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1. 引言

aiida-seigrowth 是一个基于 AiiDA 工作流框架开发的 Python 包，专门用于高通量计算材料科学中的晶体生长模拟。它把「晶体结构构建、势函数选择、分子动力学/蒙特卡洛模拟、结果解析」等环节封装为可复用的工作流，帮助研究者以声明式的方式提交和管理大规模晶体生长计算任务。

本文将从功能特性、安装方式、核心语法与参数、9 个实际应用案例，以及常见错误与使用注意事项五个方面，系统介绍 aiida-seigrowth 的使用方法。

2. 功能概述

aiida-seigrowth 的核心定位是「面向晶体生长模拟的 AiiDA 工作流插件」。它主要提供以下能力：

• 晶体结构构建：支持从晶胞参数、空间群或已有结构文件创建初始晶体结构。
• 生长模拟封装：将底层分子动力学或蒙特卡洛引擎封装为 AiiDA 计算节点，屏蔽命令行细节。
• 势函数管理：内置常见金属、半导体、氧化物体系的势函数注册与校验。
• 结果自动解析：从输出文件中提取生长速率、表面形貌、层厚等关键物理量。
• 工作流编排：支持多温度、多晶面、多组分的参数扫描，自动生成并调度子任务。
• 数据可追溯：所有输入输出以 AiiDA 数据节点形式存储，保证计算可复现。

3. 安装与环境准备

aiida-seigrowth 依赖 AiiDA 核心框架和若干计算引擎。推荐使用 conda 创建独立环境进行安装。

3.1 创建虚拟环境

conda create -n seigrowth python=3.9 -y conda activate seigrowth

3.2 安装 AiiDA 核心

pip install aiida-core==2.5.0

3.3 安装 aiida-seigrowth

pip install aiida-seigrowth

3.4 初始化 AiiDA 数据库

verdi quicksetup verdi profile list

安装完成后，可通过以下命令验证插件是否被正确识别：

verdi plugin list aiida.seigrowth

4. 核心语法与参数

aiida-seigrowth 的使用遵循 AiiDA 的「代码 + 数据结构 + 计算节点」三层模型。下面介绍最常用的几个接口。

4.1 加载计算代码

from aiida.orm import load_code code = load_code("lammps@localhost")

4.2 构建晶体结构

from aiida_seigrowth.data.structure import create_structure structure = create_structure( lattice_constant=4.05, element="Al", crystal_structure="fcc", supercell=[4, 4, 4], )

4.3 提交生长模拟任务

from aiida_seigrowth.workflows.growth import GrowthWorkChain builder = GrowthWorkChain.get_builder() builder.structure = structure builder.code = code builder.parameters = { "temperature": 900, "pressure": 1.0, "timestep": 0.001, "total_steps": 100000, "potential": "Al_Mendelev", } builder.metadata.label = "Al growth at 900K" builder.metadata.description = "FCC Al (100) surface growth simulation" node = builder.submit()

4.4 常用参数说明

5. 实际应用案例

下面给出 9 个覆盖不同场景的实际案例，每个案例都包含可运行的代码片段和关键说明。

5.1 案例一：FCC 铝 (100) 晶面外延生长

这是最基础的入门案例，演示如何提交一个完整的晶体生长模拟任务。

from aiida.orm import load_code from aiida_seigrowth.data.structure import create_structure from aiida_seigrowth.workflows.growth import GrowthWorkChain code = load_code("lammps@localhost") structure = create_structure( lattice_constant=4.05, element="Al", crystal_structure="fcc", supercell=[6, 6, 6], ) builder = GrowthWorkChain.get_builder() builder.structure = structure builder.code = code builder.parameters = { "temperature": 800, "pressure": 1.0, "timestep": 0.001, "total_steps": 50000, "potential": "Al_Mendelev", "surface": "(100)", } builder.metadata.label = "Al(100) growth demo" node = builder.submit() print(f"Submitted task: {node.pk}")

5.2 案例二：多温度参数扫描

通过循环提交多个温度条件下的生长任务，研究温度对生长速率的影响。

from aiida.orm import load_code from aiida_seigrowth.data.structure import create_structure from aiida_seigrowth.workflows.growth import GrowthWorkChain code = load_code("lammps@localhost") structure = create_structure( lattice_constant=4.05, element="Al", crystal_structure="fcc", supercell=[4, 4, 4], ) for temp in [600, 700, 800, 900, 1000]: builder = GrowthWorkChain.get_builder() builder.structure = structure builder.code = code builder.parameters = { "temperature": temp, "pressure": 1.0, "timestep": 0.001, "total_steps": 30000, "potential": "Al_Mendelev", } builder.metadata.label = f"Al growth at {temp}K" node = builder.submit() print(f"Submitted {temp}K task: {node.pk}")

5.3 案例三：不同晶面生长对比

对比同一材料在不同晶面上的生长行为差异。

from aiida.orm import load_code from aiida_seigrowth.data.structure import create_structure from aiida_seigrowth.workflows.growth import GrowthWorkChain code = load_code("lammps@localhost") structure = create_structure( lattice_constant=4.05, element="Al", crystal_structure="fcc", supercell=[5, 5, 5], ) for surface in ["(100)", "(110)", "(111)"]: builder = GrowthWorkChain.get_builder() builder.structure = structure builder.code = code builder.parameters = { "temperature": 850, "pressure": 1.0, "timestep": 0.001, "total_steps": 40000, "potential": "Al_Mendelev", "surface": surface, } builder.metadata.label = f"Al {surface} growth" node = builder.submit() print(f"Submitted {surface} task: {node.pk}")

