AIが解く世界の難問 · 化学・材料 · arXiv · 2026-10-23
ZnCl2電解質溶液における濃度依存の化学種分布：機械学習原子間ポテンシャルの移植性とEXAFSの化学種感度
原題: Concentration-Dependent Speciation in ZnCl2 Electrolyte Solutions: Transferability of Machine-Learning Interatomic Potentials and Speciation Sensitivity of EXAFS
濃厚電解質中の化学種分布を予測するには、正確なイオン間相互作用と、ゆっくり相互変換する配位環境の十分なサンプリングが必要である。本研究では、塩化亜鉛水溶液のZn K吸収端EXAFS測定と、機械学習原子間ポテンシャルを用いた長時間分子動力学を組み合わせた。濃度が上がると八面体配位が減り、水が塩化物イオンに置き換わり、塩化物架橋の会合が促進された。DPMD-SCANモデルは濃度をまたいだ移植性が最も高く、MACE-MATPES-r2SCANも同等のスペクトルを効率よく再現した。また、距離の乱れと散乱経路の干渉は、異なる配位構造でも似たEXAFS信号を生むため、アンサンブル平均したスペクトルが必要であることが示された。