非晶質固体水上の窒素原子動力学のニューラルネットワーク支援研究 I  吸着と脱着【JST・京大機械翻訳】

Molpeceres German; Zaverkin Viktor; Kaestner Johannes

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206276156928 整理番号：22P0192956

非晶質固体水上の窒素原子動力学のニューラルネットワーク支援研究 I 吸着と脱着【JST・京大機械翻訳】

Neural-Network Assisted Study of Nitrogen Atom Dynamics on Amorphous Solid Water. I. Adsorption & Desorption

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2020年09月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

非晶質固体水上への(4S)-Nの吸着と脱着の動力学を分子動力学シミュレーションを用いて解析した。基礎となるポテンシャルエネルギー面は,機械学習原子間ポテンシャルによって提供された。結合エネルギーは,最新の利用可能な理論および実験結果を確認した。窒素付着係数は10Kのダスト温度で1に近いが,より高い温度で減少する。28Kで1{μ}の脱着時間スケールを推定した。推定した時間スケールは,より高い温度でさえ,脱着の前に起こる拡散によって媒介される化学プロセスを可能にする。10Kのダスト温度では,入射吸着物の高エネルギーでさえ,付着事象後のエネルギー散逸過程がピコ秒時間スケールで起こることを見出した。本アプローチは,手頃な計算コストとab-initio精度で,合理的な時間スケールのための大規模システムのシミュレーションを可能にする。さらに,それはダスト表面上の星間ラジカルの吸着動力学の研究に一般的に適用可能である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , , ,
, 【Automatic Indexing@JST】

分子と光子の相互作用 , 非金属化合物 , 固-気界面一般 , 物理的手法を用いた吸着の研究 , 光化学一般

, , , , , , ,

前のページに戻る