本文主要是介绍基于MS对溶剂萃取体系：TBP-NaBPh4-CH2ClBr萃取锂离子的机理研究，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
关键词：Materials Studio，分子动力学模拟，径向分布函数，镁锂分离，溶剂萃取法
随着新能源行业的发展，锂资源的需求量逐年增加。盐湖卤水中含有丰富的锂资源。通过溶剂萃取技术从盐湖卤水中提取锂资源具有高效的锂离子回收率。盐湖中高浓度的镁，钠，钾等离子是萃取锂资源的主要影响因素。其中，TBP为萃取剂，LiBPh4为协萃取剂，CH2ClBr为稀释剂。文献通过Materials Studio软件模拟计算，采用分子动力学中的径向分布函数（RDF）研究TBP对不同金属离子(Li+ , Na+ , K+ , Mg2+)的内在相互作用强度。
以下内容分步骤对文献模拟过程进行分析：
1、建立基础模型
构建TBP、CH2ClBr、LiBPh4、KBPh4、Mg(BPh4)2、H2O分子模型，如图1所示。
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TBP CH2ClBr LiBPh4 KBPh4
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Mg(BPh4)2 H2O
图1 不同物质的分子结构模型
2、构建分子动力学模型
利用Materials Studio (MS)中的Amorphous cell模块构建混合有机相模型，模型包含10个LiBPh4分子、10个KBPh4分子、10个Mg(BPh4)2分子、40个TBP分子、40个CH2ClBr分子和60个H2O分子。结构模型如图2所示。其模型参数设置如图3所示。（文献原文中并未说明分子动力学使用使用什么力场构建，此处以COMPASSII 进行后续模拟的过程，该力场使用最多，最广泛，准确度更高）
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图2 混合有机相模型
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图3 模型参数设置
3、结构优化
使用Forcite 模块对上述混合有机相模型分别进行结构优化和能量优化，使其达到最佳的模型结构和稳定的能量体系。模型参数如图4所示。收敛和能量数据如图5所示。
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图4 Forcite 模型参数
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图5 模型的收敛以及能量数据
3、动力学优化
对上述结构优化后的模型继续进行动力学优化。参数设置如6所示。（文献原文中并未提供优化所选用的系综以及动力学的计算时间，这里选择NVT作为系综，模拟的时长为200ps）。动力学计算结果如图7所示。
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图6 动力学优化参数
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图7 计算平衡后的能量和温度数据
4、径向分布函数（RDF）计算
对上述优化后的模型进行RDF计算。选择模型中的P=O中的O、Li、Mg、K。通过Forcite中的Analysis功能中的RDF进行P=O与Li，Mg，K之间的分布。模型及设置面板如下图8所示。结果数据如图9所示。
计算结果表明，TBP分子上Li+、K+和Mg2+的结合位置与P—O基团的结合位置距离分别为1.92、2.6和1.97 Å。每一个的分布概率离子在上述距离处达到最大值，说明在相同条件下Li+和P—O基团的结合位置相对于其他两种金属离子更接近。（此数据与文献中结果数据有不同之处，其规律相似。）
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图8 优化后模型
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图9 P=O与Li、Mg、K的RDF
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