郑州大学田禾青副教授团队在The Journal of Chemical Physics期刊上发表了题为“A theoretical study of thermal properties and structural evolution in binary carbonates phase change material: Machine learning-enhanced sampling strategy”的研究论文。该论文被选为封面文章和编辑推荐文章（Featured Article），并被美国物理学联合会《科学之光》（AIP Scilight）网络周刊以"Machine learning reveals properties of molten salts"为题作为专题文章采访报道(https://doi.org/10.1063/10.0032403)。
面对全球能源结构转型和气候变化挑战，新能源技术的突破成为关键。碳酸熔盐，作为一种重要的液态电解质材料，因其良好的离子传导性和高温稳定性，在能源存储和转换领域备受瞩目。然而，经典分子动力学在模拟多元碳酸熔盐时存在计算效率低、精度差等问题。机器学习技术的引入，集合了第一性原理计算的精度与经典分子动力学的模拟规模，为多元碳酸熔盐结构和热物性能的研究提供了新的解决方案。通过构建高精度的预测模型，机器学习可以实现对多元碳酸熔盐的精确模拟，为新能源材料的设计和性能优化提供重要的理论依据。
本文采用机器学习增强采样策略来构建Na2CO3-K2CO3二元共晶熔盐相变材料的深度势能函数，并对该二元碳酸盐的热物性和结构演变进行了深度势能分子动力学模拟。全面计算了径向分布函数、角分布函数、配位数等结构参数，以及密度、比热容、扩散系数、黏度和热导率等热物理性质。与一次拟合的深度势能（DP）相比，机器学习增强的采样方法能够模拟更大、更复杂的原子体系，并获得更准确的结果。本研究将为熔盐储热材料的工程设计与开发提供技术支持。
图1 结构参数及相关示意图。
图2 Na+、K+及熔盐系统的扩散系数。
图3 热物理性能：（a）密度、（b）比热容、（c）粘度和（d）热导率。
团队介绍
田禾青，郑州大学机械与动力工程学院副教授，硕士生导师。近年来主要从事相变储热材料的设计、制备和热物性测试等研究。主持国家自然科学基金等项目，已在ACS Applied Materials & Interfaces、Cell Reports Physical Science、The Journal of Chemical Physics、Journal of Materials Chemistry A、Applied Energy、Energy等国际期刊发表了多篇论文。
文章信息
A theoretical study of thermal properties and structural evolution in binary carbonates phase change material: Machine learning-enhanced sampling strategy
Heqing Tian, Wenguang Zhang, Chaxiu Guo
J. Chem. Phys. 161, 144501 (2024)
https://doi.org/10.1063/5.0219401
扫描二维码 查看原文
期刊介绍
The Journal of Chemical Physics是一种国际期刊，刊登现代化学物理学和物理化学所有领域的前沿研究。除研究论文外，JCP还发表关于重大新发现的通讯、关于该领域最新进展的观点或综述、作为学界教育工具的教程和专题集。
关于AIP出版社
美国物理联合会出版社（AIP 出版社）是美国物理联合会（AIP）旗下的非营利独资出版社。AIP 出版社的使命是在物理和相关科学领域开展学术出版活动，以支持AIP的慈善、科学和教育目标。我们也代表出版合作伙伴进行出版活动，以帮助其积极推进自身的使命。
访问主页：https://publishing.aip.org/
相关文章推荐
JCP | 厦门大学苏培峰教授团队：分子相互作用理论新框架-基于密度矩阵的能量分解方法
JCP | 上海科技大学刘伟民教授团队：利用飞秒受激拉曼光谱技术研究番茄红素H聚集体中单线态裂分的超快过程
JCP | 北京大学人工微结构国家重点实验室：时间分辨光发射电子显微技术探测金膜的超快声学声子激发
