自动切割表面

  • 进行表面slab模型的搭建需要在晶体conventional cell的基础上，切相应miller指数的晶面，手动切面需要用到Materials studio、p4vasp、VESTA等程序，这些程序难以实现大规模批处理。如果需要批处理表面模型，实现自动化表面切割就很重要了

  • 切割表面要考虑以下几个问题：

    表面slab的厚度，真空层的厚度，表面supercell的大小，表面切断的位置（暴露的表面原子），表面的重构。

    使用到的模块是pymatgen.core.surface，该模块非常智能，这些内容全都可以通过pymatgen程序实现。

  • 切割金属表面Au(111)面：

    from pymatgen.analysis.adsorption import *
from pymatgen.core.surface import Slab, SlabGenerator, generate_all_slabs, Structure, Lattice, ReconstructionGenerator
from pymatgen.symmetry.analyzer import SpacegroupAnalyzer
from pymatgen.core.structure import Structure
from pymatgen.ext.matproj import MPRester
from matplotlib import pyplot as plt
from pymatgen.io.vasp.inputs import Poscar
mpr = MPRester('yourPrivateKey')

mp_id = "mp-81"
struct = mpr.get_structure_by_material_id(mp_id)
#下一步必须确认已经将结构转化为常用晶胞
struct = SpacegroupAnalyzer(struct).get_conventional_standard_structure()
slab = SlabGenerator(struct, miller_index=[1, 1, 1], min_slab_size=8.0,\
                     min_vacuum_size=15.0, center_slab=True)

for n, slabs in enumerate(slab.get_slabs()):
    slabs_bak = slabs.copy()
    slabs.make_supercell([[2,0,0],
                          [0,2,0],
                          [0,0,1]])
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    plot_slab(slabs, ax, adsorption_sites=True)
    plt.savefig(str(n) + '-Au-111.png', img_format='png')
    #以POSCAR格式导出
    open('POSCAR' + mp_id + '-' + str(n), 'w').write(str(Poscar(slabs)))

    如果想要从cif文件里导入结构，用IStructure.from_file也可以导入structure类的结构。

    from pymatgen.core.structure import Structure, IStructure
struct = IStructure.from_file("LaSiRu_mp-4579_primitive.cif")

    详细如何导入结构文件参见后文Mannul部分。

  • 切割复杂化合物表面，LiFePO4-(001)-Fe-terminal：

    • 对于复杂化合物，切表面时候往往不只一种表面暴露情况，比如LiFePO4，就可以是Li暴露，Fe暴露，P暴露，O暴露的，也可能表面有一些分子钝化表面，比如OH，H集团来饱和表面的原子。

      ```python from pymatgen.analysis.adsorption import * from pymatgen.core.surface import Slab, SlabGenerator, generate_all_slabs, Structure, Lattice, ReconstructionGenerator from pymatgen.symmetry.analyzer import SpacegroupAnalyzer from pymatgen.core.structure import Structure from pymatgen.ext.matproj import MPRester from matplotlib import pyplot as plt from pymatgen.io.vasp.inputs import Poscar mpr = MPRester('yourPrivateKey')

mp_id = "mp-19017"
struct = mpr.get_structure_by_material_id(mp_id)
struct = SpacegroupAnalyzer(struct).get_conventional_standard_structure()
slab = SlabGenerator(struct, miller_index=[0, 0, 1], min_slab_size=8.0,\
                     min_vacuum_size=15.0, center_slab=True)


for n, slabs in enumerate(slab.get_slabs(bonds = {('P', 'O'): 3})):
    slabs_bak = slabs.copy()
    slabs.make_supercell([[1, 0, 0],
                          [0, 1, 0],
                          [0, 0, 1]])
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    plot_slab(slabs, ax, adsorption_sites=True)
    plt.savefig(str(n) + '-LiFePO4-001.png', img_format='png')
    open('POSCAR' + mp_id + '-' + str(n), 'w').write(str(Poscar(slabs)))
```

其中在`get_slabs()`中，添加了`bonds = {('P', 'O'): 3}`，对于P-O键在3 A以内的键，切表面的时候不允许截断，这在多酸化合物中是个准则。最后得到了两种表面：

![img](F:\notebook\vasp-tut-fig\pymatgen-cutsurface4.png)

第一种是上表面暴露O，下表面暴露Fe；第二种是上下表面都暴露Fe。两种情况体相中PO4都得以保留。

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