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J-GLOBAL ID：202202298740876602   整理番号：22A1088786

低密度液体炭素の原子構造と異常熱容量:機械学習ポテンシャルによる分子動力学研究【JST・京大機械翻訳】

Atomistic structure and anomalous heat capacity of low-density liquid carbon: Molecular dynamics study with machine learning potential

著者 (5件)： Orekhov Nikita (Joint Institute for High Temperatures of the Russian Academy of Sciences, 13 Izhorskaya Bd 2, Moscow, Russian Federation) ,  Orekhov Nikita (Moscow Institute of Physics and Technology, 9 Institutskiy per., Dolgoprudny, Moscow Region, Russian Federation) ,  Orekhov Nikita (Bauman Moscow State Technical University, 2nd Baumanskaya Str., 5, Moscow, Russian Federation) ,  Logunov Mikhail (Joint Institute for High Temperatures of the Russian Academy of Sciences, 13 Izhorskaya Bd 2, Moscow, Russian Federation) ,  Logunov Mikhail (Moscow Institute of Physics and Technology, 9 Institutskiy per., Dolgoprudny, Moscow Region, Russian Federation)
資料名： Carbon  (Carbon)
巻： 192  ページ： 179-186  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0270B  ISSN： 0008-6223  CODEN： CRBNA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 液体炭素は,熱力学的安定性の構造と領域に関連したいくつかの未解決の問題の源のままである。実験は,圧力範囲P=1~3GPaにおける黒鉛融解線に沿った液体炭素の密度の劇的な減少を実証し,この現象の性質は不明である。最近の実験研究[A.M.KondratyevとA.D.Rakhel,PRL(2019)]は,液体炭素の他の特異的でまだ説明されていない特徴を明らかにした。機械学習ポテンシャルGAP-20による古典的分子動力学を用いて,液体炭素の構造特性を研究し,P<1-2GPaにおいて,密度減少の原因となるこの相のナノスケール多孔性を有する典型的な共有結合液体よりもむしろ,P<1-2GPaにおいて,sp-ハイブリッド化鎖のネットに似ていることを示した。また,過度の熱容量は高密度sp2混成相から低密度sp混成相への円滑な転移の直接の兆候であることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 状態図 ,  *熱容量 ,  融解 ,  *炭素 ,  グラファイト ,  多孔性 ,  *原子構造 ,  共有結合 ,  構造特性 ,  *分子動力学 ,  カルビン ,  *機械学習 ,  熱力学的安定度
準シソーラス用語： ナノスケール ,  低密度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 液体炭素 ,  炭素状態図 ,  カルビン ,  分子動力学

分類 (1件)： 炭素とその化合物  (YB02060D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 低密度 ,  炭素 ,  原子構造 ,  熱容量 ,  機械学習 ,  ポテンシャル ,  分子動力学 ,  研究