В Сколтехе изучили процесс плавления высокоэнтропийных карбонитридов
Расчет максимальной температуры плавления высокоэнтропийного карбонитрида (соединения титана, циркония, тантала, гафния и ниобия с углеродом и азотом) выполнила с помощью нейронных сетей группа ученых из Сколковского института науки и технологий, 19 декабря сообщает пресс-служба вуза.
Одним из важнейших свойств конструкционных и функциональных материалов, определяющих возможности их использования в различных областях промышленности, является температура их плавления. При этом экспериментальное измерение температуры плавления требует больших временных и энергетических затрат, однако широко используемые в настоящее время вычислительные методы позволяют получать не менее точные результаты гораздо быстрее и проще.
Поэтому ученые из Сколтеха свое исследование процессов плавления высокоэнтропийных карбонитридов провели с помощью нейронных сетей, что позволило им рассчитать максимальную температуру плавления огнеупорного материала, представляющего собой соединение титана, циркония, тантала, гафния и ниобия с углеродом и азотом.
Результаты исследования показали, что такие высокоэнтропийные карбонитриды могут применяться для защитных покрытий оборудования, работающего в таких экстремальных условиях, как высокая температура, термический удар и химическая коррозия.
Руководитель исследования, профессор Проектного центра по энергопереходу Сколтеха Александр Квашнин рассказал:
«В новом исследовании мы использовали потенциалы межатомного взаимодействия на основе глубоких нейронных сетей для моделирования структуры высокоэнтропийного карбонитрида y (TiZrTaHfNb)CxN1−x как в твердом, так и в жидком состояниях. Это позволило нам спрогнозировать температуры нагрева и охлаждения в зависимости от содержания азота, определить температуру плавления и проанализировать взаимосвязь структура-свойство с точки зрения межатомного взаимодействия».
В результате было установлено, что к повышению температуры плавления приводит увеличение содержания азота. Это происходит за счет изменения при добавлении азота относительной стабильности жидкой фазы по сравнению с твердой.
Для расчета температуры плавления TiZrTaHfNbCxN1-x ученые разработали новую процедуру обучения модели, способной описывать энергетику и колебательные свойства кристаллических фаз — DeePMD-потенциал, для моделирования процесса плавления и кристаллизации этого материала.
DeePMD-потенциал был обучен на данных о траекториях, полученных из моделирования молекулярной динамики с использованием теории функционала электронной плотности. Это обеспечило модели высокую точность прогнозирования.
Разработанный подход расширяет возможности классического молекулярно-динамического моделирования, позволяющего проводить точное моделирование и анализ процесса плавления с прогнозированием температуры плавления многих сложных многокомпонентных материалов.
Исследователи определили с помощью обученной модели максимальную температуру плавления для состава (TiZrTaHfNb)C0.75N0.25, которая оказалась равной 3580±30 К. При этом было установлено, что улучшить характеристики плавления высокоэнтропийных соединений можно за счет увеличения содержания в них азота, которое позволяет изменять теплофизические свойства функциональных и конструкционных материалов.
Результаты исследования были представлены в статье «Моделирование плавления высокоэнтропийных карбонитридов с помощью возможностей глубокого обучения» (Melting simulations of high-entropy carbonitrides by deep learning potentials), опубликованной в журнале Scientific Reports.
