差别

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--- adf:heatconductance2 [2023/10/04 19:13] – 创建 liu.jun
+++ adf:heatconductance2 [2023/10/09 19:15] (当前版本) – [1，dE/dt的求取] liu.jun
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-======ReaxFF-热导率方法2：使用T-NEMD方法计算热导率======
+======ReaxFF-热导率方法2：T-NEMD方法结合传热功率统计======
 热导率计算公式：
   * k = W/(S⋅Grad(T)) = (dE/dt)/(SΔT/L)
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 {{ :adf:heatconduct2003.png?650 }}
 注意：
-  * 步数：设置较长，这里作为演示设置了 20 万步，步数需要足够长，一遍有足够的时间，达到稳定的非平衡态，即热传递达到恒定
+  * 步数：设置较长，这里作为演示设置了 20 万步，步数需要足够长，以便有足够的时间，达到稳定的非平衡态，即热传递达到恒定
   * 步长：温度很低，因此步长可以设置的较长
   * Initial Temperature：设置为热源、热漏的均值，热源、热漏后面分别设置为 90K、70K，因此此处为 80K
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 {{ :adf:heatconduct2004.png?650 }}
-注意Atoms in Region，选择了对应的Region。
+注意上图中Atoms in Region，选择了对应的Region。
 保存并运行作业。
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 双击坐标轴，选择右侧 Analysis 栏，再选择 LineaRegression 栏，对该曲线进行线性回归拟合：
 {{ :adf:heatconduct2006.png?450 }}
-由于笔者 Movie → Graph → Try To Use Time On E-axes 勾选了，因此曲线的横坐标一般会是时间而非帧数。由于前面的很长时间开始体系热传递还没有达到平衡，因此应该等到足够的时间之后，曲线斜率稳定之后，拟合斜率稳定的这部分数据，因此我们这里作为示意，选择从 10 万 fs 后的数据开始拟合（总共20 万 fs），然后点击 OK，即得到拟合直线与原始曲线合并显示：
+由于笔者 Movie → Graph → Try To Use Time On E-axes 勾选了，因此曲线的横坐标一般会是时间而非帧数。由于前面的很长时间开始体系热传递还没有达到平衡，因此应该等到足够的时间之后，曲线斜率稳定之后，拟合斜率稳定的这部分数据，因此我们这里作为示意，选择从 10 万 fs 后的数据开始拟合（因为总的模拟时间是 20 万 fs，因此拟合范围为 10 万 fs），然后点击 OK，即得到拟合直线与原始曲线合并显示：
 {{ :adf:heatconduct2007.png?650 }}
-从上图中可以看到，拟合的时候，基本上忽略了前 10 万 fs 的数据。直线数据的标题（上图右上角），可以看到直线斜率为 5.39×10${-5}$ eV/fs(单位为纵坐标单位 ÷ 横坐标单位)
+从上图中可以看到，拟合的时候，忽略了前 10 万 fs 的数据。直线数据的标题（上图右上角），可以看到直线斜率为 5.39×10${-5}$ eV/fs(单位为纵坐标单位 ÷ 横坐标单位)
 如上文所说，取其一半即 dE/dt = 2.695 ×10${-5}$eV/fs
-====热传导横截面积====
+====2，热传导横截面积====
 Model → Lattice，下图中可见，对本例而言，S = a × c = 281.96919 Å$^2$
 {{ :adf:heatconduct2008.png?650 }}
-====热传导距离====
+====3，热传导距离====
 {{ :adf:heatconduct2009.png?650 }}
 选中对应的两个原子，即可显示两个原子之间的距离。
+带入文中开头的公式中，换算为国际单位制即可求得热导率。
+=====注意：=====
+  * 模型太小，则热涨落很大，模型越大，结果越趋于稳定。
+  * 力场的准确度对结果影响很大。
+  * 该方法对力场、DFTB、MOPAC、DFT均适用。

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