stringtranslate.com

Прогнозирование кристаллической структуры

Прогнозирование кристаллической структуры ( CSP ) — это расчет кристаллических структур твердых тел из первых принципов . Надежные методы прогнозирования кристаллической структуры соединения, основанные только на его составе, были целью физических наук с 1950-х годов. [1] Используемые вычислительные методы включают имитацию отжига , эволюционные алгоритмы , распределенный мультипольный анализ , случайную выборку, перескок по бассейнам , интеллектуальный анализ данных , теорию функционала плотности и молекулярную механику . [2]

История

Кристаллические структуры простых ионных твердых тел давно рационализируются в терминах правил Полинга , впервые изложенных в 1929 году Лайнусом Полингом . [3] Для металлов и полупроводников существуют различные правила, касающиеся концентрации валентных электронов. Однако предсказание и рационализация — это довольно разные вещи. Чаще всего термин предсказание кристаллической структуры означает поиск минимально-энергетического расположения ее составляющих атомов (или, для молекулярных кристаллов, ее молекул) в пространстве. Проблема имеет два аспекта: комбинаторика («фазовое пространство поиска», на практике наиболее острое для неорганических кристаллов) и энергетика (или «ранжирование устойчивости», наиболее острое для молекулярных органических кристаллов). Для сложных немолекулярных кристаллов (где «проблема поиска» наиболее остра) основными недавними достижениями стали разработка версии метадинамики Мартонака , [ 4] [5] эволюционного алгоритма Оганова-Гласса USPEX, [6] и случайного поиска первых принципов. [7] Последние способны решать глобальную задачу оптимизации примерно со ста степенями свободы, в то время как подход метадинамики заключается в сведении всех структурных переменных к нескольким «медленным» коллективным переменным (что часто работает).

Молекулярные кристаллы

Прогнозирование структур органических кристаллов важно в академической и промышленной науке, особенно для фармацевтических препаратов и пигментов , где понимание полиморфизма полезно. [8] Кристаллические структуры молекулярных веществ, особенно органических соединений, очень трудно предсказать и ранжировать в порядке стабильности. Межмолекулярные взаимодействия относительно слабы, ненаправлены и имеют большой радиус действия. [9] Это приводит к типичным различиям в решетке и свободной энергии между полиморфами , которые часто составляют всего несколько кДж/моль, очень редко превышая 10 кДж/моль. [10] Методы прогнозирования структуры кристаллов часто находят множество возможных структур в этом небольшом диапазоне энергий. Эти небольшие различия в энергии сложно надежно предсказать без чрезмерных вычислительных усилий.

С 2007 года был достигнут значительный прогресс в CSP малых органических молекул, при этом несколько различных методов доказали свою эффективность. [11] [12] Наиболее широко обсуждаемый метод сначала ранжирует энергии всех возможных кристаллических структур с использованием настраиваемого силового поля ММ и завершается использованием шага DFT с поправкой на дисперсию для оценки энергии решетки и стабильности каждой отобранной структуры-кандидата. [13] Более поздние попытки предсказать кристаллические структуры были сосредоточены на оценке свободной энергии кристалла путем включения эффектов температуры и энтропии в органических кристаллах с использованием вибрационного анализа или молекулярной динамики. [14] [15]

Программное обеспечение для прогнозирования кристаллической структуры

Следующие коды могут предсказывать стабильные и метастабильные структуры с учетом химического состава и внешних условий (давление, температура):

