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 confiables para predecir la estructura cristalina de un compuesto, basándose 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 multipolar distribuido , muestreo aleatorio, salto de cuenca , minería de datos , teoría funcional de la densidad y mecánica molecular . [2]
Historia
Las estructuras cristalinas de los sólidos iónicos simples se han racionalizado desde hace mucho tiempo en términos de las reglas de Pauling , establecidas por primera vez en 1929 por Linus Pauling . [3] Para los metales y semiconductores, existen 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 agudo para cristales inorgánicos), y energética (o "clasificación de estabilidad", más aguda para cristales orgánicos moleculares). Para 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 la búsqueda aleatoria de primeros principios. [7] Estos últimos son capaces de resolver el problema de optimización global con hasta cien grados de libertad, mientras que el enfoque de la metadinámica es reducir todas las variables estructurales a un puñado de variables colectivas "lentas" (lo que a menudo funciona).
Cristales moleculares
La predicción de las estructuras cristalinas orgánicas es importante en la ciencia académica e industrial, en particular para los productos farmacéuticos y los pigmentos , donde es beneficioso comprender el polimorfismo . [8] 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. [9] Esto da como resultado diferencias típicas de energía libre y reticular entre polimorfos que a menudo son solo de unos pocos kJ/mol, y muy rara vez superan los 10 kJ/mol. [10] Los métodos de predicción de la estructura cristalina a menudo ubican 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 han logrado avances significativos en la CSP de pequeñas moléculas orgánicas, con varios métodos diferentes que han demostrado ser eficaces. [11] [12] El método más ampliamente discutido clasifica primero las energías de todas las posibles estructuras cristalinas utilizando un campo de fuerza MM personalizado y termina utilizando un paso de DFT corregido por dispersión para estimar la energía reticular y la estabilidad de cada estructura candidata preseleccionada. [13] Los esfuerzos más recientes para predecir las estructuras cristalinas se han centrado en estimar la energía libre del cristal incluyendo los efectos de la temperatura y la entropía en los cristales orgánicos utilizando análisis vibracional o dinámica molecular. [14] [15]
Software de predicción de la estructura cristalina
Los siguientes códigos pueden predecir estructuras estables y metaestables dada la composición química y las condiciones externas (presión, temperatura):
- AIRSS - Búsqueda aleatoria de estructuras ab initio basada en muestreo estocástico del espacio de configuración y con la posibilidad de utilizar restricciones simétricas, químicas y físicas. Se ha utilizado para estudiar cristales en masa, materiales de baja dimensión, cúmulos, defectos puntuales e interfaces. Publicado bajo la licencia GPL2. Se actualiza periódicamente.
- CALYPSO - Análisis de la estructura cristalina mediante optimización por enjambre de partículas, que implementa el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO) para identificar/determinar la estructura cristalina. 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). Gratuito para investigadores académicos. Se actualiza periódicamente.
- GASP: predice la estructura y la composición de fases estables y metaestables de cristales, moléculas, agrupaciones atómicas y defectos a partir de principios básicos. Se puede interconectar con otros códigos de energía, incluidos: VASP, LAMMPS, MOPAC, Gulp, JDFTx, etc. De uso gratuito y actualización periódica.
- GRACE: para predecir estructuras cristalinas moleculares, especialmente para la industria farmacéutica. Basado en la teoría funcional de la densidad con corrección de dispersión. Software comercial en desarrollo activo.
- GULP - Algoritmos genéticos y de Monte Carlo para cristales atómicos. GULP se basa en campos de fuerza clásicos y funciona con muchos tipos de campos de fuerza. Gratuito para investigadores académicos. Se actualiza 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 trayectoria 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 dada, puede identificar todas las composiciones estables en un sistema multicomponente de composición variable y realizar la optimización simultánea de varias propiedades. Gratuito para investigadores académicos. Utilizado por >4500 investigadores. Actualizado regularmente.
- XtalOpt: código fuente abierto que implementa un algoritmo evolutivo.
Lectura adicional
- AR Oganov, ed. (2010). Métodos modernos de predicción de la estructura cristalina. Berlín: Wiley-VCH. ISBN 978-3-527-40939-6.
Referencias
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