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分享一篇关于机器学习 + 分子动力学 + 第一性原理 + 热学性质 + 动力学性质的文章。

感谢论文的原作者！

关键词：

1. Machine learning,

2. Deep potential,

3. Molecular dynamics

4. Molten salts

5. Thermophysical properties

6. Phase diagram

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主要内容

“由于实验数据有限，优化熔盐反应堆和聚光太阳能的熔盐可能具有挑战性。为了解决这个问题，我们利用神经网络势（NNP）对熔盐进行原子建模，并使用广泛流行的 LiCl/KCl 盐作为原型系统。根据本文报告的结果，NNP 表现出显着的准确性，并且与密度泛函理论计算相似。NNP 的可靠性得益于严格的训练数据获取方法，其中涵盖了纯 LiCl、纯 KCl 和 LiCl-KCl（58.8% mol LiCl）系统在不同温度和压力下的原子构型。据观察，NNP 合理地再现了熔融 LiCl/KCl 盐在不同成分、温度和微观结构下的实验物理性质，类似于高度精确的第一原理分子动力学。此外，NNP 用于计算熔融 LiCl-KCl 盐的扩散系数，目前还没有可用的实验数据。由此，我们通过报告熔融 LiCl-KCl 系统中众所周知的 Chemla 效应来验证 NNP。我们进一步利用 NNP 通过固液共存模拟来预测 LiCl-KCl 系统的相图。本研究报告的 NNP 的稳健性和多功能性证明了所开发的 NNP 在克服熔盐 MD 模拟中计算效率和准确性之间长期存在的权衡方面的巨大潜力。”——取自文章摘要。

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分析方法

Microstructure Analysis:

1. Radial Distribution Function.

2. Density.

3. Specific Heat Capacity.

4. Ionic conductivities.

5. Viscosity.

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Figure 1

Figure 2

Figure 4

Figure 5

Figure 6

Figure 7

Figure 8

Figure 9

Figure 10 LAMMPS input

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