天津大學分子+研究院陳星課題組JCTC：基于自適應采樣加速ReaxFF反應力場優化

第一作者：李爽

通訊作者：陳星；張偉偉?????????

通訊單位：天津大學分子+研究院；天津工業大學化學工程與技術學院

論文DOI：10.1021/acs.jctc.4c01748?????????????????

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團隊提出一種基于自適應采樣的ReaxFF力場優化策略，突破傳統優化方法對初始猜測依賴強、效率低的問題。該方法顯著提高了參數優化的效率與精度，并成功模擬銅表面在水作用下的重構機制，與實驗結果高度一致，為復雜反應體系的精準建模提供了新方法學支撐。

背景介紹：

分子動力學模擬通過原子尺度的動態演化，揭示材料的微觀行為與宏觀性能之間的關聯，是材料科學與化學研究的核心工具。ReaxFF反應力場因其對化學鍵動態過程的精確描述，在復雜化學反應體系的模擬中具有獨特優勢。然而，ReaxFF力場參數優化涉及高維參數空間，傳統方法依賴人工經驗的初始猜測，優化過程耗時、收斂困難，且易陷入局部最優，限制了其在更廣泛體系中的應用。因此，開發一種兼具全局搜索能力和高效性的參數優化方法，已成為提升ReaxFF適用范圍的關鍵。

本文亮點

團隊提出了一種基于自適應采樣的創新方法，通過生成高質量的初始參數猜測，結合三條優化路線，顯著提升了參數優化的效率和精度。這一方法將傳統“經驗調參”轉變為“數據驅動”范式，大幅減少了高維參數空間的搜索量，開發出快速、準確且可靠的ReaxFF力場。

圖文解析

在本研究中，針對傳統ReaxFF反應力場優化方法（如順序單參數拋物線外推法）高度依賴初始參數猜測、易陷入局部最優的局限性，研究團隊提出了一種自適應采樣策略，旨在提高高質量初始參數猜測的識別效率，從而顯著增強優化過程的全局性和可靠性。該策略首先對高維參數空間進行均勻采樣，隨后以確定的最優點附近為重點，通過迭代優化采樣區域逐步收斂至高質量初始猜測。整個流程無需大規模采樣，僅需較少的初始樣點即可生成可靠的初猜，為后續優化提供了堅實的基礎。基于這一自適應采樣框架，研究團隊展示了三種ReaxFF力場參數化策略（見圖1）：基于自適應采樣的機器學習優化（ASMLopt）、增強自適應采樣優化（EASopt）和傳統優化（Copt）。

圖 1. ReaxFF反應力場參數化示意圖。該過程首先通過自適應采樣生成高質量的初始猜測，然后采用三種不同的優化方法：(a) ASMLopt方法，該方法集成了自適應采樣、機器學習模型訓練和蠻力優化，以系統地完善參數空間并獲得最佳力場參數；(b) EASopt方法，該方法通過迭代縮小參數空間，直接以總誤差最小的參數集為目標；(c) Copt方法，該方法采用傳統優化方法，從自適應采樣提供的良好初始猜測開始，最終完成力場參數化。

這三種ReaxFF力場優化路線預測的反應能與密度泛函理論（DFT）結果高度一致（見圖2）。這一結果充分證明了自適應采樣策略在高維參數空間中的穩健性和高精度。

圖2. 三種ReaxFF反應力場參數化方法的對比。(a) 通過ASMLopt、EASopt和Copt方法優化得到的ReaxFF反應力場參數。(b) ReaxFF模擬預測的反應能與DFT計算結果的對比。

為檢驗ASMLopt得到的Cu/H/O力場的場可靠性，團隊模擬了H?O與Cu(001)表面重構過程。通過構建小尺度模型，聚焦關鍵反應步驟的原子級動態演化。模擬揭示OH首先吸附在表面，誘導局部Cu原子脫離原來位置，隨后Cu?Cu鍵斷裂，拉起的Cu位移至表層上方，與多個OH協同，形成穩定雙層“夾心”結構。這一過程與實驗HRTEM結果吻合（圖?3），證實了ASMLopt優化力場在原子尺度下正確描述化學鍵斷裂與形成、以及表面重構過程。另外，將模型體系擴大，讓能夠復現實驗觀測到的三層“亮-暗-亮”特征結構。層間距和層內Cu原子計數曲線與實驗數據高度吻合（圖4）

圖3. 由ReaxFF反應力場分子動力學模擬預測的雙層結構形成機制。分別展示在0 ps（I）、3 ps（II）、9 ps（III）和50 ps（IV）時刻的快照圖，上方為原子級表示，下方為高分辨透射電子顯微鏡（HRTEM）表示。

圖4. Cu(001)表面與水相互作用的反應機制。(a)?ReaxFF反應力場分子動力學模擬中在244ps 時刻的體系快照；(b)?對應的Cu表面高分辨透射電子顯微鏡（HRTEM）圖像；(c) 實驗中觀察到的雙層結構，并在右下角對實線框區域進行放大展示；(d) 對 (c) 中虛線框區域的進一步放大，突出其結構細節；(e) ReaxFF反應力場分子動力學模擬得到的不同層中原子數隨時間變化的趨勢。

總結與展望

本研究提出了一種自適應采樣方法，通過高效識別高質量初始參數猜測，成功克服了高維參數空間中ReaxFF反應力場優化的核心挑戰，包括初始猜測依賴性強、收斂慢及易陷入局部最優等問題。利用該方法結合三種參數化策略為快速、可靠地開發高精度ReaxFF力場提供了強大的工具。研究通過H?O與Cu(001)表面重構的模擬驗證了力場的精度和穩定性，模擬結果在小至大尺度體系中均與實驗數據高度一致。這一工作為催化過程、界面化學反應及材料行為的納米尺度高精度建模奠定了方法學基礎，展現了廣泛的應用前景。

文獻信息：

論文原文：Boosting ReaxFF Reactive Force Field Optimization with Adaptive Sampling， Shuang Li, Siyuan Yang, Sibing Chen, Wei Zheng, Zejian Dong, Langli Luo, Weiwei Zhang*, Xing Chen* J. Chem. Theory Comput.?2025, 21, 9, 4652–4660.

TOC圖

課題組介紹

第一作者簡介：李爽，天津大學分子+研究院2023級博士研究生。

通訊作者簡介：陳星，天津大學分子+研究院教授，曾就讀于廈門大學和瑞典皇家工學院，在瑞典皇家工學院和美國賓夕法尼亞州立大學從事博士后研究并晉升為助理研究教授。主要從事納米尺度下多場耦合調控材料性質的研究。

課題組主頁：https://www.x-mol.com/groups/xingchen

通訊作者簡介：張偉偉，天津工業大學化學工程與技術學院研究員，中國科學技術大學理學博士，在美國賓夕法尼亞州立大學開展博士后研究。主要從事ReaxFF反應力場及機器學習勢等方法的交叉融合研究，聚焦復雜體系中的物理化學過程。

課題組主頁：https://wwzhangxmu.wixsite.com/homepage