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1. 引言

aiidalab-qe-hp 是一个基于 AiiDAlab 框架的 Python 软件包，用于高通量计算材料科学中的 Hubbard 参数（U 值）自动评估。它依托 AiiDA 工作流引擎，将 Quantum ESPRESSO（QE）中的 HP（Hubbard Parameters）计算模块封装为可视化、可交互的图形界面，帮助科研人员快速、可复现地计算过渡金属氧化物等强关联材料体系的 Hubbard U 值。

本文将从功能特性、安装方法、核心语法与参数配置、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 aiidalab-qe-hp 包的使用方法。

2. 核心功能

aiidalab-qe-hp 包的核心功能可以概括为以下六点：

• 图形化工作流：基于 AiiDAlab 的 Web 界面，无需编写复杂脚本即可配置和提交 HP 计算任务。
• 自动化 U 值计算：自动生成并管理多个线性响应计算（DFPT+HP），通过自洽迭代获得 Hubbard U 参数。
• 结构编辑与可视化：内置晶体结构查看器，支持导入、修改和可视化初始结构。
• 计算参数管理：提供伪势、K 点密度、截断能、收敛阈值等参数的图形化配置。
• 结果分析与导出：自动汇总 U 值结果，支持导出为 JSON、CSV 等格式，便于后续分析。
• 可复现与共享：所有计算过程自动记录在 AiiDA 数据库中，支持工作流分享与复现。

3. 安装方法

aiidalab-qe-hp 的安装推荐使用 conda 环境，以避免依赖冲突。以下是标准安装流程：

# 1. 创建并激活 conda 环境（Python 3.9+） conda create -n aiidalab-qe-hp python=3.9 conda activate aiidalab-qe-hp 2. 安装 aiidalab 基础框架 pip install aiidalab 3. 安装 aiidalab-qe-hp 包 pip install aiidalab-qe-hp 4. 启动 AiiDAlab 服务 aiidalab launch

安装完成后，在浏览器中访问http://localhost:8888，即可在 AiiDAlab 界面中看到 aiidalab-qe-hp 应用入口。

如果需要从源码安装最新开发版，可以使用以下命令：

git clone https://github.com/aiidalab/aiidalab-qe-hp.git cd aiidalab-qe-hp pip install -e .

4. 核心语法与参数配置

aiidalab-qe-hp 的底层计算由 Quantum ESPRESSO 的 HP 模块执行，其核心输入参数可以通过 AiiDAlab 界面配置，也可以在 Python 脚本中直接调用。以下是最常用的参数及其含义：

在 Python 脚本中，可以通过以下方式直接调用 aiidalab-qe-hp 的核心工作流：

from aiidalab_qe_hp.workflows import HpWorkchain 构建输入参数 inputs = { 'structure': structure_node, # AiiDA StructureData 节点 'pseudopotentials': pseudo_dict, # 赝势映射字典 'kpoints_distance': 0.25, 'ecutwfc': 70.0, 'conv_threshold': 1e-7, 'hubbard_parameters': ['Fe', 'O'], 'max_iterations': 150, } 提交工作流 workchain = HpWorkchain(**inputs) workchain.submit()

5. 9 个实际应用案例

案例 1：Fe₂O₃（赤铁矿）的 U 值计算

赤铁矿是典型的强关联材料，其 Hubbard U 值对电子结构描述至关重要。使用 aiidalab-qe-hp 计算 Fe 3d 轨道的 U 值，步骤如下：

from aiidalab_qe_hp.workflows import HpWorkchain from aiida.orm import StructureData 导入 Fe2O3 结构（CIF 格式） structure = StructureData(ase=ase_read('Fe2O3.cif')) 配置赝势 pseudos = { 'Fe': 'Fe.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF', 'O': 'O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF', } 提交 HP 计算 inputs = { 'structure': structure, 'pseudopotentials': pseudos, 'kpoints_distance': 0.2, 'ecutwfc': 80.0, 'hubbard_parameters': ['Fe'], } workchain = HpWorkchain(**inputs) workchain.submit()

计算完成后，工作流会自动输出 Fe 3d 轨道的 Hubbard U 值，通常结果在 4-5 eV 范围内，与实验值吻合良好。

案例 2：NiO（氧化镍）的 U 值计算

NiO 是 Mott 绝缘体的经典代表。通过 aiidalab-qe-hp 计算 Ni 3d 轨道的 U 值，可以准确描述其带隙。关键参数配置如下：

inputs = { 'structure': nio_structure, 'pseudopotentials': {'Ni': 'Ni.pbe-n-rrkjus_psl.1.0.0.UPF', 'O': 'O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF'}, 'kpoints_distance': 0.25, 'ecutwfc': 70.0, 'hubbard_parameters': ['Ni'], 'nscf_occupations': 'smearing', 'smearing': 'gaussian', 'degauss': 0.02, }

