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MXenes因具有高導電性和豐富的表面官能團而被廣泛應用于能源、電子器件、生物醫(yī)藥等各個領域。然而，MXenes在潮濕環(huán)境或水溶液中容易降解成為過渡金屬氧化物，這限制了它在各個領域的應用。因此，如何合成化學穩(wěn)定性高的MXenes材料是當前亟待解決的關鍵科學問題。
在研究中，孟醒研究團隊對超大MXenes-水體系的氧化行為做了深入的理論計算研究。研究人員將機器學習和第一性原理計算相結合，實現了DFT精度下的納秒尺度的分子動力學模擬，首次從原子尺度還原了MXenes氧化的動力學過程，揭示了實驗上觀測到的MXenes氧化速率呈指數型衰減的本質，闡明了MXenes在潮濕環(huán)境或水溶液下的氧化機制。
研究人員發(fā)展了MXenes-水體系的神經網絡勢函數，該勢函數在測試集上表現優(yōu)異，與DFT計算相比，能量和力的均方根誤差分別為2.35meV/atom和0.083eV/?。在徑向分布函數和振動態(tài)密度的性質測試中，基于勢函數的MD模擬和AIMD模擬高度一致。MXenes-水體系的MD模擬結果顯示：水層越厚，單位水分子上的垂直氫鍵數目越多，水分子向MXenes基面移動越受限，導致過渡金屬原子和水中的氧原子之間的平均距離增加，使得MXenes的氧化速率隨著水層厚度的增加而減少。同時，MXenes的氧化會釋放自由質子，質子會和水形成典型的水合質子，從而束縛水分子的運動，使得MXenes的氧化速率隨時間增加而減小。不同類型的過渡金屬原子和水中氧原子之間的平均距離，以及水分子在MXenes基面上的物理吸附概率，證明了MXenes表面存在氧化物保護層。
這些重要發(fā)現為合成高穩(wěn)定性的MXenes材料提供了理論指導。
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