「炒菜式」材料學與「計算」材料學丨科普矽立方

2020-09-09 中科院之聲

編者按：中科院之聲與中國科學院上海矽酸鹽研究所聯合開設「科普矽立方」專欄，為大家介紹先進無機非金屬材料的前世今生。我們將帶你——認識晶格，挑戰勢壘，尋覓暗物質，今古論陶瓷；彌補缺陷，能級躍遷，嫦娥織外衣，溢彩話琉璃。

相信大家對於炒菜一定不陌生，就算自己沒親自炒過，也一定見看過父母、朋友或者是飯店裡的廚師炒過。百度百科裡面給了「炒菜」相對普適性的的定義:炒菜，是中國菜的常用製作方法，將一種或幾種菜在特製的凹型鍋內，以火傳導到鐵鍋中的熱度為載體，加入油、佐料和菜品後用特製工具「鍋鏟」翻動將菜炒熟的烹飪過程。

在傳統的科學研究中採用的方法往往與「炒菜」模式類似。試驗中處理的模型可類比炒菜用的鍋，而物理思路和理論分析算法看作是主料，其他各種參數的調節和細節的處理大致就是調料了。在試驗中，改變「調料」，改用其他鍋或主料，得到的結果也經常不盡相同。但是，這種「炒菜式」的科研方式存在著一個致命的短板，那就是需要消耗大量的人力、資源、時間和金錢，且極大地制約了新材料的發展速度。此時，計算材料學應運而生。

圖1 炒菜與科研（圖片來自網絡）

計算材料學是什麼？

所謂計算材料學（ComputationalMaterials Science），是一門綜合了材料科學與計算機科學且正處於快速發展的新興學科，是關於材料組成、結構、性能、服役性能的計算機模擬與設計的學科，是材料科學研究裡的「計算機實驗」。它涉及材料、物理、計算機、數學、化學等多門學科。通俗一點解釋為，計算材料學是通過計算機將理論知識編程各種軟體程序，然後利用該軟體進行一定的科學研究，結合一定的實驗數據，快速找出其本質的物理意義，從而完善理論，進一步改善和加速實驗研究。

圖2 計算材料學的構成（圖片來自網絡）

計算材料學的發展歷史

1913年，Niels Bohr建立了原子的量子模型，計算材料學開始萌芽。

1920s~1930s這段時間，由於量子力學的建立和發展，奠定了計算材料學的理論基礎。1927年，原子電子結構的Thomas-Fermi理論首先得到運用。1928年，F.Bloch將量子理論運用於固體。在1928-1930三年間，Hatree-Fock方法建立，採用平均場近似求解電子結構的問題。

1946-1965年間，密度泛函理論（DFT）和Kohn-Sham方法從此開啟了計算材料學研究的大門。

1998年，Kohn和Pople獲得Nobel化學獎。

圖3 計算材料學的研究尺度（圖片來自網絡）

計算材料學的研究方法

計算材料學可以利用不同的模型和計算方法，從不同尺度與時域研究材料的結構演化及其與性能的相互關係，從而更好地理解和設計新材料。具體的計算方法很多，從空間尺度的不同，分為微觀尺度、介觀尺度和宏觀尺度。

微觀尺度（原子尺度及小於晶粒尺寸），利用密度泛函理論（Density Functional Theory, DFT），可以通過電子態密度（Density of Electronic States，DOS）、巴德電荷（BaderCharge）以及局域電荷密度等很好地將電子信息與材料性能和結構聯繫在一起。另外，也可以選擇分子動力學（Molecular Dynamics，MD）和蒙特卡羅方法（MonteCarlo, MC）來尋找原子的遷移路徑和勢壘。針對具有十分複雜的界面結構的問題時，用經典尖銳界面模型去跟蹤界面演化，會遭遇到嚴重的數值困難。並且真實材料中的相界或晶界實際上並不是嚴格的零厚度界面，而是具有一定厚度（納米尺度）的邊界層，這層厚度控制材料相變動力學，由此引入一個序參量場區分兩相（如固相和液相），該方法為相場法（Phase-field method, PFM），相場法被廣泛應用於模擬液/固相變（枝晶生長、多元多相凝固、多晶凝固等）、固態相變（沉澱相析出、馬氏體相變、鐵電相變等）、應力相變（薄膜生長，定向粗化）、結構缺陷相變（裂紋擴展、位錯動力學）等。在微觀尺度內，還有微觀動力學模擬等方法。

