el interactions
- SurfaceInteraction,
- VolumeInteraction,
- LeakedDensityInteraction,
- # surface and volume calculators
- GradientSurface,
- KB51Volume,
- )
- from ase.io.trajectory import Trajectory
- atoms = Trajectory('ethanol.traj')[-1] #取最后一帧
- # non-solvent related DFT parameters
- h = 0.1
- # solvent parameters for water from J. Chem. Phys. 141, 174108 (2014)
- u0 = 0.180 # eV
- epsinf = 78.36 # dimensionless
- gamma = 18.4 * 1e-3 * Pascal * m # convert from dyne / cm to eV / Angstrom**2
- T = 298.15 # Kelvin
- p = -0.35 * 1e9 * Pascal
- vdw_radii = vdw_radii.copy()
- vdw_radii[1] = 1.09
- vdw_radii[25] = 2.04
- kappa_T = 4.53e-10 / Pascal
- def atomic_radii(atoms_vdwr):
- return [vdw_radii[n] for n in atoms_vdwr.numbers]
- #液相
- dft1 = SolvationGPAW(mode='lcao', basis='dzp', xc='PBE',nbands='110%',kpts=(2,2,2),
- parallel=dict(band=2, # band parallelization
- augment_grids=True, # use all cores for XC/Poisson
- sl_auto=True, # enable ScaLAPACK parallelization
- use_elpa=True),
- h=h, txt='ethanol_water.txt',
- # occupations={'name': 'fermi-dirac', 'width': 0.05},
- cavity=EffectivePotentialCavity(
- effective_potential=Power12Potential(atomic_radii, u0),
- temperature=T,
- surface_calculator=GradientSurface(),
- volume_calculator=KB51Volume(compressibility=kappa_T,temperature=T)),
- dielectric=LinearDielectric(epsinf=epsinf),
- interactions=[SurfaceInteraction(surface_tension=gamma),
- VolumeInteraction(pressure=p),
- LeakedDensityInteraction(voltage=1)])
- atoms.calc = SumCalculator([DFTD3(method="PBE", damping="d3bj"), dft1])
- Ewater = atoms.get_potential_energy()
- #气相
- dft2=GPAW(xc='PBE',mode='lcao',basis='dzp',h=h,nbands='110%',kpts=(2,2,2),
- parallel=dict(band=2, # band parallelization
- augment_grids=True, # use all cores for XC/Poisson
- sl_auto=True, # enable ScaLAPACK parallelization
- use_elpa=True),
- txt='ethanol_gas.txt')
- atoms.calc = SumCalculator([DFTD3(method="PBE", damping="d3bj"), dft2])
- Egasphase = atoms.get_potential_energy()
- DGSol_eV = Ewater - Egasphase
- DGSol_kJ_per_mol = DGSol_eV / (kJ / mol)
- DGSol_kcal_per_mol = DGSol_eV / (kcal / mol)
- parprint('calculated Delta Gsol = %.0f meV = %.1f kJ / mol = %.1f kcal / mol' %
- (DGSol_eV * 1000., DGSol_kJ_per_mol, DGSol_kcal_per_mol))
复制代码运行上述.py文件得到的结果为-0.185eV,与其他软件的结果相近。气相每次scf迭代用时1s,液相每次迭代用时10s。
ABACUS
安装
与GPAW一样,ABACUS也可以直接用conda安装所有需要的库与本体,建议使用新环境隔离开。
安装:conda create -n abacus_env abacus "libblas=*=*mkl" mpich -c conda-forge
