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研究背景

水是地球上最常見且最重要的物質(zhì)之一，因其在溶劑、化學(xué)反應(yīng)及生物過程中具有至關(guān)重要的作用，廣泛應(yīng)用于化學(xué)、環(huán)境、生命科學(xué)等領(lǐng)域。與其他簡單液體相比，水具有許多異常性質(zhì)，例如其分子間的四面體排列和氫鍵網(wǎng)絡(luò)，使得水在許多物理化學(xué)現(xiàn)象中表現(xiàn)出獨(dú)特的行為。

水的這些特性在極低溫度下尤為突出，尤其是關(guān)于水的液-液臨界點(diǎn)（LLCP）的研究，引發(fā)了長時(shí)間的科學(xué)爭議。然而，由于水的超冷態(tài)容易迅速結(jié)晶，實(shí)驗(yàn)研究面臨巨大挑戰(zhàn)，因此計(jì)算方法，特別是基于計(jì)算模型的水模擬方法，成為了近年來的研究熱點(diǎn)。然而，現(xiàn)有模型在準(zhǔn)確模擬水分子之間的相互作用和熱力學(xué)性質(zhì)方面仍存在一定局限，尤其在鹽溶液中水的行為方面，傳統(tǒng)的力場方法難以有效揭示水的動態(tài)特性。

成果簡介

為此，首爾國立大學(xué)Tae Jun Yoon以及Won Bo Lee教授攜手在Science Advances期刊上發(fā)表了題為“Spatiotemporal characterization of water diffusion anomalies in saline solutions using machine learning force field”的最新論文。

該團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)力場（MLFF）中的深度勢分子動力學(xué)（DPMD）模型，研究了不同鹽類型（如解凝鹽和促凝鹽）及其濃度對水行為的影響。通過與從頭算分子動力學(xué)（AIMD）、SPC/Fw、AMOEBA和MB-Pol等其他傳統(tǒng)模型的對比分析，該團(tuán)隊(duì)成功揭示了鹽對水動態(tài)行為的影響機(jī)制。

利用DPMD模型，他們分析了水分子的時(shí)空相關(guān)性，深入探討了水分子在鹽溶液中的運(yùn)動特征，顯著提高了對水鹽相互作用的理解。該研究表明，DPMD模型在描述水在鹽溶液中的行為時(shí)展現(xiàn)出了較高的精度，尤其在捕捉水分子之間的動態(tài)變化方面，提供了傳統(tǒng)模型無法提供的細(xì)致信息。這一新發(fā)現(xiàn)不僅展示了DPMD模型在水-鹽相互作用研究中的巨大潛力，也為進(jìn)一步研究水在不同化學(xué)環(huán)境中的行為提供了重要的理論依據(jù)。

研究亮點(diǎn)

1. 本研究首次采用深度勢分子動力學(xué)（DPMD）模型，探討了鹽溶液中水的行為，獲得了對水-鹽相互作用機(jī)制的深入理解。

2. 通過將DPMD與從頭算分子動力學(xué)（AIMD）、SPC/Fw、AMOEBA和MB-Pol等模型的結(jié)果進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)DPMD能夠準(zhǔn)確描述水在鹽溶液中的時(shí)空相關(guān)性，并且其表現(xiàn)與第一性原理方法相當(dāng)，證明了其在模擬水-鹽相互作用中的優(yōu)勢。

3. 研究通過時(shí)空相關(guān)性分析，揭示了鹽類型（解凝鹽與促凝鹽）及其濃度對水的擴(kuò)散行為的影響，發(fā)現(xiàn)每個(gè)模型的準(zhǔn)確性與水的時(shí)空相關(guān)性密切相關(guān)。

4. 本文的結(jié)果表明，DPMD不僅在研究水-鹽相互作用方面具有先進(jìn)的能力，而且為深入理解控制水在鹽溶液中行為的基本機(jī)制提供了新的視角，推動了計(jì)算化學(xué)領(lǐng)域在水-鹽相互作用研究中的發(fā)展。

圖文解讀

圖1. 不同模擬模型和實(shí)驗(yàn)基準(zhǔn)下鹽溶液中水?dāng)U散特性的比較。

圖2. 不同模型中鹽溶液與純水之間的氧-氧徑向分布函數(shù)（RDF）的差異。

圖3. 通過不同模型分析的NaCl和KCl溶液中水的弛豫行為，涵蓋不同濃度。

圖4. 通過三種計(jì)算模型分析的NaCl和KCl溶液中水在不同濃度下的四點(diǎn)磁化率。

圖5. 相關(guān)縮放擴(kuò)散率??作為濃度的函數(shù)。

結(jié)論展望

總之，這項(xiàng)工作展示了機(jī)器學(xué)習(xí)力場在揭示鹽溶液中水分子復(fù)雜動力學(xué)方面的強(qiáng)大能力。通過利用MLFF的能力，作者獲得了關(guān)于水與溶解離子之間相互作用的物理見解，闡明了這些系統(tǒng)動力學(xué)行為的基本機(jī)制。作者的發(fā)現(xiàn)不僅促進(jìn)了鹽水溶液領(lǐng)域的知識發(fā)展，還強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的巨大潛力。

文獻(xiàn)信息

Ji Woong Yu et al. ,Spatiotemporal characterization of water diffusion anomalies in saline solutions using machine learning force field.

原創(chuàng)文章，作者：zhan1，如若轉(zhuǎn)載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.xiubac.cn/index.php/2024/12/18/324f170c67/

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