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原文已发表在CPL Express Letters栏目
Received 28 April 2022
online 7 June 2022
EXPRESS LETTER
Partially Diffusive Helium-Silica Compound under High Pressure
Cong Liu (刘聪), Junjie Wang (王俊杰), Xin Deng (邓忻), Xiaomeng Wang (王晓梦), Chris J. Pickard, Ravit Helled, Zhongqing Wu (吴忠庆), Hui-Tian Wang (王慧田), Dingyu Xing (邢定钰), and Jian Sun (孙建)
Chin. Phys. Lett. 39, 076101 (2022) (Express Letter)
DOI: 10.1088/0256-307X/39/7/076101
文章亮点
通过晶体结构搜索和第一性原理计算,南京大学孙建教授课题组与合作者一起预言了行星内部高压环境下可能存在一种新奇的氦-二氧化硅(HeSiO2)化合物。通过模拟这种化合物在高温高压下的状态并对比行星内部的温压条件,他们发现这种氦-二氧化硅化合物在土星的内部将处于一种类似于超离子态的部分扩散状态:氦原子在固定的二氧化硅晶格中自由扩散。由于气态行星中的氦可能会通过沉积作用进入行星内部,文章提出氦和行星核心中的二氧化硅可能发生反应从而侵蚀行星内核,这为理解气态行星核心的侵蚀和演化过程提供了新思路。
研究背景
传统行星模型认为气态行星(土星、木星、天王星和海王星)内部结构大致分为三个相对独立的部分:外部是氢气和氦气构成的大气层、中间是提供行星磁场的对流导电层(木星和土星上是液态金属氢;天王星和海王星上是超离子态的水/氨/甲烷),和紧密的内核。但是近些年来的天文观测数据指出一个紧密的内核无法解释目前观测的引力和亮度数据。由此科学家开始关注于为这类气态行星构建一个侵蚀扩散的内核。同时,理论模拟发现木星内一定深度下氢和氦会发生分离,使得液氦会向木星内部沉积,形成“氦雨”。因此,这些沉积到内部的氦会不会与行星内核的二氧化硅发生反应,以及这对构建气态行星模型有什么样的影响是一个很值得探索的科学问题。
内容简介
近日,南京大学物理学院孙建教授课题组和合作者一起通过他们开发的机器学习和图论辅助的晶体结构搜索新方法——Magus,发现在高压下氦与二氧化硅会形成稳定的化合物(见图一)。进一步的焓值计算发现氦-二氧化硅化合物在行星内部存在四种稳定的相:Pnma-I、Pmn21、Pnma-II和Pnma-III。与纯二氧化硅高压相不同,Pnma-I、Pmn21、Pnma-II相中的硅原子是七配位,而Pnma-III中是八配位。通过拟合这个化合物的密度状态方程,他们预测它可能存在于气态行星核-“幔”交界处。通过分子动力学模拟,他们构建了氦-二氧化硅化合物完整的温度压力相图(见图二),并发现在土星内部的温压条件下,这种化合物可能处于一种类似超离子态的部分扩散态(氦原子在固定的二氧化硅晶格内自由扩散);而在木星内部这种化合物则处于完全的液态,由于这种液体是导电的,所以也可能对木星磁场产生影响。最后,他们计算了该化合物的弹性性质,发现氦气的插入会增大行星内核的体弹模量、剪切模量以及弹性波速度。这为将来构建更准确的行星模型提供了可靠的数据支持。
图一:(a) 氦-二氧化硅化合物形成焓包络线,(b) 不同晶体结构的焓值变化,(c-f) 氦-二氧化硅化合物不同相的晶体结构示意图。
图二:氦-二氧化硅化合物的压力温度相图。(a) Pnma-I相,(b) Pnma-III相。不同气态行星的等熵线代表行星内部的压力温度条件。
研究意义和重要性
本文理论预言了高压下氦的反应活性获得了极大地提高,为探索新材料新物质的合成提供了一种新思路。特别是氦的插入可以改变硅原子的配位数,为人们寻找物质新构型打开了新的方向。在宇宙中,氦的占比约达24%,是一种不可忽视的重要元素。在理解行星的演化,如分层和内核侵蚀等科学问题时,必须要充分考虑引入氦的影响。本文充分讨论了氦-二氧化硅化合物密度状态方程、温度压力相图和弹性波性质,这些数据有望在日后构建可靠的行星模型中发挥重要作用。
本文第一作者是南京大学物理学院毕业的刘聪博士(目前为西班牙加泰罗尼亚理工博士后),通讯作者是南京大学孙建教授。合作者包括南京大学邢定钰院士、王慧田教授,中科大吴忠庆教授,剑桥大学Chris Pickard教授和瑞士苏黎世大学Ravit Helled教授,以及南京大学物理学院博士生王俊杰、王晓梦和中科大博士生邓忻。该项研究得到了南京微结构科学与技术协同创新中心、固体微结构物理国家重点实验室的支持,得到了国家自然科学基金委杰出青年基金、中央高校基本业务费等经费的支持。计算工作主要在南京微结构协同创新中心高性能计算中心、南京大学高性能计算中心的超级计算机上进行。
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