Recent progress in molecular simulation of aqueous electrolytes: force fields, chemical potentials and solubility
Notice bibliographique
Résumé
Although aqueous electrolytes are among the most important solutions, the molecular simulation of their intertwined properties of chemical potentials, solubility and activity coefficients has remained a challenging problem, and has attracted considerable recent interest. In this perspectives review, we focus on the simplest case of aqueous sodium chloride at ambient conditions and discuss the two main factors that have impeded progress. The first is lack of consensus with respect to the appropriate methodology for force field (FF) development. We examine how most commonly used FFs have been developed, and emphasise the importance of distinguishing between ‘Training Set Properties’ used to fit the FF parameters, and ‘Test Set Properties’, which are pure predictions of additional properties. The second is disagreement among solubility results obtained, even using identical FFs and thermodynamic conditions. Solubility calculations have been approached using both thermodynamic-based methods and direct molecular dynamics-based methods implementing coexisting solution and solid phases. Although convergence has been very recently achieved among results based on the former approach, there is as yet no general agreement with simulation results based on the latter methodology. We also propose a new method to directly calculate the electrolyte standard chemical potential in the Henry law ideality model. We conclude by making recommendations for calculating solubility, chemical potentials and activity coefficients, and outline a potential path for future progress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».