[论文解读] Atomistic simulations of amorphous polymers in the cloud with PolymerModeler

Benjamin P Haley, Chunyu Li+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 12, 2015

Material Dynamics and Properties参考文献 26被引用 4

一句话总结

该论文介绍了 PolymerModeler，这是一个免费的、基于云的网络工具，发布于 nanoHUB.org，允许用户通过 LAMMPS 进行分子动力学（MD）模拟，构建无定形聚合物的原子级模型。该工具采用连续构型偏差蒙特卡罗方法，生成具有指定单体序列和扭转统计特性的真实聚合物链，并成功预测了 PMMA 的玻璃化转变温度为 420 K，处于实验范围内，与实验结果及商业软件表现出高度一致。

ABSTRACT

Molecular dynamics (MD) simulations enable the description of ma- terial properties and processes with atomistic detail by numerically solv- ing the time evolution of every atom in the system. We introduce Poly- merModeler, a general-purpose, online simulation tool to build atomistic structures of amorphous polymers and perform MD simulations on the re- sulting configurations to predict their thermo-mechanical properties. Poly- merModeler is available, free of charge, at nanoHUB.org via an interactive web interface, and the actual simulations are performed in the cloud us- ing nanoHUB.org resources. Starting from the specification of one or more monomers PolymerModeler builds the polymer chains into a simulation cell with periodic boundary conditions at the desired density. Monomers are added sequentially using the continuous configuration bias direct Monte Carlo method, and copolymers can be created describing the desired se- quence of monomers. PolymerModeler also enables users to perform MD simulations on the structures created by the builder using the Dreiding force field and Gasteiger partial atomic charges. We describe the force field im- plementation and the various options for the MD simulations that use the LAMMPS simulator. PolymerModeler MD simulations for a PMMA sam- ple show good structural agreement with experiments and are in good agree- ment with simulations obtained with commercial software.

研究动机与目标

• 开发一个无需本地软件安装的、用户友好的平台，用于构建和模拟无定形聚合物。
• 解决生成无定形热塑性聚合物准确初始构型的挑战，该挑战相较于晶体或熔融淬火体系更为复杂。
• 通过 nanoHUB 提供高性能计算资源，构建一个免费、可扩展且交互式的模拟环境。
• 通过基于云的基础设施运行 MD 模拟，实现对玻璃化转变温度（Tg）等关键聚合物性能的预测。
• 通过集成结构构建、弛豫和模拟的单一网络工作流，支持教育用途和高级研究。

提出的方法

• 无定形聚合物构建器采用连续构型偏差直接蒙特卡罗方法，根据指定的扭转势能和统计分布，逐个添加单体到聚合物链上。
• 用户定义单体类型、链长、链的数量以及序列模式（包括立体规整性），以在目标密度下生成聚合物体系。
• 该工具使用二面角概率来建模链的构象统计特性，构建具有完整系统尺寸和密度控制的周期性模拟胞。
• 结构生成后，用户可使用 Dreiding 力场和 Gasteiger 原子部分电荷，通过 LAMMPS 模拟器启动 MD 模拟。
• 模拟在 nanoHUB 的 HPC 资源上通过云平台执行，支持 NPT 系综、Nosé-Hoover 热浴和压强计，以及用于确定 Tg 的冷却协议。
• 所有模拟设置、执行和可视化均可通过标准网络浏览器访问，支持会话间状态持久化。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于云的、可通过网络访问的工具能否准确生成具有真实链统计特性和堆积特性的无定形聚合物原子构型？
• RQ2 使用 PolymerModeler 构建的体系的结构特性与商业软件和实验数据相比如何？
• RQ3 PolymerModeler 能否以与实验值和成熟模拟方法相当的精度预测 PMMA 的玻璃化转变温度（Tg）？
• RQ4 该免费、开源工具在科研和教育中，能在多大程度上替代商业聚合物模拟软件包？
• RQ5 在无需本地软件依赖的情况下，将结构构建与 MD 模拟集成于单一交互式网络界面的效率如何？

主要发现

• PolymerModeler 构建器成功生成了具有正确统计特性的无定形聚合物结构，包括链构象和径向分布函数，与商业工具及实验数据一致。
• 使用 PolymerModeler 计算的 PMMA 主链碳原子径向分布函数与实验和模拟基准结果高度一致。
• 使用 PolymerModeler 构建的聚乙烯体系中，平均平方内部分布距离与无定形链的预期行为一致。
• 在 0.1 K/ps 冷却速率下，PMMA 的玻璃化转变温度（Tg）被预测为 420 K，与实验值 385–388 K 非常接近，考虑了 Tg 的速率依赖性。
• 预测的 Tg 与已知趋势一致：冷却速率越高，Tg 越高，且每提高一个数量级速率，Tg 约升高 3 K。
• 所有模拟，包括包含 54,080 个原子的大规模 MD 运行，均在云环境中可靠执行，使用 24 个核心耗时约 70 小时，证明了该平台的可扩展性和可用性。