Estruturas cristalinas simuladas de carbonetos e carbonitretos de alta entropia (TiZrTaHfNb)C0,75N0,25 a 3.000, 3.500, 4.000 e 4.500 Ok (líquido), respectivamente. Nas inserções, as sub-redes não metálicas são mostradas. Os átomos de carbono são mostrados em cinza, enquanto o nitrogênio é vermelho. Crédito: Alexander Kvashnin et al.
O ponto de fusão é uma das medidas mais importantes das propriedades dos materiais, que informa potenciais aplicações de materiais em diversos campos. A medição experimental do ponto de fusão é complexa e cara, mas métodos computacionais poderiam ajudar a alcançar um resultado igualmente preciso de forma mais rápida e fácil.
Um grupo de pesquisa da Skoltech conduziu um estudo para calcular o máximo ponto de fusão de carbonitretos de alta entropia – um composto de titânio, zircônio, tântalo, háfnio e nióbio com carbono e nitrogênio.
O resultados publicado no Relatórios Científicos periódico indicam que carbonitretos de alta entropia podem ser usados como materiais promissores para revestimentos protetores de equipamentos operando sob condições extremas—alta temperatura, choque térmico e corrosão química.
“No novo estudo, usamos potenciais de interação interatômica baseados em redes neurais profundas para modelar a estrutura do carbonitreto de alta entropia (TiZrTaHfNb)CxN1-x tanto no estado sólido quanto no líquido. Isso nos permitiu prever as temperaturas de aquecimento e resfriamento dependendo do teor de nitrogênio, determinar o ponto de fusão e analisar a relação estrutura-propriedade em termos de interações interatômicas.
Um aumento no teor de nitrogênio leva a um aumento no ponto de fusão, que está associado a uma mudança na estabilidade relativa da fase líquida em comparação com a fase sólida quando o nitrogênio é adicionado”, comentou o professor Alexander Kvashnin do Skoltech Power Transition Middle e supervisor do estudo.
A equipe criou uma nova abordagem para treinar o potencial do DeepMD para imitar os processos de fusão e cristalização do TiZrTaHfNbCxN1-xo que lhes permitiu calcular seu ponto de fusão.
O potencial foi treinado em trajetórias atômicas obtidas por desde o início dinâmica molecular, que garantiu alta precisão nas previsões de forças e energias atômicas.
A abordagem destinada a expandir as capacidades do clássico dinâmica molecular modelagem, que permite modelagem e análise precisas do processo de fusão com previsão da temperatura de fusão não apenas de carbonitretos de alta entropia, mas também de outros materiais multicomponentes complexos.
Os autores identificaram o ponto máximo de fusão para a composição (TiZrTaHfNb)C0,75N0,25—3.580±30 Ok. Ao adicionar nitrogênio, as características de fusão dos compostos de alta entropia podem ser melhoradas, enquanto as propriedades termofísicas dos materiais funcionais e estruturais mudarão.
Mais informações:
Viktor S. Baidyshev et al, Simulações de fusão de carbonitretos de alta entropia por potenciais de aprendizagem profunda, Relatórios Científicos (2024). DOI: 10.1038/s41598-024-78377-4
Citação: Redes neurais revelam potencial de carbonitretos de alta entropia em ambientes extremos (2024, 20 de dezembro) recuperado em 26 de dezembro de 2024 em https://phys.org/information/2024-12-neural-networks-potential-high-entropy.html
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