Analiza stopów i płynów z symulacji dynamiki molekularnej ab initio za pomocą pakietu UMD
17 września 2021
Topnienia i płyny są wszechobecnymi wektorami transportu masowego w systemach naturalnych. Opracowaliśmy pakiet open-source do analizy ab initio symulacji dynamiki molekularnej takich systemów. Obliczamy właściwości strukturalne (wiązanie, klasteryzacja, specjacja chemiczna), transportowe (dyfuzja, lepkość) i termodynamiczne (widmo drgań).
Analiza symulacji dynamiki molekularnej opartych na pierwszych zasadach pozwala nam dokładnie przewidywać właściwości fizyczne i chemiczne płynów. Metodę tę można zastosować do dowolnej analizy atomowej w fizyce i chemii. Aby rozpocząć, wyodrębnij każdy określony zestaw właściwości fizycznych za pomocą co najmniej jednego dedykowanego skryptu języka Python z pakietu.
Uruchom wszystkie skrypty w wierszu polecenia. Wszystkie wykorzystują serię flag, które są tak spójne, jak to tylko możliwe, od jednego skryptu do drugiego. Przekształć dane wyjściowe symulacji MD wykonanej w kodzie opartych na pierwszych zasadach w plik UMD, a następnie przenieś pliki umd do plików xyz, aby ułatwić wizualizację w różnych innych pakietach, takich jak VMD lub VESTA.
Odwróć plik UMD do plików POSCAR typu VASP za pomocą skryptu umd2poscar. py, wybierając migawki symulacji z predefiniowaną częstotliwością. Uruchom gofrs_umd.
py skrypt do obliczania funkcji rozkładu par dla wszystkich par typów atomowych A i B. Dane wyjściowe są zapisywane w jednej karcie pliku ASCII oddzielonej rozszerzeniem gofrs.dat. Wyodrębnij średnie odległości wiązań międzyatomowych jako promienie pierwszych sfer koordynacyjnych. W tym celu zidentyfikuj położenie pierwszego maksimum funkcji rozkładu par, wykreślając gofrs.
dat w aplikacji arkusza kalkulacyjnego i wyszukując maksima i minima dla każdej pary atomów, a następnie zidentyfikuj promień pierwszej sfery koordynacyjnej jako pierwsze minimum pliku PDF za pomocą oprogramowania do arkuszy kalkulacyjnych. Uruchom skrypt specjacyjny, aby uzyskać macierz połączeń i uzyskać wielościany koordynacyjne lub polimeryzację. Uruchom speciation_umd.
Skrypt py z flagą R0, który próbkuje graf łączności na pierwszym poziomie w celu zidentyfikowania wielościanów koordynacyjnych. Uruchom speciation_umd. Skrypt py z flagą R1, który próbkuje wykres połączeń na wszystkich poziomach głębokości w celu uzyskania polimeryzacji.
Wykreśl czas życia każdego klastra atomowego wszystkich związków chemicznych znalezionych w symulacji, jak znaleziono w plikach papule. dat. Wyodrębnij średnie przemieszczenia kwadratowe lub MSD atomów w funkcji czasu, aby uzyskać samodyfuzyjność, a następnie oblicz MSD za pomocą szeregu msd_umd.
py i oblicz średnią wartość MSD każdego typu niepodzielnego. Oblicz MSD każdego atomu i gatunku chemicznego. Narysuj MSD za pomocą oprogramowania opartego na arkuszu kalkulacyjnym i oblicz współczynniki dyfuzji na podstawie nachylenia MSD.
Uruchom skrypt vibr_spectrum_umd. py, aby obliczyć autokorelację prędkości atomowej lub funkcję VAC dla każdego typu atomu i wykonać jego szybką transformację Fouriera. Wykreśl widmo drgań z wibracji.
dat za pomocą oprogramowania podobnego do arkusza kalkulacyjnego. Zidentyfikuj skończoną wartość w omega równą zero, która odpowiada dyfuzyjnemu charakterowi płynu w różnych pikach widma o skończonej częstotliwości. Średnie biegowe.
py, aby wyodrębnić średnie wartości i rozpiętość ciśnienia, temperatury, gęstości i energii wewnętrznej z plików UMD. Na koniec uruchom pełne średnie. py do wykonania pełnej analizy statystycznej, w tym błędu średniej.
