劳伦斯·利弗莫尔国家实验室的安妮·M·斯塔克 水分子(红色氧原子和白色氢原子)在溶解的金属离子(绿色)周围形成复杂的动态结构
这些结构形成或分裂的难易程度往往控制着金属腐蚀的速度
鸣谢:斯蒂芬·威茨纳/LLNL 大多数金属合金容易腐蚀，在美国每年造成数千亿美元的损失
S
单独的
准确预测腐蚀速率是腐蚀科学的一个长期目标，但是这些速率强烈依赖于特定的操作环境
在原子尺度上，这些环境因素与金属离子溶解和穿过固-液界面的难易程度有关
劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(LLNL)的科学家利用分子动力学模拟揭示并描述了溶解金属离子和水的动力学行为——这是这个腐蚀难题的关键组成部分
他们引入了一种新的方法来描述溶液中快速移动的离子之间化学键的强度和性质
这些离子被紧密包围在所谓的水合壳中的水分子所包围，水合壳以可以通过计算分析的方式动态波动
作者提出了如何量化这些波动的方法，以最终开发出金属在恶劣环境中溶解倾向的计算“描述符”
这项研究发表在《物理化学快报》上
除了腐蚀，水合外壳的波动决定了与广泛应用相关的界面现象的关键过程，包括水脱盐和结晶，以及电化学能量储存和转换
该团队提出了三个指标来代表离子水合壳在刚性、变形性和流动性方面的动态柔软度
“直接模拟跨异质界面的离子传输在技术上仍然具有挑战性，”LLNL材料科学家Stephen Weitzner说，他是论文的第一作者
“在许多情况下，我们需要快速准确地比较不同环境条件对离子迁移过程的影响，但当前的模拟策略对于高通量研究来说可能过于耗费资源
因此，我们开发了一套动态指标，提供了一种快速直观的方法来比较相关的化学特性
“我们的分析表明，新的动态指标集不仅正确地编码了关键的物理行为，而且还可以解释离子行为的趋势，这些趋势很难用传统的静态描述符进行分类
" Weitzner补充说，除了有助于离子迁移动力学的描述和讨论，这些指标还为基于机器学习的力场的开发提供了有用的目标，这些力场可以在不损失准确性的情况下，大大加快未来金属离子溶解和迁移速率的模拟
其他利弗莫尔的研究人员包括Tuan Anh Pham，Christine Orme，S
罗杰·邱和布兰登·伍德
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
