Morphology of lithium halides in tetrahydrofuran from molecular dynamics with machine learning potentials - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue Chemical Science Année : 2024

Morphology of lithium halides in tetrahydrofuran from molecular dynamics with machine learning potentials

Résumé

Using machine-learning potentials with ab initio accuracy, molecular dynamics simulations predict a diversity of structures for lithium halogen salts dissolved in tetrahydrofuran – from more compact LiCl, to more dispersed LiI.

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hal-04848583 , version 1 (19-12-2024)

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Marinella de Giovanetti, Sondre Hilmar Hopen Eliasson, Sigbjørn Løland Bore, Odile Eisenstein, Michele Cascella. Morphology of lithium halides in tetrahydrofuran from molecular dynamics with machine learning potentials. Chemical Science, 2024, 15 (48), pp.20355-20364. ⟨10.1039/d4sc04957h⟩. ⟨hal-04848583⟩
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