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Modelado de sílice utilizando potenciales interatómicos aprendidos por la máquina MACE-MP

Jamal Abdul Nasir1, Jingcheng Guan1, Woongkyu Jee1

  • 1Department of Chemistry, University College London, 20 Gordon Street, London WC1H 0AJ, UK. c.r.a.catlow@ucl.ac.uk.

Physical chemistry chemical physics : PCCP
|September 2, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Los potenciales de aprendizaje automático modelan con precisión los polimorfos de sílice y las zeolitas, prediciendo las transiciones de fase y el comportamiento de los iones de fluoruro. Esto demuestra la efectividad de los potenciales de aprendizaje automático de MACE para diversas simulaciones de materiales de sílice.

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Área de la Ciencia:

  • Ciencias de los materiales
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Sus antecedentes:

  • Los polimorfos de sílice y las zeolitas son cruciales en la mineralogía y la industria debido a su diversidad estructural y estabilidad.
  • El modelado computacional es vital para comprender las relaciones estructura-función en las silicas y los silicatos.
  • Los potenciales interatómicos (IP) existentes tienen limitaciones en el manejo de números de coordinación de silicio variables.

Objetivo del estudio:

  • Aplicar los potenciales aprendidos por máquina de MACE (MACE MP) para modelar las transiciones de fase de las zeolitas siliciosas y los polimorfos de sílice.
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  • Se utilizaron potenciales interatómicos aprendidos por máquina (MACE MP) para las simulaciones.
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  • Simulación de las transiciones de fase a alta presión de los polimorfos de sílice (cuarzo, coesita y stishovita).
  • Investigó el comportamiento de los iones fluoruro dentro de las jaulas de zeolita.

Principales resultados:

  • MACE MP reprodujo con precisión la metestabilidad de las zeolitas siliciosas en relación con el cuarzo α.
  • Las diferencias de energía calculadas coincidían estrechamente con los datos calorimétricos experimentales.
  • Las simulaciones de alta presión revelaron comportamientos de compresión distintos para el cuarzo, la coesita y la stishovita.
  • Las presiones de transición de fase previstas para la cuarzo-coesita y la coesita-stishovita se alinean bien con los valores experimentales.
  • MACE MP capturó con éxito las interacciones de iones fluoruro en zeolitas, incluidas las unidades pentacoordinadas.

Conclusiones:

  • MACE MP es una herramienta confiable para modelar las propiedades estructurales y energéticas de los polimorfos de sílice.
  • El estudio valida la idoneidad de los modelos de fundación de aprendizaje automático para materiales de sílice.
  • MACE MP demuestra una amplia aplicabilidad en ciencias de la tierra, electrónica y catálisis.