Дальнейшее чтение

Ссылки

  1. ^ GR Desiraju (2002). «Криптическая кристаллография». Nature Materials . 1 (2): 77–79. doi :10.1038/nmat726. PMID  12618812. S2CID  6056119.
  2. ^ SM Woodley, R. Catlow; Catlow (2008). «Предсказание кристаллической структуры из первых принципов». Nature Materials . 7 (12): 937–946. Bibcode :2008NatMa...7..937W. doi :10.1038/nmat2321. PMID  19029928.
  3. ^ Л. Полинг (1929). «Принципы, определяющие структуру сложных ионных кристаллов». Журнал Американского химического общества . 51 (4): 1010–1026. doi :10.1021/ja01379a006.
  4. ^ Martonak R., Laio A., Parrinello M. (2003). «Предсказание кристаллических структур: пересмотр метода Parrinello-Rahman». Physical Review Letters . 90 (3): 75502. arXiv : cond-mat/0211551 . Bibcode : 2003PhRvL..90g5503M. doi : 10.1103/physrevlett.90.075503. PMID  12633242. S2CID  25238210.{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  5. ^ Мартонак Р., Донадио Д., Оганов А.Р., Парринелло М.; Донадио; Оганов; Парринелло (2006). «Преобразования кристаллической структуры в SiO 2 на основе классической и ab initio метадинамики». Природные материалы . 5 (8): 623–626. Бибкод : 2006NatMa...5..623M. дои : 10.1038/nmat1696. PMID  16845414. S2CID  30791206.{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  6. ^ Оганов, AR; Гласс, CW (2006). «Предсказание структуры кристалла с использованием эволюционных методов ab initio: принципы и приложения». Журнал химической физики . 124 (24): 244704. arXiv : 0911.3186 . Bibcode : 2006JChPh.124x4704O. doi : 10.1063/1.2210932. PMID  16821993. S2CID  9688132.
  7. ^ Pickard, CJ; Needs, RJ (2006). "Фазы силана высокого давления". Physical Review Letters . 97 (4): 045504. arXiv : cond-mat/0604454 . Bibcode : 2006PhRvL..97d5504P. doi : 10.1103/PhysRevLett.97.045504. PMID  16907590. S2CID  36278251.
  8. ^ Прайс, Сара Л. (2014-03-10). «Предсказание кристаллических структур органических соединений». Chemical Society Reviews . 43 (7): 2098–2111. doi : 10.1039/C3CS60279F . ISSN  1460-4744. PMID  24263977.
  9. ^ Стоун, Энтони (2013). Теория межмолекулярных сил . Oxford University Press.
  10. ^ Найман, Джонас; Дэй, Грэм М. (2015). «Различия в статической и решеточной колебательной энергии между полиморфами». CrystEngComm . 17 (28): 5154–5165. doi : 10.1039/C5CE00045A .
  11. ^ К. Сандерсон (2007). "Модель предсказывает структуру кристаллов". Nature . 450 (7171): 771. Bibcode :2007Natur.450..771S. doi : 10.1038/450771a . PMID  18063962.
  12. ^ Дэй, Грэм М.; Купер, Тимоти Г.; Круз-Кабеса, Аврора Дж.; Гейчик, Катажина Э.; Аммон, Герман Л.; Бурригтер, Стефан XM; Тан, Джеффри С.; Делла Валле, Рафаэле Г.; Венути, Элизабетта; Хосе, Йован; Гадре, Шридхар Р.; Десираджу, Гаутам Р.; Тхакур, Теджендер С.; Ван Эйк, Буке П.; Фаселли, Хулио К.; Базтерра, Виктор Э.; Ферраро, Марта Б.; Хофманн, Детлеф ВМ; Нойманн, Маркус А.; Леусен, Фрэнк Дж. Дж.; Кендрик, Джон; Прайс, Сара Л.; Мискитта, Олстон Дж.; Карамерцанис, Панайотис Г.; Уэлч, Гарет, Вашингтон; Шерага, Гарольд А.; Арнаутова, Елена А.; Шмидт, Мартин У.; Ван де Стрик, Джакко и др. (2009). «Значительный прогресс в прогнозировании кристаллических структур малых органических молекул – отчет о четвертом слепом тест» (PDF) . Acta Crystallographica B . 65 (Pt 2): 107–125. doi : 10.1107/S0108768109004066 . PMID  19299868.
  13. ^ MA Neumann, FJJ Leusen, J. Kendrick; Leusen; Kendrick (2008). «Крупный шаг вперед в предсказании кристаллической структуры». Angewandte Chemie International Edition . 47 (13): 2427–2430. arXiv : 1506.05421 . doi : 10.1002/anie.200704247. PMID  18288660.{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  14. ^ Рейли, Энтони М.; Купер, Ричард И.; Аджиман, Клэр С .; Бхаттачарья, Сасвата; Бозе, А. Дэниел; Бранденбург, Ян Герит; Бигрейв, Питер Дж.; Билсма, Рита; Кэмпбелл, Джош Э.; Автомобиль, Роберто; Кейс, Дэвид Х.; Чадха, Рену; Коул, Джейсон С.; Косберн, Кэтрин; Куппен, Херма М.; Кертис, Фаррен; Дэй, Грэм М.; ДиСтасио, Роберт А.; Дзябченко Александр; Ван Эйк, Буке П.; Элкинг, Деннис М.; Ван Ден Энде, Йост А.; Фаселли, Хулио К.; Ферраро, Марта Б.; Фусти-Мольнар, Ласло; Гациу, Кристина Анна; Ну и дела, Томас С.; Де Гельдер, Рене; Гирингелли, Лука М.; и др. (2016). «Отчет о шестом слепом тесте методов прогнозирования структуры органических кристаллов». Acta Crystallographica B. 72 ( 4): 439–459. Bibcode :2016AcCrB..72..439R. doi :10.1107/S2052520616007447. PMC 4971545 . PMID  27484368. 
  15. ^ Дайбек, Эрик С.; Абрахам, Натан С.; Шибер, Натали П.; Ширтс, Майкл Р. (2017). «Учет энтропийных вкладов в полиморфные превращения, опосредованные температурой, с помощью молекулярного моделирования». Журнал химической теории и вычислений . 17 (4): 1775–1787. doi :10.1021/acs.cgd.6b01762.