【文献分享】机器学习 + 分子动力学(LAMMPS 输入文件)+ 第一性原理 + 热学性质 + 动力学性质

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分享篇关于机器学习 + 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

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Figure 2

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Figure 4

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Figure 5

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Figure 6

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Figure 7

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Figure 8

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Figure 9

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Figure 10 LAMMPS input

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