PyMOFScreen: 高通量筛选MOF材料的DFT Python工作流程

资源摘要信息:"DFT的matlab源代码-mof_screen:使用ASE/VASP的MOF的高通量DFT" 知识点详细说明： 1. DFT（密度泛函理论）：这是一种量子力学方法，用于通过电子密度而非波函数来处理多体量子系统。DFT广泛应用于材料科学、化学和凝聚态物理等领域，用于计算材料的电子结构和性质。在该上下文中，DFT用于分析金属有机框架（MOF）。 2. Matlab源代码：Matlab是一个高性能的数学计算和可视化环境，它提供了一套丰富的工具箱和函数库。在这里，Matlab的源代码是用于实现特定功能的代码集合。在此案例中，源代码被用于进行高通量的DFT筛选。 3. PyMOFScreen：这是一个Python工作流程，设计用来自动化地筛选金属有机骨架（MOF）材料。通过使用PyMOFScreen，研究人员能够在无需大量人工干预的情况下，处理成千上万的MOF的高通量DFT计算。 4. VASP（维也纳第一性原理模拟软件包）：这是一个先进的量子力学计算包，使用赝势和平面波基组来模拟物质的原子尺度特性。VASP常用于固体物理、材料科学和化学等领域的研究。在该上下文中，VASP被用来对MOF进行第一性原理的DFT计算。 5. ASE（原子模拟环境）：ASE是一个Python库，用于模拟和分析分子和固体在原子尺度上的性质。它提供了一个框架，用于准备计算、启动计算以及分析计算结果。PyMOFScreen使用ASE来简化与VASP的交互。 6. MOF（金属有机框架）：MOF是由金属离子或团簇通过有机分子连接而成的一类多孔材料，具有非常高的表面积和可调的孔结构。MOF在气体储存、分离、催化以及药物传递等领域有着潜在的应用价值。 7. 高通量筛选：这是一种快速评估大量化合物的方法，用于找出具有特定特性的候选物质。在材料科学中，高通量筛选可以加速新材料的发现过程。PyMOFScreen就是用以快速筛选出有前景的MOF材料。 8. 多阶段结构优化：这通常涉及一个过程，其中材料的结构通过一系列优化步骤被改进，以达到最小的能量状态。PyMOFScreen能够进行这种多阶段的结构优化来提高筛选过程的效率。 9. 动态选择优化算法：算法能够根据材料特性的不同，动态选择最合适的优化方法。PyMOFScreen内置这种算法以适应不同MOF的结构优化需求。 10. 自动错误处理：在高通量筛选过程中，自动化处理错误是必不可少的，它能够确保筛选过程的连续性和效率。PyMOFScreen能够自动识别并处理在计算过程中出现的错误。 11. 自动吸附剂构建过程：MAI代码可能指的是与PyMOFScreen配套使用的另一个工作流程或工具，用于自动化地构建吸附剂模型，这在材料研究中是重要的一步。 12. 系统开源：该上下文中的“系统开源”指的是PyMOFScreen作为一个开源项目，意味着它的源代码是公开的，允许研究人员自由使用、研究和修改代码，以适应自己的研究需求。 文件名“mof_screen-master”表明这是一个主版本的PyMOFScreen代码包，其中包含各种文件和脚本，用于执行高通量DFT计算和筛选MOF材料。