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韩逸之同学和蓝建慧博士关于高温熔盐体系神经网络模型的研究工作被J. Phys. Chem. B接收，祝贺！
该工作首次报道了高温熔盐体系LiCl-KCl-CsCl-LnCl3的神经网络模型，并将其用于La3+和Nd3+离子在LiCl-KCl-CsCl熔盐中的配位性质研究。通过Raman 光谱、深度学习、第一性原理计算、大尺度分子动力学模拟，该工作研究发现La3+/Nd3+ 离子更倾向于形成稳定的八面体配合物，其中六配位物种在高温下占主导地位。与LaCl63- 相比，NdCl63-在 LiCl-KCl-CsCl 中显示出更高的稳定性和更长的寿命；与Nd3+相比，温度对La3+物种的局部结构影响更大。根据平均力势计算，LiCl-KCl-CsCl-LnCl3 中的键解离能遵循 Ln-Cl > Li-Cl > K-Cl > Cs-Cl 的顺序。基于神经网络势的大规模分子动力学模拟是高温熔盐化学研究中一种高效可行的方法。
Yi-Zhi Han,# Yi-Chuan Liu,# Jian-Hui Lan*, Ya-Lan Liu, Cong-Zhi Wang, Qun-Yan Wu, Xiang-Dong Ding, Xue Liu*, Anastasia Khudorozhkova, Michael Laptev, Yury Zaikov, Wei-Qun Shi*. Development of Neural Network Potentials for Studying Chemical Behaviors of La3+/Nd3+ Ions in Molten LiCl-KCl-CsCl in Combination with Raman Spectroscopy. J. Phys. Chem. B 2024, accepted. (The first two authors contributed equally to this work)