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目前对超临界地质流体的形成条件、成分、结构和物理化学性质的认识还不是特别清晰,分子模拟作为一种方兴未艾的理论研究手段,正在被广泛应用于地球科学领域。本文简述了目前采用分子模拟研究硅酸盐熔体、含水硅酸盐熔体、富水流体以及超临界地质流体所取得的主要成果,侧重讨论分子模拟方法在其中的应用,为超临界地质流体的计算模拟研究提供帮助,并展望了超临界地质流体分子模拟可能遇到的挑战和发展趋势。已有研究结果表明,不同分子模拟方法各有优缺点,相对于精度较低的经典分子动力学方法而言,采用一般泛函的第一性原理方法加上色散校正之后,可以满足目前对超临界地质流体研究的精度需要。另外,机器学习和第一性原理方法结合,以及建立相关热力学模型将是推进与超临界地质流体相关研究的有效途径。 相似文献
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超临界态流体具有接近液体的密度、高于液体的扩散系数和低于液体的粘度等不寻常特性。在地球内部,伴随板块俯冲带入的水等流体进入超临界态,并与壳幔物质混合及相互作用会形成对地球内部结构演化、元素和能量运移有重要影响的流体,即超临界地质流体。然而,目前对于超临界地质流体的性质、作用的认识还极其有限,准确测定超临界流体的物理性质更是严峻挑战。金刚石对顶砧装置(DAC)的优势就是适合极端条件下原位物性探测,这对于超临界地质流体研究是不可或缺的。本文基于金刚石对顶砧装置原位加温的技术特点,对超临界地质流体物性测量的有关问题进行了讨论,并扼要回顾了超临界流体物性研究的进展。 相似文献
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研究矿物在高温高压下的结构及其物理、化学性质是了解地球内部物质组成及动力学演化的基础。实验观测和理论计算是目前最主要的两种方法，前者受技术的局限，高温高压下的数据点比较匮乏；后者容易实现高温高压，但计算精度和效率往往难以两全。基于上述问题，机器学习作为一种很有前景的工具，与第一性原理计算相结合，能够精确、高效地预测矿物结构及各种性质。本文首先介绍了构建机器学习势的一般流程，对目前应用广泛的深度势能方法进行详细阐述。然后探讨了机器学习方法在计算矿物物理领域中的应用，如矿物新相结构搜索、热力学性质和输运性质预测、元素配分及同位素分馏等，并分析了机器学习方法相比于传统方法的优势。最后对机器学习方法目前存在的不足进行了简单总结并对其应用前景提出展望。 相似文献
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