基于深度势能分子动力学表征高压水的氢键网络
化学物理
2023-08-04 v3
摘要
利用具有第一性原理精度的基于神经网络的分子动力学(MD)模拟，研究了高压水的氢键(H-bond)网络。直接从512个水分子的MD轨迹计算了水在1、1.115和1.24 g/cm3三种密度下的静态结构因子(SSFs)，其与实验定量相符。我们提出了一种分解所计算SSF的新方法，并识别SSF相对于氢键结构变化的变化。我们发现更大的水密度导致一个或多个非氢键结合的水分子插入内壳层的概率更高，从而解释了压力下水的四面体性变化。我们预测水分子接受端的结构比给予端更容易受压力影响。我们的工作为解释相关领域的SSF和氢键性质提供了新视角。
引用
@article{arxiv.2303.13851,
title = {Characterization of the Hydrogen-Bond Network in High-Pressure Water by Deep Potential Molecular Dynamics},
author = {Renxi Liu and Mohan Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.13851},
year = {2023}
}