该案例中，建议使用较密的 K 点网格（0.2-0.25 1/Å）以确保 U 值收敛。

案例 3：MnO（氧化锰）的 U 值计算

MnO 的 U 值计算对磁性构型敏感。aiidalab-qe-hp 支持设置初始磁矩，从而获得更准确的 U 值：

# 在结构中设置 Mn 原子的初始磁矩 for site in structure.sites: if site.kind_name == 'Mn': site.set_attribute('magnetization', 5.0) inputs = { 'structure': structure, 'pseudopotentials': {'Mn': 'Mn.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF', 'O': 'O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF'}, 'kpoints_distance': 0.25, 'ecutwfc': 75.0, 'hubbard_parameters': ['Mn'], 'max_iterations': 120, }

案例 4：Co₃O₄（四氧化三钴）的 U 值计算

Co₃O₄ 包含 Co²⁺ 和 Co³⁺ 两种价态，需要分别计算不同位点的 U 值。aiidalab-qe-hp 支持按 Wyckoff 位置区分 Hubbard 参数：

inputs = { 'structure': co3o4_structure, 'pseudopotentials': {'Co': 'Co.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF', 'O': 'O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF'}, 'kpoints_distance': 0.2, 'ecutwfc': 80.0, 'hubbard_parameters': ['Co'], 'hubbard_sites': ['8a', '16d'], # 按 Wyckoff 位置区分 }

案例 5：La₂CuO₄（镧铜氧）的 U 值计算

La₂CuO₄ 是高温超导材料的前驱体，其 Cu 3d 轨道的 U 值对理解超导机制至关重要。计算时需要注意：

inputs = { 'structure': la2cuo4_structure, 'pseudopotentials': {'La': 'La.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF', 'Cu': 'Cu.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF', 'O': 'O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF'}, 'kpoints_distance': 0.15, # 更密的 K 点网格 'ecutwfc': 90.0, 'hubbard_parameters': ['Cu'], 'conv_threshold': 1e-7, }

案例 6：CeO₂（二氧化铈）的 U 值计算

CeO₂ 中 Ce 4f 电子的强关联效应显著，U 值计算对氧空位形成能影响很大。推荐使用以下参数：

inputs = { 'structure': ceo2_structure, 'pseudopotentials': {'Ce': 'Ce.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF', 'O': 'O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF'}, 'kpoints_distance': 0.25, 'ecutwfc': 70.0, 'hubbard_parameters': ['Ce'], 'nscf_occupations': 'fixed', # CeO2 为绝缘体，使用固定占据 }

案例 7：V₂O₅（五氧化二钒）的 U 值计算

V₂O₅ 是重要的催化剂材料，其 V 3d 轨道的 U 值计算需要特别注意层状结构的 K 点采样：

inputs = { 'structure': v2o5_structure, 'pseudopotentials': {'V': 'V.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF', 'O': 'O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF'}, 'kpoints_distance': 0.2, 'ecutwfc': 75.0, 'hubbard_parameters': ['V'], 'max_iterations': 150, }

案例 8：TiO₂（二氧化钛）锐钛矿相的 U 值计算

TiO₂ 锐钛矿相是光催化领域的重要材料。计算 Ti 3d 轨道的 U 值时，建议使用以下配置：

inputs = { 'structure': tio2_anatase_structure, 'pseudopotentials': {'Ti': 'Ti.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF', 'O': 'O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF'}, 'kpoints_distance': 0.25, 'ecutwfc': 70.0, 'hubbard_parameters': ['Ti'], 'nscf_occupations': 'smearing', 'smearing': 'gaussian', 'degauss': 0.01, }

案例 9：批量扫描多种过渡金属氧化物的 U 值

aiidalab-qe-hp 支持批量提交多个结构的 HP 计算，适合高通量筛选。以下示例演示如何对 Fe₂O₃、NiO、MnO 三种材料批量计算 U 值：

from aiidalab_qe_hp.workflows import HpWorkchain structures = { 'Fe2O3': fe2o3_structure, 'NiO': nio_structure, 'MnO': mno_structure, } pseudos_map = { 'Fe2O3': {'Fe': 'Fe.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF', 'O': 'O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF'}, 'NiO': {'Ni': 'Ni.pbe-n-rrkjus_psl.1.0.0.UPF', 'O': 'O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF'}, 'MnO': {'Mn': 'Mn.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF', 'O': 'O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF'}, } hubbard_elements = { 'Fe2O3': ['Fe'], 'NiO': ['Ni'], 'MnO': ['Mn'], } 批量提交 for name, structure in structures.items(): inputs = { 'structure': structure, 'pseudopotentials': pseudos_map[name], 'kpoints_distance': 0.25, 'ecutwfc': 75.0, 'hubbard_parameters': hubbard_elements[name], } workchain = HpWorkchain(**inputs) workchain.submit() print(f'已提交 {name} 的 HP 计算任务')

6. 常见错误与使用注意事项

6.1 常见错误

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