【文献分享】J. Chem. Theory Comput. :深度学习势辅助预测MgCl2 熔体的局部结构和热物理性质

文摘   2024-09-23 19:30   吉林  



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分享一篇 J. Chem. Theory Comput. :深度学习势辅助预测 SrCl2–KCl–MgCl2 熔体的局部结构和热物理性质


感谢论文的原作


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主要内容

“通过机器学习驱动的深势分子动力学揭示了SrCl2 –KCl-MgCl2熔体的局部结构和热物理性质,以促进熔盐电解Mg-Sr合金的开发。分别通过径向分布函数和结构因素探索了SrCl2 -KCl-MgCl2熔体的短程有序和中程有序,并全面讨论了它们的成分和温度依赖性。在富含MgCl2的体系中,中程有序更加明显,并且其随温度的演化表现出非德拜-沃勒行为。Mg-Cl以4,5配位为主,Sr-Cl以6,7配位为主,它们的配位几何形状分别呈现扭曲八面体和扭曲五角双锥体。由此建立了SrCl2 –KCl-MgCl2熔体热物理性质的数据库,包括密度、自扩散系数、粘度和离子电导率,覆盖温度范围为873至1173 K。”——取自文章摘要。

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文章题目:

Deep Learning Potential Assisted Prediction of Local Structure and Thermophysical Properties of the SrCl2–KCl–MgCl2 Melt


文章链接:

https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jctc.4c00824



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