11月3日消息，一篇提交于11月3日的arXiv预印本论文（编号arXiv:2611.04558，化学物理分类）利用机器学习势函数分子动力学，揭示了浓电解液中质子传递（Grotthuss机制）的真实贡献。论文作者为Øystein Gullbrekken与Sondre Kvalvåg Schnell。

质子传递被认为是酸碱水溶液异常高电导率的来源，但该机制在浓水溶液中对电导率的贡献此前并不清楚。研究团队构建了包含质子传递的机器学习原子间势（MLIP），对不同浓度的KOH水溶液体系开展分子动力学模拟，量化了质子传递机制对氢氧根离子和水分子扩散系数、电解液离子电导率及迁移数的贡献。

核心结论是：质子传递的贡献在较低浓度下显著，而在极高浓度下明显衰减。这意味着在浓碱体系中，不能将稀溶液的离子输运图像直接外推，浓度效应对传输性质的定量刻画必须显式纳入质子传递通道。

该工作对碱性电解液体系（如碱性电解水制氢、碱性电池相关的浓KOH电解液）的电解质配方设计与电导率建模具有直接参考价值，也展示了机器学习势在含化学反应（质子跳迁）的复杂溶液模拟中的适用性。 （来源：arXiv）