Modeling the aqueous interface of amorphous TiO2 using deep potential molecular dynamics

分子动力学 无定形固体 水溶液 化学物理 材料科学 桥接(联网) 化学 纳米技术 计算化学 物理化学 结晶学 计算机科学 计算机网络
作者
Zhutian Ding,Annabella Selloni
出处
期刊:Journal of Chemical Physics [American Institute of Physics]
卷期号:159 (2) 被引量:6
标识
DOI:10.1063/5.0157188
摘要

Amorphous titanium dioxide (a-TiO2) is widely used as a coating material in applications such as electrochemistry and self-cleaning surfaces where its interface with water has a central role. However, little is known about the structures of the a-TiO2 surface and aqueous interface, particularly at the microscopic level. In this work, we construct a model of the a-TiO2 surface via a cut-melt-and-quench procedure based on molecular dynamics simulations with deep neural network potentials (DPs) trained on density functional theory data. After interfacing the a-TiO2 surface with water, we investigate the structure and dynamics of the resulting system using a combination of DP-based molecular dynamics (DPMD) and ab initio molecular dynamics (AIMD) simulations. Both AIMD and DPMD simulations reveal that the distribution of water on the a-TiO2 surface lacks distinct layers normally found at the aqueous interface of crystalline TiO2, leading to an ∼10 times faster diffusion of water at the interface. Bridging hydroxyls (Ti2-ObH) resulting from water dissociation decay several times more slowly than terminal hydroxyls (Ti-OwH) due to fast Ti-OwH2 → Ti-OwH proton exchange events. These results provide a basis for a detailed understanding of the properties of a-TiO2 in electrochemical environments. Moreover, the procedure of generating the a-TiO2-interface employed here is generally applicable to studying the aqueous interfaces of amorphous metal oxides.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Estrella发布了新的文献求助100
1秒前
百十余完成签到,获得积分10
1秒前
踏雪寻梅完成签到,获得积分10
1秒前
谦让的莆发布了新的文献求助10
1秒前
wxx完成签到,获得积分20
2秒前
2秒前
Einson完成签到 ,获得积分10
2秒前
Barry完成签到,获得积分10
2秒前
果汁完成签到,获得积分10
2秒前
司空剑封完成签到,获得积分10
2秒前
dy完成签到,获得积分10
2秒前
英姑应助yy采纳,获得10
3秒前
huanhuan完成签到,获得积分10
4秒前
自觉士萧完成签到,获得积分10
4秒前
聪明邪欢完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
wxx发布了新的文献求助100
5秒前
gao完成签到 ,获得积分10
6秒前
研友_85rJEL完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
烂漫叫兽完成签到,获得积分10
6秒前
热心的银耳汤完成签到 ,获得积分10
6秒前
九敏完成签到,获得积分10
7秒前
a3979107完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
星宇完成签到 ,获得积分10
7秒前
小胡同学完成签到,获得积分10
7秒前
vvvvv完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
体贴坤坤完成签到 ,获得积分10
9秒前
任性柔完成签到,获得积分10
10秒前
echo完成签到 ,获得积分10
10秒前
人间理想完成签到,获得积分10
10秒前
多多少少忖测的情完成签到,获得积分10
10秒前
谦让寄容完成签到,获得积分10
10秒前
wwwstt完成签到,获得积分20
10秒前
123发布了新的文献求助10
11秒前
enoki完成签到,获得积分10
11秒前
郭翔完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
高分求助中
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Разработка метода ускоренного контроля качества электрохромных устройств 500
Advances in Underwater Acoustics, Structural Acoustics, and Computational Methodologies 400
建筑材料检测与应用 370
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
The Monocyte-to-HDL ratio (MHR) as a prognostic and diagnostic biomarker in Acute Ischemic Stroke: A systematic review with meta-analysis (P9-14.010) 240
Model Predictive Control-Based Lateral Control of Autonomous Large-Size Bus on Road with Large Curvature 200
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3830751
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3373073
关于积分的说明 10477730
捐赠科研通 3093242
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1702418
邀请新用户注册赠送积分活动 819024
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 771203