BAND & Quantum Espresso – 周期性体系DFT计算

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BAND 概述

BAND用于周期性边界条件体系的第一性原理计算,因此主要用于三维晶体、二维固体表面与一维纳米线、纳米管、聚合物体系。能够对材料的谱学性质、光的吸收与折射、静电势、电子密度、原子电荷、费米面、有效质量、态密度、能带与化学键分析,电荷分析与谱学性质,表面化学反应、表面吸附问题进行研究。与流行平面波软件相比,BAND侧重材料化学计算,例如等。

BAND 的优势

  • 效率:三维小体系计算效率较低,三维大体系、二维、一维周期性体系的计算效率比平面波方法高,杂化泛函的计算效率比平面波方方法高的多。
  • MOF、COF等材料:BAND的基组是STO/NO,而不是平面波,因此真空区域不会显著增加计算量,因此对于Cell体积庞大,真空比例很高的MOF、COF等材料,计算效率远高于平面波方法
  • 超重元素的精确计算:BAND不依赖赝势,而是精确的全电子基组
  • 擅长成键分析:
    • 键能分解分析pEDA:将键能拆分为静电作用、泡利排斥、轨道相互作用(即成键时,电子转移带来的能量降低量)
    • 基于pEDA的NOCV:详细展示成键过程中,电子在不同晶体轨道中的转移情况,例如表面吸附时,小分子与晶体表面之间的电子转移情况
    • 从化学键角度分析能带的COOP方法,优于COHP方法
  • 化学相关功能非常丰富、易用:
    • 过渡态搜索,采用NEB结合精确优化,大大提高过渡态计算的效率和精度
    • PES Exploration:表面吸附位点、表面化学反应机理自动探索
    • AIMD包含多种加速反应的方法
    • 巨正则系综蒙特卡洛模拟
  • 支持Win、Linux、MacOS系统

BAND 主要功能列表

Quantum ESPRESSO 概述

AMS2024版将 Quantum ESPRESSO version 7.1 完全集成,功能与、赝势均进行了升级,并支持用Quantum ESPRESSO生成训练集,调用AdvancedWF模块的ParAMS、MD Active Learning功能,训练、优化机器学习势、ReaxFF力场。

Quantum ESPRESSO基于密度泛函理论、平面波和赝势方法,用于电子结构计算和纳米级材料建模,与BAND在效率与功能上具有互补之处。主要功能包括:

AMS 中 Quantum ESPRESSO的优势

  • 完全集成到 AMS 中,因此 AMS 驱动中的很多方法,都可以调用Quantum ESPRESSO
    • 巨正则系综蒙特卡洛模拟
    • AIMD
    • 过渡态搜索,能够结合 NEB 与精确优化,提高效率
    • PES Exploration:表面吸附位点、表面化学反应机理自动探索
    • 支持生成 ReaxFF 训练集

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