Pirolit jest modelowym wieloskładnikowym stopionym krzemianem, który najlepiej przybliża skład masy Ziemi krzemianowej. Pakiet UMD został wykorzystany do ekstrakcji kilku charakterystycznych cech stopionego pirolitu. Maksimum funkcji rozkładu par krzem-tlen wynosi 1,635 angstrema, co jest najlepszym przybliżeniem długości gięcia.
Wykorzystując tę granicę jako odległość wiązania krzem-tlen, analiza specjacyjna pokazuje, że jednostki ortokrzemianowe, które mogą trwać do kilku pikosekund, dominują w stopie. Istnieje ważna część stopu, która wykazuje częściową polimeryzację, co odzwierciedla obecność dimerów, takich jak dwukrzemian i trimerów, takich jak jednostki Si3Ox. Odpowiadający im czas życia jest rzędu pikosekundy.
Wszystkie polimery wyższego rzędu mają znacznie krótszą żywotność. Różne wartości stopni pionowych i poziomych dają różne próbki MSD. Nawet duże wartości Z i V wystarczą, aby określić nachylenia, a tym samym współczynniki dyfuzji różnych atomów.
Czas przetwarzania końcowego znacznie się wydłuża dla dużych wartości Z i V. Wreszcie, funkcje autokorelacji prędkości atomowej dają widmo drgań stopu. Pokazano tutaj udział atomów magnezu, krzemu i tlenu, a także wartość całkowitą. Podczas próby użycia tego protokołu zawsze sprawdzaj zbieżność.
Upewnij się, że trajektorie atomowe są wystarczająco długie, aby prawidłowo uchwycić zjawisko, które Cię interesuje. Technika ta obejmuje przetwarzanie końcowe wyników symulacji. Symulacje i ich analiza muszą być prowadzone równolegle.
Przegląd
Niniejsze badanie przedstawia otwartoźródłowy pakiet zaprojektowany do analizy symulacji dynamiki molekularnej ab initio stopów i płynów. Pakiet oblicza różne właściwości strukturalne, transportowe i termodynamiczne, co ułatwia głębsze zrozumienie transportu masy w układach naturalnych.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Symulacje dynamiki molekularnej
- Chemia fizyczna
- Inżynieria materiałowa
Wstęp
- Stopy i ciecze odgrywają kluczową rolę w transporcie masy w układach naturalnych.
- Zrozumienie ich właściwości jest niezbędne dla wielu zastosowań w fizyce i chemii.
- Symulacje dynamiki molekularnej z zasad pierwszych dostarczają dokładnych przewidywań tych właściwości.
- Pakiet UMD oferuje narzędzia do wyodrębniania i analizy danych z symulacji.
Cel badania
- Opracowanie kompleksowego narzędzia analitycznego do symulacji dynamiki molekularnej.
- Obliczanie właściwości strukturalnych, transportowych i termodynamicznych płynów.
- Ułatwienie wizualizacji i interpretacji wyników symulacji.
Zastosowane metody
- Ekstrakcja właściwości fizycznych przy użyciu dedykowanych skryptów w języku Python.
- Konwersja wyników symulacji do różnych formatów plików w celu wizualizacji.
- Obliczanie funkcji rozkładu radialnego i średnich odległości międzyatomowych.
- Analiza statystyczna ciśnienia, temperatury, gęstości i energii z plików UMD.
Główne wyniki
- Maksimum funkcji rozkładu par krzem-tlen stwierdzono przy wartości 1,635 angstroms.
- W stopie dominują jednostki ortokrzemianowe, przy czym zaobserwowano znaczną polimeryzację częściową.
- W celu wyznaczenia samodyfuzyjności obliczono średnie kwadratowe przesunięcia.
- Przeanalizowano widmo wibracyjne, co pozwoliło na zidentyfikowanie wkładów różnych gatunków atomowych.
Wnioski
- Pakiet UMD w skuteczny sposób analizuje symulacje dynamiki molekularnej stopów.
- Kluczowe właściwości strukturalne i transportowe zostały pomyślnie wyekstrahowane i przeanalizowane.
- Dalsze badania mogą opierać się na tym modelu w celu eksploracji innych złożonych układów.
