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研究背景

水是地球上最常見且最重要的物質之一，因其在溶劑、化學反應及生物過程中具有至關重要的作用，廣泛應用于化學、環境、生命科學等領域。與其他簡單液體相比，水具有許多異常性質，例如其分子間的四面體排列和氫鍵網絡，使得水在許多物理化學現象中表現出獨特的行為。

水的這些特性在極低溫度下尤為突出，尤其是關于水的液-液臨界點（LLCP）的研究，引發了長時間的科學爭議。然而，由于水的超冷態容易迅速結晶，實驗研究面臨巨大挑戰，因此計算方法，特別是基于計算模型的水模擬方法，成為了近年來的研究熱點。然而，現有模型在準確模擬水分子之間的相互作用和熱力學性質方面仍存在一定局限，尤其在鹽溶液中水的行為方面，傳統的力場方法難以有效揭示水的動態特性。

成果簡介

為此，首爾國立大學Tae Jun Yoon以及Won Bo Lee教授攜手在Science Advances期刊上發表了題為“Spatiotemporal characterization of water diffusion anomalies in saline solutions using machine learning force field”的最新論文。

該團隊利用機器學習力場（MLFF）中的深度勢分子動力學（DPMD）模型，研究了不同鹽類型（如解凝鹽和促凝鹽）及其濃度對水行為的影響。通過與從頭算分子動力學（AIMD）、SPC/Fw、AMOEBA和MB-Pol等其他傳統模型的對比分析，該團隊成功揭示了鹽對水動態行為的影響機制。

利用DPMD模型，他們分析了水分子的時空相關性，深入探討了水分子在鹽溶液中的運動特征，顯著提高了對水鹽相互作用的理解。該研究表明，DPMD模型在描述水在鹽溶液中的行為時展現出了較高的精度，尤其在捕捉水分子之間的動態變化方面，提供了傳統模型無法提供的細致信息。這一新發現不僅展示了DPMD模型在水-鹽相互作用研究中的巨大潛力，也為進一步研究水在不同化學環境中的行為提供了重要的理論依據。

研究亮點

1. 本研究首次采用深度勢分子動力學（DPMD）模型，探討了鹽溶液中水的行為，獲得了對水-鹽相互作用機制的深入理解。

2. 通過將DPMD與從頭算分子動力學（AIMD）、SPC/Fw、AMOEBA和MB-Pol等模型的結果進行比較，實驗發現DPMD能夠準確描述水在鹽溶液中的時空相關性，并且其表現與第一性原理方法相當，證明了其在模擬水-鹽相互作用中的優勢。

3. 研究通過時空相關性分析，揭示了鹽類型（解凝鹽與促凝鹽）及其濃度對水的擴散行為的影響，發現每個模型的準確性與水的時空相關性密切相關。

4. 本文的結果表明，DPMD不僅在研究水-鹽相互作用方面具有先進的能力，而且為深入理解控制水在鹽溶液中行為的基本機制提供了新的視角，推動了計算化學領域在水-鹽相互作用研究中的發展。

圖文解讀

圖1. 不同模擬模型和實驗基準下鹽溶液中水擴散特性的比較。

圖2. 不同模型中鹽溶液與純水之間的氧-氧徑向分布函數（RDF）的差異。

圖3. 通過不同模型分析的NaCl和KCl溶液中水的弛豫行為，涵蓋不同濃度。

圖4. 通過三種計算模型分析的NaCl和KCl溶液中水在不同濃度下的四點磁化率。

圖5. 相關縮放擴散率??作為濃度的函數。

結論展望

總之，這項工作展示了機器學習力場在揭示鹽溶液中水分子復雜動力學方面的強大能力。通過利用MLFF的能力，作者獲得了關于水與溶解離子之間相互作用的物理見解，闡明了這些系統動力學行為的基本機制。作者的發現不僅促進了鹽水溶液領域的知識發展，還強調了數據驅動方法在科學發現中的巨大潛力。

文獻信息

Ji Woong Yu et al. ,Spatiotemporal characterization of water diffusion anomalies in saline solutions using machine learning force field.

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