Title (eng)
Tracing the solid-liquid coexistence line of water based on an ab initio potential
Author
Nils Clees
Advisor
Christoph Dellago
Assessor
Christoph Dellago
Abstract (deu)
Das Ziel dieser Masterarbeit ist die Koexistenz-Linie zwischen Eis Ih und Wasser
durch Molekular Dynamik Simulationen zu bestimmen. Dies gelingt durch die Integration
der Clausius-Clapeyron Gleichung an einem Koexistenz-Punkt, welcher
bereits durch die ”Interface Pinning” Methode lokalisiert wurde. Die angewandte
Prozedur, bekannt als Gibbs-Duhem Integration [2],[3], ben¨otigt die Berechnung
der Enthalpie und Dichte Differenz des festen und fl¨ussigen Zustandes. Um diese
zwei Observablen zu erhalten werden Molekular Dynamik Simulationen mit einem
Neuronalen Netz Potential (NNP) ausgef¨uhrt. Dieses NNP wurde trainiert anhand
des RPBE und BLYP Dichte Funktionals mit und ohne Van der Waals Korrektur.
Der Vorteil eines NNP liegt darin, dass man die genaue ab-initio potentielle
Energie-Oberfl¨ache von Wasser durch geringen Rechenaufwand bestimmen kann.
Vorherige Forschungsarbeiten haben erwiesen, dass die Van der Waals Interaktionen
eine entscheidende Rolle in der Bestimmung der einzigartigen Eigenschaften
von Wasser haben, i.e. die Wiedergabe der Dichteanomalie des Wassers [1]. Folglich
ist es sehr interessant herauszufinden, wie die Einrechnung dieser Interaktionen die
Phasengrenze zwischen Eis und Wasser beeinflusst
Abstract (eng)
The goal of the Master’s Thesis is to trace the coexistence line between solid ice
Ih and liquid water from molecular dynamics simulation. This is achieved by integrating
the Clausius-Clapeyron equation, starting from a coexistence point which
was previously obtained from the Interface Pinning method [1]. The procedure that
is used, known as Gibbs-Duhem integration [2],[3], requires the evaluation of the
enthalpy and the density difference between the solid and the liquid phase. In order
to obtain these two observables, molecular dynamics simulations of water are performed
using a Neural Network Potential (NNP). This NNP has been trained to the
RPBE and BLYP density functionals with and without Van der Waals corrections.
The advantage of using a NNP is that one obtains an accurate ab initio potential
energy surface of water without facing high computational costs. Previous research
projects have shown that Van der Waals interactions determine some unique properties
of water, i.e. the density peak of the liquid phase [1]. Thus it is very interesting
to see how the inclusion of them will influence the phase boundary of ice and liquid
water.
Keywords (eng)
Molecular DynamicsWaterGibbs-Duhem IntegrationNeural Network PotentialPhase Diagramvan der Waals
Keywords (deu)
Molekular DynamikWasserGibbs-Duhem IntegrationNeuronales Netz PotentialPhasen Diagramvan der Waals
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Extent (deu)
v, 65 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Number of pages
76
Study plan
Masterstudium Physik
[UA]
[066]
[876]
Association (deu)
Title (eng)
Tracing the solid-liquid coexistence line of water based on an ab initio potential
Author
Nils Clees
Abstract (deu)
Das Ziel dieser Masterarbeit ist die Koexistenz-Linie zwischen Eis Ih und Wasser
durch Molekular Dynamik Simulationen zu bestimmen. Dies gelingt durch die Integration
der Clausius-Clapeyron Gleichung an einem Koexistenz-Punkt, welcher
bereits durch die ”Interface Pinning” Methode lokalisiert wurde. Die angewandte
Prozedur, bekannt als Gibbs-Duhem Integration [2],[3], ben¨otigt die Berechnung
der Enthalpie und Dichte Differenz des festen und fl¨ussigen Zustandes. Um diese
zwei Observablen zu erhalten werden Molekular Dynamik Simulationen mit einem
Neuronalen Netz Potential (NNP) ausgef¨uhrt. Dieses NNP wurde trainiert anhand
des RPBE und BLYP Dichte Funktionals mit und ohne Van der Waals Korrektur.
Der Vorteil eines NNP liegt darin, dass man die genaue ab-initio potentielle
Energie-Oberfl¨ache von Wasser durch geringen Rechenaufwand bestimmen kann.
Vorherige Forschungsarbeiten haben erwiesen, dass die Van der Waals Interaktionen
eine entscheidende Rolle in der Bestimmung der einzigartigen Eigenschaften
von Wasser haben, i.e. die Wiedergabe der Dichteanomalie des Wassers [1]. Folglich
ist es sehr interessant herauszufinden, wie die Einrechnung dieser Interaktionen die
Phasengrenze zwischen Eis und Wasser beeinflusst
Abstract (eng)
The goal of the Master’s Thesis is to trace the coexistence line between solid ice
Ih and liquid water from molecular dynamics simulation. This is achieved by integrating
the Clausius-Clapeyron equation, starting from a coexistence point which
was previously obtained from the Interface Pinning method [1]. The procedure that
is used, known as Gibbs-Duhem integration [2],[3], requires the evaluation of the
enthalpy and the density difference between the solid and the liquid phase. In order
to obtain these two observables, molecular dynamics simulations of water are performed
using a Neural Network Potential (NNP). This NNP has been trained to the
RPBE and BLYP density functionals with and without Van der Waals corrections.
The advantage of using a NNP is that one obtains an accurate ab initio potential
energy surface of water without facing high computational costs. Previous research
projects have shown that Van der Waals interactions determine some unique properties
of water, i.e. the density peak of the liquid phase [1]. Thus it is very interesting
to see how the inclusion of them will influence the phase boundary of ice and liquid
water.
Keywords (eng)
Molecular DynamicsWaterGibbs-Duhem IntegrationNeural Network PotentialPhase Diagramvan der Waals
Keywords (deu)
Molekular DynamikWasserGibbs-Duhem IntegrationNeuronales Netz PotentialPhasen Diagramvan der Waals
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Number of pages
76
Association (deu)
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