VASP में n- परतों के लिए ज्यामिति अनुकूलन
VASP में मोनोलेयर ज्यामिति को अनुकूलित करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? क्या n-लेयर (n = 2,3,4,5) के लिए समान विधि का उपयोग किया जाना चाहिए?
जवाब
VASP में मोनोलेयर ज्यामिति को अनुकूलित करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?
VASP में monolayer के ज्यामितीय अनुकूलन के लिए, आपको निम्नलिखित मुख्य टैग का उपयोग करना चाहिए:
ISIF=4 % or 2 or firstly using 4 then 2
IBRION=2
NSW=300
EDIFFG=-0.005
आप VASPWIKI में प्रत्येक टैग के लिए स्पष्टीकरण खोज सकते हैं । पूर्णता के लिए, मैं VASP में ज्यामितीय अनुकूलन के लिए एक INCAR टेम्पलेट देता हूं।
System=Monolayer
ISTART=0 !startjob: 0-new 1-cont 2-samecut
ICHARG=2 !charge: 1-file 2-atom 10-const
ENCUT=500 !energy cutoff in eV
EDIFF=1E-6 !stopping-criterion for electronic upd.
NELM=300 !nr. of electronic steps
ISMEAR=0 !part. occupancies: -5 Blochl -4-tet -1-fermi 0-gaus 0 MP
SIGMA=0.05 !broadening in eV -4-tet -1-fermi 0-gaus
IALGO=38 !algorithm: use only 8 (CG) or 48 (RMM-DIIS), default CG algorithm (IALGO=38)
Dynamic:
ISIF=4 !2:relax ions only; 3:also relax volume and cell shape; 4:relax ions+cellshape, volume=fixed
IBRION=2 !ionic relaxation: 0-MD 1-quasi-New 2-CG
NSW=300 !number of steps for ionic upd
EDIFFG=-0.005 !stopping-criterion for ionic upd
Output:
LCHARG=.FALSE. !don't create CHGCAR
LWAVE=.FALSE. !don't create WAVECAR
मुझे लगता है कि आप अपनी गणना के लिए POTCAR और KPOINTS फ़ाइल (अन्य उत्तर देखें) उत्पन्न कर सकते हैं। ध्यान दें कि आपके मोनोलेयर के पॉसकार में जाली का स्थिरांक मौजूद होने पर प्रायोगिक जाली को स्थिर रखना चाहिए। या आप अन्य उत्तर की रणनीति ले सकते हैं। इन सभी इनपुट फ़ाइलों को तैयार करने के बाद, आप अपनी गणना कर सकते हैं।
क्या n-लेयर (n = 2,3,4,5) के लिए समान विधि का उपयोग किया जाना चाहिए?
लगभग आप पिछले टैग का उपयोग कर सकते हैं। हालांकि, आपको परतों के बीच वैन डेर वाल्स इंटरैक्शन पर विचार करने के लिए एक और टैग जोड़ना चाहिए, जो एन-लेयर 2 डी सामग्री के सिमुलेशन के लिए महत्वपूर्ण है। वैन डेर वाल्स इंटरैक्शन पर विचार करने के लिए तीन मुख्य रणनीतियां हैं।
#Strategy A:
IVDW = 11
#Strategy B:
LUSE_VDW = .TRUE.
GGA = MK
PARAM1 = 0.1234
PARAM2 = 1.0000
LUSE_VDW = .TRUE.
AGGAC = 0.0000
#Strategy C:
LUSE_VDW = .TRUE.
GGA = BO
PARAM1 = 0.1833333333
PARAM2 = 0.2200000000
LUSE_VDW = .TRUE.
AGGAC = 0.0000
अधिक मजबूत इंटरलेयर इंटरैक्शन के लिए, आपको स्कैन + आरवी 10 विधि (वीएएसपी 5.4.4 या अधिक हाल के संस्करण) का उपयोग करना चाहिए :
METAGGA = SCAN
LASPH = T
ADDGRID = T
LUSE_VDW = T
BPARAM = 15.7
इसके अलावा, यदि आप POSCAR में n-layer संरचना के साथ बहुत सारे परमाणु हैं, तो 10 से बड़ा, आपको जोड़ना चाहिए:
LREAL=auto.
यह मदद कर सकता है।
मैं पढ़ने की अत्यधिक सलाह देता हूं: सतह के स्लैब के कुशल निर्माण और अभिसरण
निम्नलिखित उत्तर VASP ज्ञान का एक उचित स्तर मानेंगे (जहाँ कीवर्ड VASP विकि पर देखे जा सकते हैं )।
VASP में एक मोनोलेयर या सतह को अनुकूलित करने का सबसे अच्छा तरीका इस प्रकार है:
- सबसे पहले, अपने बल्क स्ट्रक्चर को ऑप्टिमाइज़ करें। यह आपको एक उचित अनुमान देगा।
- अनुकूलित बल्क संरचना से, अपना मोनोलेयर या सतह बनाएं। कई कोड हैं जो आपके लिए ऐसा कर सकते हैं। मैं सलाह देता हूं
pymatgen। - आवधिक छवियों के बीच बातचीत को सीमित करने के लिए लगभग 15 ए की एक वैक्यूम परत का परिचय दें।
- अब आप उसी
INCARफ़ाइल को चलाना चाहेंगे जिसका उपयोग आपने अंतर के साथ अपनी बल्क संरचना को अनुकूलित करने के लिए किया थाISIF = 2:। - आपको अपनी
KPOINTफ़ाइल भी बदलनी चाहिएk k 1; जहाँ k आपके बल्क स्ट्रक्चर को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए उपयोग किए जाने वाले पॉइंट्स की संख्या के बराबर है और 1 वैक्यूम की दिशा में सेट है।
आपकी INCARफ़ाइल की आयनिक छूट को फॉर्म लेना चाहिए:
IBRION = 2
NSW = 200
EDIFFG = -1E-02
ISIF = 2
आपकी KPOINTफ़ाइल दिखनी चाहिए:
Automatic mesh
0
Gamma
k k 1
0. 0. 0.
नोट: यह एक गामा केंद्रित जाल है, जो अक्सर फायदेमंद होता है। यदि आप किसी भी प्रकार की सतह गणना कर रहे हैं, तो मैं ठोस PBE (PBEsol) कार्यात्मक के लिए संशोधित के उपयोग की भी सिफारिश करता हूं। यह PBE और अन्य GGA फ़ंक्शंस की तुलना में बेहतर परिणाम देने के लिए सिद्ध हुआ है।
यदि आप चुंबकत्व से निपटने की इच्छा रखते हैं, तो कुछ नुकसान के साथ यह बहुत कठिन है। इन नुकसानों को समझने के लिए, मैं इसे एक अलग प्रश्न पूछने की सलाह दूंगा। हालांकि, पेपर 'नॉनकोलिनियर रिलेटिविस्टिक डीएफटी + यू कैलकुलेशन ऑफ एक्टिनाइड डाइऑक्साइड सर्फर्स' एक विस्तृत विवरण प्रस्तुत करता है।