二元Mg合金の腐食特性を研究するための機械学習を組み合わせたハイスループット計算【JST・京大機械翻訳】

Wang Yaowei; Xie Tian; Tang Qingli; Wang Mingxu; Ying Tao; Zhu Hong; Zeng Xiaoqin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217340121213 整理番号：22P0278219

二元Mg合金の腐食特性を研究するための機械学習を組み合わせたハイスループット計算【JST・京大機械翻訳】

High-throughput calculations combining machine learning to investigate the corrosion properties of binary Mg alloys

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発行年： 2022年01月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

マグネシウム(Mg)合金は,構造的および生物医学的材料の両方として大きな展望を示し,一方,貧弱な耐食性は,それらの更なる応用を制限している。本研究では,時間がかかり,面倒な実験試行を避けるため,熱力学および速度論的観点から,金属間化合物による耐食性二元Mg合金のスクリーニングのために,第一原理計算に基づく高スループット計算戦略を設計した。Mgマトリックスに関して低い平衡電位差を有する安定な二元Mg金属間化合物を最初に同定した。次に,これらのMg金属間化合物の表面上の水素吸着エネルギーを計算し,そして,腐食交換電流密度を,水素発生反応(HER)動力学モデルによってさらに計算した。いくつかの金属間化合物,例えばY_3Mg,Y_2MgおよびLa_5Mgは,カソードHERを効果的に妨げる有望な金属間化合物であると同定された。さらに,仕事関数(W_f)と加重第一イオン化エネルギー(WFIE)を用いて適切な水素吸着エネルギーを有するMg金属間化合物を予測するために,機械学習(ML)モデルを開発した。MLモデルの一般化を,0.11eVの平均平方自乗誤差(RMSE)を有する5つの新しい二元Mg金属間化合物で試験した。本研究は,ガルバニ腐食を抑制する可能性があるいくつかの有望な二元Mg金属間化合物を予測するだけでなく,三元Mg合金あるいは他の合金系にも拡張できる耐食性合金の設計のための高スループットスクリーニング戦略およびMLモデルを提供する。【JST・京大機械翻訳】

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腐食基礎理論,腐食試験 , 医用素材 , 金属の結晶構造 , 腐食

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