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(一)引言:
对于前面的TS和STQN方法,都有各自的优缺点。此处介绍一种不需要过渡依赖经验的组合方法。本方法借助于AMPAC程序中寻找过渡态的Chain方法,先使用半经验方法得到一个过渡态的初始结构,然后在Gaussian软件中使用DFT方法对此“过渡态”结构进行优化。
CHN(及其前身CHAIN)旨在定位给定一对极小值(即所研究化学反应的反应物与产物)之间的过渡态。该方法无需过渡态初始猜测,从而规避了局部梯度最小化方法的主要局限。虽然非局部搜索策略(如模拟退火法)也无需初始猜测即可搜寻过渡态,但这些方法无法聚焦于特定目标过渡态。
CHN方法通过直接构建反应物-产物间的过渡路径,突破性实现:① 摆脱对初始猜测的依赖 ② 精准定位目标过渡态。
CHN 接受两个或多个几何构型作为输入。每个几何构型必须具有相同的组成和原子排序。第一个几何构型被视为反应物(起点),最后一个几何构型被视为产物(终点)。如果指定了超过2 个几何构型,则它们被视为反应物和产物之间路径上的中间点。(CHAIN 是此规则的一个例外,它要求精确提供 3 个几何构型,顺序为:近似过渡态、反应物、然后是产物。)
如果指定了OPTIL,则使用 TRUSTE 将反应物几何构型优化至极小点;如果指定了 OPTIR,则使用 TRUSTE 将产物几何构型优化至极小点。OPTILR 或 OPTIRL 会导致两个几何构型都被优化。
(二)计算过程:
1. 水分子与甲醛分子反应的过渡态
软件版本Gaussian 16, GaussView 6
本例是搜索水分子与甲醛分子反应的过渡态。与QST2方法类似,我们需要在建模窗口同时给出反应物和产物,且原子序号顺序保持一致(左图)。然后再点击GaussView中CalculateàAmpac Calculation Setup,右图则是所设置的基本参数,参数意义已在前文中给出。
此外,chn(N)的意义为在反应物和产物之间插入N个构型(默认值为6),因此N越大,理论上来讲更容易获得精确的“初始过渡态”。
打开上述文件,可以看到产生了8个结构。依次点击ResultsàAMPACàChain,可以看到Chain方法得到的势能曲线,其中能量最高的点即为过渡态初始结构(右下图)。然后使用之前的TS方法建立输入文件,使用DFT方法继续搜索过渡态即可快速得到DFT模型下的过渡态结构。