Finding Reaction Pathways Efficiently
使用计算材料科学工具研究化学变化通常可以归结为两种类型的研究。一方面，可以研究可能的反应机理，详细的反应途径，分析实际的反应障碍和反应速率。另一方面，还可以基于速率模拟化学动力学，以帮助理解化学系统中不同过程的复杂相互作用。在过去的5-6年里，BIOVIA材料工作室团队在这两个领域都投入了大量资金。这篇博文是两篇系列文章的一部分，涵盖了Material Studio 2022发布版中的一些亮点。这里我将介绍FlexTS，这是我们获取化学屏障和工艺速率的新一代工具。
Introducing Materials Studio FlexTS
FlexTS完全重新定义了我们计算反应路径和障碍的方式，以及任何距离最小值的中间状态。它的主要优点是通过非常有效的途径找到过渡态(TS)，也就是找到两种不同化学态之间的鞍点。FlexTS是与来自剑桥大学的世界顶尖科学家合作开发的，结合了TS搜索过程每个阶段最有效的方法。FlexTS算法具有鲁棒性，具有出色的收敛性能和世界级的计算速度。
计算化学家在计算过渡态时通常面临的挑战是：通常使用的方法难以收敛到实际的过渡态，往往导致不准确或部分结果。与此同时，必须确定所发现的任何过渡态实际上对应于本研究中设想的反应物和产物。
Finding Reaction Pathways Efficiently
Materials Studio FlexTS处理每个过渡态的搜索，如右图所示。它首先将一个假想的反应物和产物与图像的轨迹连接起来，然后运行一个Nudged Elastic Band计算。这种流行的方法是通过插入虚拟弹簧连接的多个图像的反应物和产物结构。优化image -and-spring系统的几何结构可以确保找到反应路径，但在实践中，它的收敛速度可能非常慢，需要花费时间、资源和最终的金钱。因此，FlexTS只在过渡态搜索计算的第一部分(图中顶部的面板)。
一旦可以提取过渡态的合适猜测，FlexTS就切换到遵循方案的混合特征向量。这是一种非常有效的方法，可以找到图二所示的鞍点。对于那些对技术细节感兴趣的人:混合EF算法沿着最低特征值Hessian模式最小化结构，而不需要计算数值昂贵的Hessian矩阵。
FlexTS一旦找到鞍点及其对应的反应模式，就可以将化学体系从鞍点移开，并进行有效的几何优化。这揭示了对应于特定鞍点的化学态。最后，FlexTS对最后一步得到的结构进行了比较，并与反应物和产物进行了比较。如果FlexTS同时找到反应物和产物，则存在连通路径，计算结束为。在其他情况下，所发现的反应物和产物对给定的应用可能是足够的。如果没有，FlexTS很乐意重复这个过程，直到找到一个多步骤连接的路径。
在许多情况下，完整的过渡态分析比单个结构的振动计算要快。从用户的角度来看，FlexTS也很容易使用，只需要一些基本的选择就可以执行成功的过渡态搜索。
Multistep pathways
为了说明这种方法的威力，我们可以考虑右边的分子系统。它说明了分子信息传递中的一个简单问题。如果我们设法在一个多环分子的一边移动一个氢原子，这是否足以让这个单独的信息位在整个系统中传播?或者是否有中间的局部最小值需要克服，从而转换六个单独的氢键。
Materials Studio FlexTS可以通过计算这个过程的初始和最终状态之间的最小能量路径来帮助回答这个问题。通过多次运行上述的循环，结果表明在初始态和最终态之间有六个独立的反应障碍。右边的图显示了FlexTS在一次计算中发现的途径，每个障碍的范围从2.4到22.6千卡/摩尔。
同样类型的计算已广泛应用于许多不同的应用，包括电池材料、多相催化、固态和药物反应。
FlexTS计算的结果包括材料工作室反应动力学分析的直接输入。这为从初始态和过渡态的活化能和振动频率预测实际反应速率提供了依据。这个计算完成了最初概述过程的一半，即将原子结构与一个或多个化学反应步骤的速率联系起来。
本系列的第二篇文章将研究Materials Studio中可用的不同工具，它们利用能量势垒和速率信息来理解基于不同多尺度近似的完整化学过程。
本文翻译自Dassault Systèmes Bolg, 点击“阅读原文” ，访问原文英文链接。
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