23 января 2023, 13:30 Анна Солдатенко

Машинное обучение помогло подобрать условия синтеза высокоэнтропийного карбида

Высокотемпературные материалы
Материаловедение
Математическое моделирование
Машинное обучение помогло подобрать условия синтеза высокоэнтропийного карбида
Распределение атомов элементов в карбиде при 500К и 1200К

Высокоэнтропийные карбиды — уникальные материалы на основе углерода и 4–6 переходных металлов IV и V групп, устойчивые к очень высоким (свыше 2500 градусов) температурам и в целом достаточно стабильные. Атомы сразу нескольких элементов в эквимолярном соотношении составляют кубическую, как у поваренной соли, кристаллическую решетку, и из-за того, что все они «главные», обеспечивают достаточно сильный беспорядок, то есть высокую энтропию. Это означает, что образец в определенном макросостоянии может иметь множество вариантов состояний на уровне атомов, которые внешне никак не повлияют на характеристики материала — именно этим и объясняется его замечательная стабильность. Однако она будет реализована только в случае существования одной фазы (когда элементы «борются» за первенство), что достаточно сложно обеспечить в процессе синтеза: может возникать множество фаз, в которых «победил» какой-то один металл.

Электродуговые плазменные методы позволяют быстро достичь высоких температур, а потому рассматриваются как перспективные подходы к получению высокоэнтропийных карбидов. Чтобы выяснить, при каком именно нагреве получится однофазный материал, сотрудники Томского политехнического университета, Сколковского института науки и технологий и Российского национального исследовательского медицинского университета имени Н.И. Пирогова решили использовать машинное обучение.

Сначала авторы оценили полную энергию решетки из атомов углерода и металлов (в данной работе — титана, циркония, ниобия, гафния и тантала) в разных положениях. Для описания межатомных взаимодействий использовали одну из разновидностей машиннообучаемых потенциалов межатомного взаимодействия (low-rank potentials) на наборе значений энергий различных конфигураций (расположения атомов металла в структуре), полученных методом теории функционала электронной плотности. Далее исследователи рассчитали, структуры с каким распределением металлических атомов в структуре карбида будут энергетически выгодны, а значит, и с большей долей вероятности образуются в диапазоне температур от 227 до 1727°C.

В результате авторы смогли выяснить, какие фазы при каких температурах формируются в системе (Ti, Zr, Nb, Hf, Ta)C. Проведенные эксперименты по синтезу этого карбида методом безвакуумного электродугового плазменного спекания показали, что при минимальной температуре материал распадается на несколько фаз, вероятно, из-за разной скорости диффузии металлов. Затем, по мере увеличения нагрева, все больший вклад вносят энтропийные процессы, свыше 927°C однородность структуры возрастает и при максимальной изученной температуре уже происходит образование однофазного карбида. Авторы подтвердили свои расчеты, изучив рентгенограммы экспериментальных материалов.

«Мы также представили рекомендации по синтезу однофазных высокоэнтропийных карбидов при помощи электродуговых плазменных методов. Надеемся, что наши модели помогут коллегам получать такие важные для науки и промышленности материалы. Они также позволят разработать новые системы на основе нитридов и боридов переходных металлов — популярных компонентов высокотемпературных керамик», — рассказывает Александр Квашнин, доктор физико-математических наук, старший преподаватель Сколтеха.

Работа выполнена при финансировании Российского научного фонда (проект 18-13-00479 — теоретические расчеты, 21-79-10030 — проведение экспериментов в области синтеза ВЭК).

Профили учёных из новости

Публикации из новости

Читайте также

Нейросеть помогла рассчитать температуру Аррениуса по двум параметрам материала
Это позволит эффективнее контролировать процесс затвердевания расплавов и применим для различных типов материалов — металлических, силикатных, боратных и органических
Искусственный интеллект
Математическое моделирование
Материаловедение
Машинное обучение
20 февраля 2023
Ученые рассчитали кривые плавления металлов для ядерной энергетики
Гафний и цирконий могут применяться для изготовления конструкционных элементов АЭС, но чтобы это было безопасно, важно понимать, как они будут вести себя при высоких температурах и давлениях. Поскольку классические подходы в их случае работают плохо, авторы предложили альтернативу
Математическое моделирование
Материаловедение
Теплофизика
6 февраля 2023
Новая модель предскажет коррозию реакторов нового поколения
Она описывает, как под действием агрессивного теплоносителя формируется оксидная пленка на стальных частях реакторов на быстрых нейтронах
Математическое моделирование
Материаловедение
Ядерная энергетика
31 января 2023
Тонкий слой кремнезема позволил золотым наночастицам «сиять» ярче
Наночастицы золота, покрытые тонким слоем кремнезема, лучше рассеивают свет, чем те, что имеют плотную «шубу», а значит, их можно использовать как систему адресной доставки лекарств с «маячком» для слежения
Математическое моделирование
Материаловедение
Наномедицина
Нанотехнологии
Нанофотоника
Оптика
17 января 2023
Ученые исследовали свойства лезвийных гибридов из графена и углеродной нанотрубки
Получающиеся в итоге квази-1D-структуры не только сочетают в себе свойства обоих компонентов, но и обнаруживают синергетический эффект. Он заключается в значительном улучшении некоторых характеристик, что делает подобные гибриды перспективными при создании новейших опто- и наноэлектронных устройств.
Математическое моделирование
Материаловедение
Нанотехнологии
Углеродные материалы
7 мая 2022
Ученые предложили способ расчета нанотвердости
Не нужны тщательная подготовка и калибровка оборудования - все делается на компьютере
Математическое моделирование
Материаловедение
Нанотехнологии
Новые методики
4 февраля 2022