使用机器学习的原子间电位来模拟缩的水性HNO3的行为
Mohammadhasan Dinpajooh1, Michael D Lacount2, Scott E Muller2
1Physical and Computational Sciences Directorate, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington 99352, USA.
我们开发了用于酸模拟的机器学习潜力,准确预测其在不同度中的酸度和结构性质. 这些潜力为化学研究的现有模型提供了更快,更准确的替代方案.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 化学物理 化学物理
背景情况:
- 研究不同度的酸 (HNO3) 的行为对于理解其化学性质至关重要.
- 现有的计算模型往往难以准确地捕捉酸复杂的结构和热力学特性,特别是关于其解离.
- 准确和高效的原子间潜力的开发对于分子动力学模拟是必不可少的.
研究的目的:
- 开发和验证使用DeepMD-kit.使用酸的多缺陷机器学习原子间潜力 (MLIPs).
- 通过分子动力学 (MD) 模拟,研究酸在广泛度的结构和热力学特性.
- 为了比较定制的DeepMD MLIP与MACE-MP0和MACE-OFF23等基础模型的性能.
主要方法:
- 使用BLYP-D2和PBE-D3密度函数理论与DeepMD-kit一起训练两个多缺陷MLIP.
- 执行MD模拟以调查结构和热力学特性,包括解离度 (α) 和pKa.
- 将定制的DeepMD MLIP与MACE-MP0和MACE-OFF23进行比较,并与经典的力场 (FF) 进行比较.
主要成果:
- 开发的MLIP准确地预测了酸的解离度 (α) 和pKa,与实验数据有很好的一致性.
- 在较高度下,HNO3表现出较弱的酸性行为,标准状态的pKa与实验值相匹配.
- 定制的DeepMD MLIP提供了更紧的溶解,复制密度度趋势,并且比MACE-MP0快得多,在捕捉微妙的结构特征方面表现优于基础模型.
结论:
- 定制的反应性MLIP是必要的,以准确模拟化学反应性和解离等性质,超出了普遍的MLIP.
- 开发的DeepMD MLIP为研究缩酸系统提供了重大进步,提供了准确的预测和更高的计算效率.
- 虽然经典的FF在密度方面是有效的,但它们缺乏对预测解离和酸度至关重要的化学反应性,这突显了反应性MLIP的价值.
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