高压水中的氢键网络特性的表征：深度势分子动力学
摘要：高压水的氢键（H键）网络通过基于神经网络的分子动力学（MD）模拟研究，具有一级精度。直接从512个水分子MD轨迹中评估了三个不同密度（1、1.115和1.24 g/cm3）下水的静态结构因子（SSF），其与实验结果定量一致。我们提出了一种新的方法来分解计算的SSF，并确定其与H键结构变化的关联。我们发现，更高的水密度使得一个或两个非H键结合的水分子更有可能插入到内层壳，从而解释了水在压力下四面体性的变化。我们预测，水分子受压力影响的接受端的结构比给予端更容易受到影响。我们的工作为解释相关领域中的SSF和H键性质提供了新的观点。
作者：Renxi Liu, Mohan Chen
论文ID：2303.13851
分类：Chemical Physics
分类简称：physics.chem-ph
提交时间：2023-08-04