Machine learning molecular dynamics study of hydrated kaolinite under high pressure

高圧下水和カオリナイトに対する機械学習分子動力学法による解析

小林 恵太 ; 山口 瑛子  ; 奥村 雅彦   

Kobayashi, Keita; Yamaguchi, Akiko; Okumura, Masahiko

カオリナイトは、酸化アルミニウムとシリカで構成される基本的な粘土鉱物であり、陶磁器製造や汚染物質の吸着剤として利用されている。カオリナイトは、高圧下で構造相転移を起こし、また含水状態で安定化することが報告されている。本発表では、高圧下でのカオリナイトの物性を機械学習分子動力学(MLMD)を用いて解析した。MLMDシミュレーションは、高圧下でのX線回折や赤外線スペクトルなどの実験データを再現できた。これは、MLMDが極限環境下での鉱物の複雑な挙動を理解する上で有効であることを示している。

Kaolinite is a basic clay mineral composed of alumina and silica. It is used in industries such as ceramics manufacturing and as an adsorbent for pollutants. It has been reported that kaolinite undergoes structural phase transitions and can stabilize in a hydrated state under high pressure. In this study, the material properties of kaolinite under high pressure were analyzed using machine learning molecular dynamics (MLMD). The MLMD simulations were able to reproduce the experimental data, including X-ray diffraction and infrared spectra, under high pressure. This indicates that MLMD is effective in understanding the complex behavior of minerals such as kaolinite in extreme environments.