Studies of clay minerals-water interface by machine learning molecular dynamics simulations and experiments

通过机器学习分子动力学模拟和实验研究粘土矿物-水界面

基本信息

  • 批准号：
    18K05208
  • 负责人：
    Okumura Masahiko
  • 金额：
    $ 2.83万
  • 依托单位：
    Japan Atomic Energy Agency
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份：
    2018
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2018-04-01 至 2022-03-31
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Machine learning potentials for tobermorite minerals
  • DOI：
    10.1016/j.commatsci.2020.110173
  • 发表时间：
    2021-02-15
  • 期刊：
    COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Kobayashi, Keita;Nakamura, Hiroki;Okumura, Masahiko
  • 通讯作者：
    Okumura, Masahiko
Self-learning Monte Carlo method with Behler-Parrinello neural networks
  • DOI：
    10.1103/physrevb.101.115111
  • 发表时间：
    2018-07
  • 期刊：
    Physical Review B
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Y. Nagai;M. Okumura;A. Tanaka
  • 通讯作者：
    Y. Nagai;M. Okumura;A. Tanaka
福島環境回復及び廃炉に向けた放射性セシウムの原子スケール動態計算
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  • DOI：
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    佐野史弥，後藤崇臣，石川忠彦;沖本洋一;腰原伸也，杜毅楠，　高橋優介，高坂亘，宮坂等;奥村雅彦
  • 通讯作者：
    奥村雅彦
粘土鉱物の機械学習力場の開発
粘土矿物机器学习力场的开发
  • DOI：
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    奥村雅彦;小林恵太;山口瑛子
  • 通讯作者：
    山口瑛子
Self-learning hybrid Monte Carlo: A first-principles approach
  • DOI：
    10.1103/physrevb.102.041124
  • 发表时间：
    2019-09
  • 期刊：
    Physical Review B
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Y. Nagai;M. Okumura;Keita Kobayashi;M. Shiga
  • 通讯作者：
    Y. Nagai;M. Okumura;Keita Kobayashi;M. Shiga
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    原田了
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  • DOI：
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Yamaguchi Akiko;Okumura Masahiko;Takahashi Yoshio
  • 通讯作者：
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  • 期刊：
    Physica Medica
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Tamura Mikoto;Monzen Hajime;Matsumoto Kenji;Otsuka Masakazu;Nishimura Yasumasa;Okumura Masahiko
  • 通讯作者：
    Okumura Masahiko
Quantitative evaluation of effects of isomorphic substitutions on delamination energies of clay minerals
同象取代对粘土矿物分层能影响的定量评价
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  • DOI：
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 资助金额：
    $ 2.83万
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