我们或许都见过这样的景象——池塘表面结了一层冰，冰层下依旧是流动的液态水，而天空中则漂浮着由水蒸气凝结而成的云朵。
水是一种独特的物质，它可以在自然环境中同时以固态、液态和气态共存。而更令人惊奇的是，水是唯一一种固态密度低于液态密度的物质——这正是冰能够漂浮在水面上的原因。
然而，水的奇特性质远不止于此。一项于近期发表在《自然·物理》上的研究揭示了水的另一个特性：在高压和低温条件下，液态水并非只有一种形态，而是会分离成两种不同的液相——一种高密度液态水，一种低密度液态水。
两种不同的液相
对于大多数液体而言，分子通常是均匀混合的，不会自发分离成不同的相。然而，早在1992年，科学家们就提出了一个有趣的理论：在特定的温度和压力下，过冷水可能会分裂成两种不同的液相，每种液相都具有各自的分子结构和密度。
这一想法最初是基于数值模拟提出的，然而由于实验难以直接观测，科学家们一直未能在现实世界中验证这一现象。不过，过去三十年来，计算机技术的飞跃发展，使得科学家们能够以前所未有的精度模拟水的行为，从而揭开其隐藏的奥秘。
在最新研究中，研究团队开发了一个先进的数据驱动多体模型（MB-pol）来进行模拟。这一方法基于量子力学计算进行训练，并结合了机器学习技术，以前所未有的真实度重现了水分子之间的相互作用。
让计算机“理解”水
要理解这一模型，我们可以做一个类比：想象一下，有一个人单独待在房间里，并具有某种特定的行为方式。但当有第二个人进入房间时，第一个人的行为就会因为第二个人的存在而改变。如果再增加第三个人，他们的互动情况又会进一步变化。而当房间变得足够拥挤时，额外增加一个人对整体影响就会变得越来越小。
MB-pol模型的工作原理与此类似。在短期内，量子力学效应会直接影响水分子的行为，就像一个人会影响另一个人的行为一样。然而，当系统达到一定规模时，整体影响会趋于平均化，就像在已经拥挤的房间里再增加一个人不会显著改变其他人的行为一样。
新的方法不只是一次性计算整个系统的总能量，而是将水分子的能量分解为个体贡献（多体相互作用），并通过机器学习不断优化，使其能够在整个相图范围内提供高度精准的水分子模拟。
一般的量子力学模拟的计算成本非常高，可能只能计算5到6个水分子的能量。但新的方法降低了计算成本，并实现了微秒级精度的计算。
发现水的临界点
研究结果表明，当温度降至约198 K（-75°C），同时压力升高至约1250个大气压时，液态水会发生剧烈的变化，分离成两种不同的液相，即高密度和低密度。
在这个临界点上，水的密度会在这两种状态之间来回振荡：低于这个压力时，水会倾向于转变为低密度液态相；高于这个压力时，水则会完全转变为高密度液态相。
这种分子尺度上的自发分离现象，是科学家们此前从未直接观察到的，直到现在才得到了最精确的计算预测。
为实验奠定基础
为了完成这项研究，科学家们动用了超级计算机，耗费了近两年的不间断计算时间，才得出了这些精确的数据。研究人员认为，这一成果为科学家们长期怀疑但从未直接观测到的现象提供了迄今为止最精确的预测。
这项研究不仅加深了目前对水异常行为的理解，还为实验验证提供了坚实的基础。更重要的是，新的模拟结果表明，液-液临界点的温度和压力范围，或许适用于纳米液滴实验，从而为直接测量这一现象提供了新的可能性。
#参考来源：
https://today.ucsd.edu/story/two-faces-of-liquid-water
https://www.nature.com/articles/s41567-024-02761-0
封面图&首图来源：Pasesani group./UC San Diego
