La IA y los problemas difíciles del mundo · Química y materiales · arXiv · 2026-10-23
Especiación dependiente de la concentración en soluciones electrolíticas de ZnCl2: transferibilidad de los potenciales interatómicos de aprendizaje automático y sensibilidad de la especiación en EXAFS
Título original: Concentration-Dependent Speciation in ZnCl2 Electrolyte Solutions: Transferability of Machine-Learning Interatomic Potentials and Speciation Sensitivity of EXAFS
Predecir la especiación en electrolitos concentrados requiere interacciones iónicas precisas y el muestreo de entornos de coordinación que se interconvierten lentamente. Se combinaron mediciones EXAFS en el borde K del Zn de ZnCl2 acuoso con simulaciones largas de dinámica molecular que usaron varios potenciales interatómicos de aprendizaje automático, incluidos DeepMD, DPMD-SCAN y MACE-MATPES-r2SCAN. Al aumentar la concentración se redujo la coordinación octaédrica, el agua fue reemplazada por cloruro y se favoreció la asociación mediada por puentes de cloruro. DPMD-SCAN fue el más transferible entre concentraciones, y MACE-MATPES-r2SCAN dio espectros comparables de manera más eficiente. El desorden en las distancias y la interferencia entre trayectorias de dispersión pueden producir firmas EXAFS similares para conjuntos de coordinación distintos, por lo que se necesitan espectros promediados sobre el conjunto.