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Machine learning potentials for tobermorite minerals

トバモライトに対する機械学習力場

小林 恵太 ; 中村 博樹 ; 山口 瑛子  ; 板倉 充洋 ; 町田 昌彦 ; 奥村 雅彦  

Kobayashi, Keita; Nakamura, Hiroki; Yamaguchi, Akiko; Itakura, Mitsuhiro; Machida, Masahiko; Okumura, Masahiko

セメント水和物(セメントペースト)は建築材はもとより、放射性セシウムの閉じ込め材料として利用される。本論文はセメント水和物の代表的なモデル物質であるトバモライトの機械学習力場の構築を行ったものである。トバモライトに対し第一原理計算を実施し、様々な原子配置とそのポテンシャルデータを大量に生成し、ニューラルネットを用いた機械学習力場の学習を行った。構築した機械学習力場はトバモライトの弾性係数,振動状態密度をほぼ第一原理と同等の精度で計算可能であることを確かめた。また、機械学習分子動力学法を実行し、トバモライト細孔における水,イオンの輸送特性の解析を行った。

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分野:Materials Science, Multidisciplinary

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