Python連携機能を用いた全エネルギーの体積依存性の予測#

Advance/NanoLaboではPythonスクリプトを介してさまざまな操作を行うことが可能です。Pythonスクリプトを活用することで煩雑なワークフローを自動化することができます。

本事例ではゲルマニウム単結晶の全エネルギーがユニットセルの体積にどのように依存するかを解析します。体積が異なる31個のモデルについて、Pythonスクリプトを用いて、モデルの作成および計算結果の解析を行います。

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本ページではAdvance/NanoLaboの機能紹介を目的としてサンプルコード¹を記載していますが、その動作の保証はしかねます。Python連携機能の使用方法はオンラインマニュアルをご覧ください。

体積が異なるモデルの作成#

ゲルマニウム単結晶の最適化構造

ゲルマニウム単結晶の最適化構造²をPythonスクリプトから読み込み、新しいプロジェクトを作成します。新たに作成したプロジェクトについて、ユニットセル³を等方的に拡大（縮小）します。拡大（縮小）率を変えながらこの手続きを繰り返すことで、体積の異なる複数個のプロジェクトを作成することができます。

import nanolabo
import numpy as np

# ユニットセルの体積を0.80, 0.81, ... 1.09, 1.10倍にした計31個のモデルを作成する
N = 31
scale_list = np.linspace(0.8, 1.1, N)

for idx, scale_volume in enumerate(scale_list):
    # 最適化構造（Ge-Optimized.cif）を読み込み、新しいプロジェクトを作成する
    # プロジェクト名はGe-0, Ge-1, ... Ge-29, Ge-30となる 
    prj_name = f'Ge-{idx}'
    nanolabo.create_project('Ge-Optimized.cif', prj_name)

    # ユニットセルを等方的に拡大・縮小する
    lattice = nanolabo.get_lattice(prj_name)
    lattice = np.array(lattice) * scale_volume ** (1./3.)  
    nanolabo.set_lattice(prj_name, lattice)
    nanolabo.save_project(prj_name)

計算実行#

プロジェクト名を指定してrun_project関数を呼び出すことで、計算を実行します。

for idx, scale_volume in enumerate(scale_list):
    prj_name = f'Ge-{idx}'
    nanolabo.run_project(prj_name, 'SCF')

ジョブ実行中の画面

体積依存性の解析#

計算終了後にqe_get_total_energy関数を呼び出すことで、系の全エネルギーを取得することができます。本事例では体積の異なる31個のプロジェクトから全エネルギーを読み出し、体積比―全エネルギープロットを描画しています。

# 各モデルの全エネルギーをリストに読み込む
energy_list = [None] * N
for idx, scale in enumerate(scale_list):
    prj_name = f'Ge-{idx}'
    nanolabo.open_project(prj_name)
    converge, energy = nanolabo.qe_get_total_energy(prj_name)
    energy_list[idx] = energy if converge else None
    nanolabo.close_project(prj_name)

# 体積比―全エネルギーのプロットを描画する
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(scale_list, energy_list)
plt.show()

体積比―全エネルギーのプロット

平衡構造と比較して、体積比が $\pm10\%$ 以内の領域では、全エネルギーの変化は $0.01\mathrm{Ry}(=0.14\mathrm{eV})$ に満たないですが、 $-20\%$ ほど圧縮されると $0.036\mathrm{Ry}(=0.49\mathrm{eV})$ だけ不安定化することが分かります。

このような全エネルギーの体積依存性の解析を行うことで、体積弾性率や転移圧力を予測することも可能になります。

Python連携機能を用いた全エネルギーの体積依存性の予測#

体積が異なるモデルの作成#

計算実行#

体積依存性の解析#

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