Presentation Information
[16a-K505-5]Simulation of hydrofluoric acid solution using machine learning inter atomic potentials
〇Toshihiro Kume1,2, Rizka Nur Fadilla1, Harry Handoko Halim1, Yoshitada Morikawa1 (1.Osaka Univ., 2.SCREEN)
Keywords:
computational chemistry,machine learning potential,hydrofluoric acid
半導体産業における表面処理プロセスではフッ化水素は重要な役割を持つ。水溶媒中のフ
ッ化水素は特殊な酸性特性が知られており、濃度に依存した溶媒中の解離状態の理解は非
常に重要である。我々は第一原理計算とグラフニューラルネットワークを用いて機械学習
原子間ポテンシャル(MLIP)を開発した。分子シミュレーションを用いて、溶媒中のフッ
化水素の解離状態を計算し、フッ化水素と水の相互作用を説明する。
ッ化水素は特殊な酸性特性が知られており、濃度に依存した溶媒中の解離状態の理解は非
常に重要である。我々は第一原理計算とグラフニューラルネットワークを用いて機械学習
原子間ポテンシャル(MLIP)を開発した。分子シミュレーションを用いて、溶媒中のフッ
化水素の解離状態を計算し、フッ化水素と水の相互作用を説明する。
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