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Eine quantenchemische Studie von Beryllium, Wolfram und deren Legierungen

Computational studies on beryllium, tungsten and their mixed systems

Michael Probst (ORCID: 0000-0003-3112-5597)
  • Grant-DOI 10.55776/P28979
  • Förderprogramm Einzelprojekte
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.07.2016
  • Projektende 30.06.2020
  • Bewilligungssumme 317.835 €

Wissenschaftsdisziplinen

Chemie (30%); Physik, Astronomie (70%)

Keywords

    Plasma facing materials, Fusion, Surface binding energies, Beryllium tungsten mixed materials, Surface adsorption, DFT

Abstract Endbericht

In diesem Projekt werden wir einige Materialien, die in den Wänden von Fusionsreaktoren zur Anwendung kommen, modellieren. Oberflächen, die mit heißem Plasma in Kontakt stehen, müssen harschen Bedingungen, wie etwa hohen Temperaturen, Bestrahlung durch Neutronen und Beschuss durch Ionen und Atome aus dem Plasma, standhalten. Außerdem sollten sie das Plasma möglichst wenig kontaminieren. Im ITER Reaktor wird Beryllium für die Hauptwand und Wolfram für den am stärksten belasteten Divertor verwendet. Die Oberflächen aller Materialien werden durch hochenergetische Teilchen des Plasmas langsam zerstäubt (gesputtert) und ihre Atome lagern sich an anderen Stellen wieder ab. Dadurch entstehen gemischte Materialien wie z.B. Be-W Legierungen. Außerdem werden Atome und Moleküle aus dem Plasma auf den Oberflächen adsorbiert. Wir werden fundamentale Eigenschaften dieser Oberflächen quantenmechanisch modellieren und damit ihre bisher kaum bekannten Materialeigenschaften ermitteln und ergänzen. Unsere Daten werden auch für größere Simulationen mit vereinfachten Methoden benötigt, wie etwa für solche mittels klassischer Molekulardynamik- oder Kontinuummodelle. Wir werden Dichtefunktional-Rechnungen an Oberflächen aus Beryllium, Wolfram und deren Mischungen (Be2W und Be12W als Prototypen) durchführen. Bisher waren die meisten dieser Rechnungen auf das innere von Festkörpern - ohne Oberflächen - beschränkt. Wir werden beträchtliche Computerresourcen investieren, um Oberflächenstabilität und Adsorption direkt zu modellieren. Im ersten Teil des Projekts werden wir Bindungsenergien von Oberflächenatomen veröffentlichen, welche ein Maß für den Widerstand gegen das Sputtern sind. Außerdem werden wir die Adsorption von Atomen (Be, W, C, etc.) und kleinen Molekülen (H2, N2, O2, etc.) auf den erwähnten Oberflächen untersuchen. Unsere Ergebnisse werden wichtige Entscheidungskriterien für den Bau zukünftiger Fusionsreaktoren sein, da hohe Adsorptionsenergien zu Ablagerungen führen, während Strukturen mit niedrigen Adsorptionsenergien leicht abgetragen werden können. Im zweiten Teil des Projekts verwenden wir unsere Resultate für die Konstruktion eines neuen Kraftfeldes für das Be/W/H System. Dieses Kraftfeld beruht auf dem Konzept der neuronalen Netzwerke. Mit deren Hilfe kann im Prinzip jede Funktion beliebig genau genähert werden. Sie wurden bereits erfolgreich für die Beschreibung von Materialien mit bis zu vier verschiedenen Elementen verwendet. Unsere Kraftfeldparameter können dann in Folgeprojekten oder von anderen Gruppen zur genauen Simulation von Oberflächen-Sputtering oder Tritium Einlagerung verwendet werden. Wir werden eng mit Experimentalphysikern zusammenarbeiten, die die Zerstäubung von Oberflächen und rastertunnelmikroskopische Experimentean Wolfram-und Berylliumoberflächen durchführen.Unsere quantenchemischen Rechnungen werden auch durch molekulardynamische Simulationen von uns selbst und von anderen Kollegen ergänzt werden.