运行:mpirun -n 16 abacus
模型构建与输入文件
ABACUS的结构文件STRU文件有点恶心,使用ABACUS的ASE插件来生成最方便,参考:https://gitlab.com/1041176461/ase-abacus。直接使用上一部分产生的初始.cif文件即可:
- from ase.io import read as ase_read
- from ase.io import write as ase_write
- from ase.constraints import FixAtoms
- from ase.build import molecule
- ethanol = ase_read('ethanol_initial.cif')
- #实际上ASE atom对象的FixAtoms和定义磁矩也是有效的,比如固定slab中的底层可以:
- #mno2.set_constraint(FixAtoms(mask=mno2.positions[:, 2] < 3))
- #表明固定二氧化锰z坐标低于3埃的原子
- #磁矩,给Mn原子一个3的初猜:
- #maganetic = []
- #for atom in mno2:
- # if atom.symbol == "Mn":
- # maganetic.append(3)
- # else:
- # maganetic.append(0)
- #mno2.set_initial_magnetic_moments(maganetic)
- #ABACUS使用LCAO时需要同时提供赝势文件与数值轨道基组,可以在官网下载
- pp={'C':'C_ONCV_PBE-1.0.upf',
- 'H':'H_ONCV_PBE-1.0.upf',
- 'O':'O_ONCV_PBE-1.0.upf'}
- basis={'C':'C_gga_7au_100Ry_2s2p1d.orb',
- 'H':'H_gga_6au_100Ry_2s1p.orb',
- 'O':'O_gga_7au_100Ry_2s2p1d.orb'}
- ase_write('STRU',ethanol,format='abacus',pp=pp,basis=basis)
复制代码然后得到相应的STRU文件: - ATOMIC_SPECIES
- C 12.011 C_ONCV_PBE-1.0.upf
- O 15.999 O_ONCV_PBE-1.0.upf
- H 1.008 H_ONCV_PBE-1.0.upf
- NUMERICAL_ORBITAL
- C_gga_7au_100Ry_2s2p1d.orb
- O_gga_7au_100Ry_2s2p1d.orb
- H_gga_6au_100Ry_2s1p.orb
- LATTICE_CONSTANT
- 1.8897261258369282
- LATTICE_VECTORS
- 14.062514000 0.0000000000 0.0000000000
- 0.0000000000 12.244742000 0.0000000000
- 0.0000000000 0.0000000000 11.773866000
- ATOMIC_POSITIONS
- Direct
- C
- 0.0000000000
- 2
- 0.5770520000 0.4603490000 0.5000000000 1 1 1 mag 0.0
- 0.4939820000 0.5387370000 0.5000000000 1 1 1 mag 0.0
- O
- 0.0000000000
- 1
- 0.4093540000 0.4744540000 0.5000000000 1 1 1 mag 0.0
- H
- 0.0000000000
- 6
- 0.3555550000 0.5242050000 0.5000000000 1 1 1 mag 0.0
- 0.4970080000 0.5916610000 0.5753310000 1 1 1 mag 0.0
- 0.4970080000 0.5916610000 0.4246690000 1 1 1 mag 0.0
- 0.6444450000 0.5048730000 0.5000000000 1 1 1 mag 0.0
- 0.5742370000 0.4083390000 0.5752410000 1 1 1 mag 0.0
- 0.5742370000 0.4083390000 0.4247590000 1 1 1 mag 0.0
复制代码INPUT文件: - INPUT_PARAMETERS
- suffix ethanol
- ntype 3
- nelec 0.0
- nspin 1
- pseudo_dir /path_to_pp/ #赝势文件夹
- orbital_dir /path_to_orb/ #轨道基组文件夹
- dft_functional pbe
- ecutwfc 100 # Rydberg #LCAO使用建议值100Ry,使用PW方法最好测试下
- scf_thr 1e-7 # Rydberg #用比较高的收敛限
- basis_type lcao #使用LCAO
- calculation relax # this is the key parameter telling abacus to do a scf calculation
- force_thr_ev 0.01 # the threshold of the force convergence, in unit of eV/Angstrom
