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Mit einer neuen Simulationsmethode haben Chemiker einige ungewöhnliche Eigenschaften von Wasser erklärt, unter anderem den Schmelzpunkt von Eis und das Dichtemaximum bei vier Grad Celsius. Sie zeigten, dass Van-der-Waals-Wechselwirkungen entscheidend sind für die Geometrie und Flexibilität der Wasserstoffbrücken-Bindungen, die wiederum die Eigenschaften des Wassers bestimmen. Für die Simulationen nutzte das Team der Ruhr-Universität Bochum und der Universität Wien neuronale Netze. Das neue Verfahren ist ebenso präzise wie quantenmechanische Berechnungen, aber 100.000-mal schneller. Die Zeitschrift „Proceedings of the National Academy of Sciences” berichtet über die Ergebnisse.
Mit künstlichen neuronalen Netzen haben Bochumer und Wiener Forscher die atomaren Wechselwirkungen von Wassermolekülen untersucht. Anhand der Ergebnisse erklären sie den Schmelzpunkt von Eis sowie das Dichtemaximum bei vier Grad Celsius – allein basierend auf Computersimulationen.
Die neu entwickelte Methode ist ebenso präzise wie quantenmechanische Berechnungen, aber 100.000-mal schneller. Das Team um Privatdozent Dr. Jörg Behler von der Ruhr-Universität Bochum und Prof. Dr. Christoph Dellago von der Universität Wien beschreibt die Arbeit in der Zeitschrift „Proceedings of the National Academy of Sciences“, kurz PNAS.
Ungewöhnliche Eigenschaften
Wasser hat eine Reihe von Eigenschaften, die nicht allein aufgrund seines chemischen Aufbaus zu verstehen sind. Seine höchste Dichte erreicht es bei vier Grad Celsius, sodass Eis auf flüssigem Wasser schwimmt. Auch ungewöhnlich ist, dass das kleine Molekül bei Raumtemperatur flüssig und nicht gasförmig ist. Eine wichtige Rolle für diese Phänomene spielen Wasserstoffbrücken-Bindungen.
Die Analysen ergaben, dass Van-der-Waals-Wechselwirkungen entscheidend für die Geometrie und Flexibilität der Wasserstoffbrücken sind. Auf diese Weise bestimmen sie die Eigenschaften von Wasser, obwohl sie nur sehr schwache Kräfte ausüben, schwächer zum Beispiel als elektrostatische Wechselwirkungen.
Methode aus der Hirnforschung
Jörg Behler entwickelte die Methode basierend auf einem Verfahren, das ursprünglich aus der Hirnforschung stammt. Seine neuronalen Netze erlernen die Kräfte zwischen einzelnen Atomen als Funktion ihrer geometrischen Anordnung. „Wir können damit Computersimulationen durchführen, die mit dem herkömmlichen quantenmechanischen Verfahren nicht möglich wären, weil der Rechenaufwand selbst für Supercomputer zu hoch wäre“, sagt der Nachwuchsgruppenleiter am Bochumer Lehrstuhl für Theoretische Chemie.
Dr. Tobias Morawietz wandte die Methode in seiner Doktorarbeit erstmals an, um die Eigenschaften von Wasser zu untersuchen. Die Simulationen fanden im Rahmen des Bochumer Exzellenzclusters Resolv statt, in enger Zusammenarbeit mit Andreas Singraber in der Gruppe von Christoph Dellago an der Universität Wien. Dort führte Tobias Morawietz auch Teile seiner Simulationen durch; heute setzt er seine Forschung als Postdoktorand in Wien fort.
Förderung
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft förderte die Arbeiten im Rahmen des Exzellenzclusters Resolv (EXC 1069) und weiterer Projekte (Emmy-Noether-Projekt Be3264/3-1, Heisenberg-Stipendium Be3264/6-1 und Projekt Be3264/5-1). Zusätzliche Förderung kam von der Studienstiftung des Deutschen Volkes, der Ruhr-University Research School Plus (DFG GSC 98/3) sowie dem Österreichischen Wissenschaftsfonds FWF (P24681-N20, SFB Vicom, F41). Die Berechnungen erfolgten unter anderem am Vienna Scientific Cluster.
Originalveröffentlichung
Tobias Morawietz, Andreas Singraber, Christoph Dellago, Jörg Behler: How van der Waals interactions determine the unique properties of water, in: PNAS, 2016, DOI: 10.1073/pnas.1602375113
Pressekontakt
Privatdozent Dr. Jörg Behler, Lehrstuhl für Theoretische Chemie, Fakultät für Chemie und Biochemie, Ruhr-Universität Bochum, Tel. 0234 32 26749, E-Mail: joerg.behler@theochem.rub.de
Redaktion: Dr. Julia Weiler
http://www.ruhr-uni-bochum.de/solvation/ - Resolv-Webseite
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Chemie
überregional
Forschungsergebnisse
Deutsch
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