5.4 案例四：二元合金薄膜共沉积

演示 Ni-Al 二元合金体系的共沉积生长模拟。

from aiida.orm import load_code from aiida_seigrowth.data.structure import create_structure from aiida_seigrowth.workflows.growth import GrowthWorkChain code = load_code("lammps@localhost") structure = create_structure( lattice_constant=3.52, element="Ni", crystal_structure="fcc", supercell=[5, 5, 5], ) builder = GrowthWorkChain.get_builder() builder.structure = structure builder.code = code builder.parameters = { "temperature": 1000, "pressure": 1.0, "timestep": 0.001, "total_steps": 60000, "potential": "NiAl_Mishin", "deposition_rate": 0.5, "composition": {"Ni": 0.5, "Al": 0.5}, } builder.metadata.label = "NiAl co-deposition" node = builder.submit() print(f"Submitted NiAl task: {node.pk}")

5.5 案例五：从实验结构文件导入初始构型

当已有实验测定的晶体结构文件时，可以直接导入作为初始构型。

from aiida.orm import load_code, CifData from aiida_seigrowth.workflows.growth import GrowthWorkChain code = load_code("lammps@localhost") cif = CifData(file="/path/to/experimental_structure.cif") structure = cif.get_structure() builder = GrowthWorkChain.get_builder() builder.structure = structure builder.code = code builder.parameters = { "temperature": 700, "pressure": 1.0, "timestep": 0.001, "total_steps": 50000, "potential": "Al_Mendelev", } builder.metadata.label = "Growth from experimental CIF" node = builder.submit() print(f"Submitted task from CIF: {node.pk}")

5.6 案例六：设置随机数种子实现可复现实验

通过固定随机数种子，确保多次运行得到完全一致的结果。

from aiida.orm import load_code from aiida_seigrowth.data.structure import create_structure from aiida_seigrowth.workflows.growth import GrowthWorkChain code = load_code("lammps@localhost") structure = create_structure( lattice_constant=4.05, element="Al", crystal_structure="fcc", supercell=[4, 4, 4], ) for seed in [1, 2, 3]: builder = GrowthWorkChain.get_builder() builder.structure = structure builder.code = code builder.parameters = { "temperature": 800, "pressure": 1.0, "timestep": 0.001, "total_steps": 20000, "potential": "Al_Mendelev", "seed": seed, } builder.metadata.label = f"Al growth seed={seed}" node = builder.submit() print(f"Submitted seed={seed} task: {node.pk}")

5.7 案例七：查询已提交任务状态

使用 AiiDA 的查询接口查看任务运行状态和结果。

from aiida.orm import QueryBuilder from aiida_seigrowth.workflows.growth import GrowthWorkChain qb = QueryBuilder() qb.append(GrowthWorkChain, filters={"label": {"like": "Al growth%"}}) qb.append("node", project=["pk", "label", "process_state"], with_ancestors=True) for pk, label, state in qb.iterall(): print(f"PK: {pk}, Label: {label}, State: {state}")

5.8 案例八：解析生长速率结果

任务完成后，从输出节点中提取生长速率等关键物理量。

from aiida.orm import load_node node = load_node(1) # 替换为实际任务 PK outputs = node.outputs growth_rate = outputs.growth_rate.value surface_roughness = outputs.surface_roughness.value layer_thickness = outputs.layer_thickness.value print(f"Growth rate: {growth_rate} ML/s") print(f"Surface roughness: {surface_roughness} nm") print(f"Layer thickness: {layer_thickness} nm")

5.9 案例九：批量提交多组分浓度梯度扫描

在二元合金体系中，扫描不同组分比例对生长行为的影响。

from aiida.orm import load_code from aiida_seigrowth.data.structure import create_structure from aiida_seigrowth.workflows.growth import GrowthWorkChain code = load_code("lammps@localhost") structure = create_structure( lattice_constant=3.52, element="Ni", crystal_structure="fcc", supercell=[4, 4, 4], ) for ni_frac in [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]: builder = GrowthWorkChain.get_builder() builder.structure = structure builder.code = code builder.parameters = { "temperature": 900, "pressure": 1.0, "timestep": 0.001, "total_steps": 40000, "potential": "NiAl_Mishin", "composition": {"Ni": ni_frac, "Al": 1 - ni_frac}, } builder.metadata.label = f"NiAl Ni={ni_frac}" node = builder.submit() print(f"Submitted Ni={ni_frac} task: {node.pk}")

6. 常见错误与使用注意事项

在实际使用中，用户经常遇到以下几类问题，这里给出对应的排查思路。

6.1 势函数未注册

当传入的 potential 名称不在插件注册表中时，任务会立即失败。解决方法是先查看可用势函数列表：

from aiida_seigrowth.data.potential import list_potentials print(list_potentials())

6.2 代码未配置或标签错误

load_code 失败通常是因为计算代码未在 AiiDA 中注册，或标签拼写错误。可通过 verdi code list 查看已注册代码。

6.3 结构参数不合法

lattice_constant 必须为正数，supercell 各维度必须为正整数，否则会抛出 ValueError。建议在提交前先打印结构对象进行校验。

6.4 计算资源不足导致任务中断

大规模超胞或长模拟步数会消耗大量内存和 CPU 时间。建议先在小超胞上测试参数，确认无误后再放大规模。

6.5 温度设置超出势函数适用范围

每个势函数都有其拟合的温度范围。超出范围可能导致原子结构失稳或非物理结果。使用前应查阅势函数文档确认适用区间。

6.6 数据库连接异常

长时间运行后可能出现数据库连接断开。可通过 verdi daemon restart 重启守护进程解决。

6.7 结果解析失败

若输出文件格式与解析器预期不符，会导致结果解析失败。此时应检查底层引擎版本是否与插件兼容。

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