Najczęściej zadawane pytania
Znaczenie dla przemysłu
Rzetelna analiza symulacji dynamiki molekularnej ab initio (AIMD) ma kluczowe znaczenie dla modelowania predykcyjnego właściwości cieczy i stopów we wczesnych etapach badań i rozwoju (B&R) w farmacji i inżynierii materiałowej. Pakiet UMD umożliwia zestandaryzowane wyznaczanie parametrów strukturalnych, transportowych i termodynamicznych, wspierając odkrycia oparte na hipotezach oraz mechanistyczne ograniczanie ryzyka. Możliwość ta zwiększa pewność predykcyjną i dostarcza informacji niezbędnych do podejmowania decyzji portfelowych z uwzględnieniem ryzyka w przypadku systemów, w których oddziaływania na poziomie atomowym determinują wyniki funkcjonalne.
Strategiczne zastosowania w badaniach biofarmaceutycznych&D
Wczesne etapy odkrywania i walidacja celu
- Umożliwia ilościową analizę oddziaływań w skali atomowej w złożonych cieczach i stopach.
- Wspiera ograniczanie ryzyka mechanistycznego poprzez wyjaśnianie środowisk koordynacyjnych i specjacji chemicznej.
- Ułatwia modelowanie predykcyjne właściwości transportowych i strukturalnych istotnych dla nauki o formulacjach.
Przesiewy i opracowywanie testów
- Standaryzuje ekstrakcję funkcji rozkładu par oraz średnio kwadratowych przesunięć w celu zapewnienia powtarzalności analizy.
- Dostarcza zwalidowane wyniki dla dalszych etapów obliczeniowego przesiewu oraz przepływów pracy w zakresie przewidywania właściwości.
- Umożliwia skalowalną analizę sterowaną skryptami dla wysokoprzepustowych zbiorów danych symulacyjnych.
Badania translacyjne i przedkliniczne
- Koreluje wyniki symulacji na poziomie atomowym z obserwowalnymi parametrami eksperymentalnymi, takimi jak współczynniki dyfuzji i lepkość.
- Zapewnia ciągłość procesu od odkryć obliczeniowych po optymalizację formulacji przedklinicznych, w zależności od kontekstu.
- Usprawnia postępy skorygowane o ryzyko poprzez kwantyfikację niepewności i błędów w kluczowych parametrach fizycznych.
Integracja rurociągów i przepływu pracy
Pakiet UMD integruje się z kontinuum odkryć obliczeniowych, łącząc wyniki symulacji AIMD z późniejszą analityką i walidacją eksperymentalną.
- Biologia odkrywcza: Ilościowe określanie trajektorii atomowych i specjacji chemicznej w celu wspierania testowania hipotez oraz wyjaśniania mechanizmów.
- Screening: Dostarcza powtarzalne, ilościowe wyniki, takie jak długości wiązań, liczby koordynacyjne i parametry dyfuzji.
- Analityka: Zapewnia analizę statystyczną właściwości termodynamicznych i transportowych, umożliwiając porównania między różnymi warunkami.
- Badania translacyjne: Łączy parametry pochodzące z symulacji z punktami końcowymi eksperymentu, gdy jest to uzasadnione istotnością systemu.
- Ponowne wykorzystanie w przedsiębiorstwie: Oferuje modularny zestaw narzędzi open-source, który można dostosować do różnych platform symulacyjnych i programów badawczych.
Wpływ operacyjny i przedsiębiorczy
- Wartość naukowa: Zwiększa pewność prognostyczną i redukuje niejednoznaczność mechanistyczną w układach cieczy i stopów.
- Wartość operacyjna: Standaryzuje postprocessing, zwiększa powtarzalność i wspiera skalowalną analizę danych.
- Wartość strategiczna: Wspiera decyzje o kontynuacji lub przerwaniu badań poprzez kwantyfikację kluczowych właściwości fizycznych i związanych z nimi niepewności.
- Wpływ na portfolio: Umożliwia priorytetyzację kandydatów z uwzględnieniem ryzyka w oparciu o rzetelną analitykę symulacyjną.
Uwagi dotyczące wdrożenia
- Wymagana jest wiedza z zakresu dynamiki molekularnej oraz analizy danych w języku Python.
- Metoda zależy od dostępu do wyników symulacji AIMD oraz kompatybilnej infrastruktury obliczeniowej.
- W celu zapewnienia powtarzalności konieczna jest międzyzespołowa standaryzacja formatów plików i protokołów analizy.
- Metoda jest dostosowywalna do szeregu naturalnych i syntetycznych układów płynów przy zastosowaniu odpowiedniej parametryzacji.
- Czas postprocessingu skaluje się wraz z rozmiarem symulacji; należy zwalidować zbieżność oraz długość trajektorii.
Najczęściej zadawane pytania dotyczące biofarmacji
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
