显式溶剂模型通过显式纳入溶剂分子，精确描述氢键、离子溶剂化等微观作用，适用于电催化及溶液反应机理研究，但计算成本极高。
隐式模型将溶剂简化为连续介质，基于介电常数参数化（如水ε=80.4）快速计算，牺牲短程作用精度以提升效率，广泛用于药物设计。
显式模型依赖量子力学捕捉动态效应，隐式模型通过QM/MM多尺度融合扩展应用。未来需平衡精度与效率，结合机器学习优化参数，推动复杂溶剂体系的高效模拟。
什么是显式溶剂模型？
显式溶剂模型是密度泛函理论（DFT）计算中用于精确描述溶剂效应的核心方法之一，其核心思想是将溶剂分子作为独立的粒子显式地纳入计算体系，通过分子间势能函数（如库仑力、范德华力和氢键）直接模拟溶剂与溶质之间的相互作用。
与隐式溶剂模型将溶剂简化为连续介电介质不同，显式模型通过物理层面还原溶剂分子的微观分布和动态行为，从而能够捕捉氢键网络、离子溶剂化壳层、局部介电屏蔽等细节效应，这对电催化反应、溶液相化学反应机理的研究至关重要。
在DFT计算中，显式溶剂模型通常以水分子或其他溶剂分子与反应中间体共同构建超胞，通过周期性边界条件模拟体相溶剂环境，例如在CO₂电化学还原研究中，显式水分子与催化剂表面吸附的*COOH中间体形成氢键，直接修正吸附能并影响反应路径的自由能垒。
这种方法的优势在于无需依赖隐式模型的参数化近似，而是通过量子力学计算自然包含溶剂化效应，尤其适用于涉及溶剂分子直接参与反应（如质子转移）或界面双电层动态重构的体系
http://hdl.handle/10023/11746
在自由能计算中，显式溶剂模型通过统计系综平均直接关联溶剂构型与热力学性质，例如利用热力学积分或自由能微扰理论（FEP）预测溶剂化自由能，其精度显著高于隐式模型的连续介质近似。
研究表明，显式水环境可修正电极表面的功函数，并通过溶剂重组能（λ）影响电子转移势垒，这对马库斯理论中重组能参数的量化具有不可替代的作用。
尽管显式模型的计算耗时可达隐式模型的千倍以上，但其在揭示溶剂特异性效应（如氢键方向性、离子局域极化）方面的优势，使其成为复杂溶液体系DFT研究的首选方法，特别是在电催化、光催化及生物分子模拟等领域
DOI：10.1039/d3cp05742a
什么是隐式溶剂模型？
隐式溶剂模型是密度泛函理论（DFT）计算中处理溶剂效应的核心方法之一，其核心思想是将溶剂视为具有宏观介电性质的连续介质，而非显式模拟单个溶剂分子。
该模型通过平均场近似将溶剂对溶质的影响分解为静电和非极性两部分：静电作用通过介电极化产生的反应场描述，而非极性作用则与溶剂可及表面积（SASA）相关，涉及空腔形成能及范德华相互作用。
在DFT计算中，隐式溶剂模型通过自洽反应场（SCRF）方法实现，例如极化连续介质模型（PCM）和类导体溶剂模型（CPCM）被广泛集成于Gaussian、ORCA等软件中。
这些模型通过定义溶质分子在溶剂中的有效腔体（通常基于范德华半径或溶剂探针滚动形成的表面），并结合溶剂的介电常数参数（如水为80.4，苯为2.28），构建溶质与连续介质的静电相互作用，从而在量子化学计算中修正溶质的电子结构和能量。
DOI：10.25820/etd.007263
隐式溶剂模型的优势在于显著降低计算成本，例如蛋白质折叠或药物分子结合的自由能计算中，其计算量可比显式溶剂减少两个数量级。
然而，其局限性亦不容忽视：首先，模型无法精确描述氢键方向性、离子特异性效应等短程相互作用；
其次，对于具有深结合口袋或复杂介电环境的体系（如生物膜界面），连续介质假设可能导致溶剂屏蔽效应的高估；
此外，非极性部分的参数化依赖经验拟合，对疏水作用的物理描述仍存在理论瓶颈。
尽管如此，通过结合多尺度方法（如QM/MM）或机器学习优化的介电函数，隐式溶剂模型在DFT计算中持续扩展其应用边界，成为溶液相反应机理研究和材料设计的重要工具。
DOI：10.1021/acs.jctc.5b00949