液态水的两面性

现在，加州大学圣地亚哥分校的科学家们发现了另一个独特特性的关键发现：在高压和低温下，液态水会分离成两个不同的液相——一个是高密度，一个是低密度。他们的工作发表在《自然物理》上。

加州大学圣地亚哥分校化学和生物化学教授弗朗西斯科·佩萨尼（Francesco Paesani）在化学、物理和计算机科学的交叉点上工作，基于物理学的基本原理建立模型，以解决化学问题。通过使用机器学习技术和计算机科学的算法，他的团队能够创建符合实验测量的现实分子模型。

佩萨尼说：“我们的水模型逼真得几乎可以喝。”

大多数液体是均匀的——它们共同流动，无法区分一个液体分子和下一个液体分子。的确，这在水上大多是正确的。然而，在1992年，研究人员推测在某一温度和压力下，液态水将达到一个临界点，在此点水不再是均匀的。

佩萨尼的团队进行了模拟，揭示在温度足够低（198开尔文或-103华氏度）和压力足够高（1,250个大气压）时，水会自发分离成高密度和低密度液体的临界点。

在这个临界点，水在高密度和低密度相之间表现出剧烈的波动。在此压力下，水回到其低密度相；在此压力以上，它完全转变为高密度相。这是在分子层面上展开的意外现象。

数据驱动的多体势能

1992年的模拟是粗糙的。自那时以来，研究人员尝试在实验中创造这种自发分离，但没有成功。在过去三十年中，计算建模的进步使得更详细、更准确的模拟成为可能——特别是数据驱动的多体势能的出现，佩萨尼的团队在这个领域专精。

佩萨尼团队开发的水的多体数据驱动模型（MB-pol）是基于高级量子力学计算（数据驱动），而不是一次性计算整个系统的能量，他们将能量分解为各个贡献（多体）。这些参考能量被输入到机器学习模型中，从而能够提供水在整个相图上的现实模拟。

佩萨尼用这样的方式解释MB-pol模型：一个人独自待在一个房间里以某种方式表现。如果其他人进入房间，第一个人的行为就会改变以适应第二个人。如果第三个人进入，前两者的动态就会改变。如此反复，直到房间里有太多人，以至于再增加一个人不会显著影响任何一个人的行为。

这就是MB-pol的工作原理。在短距离内，有量子力学效应直接修改水分子的行为，就像一个人影响另一个人的行为。然而，在某个点上，效应在整个系统上被平均化，就像在一个已经拥挤的房间里再增加一个人不会影响到其他个人的行为。

佩萨尼表示：“量子力学模拟可能非常昂贵。你可能只能够计算五或六个水分子的能量。我们的方法，使用MB-pol和机器学习，使得我们能够进行长达数微秒的模拟。这是计算分子科学家们长期以来梦寐以求的事情。”

然而，发现并不容易。进行这项研究的模拟耗费了近两年的不间断计算，使用了世界上一些最强大的超级计算机，包括位于圣地亚哥超级计算中心的Expanse，后者是加州大学圣地亚哥分校新计算、信息和数据科学学院的支柱。

未来，随着技术的发展，佩萨尼希望这项研究能被用来设计合成液体，使其在日常条件下经历类似水的液-液转变。能够从低密度移动到高密度的多孔液体将表现得像海绵，并可以用来捕获污染物或帮助海水淡化。

“模拟耗时将近两年，因此这是一个非常激动人心的成就，”佩萨尼说。“我认为我们的估算非常现实。现在还是实验研究者来看我们的预测是否正确。”

目前，在实验室中重建这些条件仍然是一个挑战。然而，纳米液滴技术可能提供前进的通道，通过创建 tiny 水滴，利用表面张力产生高内压，可能导致这一现象的实验确认。

目前，这一发现提供了科学家们长期怀疑但从未直接观察到的现象的最准确预测。当这一天到来时，它可能会永远改变我们对水的看法。

作者完整名单：Yaoguang Zhai，Sigbjørn Løland Bore，Francesco Paesani（均为加州大学圣地亚哥分校），Francesco Sciortino（罗马萨比恩扎大学）。

该研究部分得到了空军科学研究办公室（FA9550-20-1-0351）和国家科学基金会（CHE230052）的支持。