Wenn ein Teilchen, zum Beispiel ein Atom, mit einer gewissen Geschwindigkeit auf eine Oberfläche trifft, kann das verschiedene Prozesse auslösen. Man kann dabei an den Einschlag eines Metroriten auf die Erdoberfläche denken: Material kann herausgeschleudert werden, die Oberfläche kann schmelzen oder sich auf andere Weise verändern, zum Beispiel durch Kraterbildung. Im Falle eines auf eine Materialoberfläche auftreffenden Atoms bezeichnet man das 'Herausschießen' von Oberflächenteilchen als 'sputtering', die Oberfläche wird also 'zerstäubt'. Auch andere Prozesse, bei denen das auftreffende Atom z.B. reflektiert oder adsorbiert wird, verändern die Oberfläche und können sie zerstören. Besonders die Materialien der Wände von zukünftigen Fusionsreaktoren müssen extrem heißen Plasmen standhalten und dies experimentell auszutesten ist schwierig und teuer. Wir haben eine rechnerische Methode entwickelt, die unter Zuhilfenahme neuer Algorithmen des 'machine learning' die auf solche Oberflächen auftretenden Wechselwirkungen in einem neuronalen Netz speichert. Danach können die relevanten Prozesse mit Hilfe von molekulardynamischen Simulationen sehr schnell untersucht werden. Dies ist wichtig, um den Einfluss von Material, Temperatur usw. auf die Haltbarkeit der Oberflächen und damit des Reaktors abzuschätzen. Auf diese Weise liefern wir auch einen Beitrag zum Gebiet der theoretischen Materialwissenschaft, einer Schlüsseldisziplin für die Entwicklung hochtechnologischer Produkte und der Digitalisierung ihrer Prozesse.

Forschungsstätte(n)
  • Universität Innsbruck - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Ivan Sukuba, Comenius Universität Bratislava - Slowakei
  • Jan Urban, Comenius Universität Bratislava - Slowakei
  • Frank Hagelberg, East Tennessee State University - Vereinigte Staaten von Amerika
  • Nongnuch Artrith, Massachusetts Institute of Technology - Vereinigte Staaten von Amerika