- relax_nmax 100 # the maximal number of ionic iteration steps
- out_stru 1 #输出结构
- vdw_method d3_bj #dftd3-bj校正
- #溶剂模型参数
- imp_sol 1 #打开溶剂模型
- eb_k 80
- tau 0.000010798
- sigma_k 0.6
- nc_k 0.00037
复制代码KPT文件: - K_POINTS
- 0
- Gamma
- 2 2 2 0 0 0
复制代码和VASP类似(幸好不用合并赝势文件),把他们放到同一个文件夹,运行mpirun -n 16 abacus,得到最后一帧结构。 共优化27步,用时7785s
溶解自由能
使用优化后的结构,分别计算气相与液相的能量。
- INPUT_PARAMETERS
- suffix ethanol
- ntype 3
- nelec 0.0
- nspin 1
- pseudo_dir /path_to_pp/ #赝势文件夹
- orbital_dir /path_to_orb/ #轨道基组文件夹
- dft_functional pbe
- ecutwfc 100 # Rydberg #LCAO使用建议值100Ry,使用PW方法最好测试下
- scf_thr 1e-7 # Rydberg #用比较高的收敛限
- basis_type lcao #使用LCAO
- calculation scf # this is the key parameter telling abacus to do a scf calculation
- vdw_method d3_bj #dftd3-bj校正
- #溶剂模型参数
- imp_sol 0 #关闭溶剂模型
- eb_k 80
- tau 0.000010798
- sigma_k 0.6
- nc_k 0.00037
复制代码气相中每次scf迭代用时约为0.8s,总能量-841.1220375167616 eV 。液相中每次scf迭代用时16s,总能量-841.3260286872329 eV,溶解自由能:-0.20 eV符合。
QE安装
QE要使用溶剂模型需要在编译时加入Environ插件。由于是AMD平台,不考虑的MKL的话编译很简单,先进入解压后的Environ源代码文件夹,输入:./configure --with-qe=<absolute_path_to_QE>,成功后进行编译:make -j compile。
没有报错后进入QE的目录,输入./configure --with-environ=<absolute_path_to_Environ> -enable-openmp,成功后开始编译QEmake -jN all。详细QE编译并且加上MKL参考http://sobereva.com/562。在测试中发现有些版本QE的configure无法正确识别MKL,如果出现此情况,有条件的可以自行修改,没条件的又不急需那个版本的话直接换一个版本的源码包。
结构优化(qe用的人比较多,就不放输入文件了)
使用SSSP Efficiency的赝势库,截断能设置为60,600。
Environ input (environ.in):
- &ENVIRON
- verbose = 1
- environ_type = "water" #应用默认的参数
- environ_thr = 1.d2
- /
- &BOUNDARY
- solvent_mode = 'full'
- /
- &ELECTROSTATIC
- pbc_dim = 3
复制代码将.in文件和environ.in放到一个文件夹运行: mpirun -n 16 pw.x < enthanol.in -environ液相优化用时494s,12步。每次scf迭代8s。气相每次迭代3.8秒。
溶解自由能
液相中总能量-85.6621819080 Ry ,气相中-85.65146975 Ry,溶解自由能为-0.14 eV,差距有点多。
CP2K
安装
参考http://sobereva.com/586
直接使用Multiwfn生成的输入文件默认值进行优化。首先使用非周期性,gamma点进行计算。中间偶尔几步能量波动特别大,在优化85步之后,SCF直接由于solvation energy异常(+1022 kcal/mol)不收敛了。
现在改成三维周期性,直接用Multiwfn生成的输入文件(截断能:55,400;Perodic求解器;RHO_MIN 0.0001841; RHO_MAX 0.0013604)。同样,优化前几步就出现很大的能量波动以及不合理的solvation energy:
将输入文件中的值改成和Envrion中的值一致(Dupont et al., 2013),即α+γ 50,β -0.35,RHO_MIN 0.0001,RHO_MAX 0.005。将截断能提高至60、800再次进行结构优化。这次经过8步后优化收敛,每步scf迭代为10s左右,总用时1744s,Solvation energy为-0.17 eV符合。
小结
以上软件应该都能够通过调整参数来得到合理的小分子自由能,但是cp2k需要很小心地测试隐式溶剂模型截断能(测试力?),有时候虽然第一步能给个负值,但是在优化过程中就会不收敛,尽管此时构象并没有发生明显变化。其他软件在这一环节中没有出现cp2k的问题。优化后GPAW给出的结构与pyscf优化的差距稍大,部分键长差距2%左右,其他软件优化的差距在1%以内。
三、slab吸附模型测试
正在施工。。。。有空补上
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