介觀尺度（晶粒尺寸大小），主要有元胞自動機法，以晶粒生長為例，元胞自動機的模擬過程主要有確定形核、選擇時間步長、計算溫度場、計算溶質場、計算界面元胞的生長動力學、確定胞狀態、捕捉鄰胞、計算曲率等過程組成。

宏觀尺度（宏觀試樣大小），主要是有限元分析(Finite Element Analysis, FEA)方法，該方法是利用數學近似的方法對真實物理系統進行模擬，還利用簡單而又互相作用的元素就可以用有限數量的未知量去逼近無限未知量的真實系統。

圖4 密度泛函理論（DFT）軟體包（圖片來自網絡）

計算材料學在化學、材料等學科中運用非常廣泛，常見量子化學模擬軟體包括：VASP、Materials Studio、Gaussian等。這些軟體主要針對分子層面的微觀問題的模擬計算，在給定分子結果的前提下可以計算材料的光譜性質、電子結構、分子不同構象的能級等等。

計算材料學的應用場景

（1）在催化劑開發中能夠基於量子力學預測反應活性位點，考察催化反應機理。

圖5 在化學中具有廣泛適用性的密度泛函

（2）針對潤滑油，高分子和流體微觀分析，計算材料學在納米尺度採用基於分子力學的物理模型能夠預測擴散、滲透、表面吸附分子取向和粘度等性質。

圖6 用分子動力學原子學方法探討瀝青質模型在甲苯、庚烷和兩親物中的結構溶解度關係

（3）針對液相熱力學行為，計算材料學能夠基於COSMO-RS預測極性組分的分配係數，萃取及液液相平衡，溶解度和固液相平衡，氣體溶解度和複雜體系增氣壓，吸附模型，界面張力，純物質的密度和粘度等。研究者們計算log Kow作為第一個篩選參數來估計生物體內的積累率。

圖7 溴化苯聚苯乙烯的環境命運、生物積累和潛在毒性的計算評估

（4）並通過引入高通量虛擬篩選，快速篩選目標材料。

圖8 高通量結合計算材料學（圖片來自網絡）

眾多研究機構近年來一直致力於將材料基因組思想用於鋰電池材料的開發中，發展了基於離子輸運性質的鋰電池材料高通量計算流程和相關工具，使用該高通量計算工具，研究人員對無機晶體結構資料庫中1000餘種含鋰材料的離子輸運性質進行了高通量計算篩選，搜索了可能用於下一代固態鋰二次電池的固態電解質材料。對於鋰離子電導率較高的硫化物，採用不同精度結合的高通量計算研究了固體電解質β-Li3PS4的摻雜優化方案，發現氧摻雜能有效提高離子電導率和改善其熱力學穩定性，並通過實驗驗證了該方案。

計算材料學的發展趨勢

計算材料學的一個重要發展方向是材料基因組計劃，其研究的關鍵是實現材料研發的「高通量」，即並髮式完成「一批」而非「一個」材料樣品的計算模擬、製備和表徵，實現系統的篩選和優化材料，從而加快材料從發現到應用的過程。這些原先難以通過實驗完成的工作，現在可以很方便地使用超級計算機來完成。

圖9 計算材料學的的發展趨勢

參考文獻：

1. Zhao, Y. & Truhlar, D. G. Density functionals with broad applicability in chemistry. Accounts Chem. Res. 41, 157-167, (2008).

2. Aray, Y., Hernandez-Bravo, R., Parra, J. G., Rodriguez, J. & Coll, D. S. Exploring the Structure-Solubility Relationship of Asphaltene Models in Toluene, Heptane, and Amphiphiles Using a Molecular Dynamic Atomistic Methodology. J. Phys. Chem. A 115, 11495-11507, (2011).

3. Louwen, J. N. & Stedeford, T. Computational assessment of the environmental fate, bioaccumulation, and toxicity potential of brominated benzylpolystyrene. Toxicol. Mech. Methods 21, 183-192, (2011).

來源：中國科學院上海矽酸鹽研究所

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