基于高维神经网络势的 γ-双制硅 (010) 面界面分子动力学模拟
材料科学
2025-12-11 v1 化学物理
摘要
双制硅 Ca₂SiO₄ 是低碳水泥的主要成分。本文通过分子动力学模拟研究了 γ-双制硅（其最稳定多态）(010) 表面的几种终止形式。能量和力由基于密度泛函理论数据训练的高维神经网络势提供。水可以分子形式或解离方式与所研究的界面相互作用，其解离程度主要由表面可及 SiO₄ 基团的质子化程度决定。所形成的大部分羟基离子被吸附在表面钙原子上，其八面体配位球由额外的水分子完成。T3 终止形式在真空中最稳定，仅表现出较小的水反应性。对于仅略不稳定的 T2 终止形式，观察到两种不同的表面缺陷。类型 I 缺陷在真空中即可稳定，并导致整个表面重构，而类型 II 缺陷仅在存在水时才可观察到。总体而言，我们的结果表明，在 Ca₂SiO₄(010) 表面可能形成多种结构，这些结构在水的存在下得到稳定。
引用
@article{arxiv.2512.09702,
title = {Molecular Dynamics Simulations of $\gamma$-Belite(010)-Water Interfaces with High-Dimensional Neural Network Potentials},
author = {Bernadeta Prus and Jörg Behler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.09702},
year = {2025}
}
备注
22 pages