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Molecular insight into the GaP(110)-water interface using machine learning accelerated molecular dynamics

接口(物质) 分子动力学 化学物理 质子 工作(物理) 纳米技术 材料科学 计算机科学 电子转移 化学 分子 计算化学 物理 物理化学 吉布斯等温线 有机化学 量子力学 热力学
作者
Xue-Ting Fan,Xiaojian Wen,Yong-Bin Zhuang,Jun Cheng
出处
期刊:Journal of Energy Chemistry [Elsevier BV]
卷期号:82: 239-247 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.jechem.2023.03.013
摘要

GaP has been shown to be a promising photoelectrocatalyst for selective CO2 reduction to methanol. Due to the relevance of the interface structure to important processes such as electron/proton transfer, a detailed understanding of the GaP(110)-water interfacial structure is of great importance. Ab initio molecular dynamics (AIMD) can be used for obtaining the microscopic information of the interfacial structure. However, the GaP(110)-water interface cannot converge to an equilibrated structure at the time scale of the AIMD simulation. In this work, we perform the machine learning accelerated molecular dynamics (MLMD) to overcome the difficulty of insufficient sampling by AIMD. With the help of MLMD, we unravel the microscopic information of the structure of the GaP(110)-water interface, and obtain a deeper understanding of the mechanisms of proton transfer at the GaP(110)-water interface, which will pave the way for gaining valuable insights into photoelectrocatalytic mechanisms and improving the performance of photoelectrochemical cells.
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