MAX-фазы - новый перспективный класс искусственно созданных веществ, который начал широко исследоваться только в последние два десятилетия. Среди множества материалов, устойчивых к высоким температурам, известно, что керамика, известная как MAX-фазы, обладает свойствами, которые устраняют разрыв между обычной керамикой и металлами. Другими словами, они менее хрупкие, чем керамика, и более устойчивы к высокой температуре, чем многие металлы.
«Мы использовали инновационный и междисциплинарный подход к скринингу материалов, который в миллион раз быстрее традиционных методов», - сказал доктор Раймундо Аррояве, профессор кафедры материаловедения и инженерии Texas A&M и автор исследования. «В настоящее время такие вычисления, даже для небольшой температуры выше абсолютного нуля, представляют собой огромную проблему, потому что они требуют больших вычислительных ресурсов».
Газовые турбины работают в высокотемпературных коррозионных условиях, что делает их склонными к повреждению и прогрессирующему износу. Таким образом, разработка материалов, способных выдерживать экстремальные температуры, является постоянной задачей для исследования.
МАХ-фазы - это слоистые керамические материалы, которые содержат в своем составе три элемента: M — металл (чаще всего это элементы переходных металлов), A — металл/неметалл (как правило, это элементы 13 или 14 групп, то есть 3A или 4A — в короткопериодном варианте таблицы Менделеева) и X — азот или углерод.
«Эти материалы являются идеальными кандидатами для конструктивных элементов газовых турбин и термостойких покрытий», - сказал д-р Миладин Радович, профессор кафедры материаловедения и инженерии и старший автор исследования. «Однако только несколько из сотен возможных MAX-фаз были экспериментально подтверждены как устойчивые к высокотемпературной коррозии и окислению».
Исследователи отметили, что, учитывая огромное количество элементов, которые можно использовать для создания MAX-фазы, и еще большее количество способов их объединения, задача экспериментальной проверки того, как каждый композит будет вести себя при высоких температурах, становится непрактичной. С другой стороны, вычислительные методы, такие как алгоритмы чисто машинного обучения, не столь надежны в прогнозировании поведения материала при ненулевых температурах.
В настоящее время наметились следующие возможные области применения материалов и покрытий на основе МАХ-фазы: неохлаждаемые детали и узлы газотурбинного двигателя (лопатки, ротор, сопло); высокотемпературная фурнитура, различные нагревательные элементы; электрические контакты, которые работают при высоких нагрузках; термо- и коррозионностойкие покрытия многослойных термовыделяющих элементов и контейнеров отработанного ядерного топлива; детали узлов трения нефтепогружных насосов и др.
В качестве альтернативы экспериментам и машинному обучению математические модели, основанные на физике процесса, предлагают строгий метод оценки свойств MAX-фазы при различных температурах. Среди этих моделей наиболее устоявшаяся - это теория функционала плотности, которая может учитывать поведение материалов с минимальными исходными данными. Но эта теория лучше всего применима к материалам в их самом низком энергетическом состоянии, называемом основным состоянием. Чтобы предсказать их поведение при повышенных температурах, необходимы более сложные и трудоемкие вычисления.
Прогнозирование поведения MAX-фазы раньше занимало недели вычислительного времени. Теперь новый алгоритм, разработанный Арройаве и его командой, выполняет те же вычисления в миллион раз быстрее.
«Эти расчеты очень плохо масштабируются», - говорит Арройаве. «И если мы хотим использовать теорию функционала плотности для расчета свойств материала-кандидата при самой низкой температуре, равной нулю Кельвина, то есть в основном состоянии, это может занять около суток вычислительного времени. Но теперь, если вы хотите рассчитать те же свойства при конечной температуре, скажем, 1000 кельвинов, это займет несколько недель»
Кроме того, он отметил, что прогнозирование поведения материалов при воздействии кислорода при повышенных температурах более сложно и может занять месяцы или больше, даже при одновременном использовании тысяч суперкомпьютерных процессоров.
Следовательно, вместо того, чтобы полагаться только на один метод, Арройаве и его команда использовали трехсторонний подход, который включал комбинацию теории функционала плотности, машинного обучения и вычислительной термодинамики.
Сначала они вычислили некоторые фундаментальные свойства MAX-фазы при нулевом градусе Кельвина с помощью теории функционала плотности. Затем эти расчеты были использованы в качестве входных данных для модели машинного обучения. Таким образом, исследователи заменили дорогостоящие вычисления из теории функционала плотности на модели машинного обучения. Затем они использовали вычислительную термодинамику, чтобы определить наиболее стабильные соединения для данной температуры и определенного фазового состава MAX.
«Давайте рассмотрим MAX-фазу, состоящую из титана, алюминия и углерода. При более высоких температурах у нас могут быть, например, углекислый газ, окись углерода и другие комбинации углерода и кислорода, которые могут конкурировать за свое существование», - продолжает Арройаве. «Используя нашу структуру, теперь можно определить, какие фазы или комбинации мы можем ожидать при этой температуре, сколько их и может ли это быть вредным. Проще говоря, теперь мы можем быстро определить, разложится ли материал при данной температуре».
Исследователи отметили, что, хотя они протестировали свою вычислительную структуру на нескольких возможных MAX -фазах, алгоритм также можно использовать для оценки поведения других существующих или новых материалов.
«Исследование поможет быстро исключить те элементы, которые могут образовывать нестабильные оксиды на этапе проектирования материалов», - сказал Арройаве. «Затем мы можем использовать эти материалы для создания превосходных газовых турбин и других машин, которые могут выдерживать даже самые суровые условия окружающей среды с минимальным износом с течением времени».
