已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Transport properties of a quasisymmetric binary nitrogen-oxygen mixture in the warm dense regime

扩散 粘度 离子液体 离子键合 二进制数 化学物理 电离 离子 联轴节(管道) 材料科学 氮气 氧气 热力学 物理 化学 有机化学 催化作用 冶金 算术 数学
作者
Yuting Lan,Yu Gu,Zhi Guo Li,Guojun Li,Lei Liu,Zhaoqi Wang,Qi-Feng Chen,Xiangrong Chen
出处
期刊:Physical review [American Physical Society]
卷期号:105 (1) 被引量:1
标识
DOI:10.1103/physreve.105.015201
摘要

Transport properties of mixtures in the warm dense matter (WDM) regime play an important role in natural astrophysics. However, a physical understanding of ionic transport properties in quasisymmetric liquid mixtures has remained elusive. Here, we present extensive ab initio molecular dynamics (AIMD) simulations on the ionic diffusion and viscosity of a quasisymmetric binary nitrogen-oxygen (N-O) mixture in a wide warm dense regime of 8-120 kK and 4.5-8.0 g/cm^{3}. Diffusion and viscosity of N-O mixtures with different compositions are obtained by using the Green-Kubo formula. Unlike asymmetric mixtures, the change of proportions in N-O mixtures slightly affects the viscosity and diffusion in the strong-coupling region. Furthermore, the AIMD results are used to build and verify a global pseudo-ion in jellium (PIJ) model for ionic transport calculations. The PIJ model succeeds in reproducing the transport properties of N-O mixtures where ionization has occurred, and provides a promising alternative approach to obtaining comparable results to AIMD simulations with relatively small computational costs. Our current results highlight the characteristic features of the quasisymmetric binary mixtures and demonstrate the applicability of the PIJ model in the WDM regime.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
您疼肚完成签到,获得积分20
1秒前
hantuo完成签到,获得积分20
3秒前
XQ发布了新的文献求助10
3秒前
您疼肚发布了新的文献求助30
4秒前
xalone完成签到,获得积分10
6秒前
自信尔竹发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
10秒前
斗破发布了新的文献求助10
10秒前
左囧发布了新的文献求助30
10秒前
11秒前
Donger完成签到 ,获得积分10
12秒前
SciGPT应助甜蜜乐松采纳,获得10
13秒前
XQ完成签到,获得积分10
13秒前
xiongwc完成签到,获得积分10
14秒前
11发布了新的文献求助10
15秒前
Zcl完成签到 ,获得积分10
17秒前
胡可完成签到 ,获得积分10
17秒前
大饼完成签到 ,获得积分10
18秒前
生动的煎蛋完成签到 ,获得积分10
24秒前
COSMAO应助左囧采纳,获得10
24秒前
小木完成签到,获得积分10
26秒前
oxs完成签到 ,获得积分10
29秒前
曹琳完成签到,获得积分10
29秒前
无花果应助大气的冷亦采纳,获得10
31秒前
Ss完成签到 ,获得积分10
34秒前
思源应助曹琳采纳,获得10
35秒前
刘婉敏完成签到 ,获得积分10
37秒前
李健的小迷弟应助巩泓辰采纳,获得50
37秒前
cenghao发布了新的文献求助10
37秒前
华仔应助高高很厉害采纳,获得10
39秒前
cenghao完成签到,获得积分0
40秒前
饶渔完成签到,获得积分20
42秒前
承乐应助谨慎灭龙采纳,获得10
48秒前
饶渔发布了新的文献求助10
49秒前
将琴代语完成签到,获得积分10
49秒前
chyyen完成签到 ,获得积分10
50秒前
lzl007完成签到 ,获得积分10
50秒前
One发布了新的文献求助10
51秒前
琦琦完成签到,获得积分10
51秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
人脑智能与人工智能 1000
理系総合のための生命科学 第5版〜分子・細胞・個体から知る“生命"のしくみ 800
普遍生物学: 物理に宿る生命、生命の紡ぐ物理 800
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
King Tyrant 720
Silicon in Organic, Organometallic, and Polymer Chemistry 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5606479
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4690888
关于积分的说明 14866406
捐赠科研通 4705982
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2542717
邀请新用户注册赠送积分活动 1508129
关于科研通互助平台的介绍 1472276