Atomistische Simulationen von H Einfang an Korngrenzen in ferritischen Legierungen

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Privatdozent Dr. Thomas Hammerschmidt; Privatdozentin Dr. Rebecca Janisch
• Fachliche Zuordnung: Computergestütztes Werkstoffdesign und Simulation von Werkstoffverhalten von atomistischer bis mikroskopischer Skala
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 535248809

Eine wirksame Wasserstoffstrategie für eine klimaneutrale Energieerzeugung erfordert eine Infrastruktur, die Erzeuger und Verbraucher verbindet. Entlang der Kette von H Erzeugung, Speicherung und Transport stellen die vielen Wechselwirkungen des Wasserstoffs mit metallischen Mikrostrukturen und die dadurch verursachten Schäden, zusammengefasst im Begriff Wasserstoffversprödung, eine grosse Herausforderung dar. Der gemeinsame Ursprung der meisten Wasserstoffversprödungsmechanismen ist die hohe Mobilität von H Atomen in metallischen Mikrostrukturen. Daher bedeutet die zuverlässige Vorhersage des Einfangens von H und der Verteilung von H in der Mikrostruktur einen wesentlichen Schritt auf dem Weg zur Optimierung solcher Materialien für die Wasserstofftechnologie. Im vorliegenden Projekt konzentrieren wir uns auf das Verständnis der Löslichkeit von H an Korngrenzen (KGen) in Eisen und ferritischen Legierungen. Unser Ziel ist es, die Präferenz des Wasserstoffs für bestimmte Segregationsplätze an KGen (ausgedrückt durch die Segregationsenergie) auf die lokale atomare Umgebung um den H im Sinne von lokaler Geometrie, Chemie und des Spannungs-/Dehnungszustands zurückzuführen. Zu diesem Zweck erstellen wir eine Datenbank mit Korngrenzenstrukturen und -energien mittels eines systematischen Abtastens der geometrischen Freiheitsgrade von Korngrenzen in kubisch raumzentrierten Kristallgittern. Um Struktur-Eigenschaftsbeziehungen aus diesen Daten abzuleiten, werden wir die nötigen Analysewerkzeuge auf Grundlage von strukturbasierten Modellen, wie z.B. dem Struktureinheitenmodell, als auch von abstrakteren numerischen Repräsentationen der lokalen atomaren Umgebung, entwickeln. Auf diese Weise wollen wir zum einen ein intuitives Charakterisierungsschema für Korngrenzen bereitstellen, das eine qualitative Vorhersage von Korngrenzeneigenschaften erlaubt, wie z.B. ihre Mobilität oder die Attraktivität für H, und zum anderen sogenannte Deskriptoren bereitstellen, die für eine quantitative Vorhersage von Korngrenzenenergien und Segregationsenergien, also das verallgemeinerte chemische Potential von H, auch an allgemeinen KGen, mittels maschinellem Lernen benutzt werden können.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen