前言

本文中，我們首先介紹如何使用NEB方法搜索過渡態，以及在NEB的結果的基礎上，進一步提高精度優化出高精度、可驗證的過渡態。本文以MoS₂的一維條帶(其中一個Mo原子被Co替代摻雜)為例進行演示。

一般來說，這種反應，周期性結構為閉殼層結構(電子數為偶數)，但下文中的單胞電子個數為奇數，所以實際上應該至少用二倍大的超胞，與一個H₂分子反應。但這里為了節省計算量，僅僅為了演示過渡態搜索的過程，因此忽略這一點帶來的影響。

對于二維體系，BAND的效率高于同等精度的平面波程序，而一維體系比二維體系效率更高，幾乎接近非周期性體系的計算效率。本文以一維材料為例演示計算過程，二維、三維材料過程完全類似。

另外，BAND可以處理真正的一、二維模型，一維材料(周期性設置為Main > Periodicity > Chain)外圍為無限大真空，二維材料(周期性設置為Main > Periodicity > Slab)上下表面外，均為半無限大的真空，均無需人為添加“真空層”。

需要注意的是：BAND也可以像平面波方法那樣，使用三維周期性邊界條件，通過添加真空層來建立一、二維模型，但這既增大了計算量，又降低了精度。

模型

我們使用文獻(Journal of Molecular Catalysis A: Chemical, 163, 2000, 117–122)中的結構(這里我們自行優化過)。

反應物結構下載(已優化)

產物結構下載(已優化)

下載結構可通過下方??獲取。

NEB參數設置

打開Input窗口，并切換到BAND模塊，Task選擇NEB，并點擊后面的 “>” 按鈕：

注意：

• Initial System對應上面的反應物結構，Final System對應產物結構，選擇了這兩項后，Input窗口左邊底部就多了兩個切換按鈕，可以分別把兩個結構粘貼到Initial、Final兩個窗口里面(如下圖所示)。

• Number of Image，表示從反應物到產物之間，計算20個過渡結構，找到過渡態的大致區間。這個值實際上可以設置的更小一些，例如10，這樣計算量小一半

• Optimize reactants/products，本例中這里實際上可以不勾選，因為反應物和產物已經優化過了。

基組的設置，參考：BAND如何選擇基組

固定不參加反應的原子(選中原子后，點擊“fix positions”前面的＋)

降低收斂標準(NEB過程，尤其是第一次的NEB過程，并不需要嚴格收斂。這樣可以降低計算量，而不影響最終精度)：

保存任務之后，我們需要修改*.run文件中的優化算法的最大步長，避免能量振蕩：

也就是增加了Quasi-Newton字段，TrustRadius 0.02表示優化過程中，原子每一次最大位移不超過0.02。用戶可以酌情調大，但默認值就過大了。

保存*.run文件，并運行任務。

第一次NEB的結果

SCM - Movie - View - Accepted Geometries Only(只顯示收斂的點)

其中紅色曲線是能量變化曲線，可以看到從反應物到產物，能量逐漸升高、降低的過程。

第二次NEB計算

將能量變化曲線接近頂部，偏左側一些的結構，File - Save Geometry，保存作為第二次NEB計算的“反應物”，頂部偏右側一些的結構保存，作為第二次NEB的“產物”。換句話說，縮短NEB的范圍，再次進行計算。

第二次計算，與前面大同小異。僅僅需要注意：

• Initial結構、Final結構要使用新的

• Optimize reactants/products選項，絕對不可以勾選，否則會變成與第一次NEB一樣的結果，浪費時間

• 因為范圍縮短了，因此Number of Image也不需要那么多了，往往10個以內就可以了

• 同樣一定要注意在*.run文件中修改最大步長

第二次NEB的結果

SCM - Movie - View - Accepted Geometries Only(只顯示收斂的點)

因為已經非常細膩了，可以選中紅色曲線上的最高點，作為過渡態。一般的NEB計算過渡態就結束了。當然如果不夠細膩，還可以在該過程基礎上，縮短范圍，再進行第三次、四次NEB計算，最后一次的NEB過程，可以適當增大基組精度、k點數目。

反應物、產物的能量，可以在各自優化過程中得到的*.results/ams.log尾部看到，例如：

用三種單位顯示了其能量。

過渡態的能量在NEB的Movie最高點，查看窗口左側底部即有顯示，例如：

過渡態能量減去反應物能量即得到絕對0度下的能壘。

高精度過渡態優化

一般而言，基于第二次NEB的結果，就可以進行高精度計算，精確優化得到鞍點了，計算過程參考：過渡態搜索與虛頻驗證，并從過渡態出發反推反應物、產物。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的一维二维_更高效的一维、二维材料过渡态搜索的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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