¿Se puede utilizar la teoría funcional de la densidad para predecir la propagación de defectos?

DFT puede modelar absolutamente los defectos y se usa regularmente para hacerlo. Si bien sí, el DFT generalmente se limita a un máximo de unos cientos de átomos, lo que no le dará la capacidad de simular directamente la concentración real de defectos, eso no significa que no pueda simular defectos en sus estructuras. Mientras los defectos no interactúen entre sí, no importa si su concentración es 1e-3 o 1e-15: puede normalizar la energía del defecto a la concentración en su cálculo y luego escalarlo a otro concentraciones que pueden interesarle. Si los defectos interactúan entre sí, entonces no puede hacerlo, pero eso solo sucederá en escalas de longitud lo suficientemente pequeñas como para que todo se pueda calcular en DFT. Además, a concentraciones tan altas, realmente no lo llamaría un defecto tanto como un simple pedido de celosía.

En general, el poder de DFT no proviene de la capacidad de calcular completamente el comportamiento de todos los átomos en su sistema. Ningún método computacional conocido puede hacer eso para nada que no sean los sistemas más simples. En cambio, es un método que le da acceso a una energía bastante precisa de sistemas de modelos representativos. Estas energías pueden relacionarse con propiedades medibles si entendemos cómo surgen las propiedades de la energía.

Sí, puede, suponiendo que los defectos estén diluidos y que esté dispuesto a usar DFT junto con otros métodos.

La receta básica es calcular las energías de migración de defectos y usarlas para estimar la difusividad del defecto. Si alguna otra fuerza además de un gradiente de concentración está impulsando el movimiento del defecto, esto generalmente se puede agregar fácilmente a la energía de migración, por ejemplo, si el defecto tiene carga q y hay un campo eléctrico E, entonces la energía de migración tiene un término adicional, + qE.

Para calcular una energía de migración, necesita saber la cantidad de energía que el sistema debe ganar a medida que el defecto se mueve de un sitio de red cristalina a uno adyacente. Esta ganancia de energía a menudo se puede calcular utilizando el método de banda elástica empujada (NEB).

A partir de la energía de migración, Em, la difusividad del defecto se puede estimar como D ~ D_0 * exp (-Em / kT). La constante D_0 no es realmente una constante, pero depende menos de la temperatura que la parte exponencial. Depende de la entropía de migración del defecto, la geometría de la red y la frecuencia de vibraciones en el material.

Tenga en cuenta que si no hay gradiente en la concentración del defecto, entonces no habrá difusión. Además, en un material real hay superficies y límites de grano, que actúan como fuentes y sumideros de defectos. Finalmente, también se puede usar el Monte Carlo cinético o la dinámica molecular para simular directamente el movimiento aleatorio de los defectos, pero ambos métodos probablemente todavía se basan en cálculos DFT de tasas o potenciales.

Puede usar la banda elástica empujada como otras personas dijeron, PERO esta no es la mejor práctica si su sistema es amorfo o demasiado complicado. Dependiendo de la precisión, la disponibilidad de recursos y el tamaño de su sistema, puede utilizar uno de los siguientes junto con Nudged Elastic Band:
1. Cálculo de difusión monte carlo de la ruta de migración (La más precisa) + NEB.
2.DFT + NEB (debe saber lo que está haciendo con respecto a su elección de funcional, etc.)
3. Dinámica Molecular Reactiva + NEB. Para este, es posible que desee echar un vistazo a los campos de fuerza REAX y las obras de Adri Van Duin.

Creo que puede tener suerte con las herramientas DFT que también integran la dinámica molecular, es decir, DFTMD. Ya se han encontrado aplicaciones en biología computacional que modelan la dinámica del plegamiento de proteínas con cierto éxito.

DFT solo puede manejar células unitarias en los 10 a 100 átomos de átomos en este momento, a menos que tenga un acceso realmente bueno a las supercomputadoras. Dado que las densidades de defectos deberían ser mucho menores que esto, la respuesta a corto plazo probablemente no se deba a límites computacionales.

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