宇宙中的大多数水可能是超离子的,其热力学和传输特性,对行星科学至关重要,但很难从实验或理论上进行探索。近日,英国剑桥计算机科学与技术系,卡文迪许实验室Bingqing Cheng,在Nature Physics上发文,报道了利用机器学习和自由能方法,来克服量子力学模拟的局限性,并表征极端条件下水的氢扩散、超离子跃迁和相行为。同时,预测密堆积的超离子相,对于有限系统具有一小部分混合堆积,在很宽的温度和压力范围内是稳定的,而体心立方超离子相,仅在一个小窗口内热力学稳定,但在动力学上是有利的。其中,相界与现有的实验观察一致,有助于解决冰巨星内部绝缘冰、不同超离子相和液态水的部分。
图1 | 氢在水中的扩散与氧的 bcc、fcc 和 hcp 晶格。
图2 | 使用 fcc 氧晶格模拟水中的氢扩散。
图 3 | 氢原子很容易在超离子相和液相之间扩散。
图 4 | bcc、fcc、hcp 和液态水的相稳定性。
文献链接:https://www.nature.com/articles/s41567-021-01334-9
https://doi.org/10.1038/s41567-021-01334-9
本文译自“Nature”。