La predicción de la estructura cristalina ( CSP ) es el cálculo de las estructuras cristalinas de los sólidos a partir de los primeros principios . Los métodos fiables para predecir la estructura cristalina de un compuesto, basados únicamente en su composición, han sido un objetivo de las ciencias físicas desde la década de 1950. [1] Los métodos computacionales empleados incluyen recocido simulado , algoritmos evolutivos , análisis multipolo distribuido , muestreo aleatorio, salto de cuenca , minería de datos , teoría funcional de densidad y mecánica molecular . [2]
Historia
Las estructuras cristalinas de los sólidos iónicos simples se han racionalizado durante mucho tiempo en términos de las reglas de Pauling , establecidas por primera vez en 1929 por Linus Pauling . [3] Para metales y semiconductores, se tienen diferentes reglas que involucran la concentración de electrones de valencia. Sin embargo, la predicción y la racionalización son cosas bastante diferentes. Más comúnmente, el término predicción de la estructura cristalina significa una búsqueda de la disposición de energía mínima de sus átomos constituyentes (o, para cristales moleculares, de sus moléculas) en el espacio. El problema tiene dos facetas: combinatoria (el "espacio de fase de búsqueda", en la práctica más aguda para los cristales inorgánicos) y energética (o "clasificación de estabilidad", más aguda para los cristales orgánicos moleculares). Para los cristales no moleculares complejos (donde el "problema de búsqueda" es más agudo), los principales avances recientes han sido el desarrollo de la versión Martonak de la metadinámica , [4] [5] el algoritmo evolutivo de Oganov-Glass USPEX, [6] y primeros principios de búsqueda aleatoria. [7] Estos últimos son capaces de resolver el problema de optimización global con hasta unos cien grados de libertad, mientras que el enfoque de la metadinámica es reducir todas las variables estructurales a un puñado de variables colectivas "lentas" (que a menudo funciona).
Cristales moleculares
La predicción de estructuras de cristales orgánicos es importante en la ciencia académica e industrial, en particular para los productos farmacéuticos y los pigmentos , donde la comprensión del polimorfismo es beneficiosa. Las estructuras cristalinas de las sustancias moleculares, en particular los compuestos orgánicos, son muy difíciles de predecir y clasificar en orden de estabilidad. Las interacciones intermoleculares son relativamente débiles, no direccionales y de largo alcance. [8] Esto da como resultado diferencias típicas de celosía y energía libre entre polimorfos que a menudo son solo unos pocos kJ / mol, y muy raramente superan los 10 kJ / mol. [9] Los métodos de predicción de la estructura cristalina a menudo localizan muchas estructuras posibles dentro de este pequeño rango de energía. Estas pequeñas diferencias de energía son difíciles de predecir de manera confiable sin un esfuerzo computacional excesivo.
Desde 2007, se ha logrado un progreso significativo en la CSP de pequeñas moléculas orgánicas, con varios métodos diferentes que han demostrado ser efectivos. [10] [11] El método más ampliamente discutido primero clasifica las energías de todas las estructuras cristalinas posibles usando un campo de fuerza MM personalizado , y termina usando un paso DFT con corrección de dispersión para estimar la energía de la red y la estabilidad de cada candidato preseleccionado. estructura. [12] Los esfuerzos más recientes para predecir las estructuras cristalinas se han centrado en estimar la energía libre de cristales al incluir los efectos de la temperatura y la entropía en los cristales orgánicos utilizando análisis vibracional o dinámica molecular. [13] [14]
Software de predicción de estructura cristalina
Los siguientes códigos pueden predecir estructuras estables y metaestables dada la composición química y las condiciones externas (presión, temperatura):
- AIRSS - Búsqueda de estructura aleatoria Ab Initio basada en muestreo estocástico del espacio de configuración y con la posibilidad de utilizar restricciones de simetría, químicas y físicas. Se ha utilizado para estudiar cristales a granel, materiales de baja dimensión, racimos, defectos puntuales e interfaces. Publicado bajo la licencia GPL2. Actualizada periódicamente.
- CALYPSO - El análisis de la estructura cristalina por optimización del enjambre de partículas, implementando el algoritmo de optimización del enjambre de partículas (PSO) para identificar / determinar la estructura del cristal. Al igual que con otros códigos, el conocimiento de la estructura se puede utilizar para diseñar materiales multifuncionales (por ejemplo, materiales superconductores, termoeléctricos, superduros y energéticos). Gratis para investigadores académicos. Actualizada periódicamente.
- GASP : predice la estructura y composición de las fases estables y metaestables de cristales, moléculas, grupos atómicos y defectos a partir de los primeros principios. Se puede conectar a otros códigos de energía, incluidos: VASP, LAMMPS, MOPAC, Gulp, JDFTx, etc. De uso gratuito y actualizado periódicamente.
- GRACE : para predecir estructuras de cristales moleculares, especialmente para la industria farmacéutica. Basado en la teoría funcional de densidad corregida por dispersión. Software comercial en desarrollo activo.
- GULP - Monte Carlo y algoritmos genéticos para cristales atómicos. GULP se basa en campos de fuerza clásicos y funciona con muchos tipos de campos de fuerza. Gratis para investigadores académicos. Actualizada periódicamente.
- USPEX : software multimétodo que incluye algoritmos evolutivos y otros métodos (muestreo aleatorio, metadinámica evolutiva, PSO mejorado, método NEB de celda variable y método de muestreo de ruta de transición para mecanismos de transición de fase). Puede utilizarse para cristales atómicos y moleculares; cristales a granel, nanopartículas, polímeros, reconstrucciones de superficies, interfaces; Puede optimizar la energía u otras propiedades físicas. Además de encontrar la estructura para una composición determinada, puede identificar todas las composiciones estables en un sistema de composición variable multicomponente y realizar la optimización simultánea de varias propiedades. Gratis para investigadores académicos. Utilizado por> 4500 investigadores. Actualizada periódicamente.
- XtalOpt : código fuente abierto que implementa un algoritmo evolutivo.
Otras lecturas
- AR Oganov, ed. (2010). Métodos modernos de predicción de estructuras cristalinas . Berlín: Wiley-VCH. ISBN 978-3-527-40939-6.
Referencias
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