Research Output

  • 220 Zitationen
  • 19 Publikationen
  • 1 Methoden & Materialien
Publikationen
  • 2016
    Titel Hydrogen Bonding and Dielectric Spectra of Ethylene Glycol–Water Mixtures from Molecular Dynamics Simulations
    DOI 10.1021/acs.jpcb.6b05236
    Typ Journal Article
    Autor Kaiser A
    Journal The Journal of Physical Chemistry B
    Seiten 10515-10523
    Link Publikation
  • 2018
    Titel Beryllium, tungsten and their alloys Be2W and Be12W: Surface defect energetics from density functional theory calculations
    DOI 10.1016/j.nme.2018.06.021
    Typ Journal Article
    Autor Chen L
    Journal Nuclear Materials and Energy
    Seiten 149-157
    Link Publikation
  • 2018
    Titel A neural network interface for DL_POLY and its application to liquid water
    DOI 10.1080/08927022.2018.1560440
    Typ Journal Article
    Autor Sukuba I
    Journal Molecular Simulation
    Seiten 113-118
    Link Publikation
  • 2018
    Titel Isomeric Broadening of C60 + Electronic Excitation in Helium Droplets: Experiments Meet Theory
    DOI 10.1021/acs.jpclett.8b00150
    Typ Journal Article
    Autor Kaiser A
    Journal The Journal of Physical Chemistry Letters
    Seiten 1237-1242
    Link Publikation
  • 2017
    Titel Energetics and reactivity of small beryllium deuterides
    DOI 10.1007/s00894-017-3362-4
    Typ Journal Article
    Autor Sukuba I
    Journal Journal of Molecular Modeling
    Seiten 203
    Link Publikation
  • 2017
    Titel On enhanced hydrogen adsorption on alkali (cesium) doped C60 and effects of the quantum nature of the H2 molecule on physisorption energies
    DOI 10.1016/j.ijhydene.2017.01.069
    Typ Journal Article
    Autor Kaiser A
    Journal International Journal of Hydrogen Energy
    Seiten 3078-3086
    Link Publikation
  • 2017
    Titel Cs+ Solvated in Hydrogen?Evidence for Several Distinct Solvation Shells
    DOI 10.1021/acs.jpcc.6b12057
    Typ Journal Article
    Autor Kranabetter L
    Journal The Journal of Physical Chemistry C
    Seiten 10887-10892
    Link Publikation
  • 2017
    Titel On enhanced hydrogen adsorption on alkali (Cesium) doped $C_{60}$ and effects of the quantum nature of the H2 molecule on physisorption energies
    DOI 10.48550/arxiv.1701.05336
    Typ Preprint
    Autor Kaiser A
  • 2018
    Titel Highly Stable [C60AuC60]+/– Dumbbells
    DOI 10.1021/acs.jpclett.8b01047
    Typ Journal Article
    Autor Goulart M
    Journal The Journal of Physical Chemistry Letters
    Seiten 2703-2706
    Link Publikation
  • 2018
    Titel Cs$^{+}$ Solvated in Hydrogen - Evidence for Several Distinct Solvation Shells
    DOI 10.48550/arxiv.1805.00809
    Typ Preprint
    Autor Kranabetter L
  • 2017
    Titel Spin filter properties of armchair graphene nanoribbons with substitutional Fe atoms
    DOI 10.1080/00268976.2017.1288276
    Typ Journal Article
    Autor Hagelberg F
    Journal Molecular Physics
    Seiten 2231-2241
    Link Publikation
  • 2020
    Titel Performance of DFT functionals for properties of small molecules containing beryllium, tungsten and hydrogen
    DOI 10.1016/j.nme.2020.100731
    Typ Journal Article
    Autor Chen L
    Journal Nuclear Materials and Energy
    Seiten 100731
    Link Publikation
  • 2020
    Titel Iterative training set refinement enables reactive molecular dynamics via machine learned forces
    DOI 10.1039/c9ra09935b
    Typ Journal Article
    Autor Chen L
    Journal RSC Advances
    Seiten 4293-4299
    Link Publikation
  • 2021
    Titel Modelling the sputtering and reflection from a beryllium surface: atomistic analysis
    DOI 10.1088/1741-4326/ac044e
    Typ Journal Article
    Autor Shermukhamedov S
    Journal Nuclear Fusion
    Seiten 086013
    Link Publikation
  • 2019
    Titel Clusters of betaine with positive and negative ions: Evidence for the betaine tetramer being magic
    DOI 10.1063/1.5124553
    Typ Journal Article
    Autor Yaacov A
    Journal The Journal of Chemical Physics
    Seiten 184303
  • 2022
    Titel Sputtering and reflection from a beryllium surface: effects of hydrogen isotope mass, impact position and surface binding energy
    DOI 10.1088/1741-4326/ac592a
    Typ Journal Article
    Autor Shermukhamedov S
    Journal Nuclear Fusion
    Seiten 066024
    Link Publikation
  • 2021
    Titel Combinations of density functionals for accurate molecular properties of Be/W/H compounds
    DOI 10.1016/j.nme.2021.101026
    Typ Journal Article
    Autor Chen L
    Journal Nuclear Materials and Energy
    Seiten 101026
    Link Publikation
  • 2020
    Titel Sputtering of the beryllium tungsten alloy Be2W by deuterium atoms: molecular dynamics simulations using machine learned forces
    DOI 10.1088/1741-4326/abc9f4
    Typ Journal Article
    Autor Chen L
    Journal Nuclear Fusion
    Seiten 016031
    Link Publikation
  • 2021
    Titel Neural Network Based Molecular Dynamics Simulations of Sputtering Processes
    DOI 10.1109/escience51609.2021.00041
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Shermukhamedov S
    Seiten 241-242
Methoden & Materialien
  • 2020
    Titel Sputtering molecular dynamics by machine learning reactive potentials
    Typ Technology assay or reagent
    Öffentlich zugänglich

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