水素誘起材料劣化機構の包括的な動的過程解析

氢致材料降解机理综合动态过程分析

基本信息

  • 批准号:
    20K15013
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本年度は、水素による材料劣化機構の解明に向けて、機械学習原子間ポテンシャルを用いてアルミニウム中での水素挙動の解析を進め、下記の成果を得た。(1)これまでの研究で、空孔や粒界を含むアルミニウム中に水素原子あるいは水素分子を含む多様な原子配置を作成し、これらの構造に対して密度汎関数理論に基づく第一原理計算を実施した。そこで、この訓練データを用いてニューラルネットワークポテンシャル(NNP)を作成した。次に、作成したNNPを用いた分子動力学(MD)計算から、水素原子の拡散係数を算出し、先行研究での計算値と近い値を得た。さらに、同じNNPを用いて経路積分セントロイドMD計算を行い、水素原子の原子核の量子効果を考慮した拡散係数を求めた。その結果、アルミニウム中では300K以下の温度で水素原子の量子効果が顕在化し、古典MD計算で求めた拡散係数よりも高い値となることがわかった。また、アルミニウム空孔や粒界を含む構造モデルでは、水素原子が欠陥位置に強くトラップされるという妥当な結果を得ることができた。(2)項目(1)と同じ訓練データを用いて、qSNAPモデルを用いた機械学習原子間ポテンシャルを作成した。その結果、作成したqSNAPモデルは、アルミニウムのフォノンバンド構造やアルミニウム中での水素原子の拡散障壁を良い精度で予測できることがわかった。また、qSNAPモデルは計算速度の面でNNPよりも優れていることから、より大規模な構造モデルにおいてアルミニウムの劣化につながる動的現象の解析を進めた。
This year, the analysis of water element degradation mechanism in water element degradation mechanism has been improved and the results recorded below have been obtained. (1) In this study, the structure of water atoms and molecules containing various atomic configurations was studied, and the theoretical basis for density function calculation was implemented. This training program is currently being implemented by NNP. Next, NNP is used in molecular dynamics (MD) calculation, dispersion coefficient of water atom is calculated, and calculation is carried out in advance. In addition, NNP is used to calculate the dispersion coefficient of the atomic nucleus. The results show that the quantum effect of water atom at temperatures below 300K is changing, and the dispersion coefficient is calculated by classical MD calculation. The structure of the hollow particles is composed of two parts: one part is composed of two (2) Item (1): The same training mode is used in the same way as the training mode. As a result, the prediction accuracy of the dispersion barrier of the water atom in the structure of the system is excellent. The analysis of dynamic phenomena caused by the degradation of large-scale structures is also carried out.

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Construction of neural network potential to investigate interface structures of metal/Li3PO4
构建神经网络势研究金属/Li3PO4 界面结构
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    K. Shimizu;W. Liu;W. Li;Y. Ando;E. Minamitani;S. Watanabe
  • 通讯作者:
    S. Watanabe
ニューラルネットワークポテンシャルによるAu/Li3PO4界面近傍での欠陥挙動解析
使用神经网络势分析 Au/Li3PO4 界面附近的缺陷行为
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    清水康司;安藤康伸;南谷英美;渡邉聡
  • 通讯作者:
    渡邉聡
ニューラルネットワークポテンシャルによる金-リチウム合金化過程の解析
利用神经网络势分析金锂合金化过程
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    清水康司;E.F. Arguelles;李文文;安藤康伸;南谷英美;渡邉聡
  • 通讯作者:
    渡邉聡
ニューラルネットワークポテンシャルによる金-リチウム合金系の解析
利用神经网络势分析金锂合金体系
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    清水康司;Elvis F. Arguelles;Wenwen Li;安藤康伸;南谷英美;渡邉聡
  • 通讯作者:
    渡邉聡
ニューラルネットワークポテンシャルによるAu(111)/Li3PO4界面近傍での欠陥挙動解析
使用神经网络势分析 Au(111)/Li3PO4 界面附近的缺陷行为
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    清水康司;李文文;安藤康伸;南谷英美;渡邉聡
  • 通讯作者:
    渡邉聡
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清水 康司其他文献

「半導体物理に基づく界面エンジニアリング」による正極/集電体界面抵抗の低減
通过“基于半导体物理的界面工程”降低正极/集电体界面电阻
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    西尾 和記;中村 直人;清水 亮太;白澤 徹郎;清水 康司;渡邉 聡;一杉 太郎
  • 通讯作者:
    一杉 太郎
ニューラルネットワークポテンシャルを用いた薄膜WS2の原子構造の解析
利用神经网络势分析薄膜 WS2 的原子结构
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    大塚 竜慈;清水 康司;若林 整;渡邉 聡
  • 通讯作者:
    渡邉 聡
百貨店友の会カードとPOSSデータによる事例研究-既存顧客の離反分析-
使用百货友谊卡和POSS数据的案例研究-现有客户流失分析-
全固体Li電池の界面抵抗低減:LaAlO3挿入によるLiCoO2薄膜正極/Nb:SrTiO3集電体のバンドオフセット制御
降低全固态锂电池的界面电阻:通过LaAlO3插入控制LiCoO2薄膜阴极/Nb:SrTiO3集流体的能带偏移
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    西尾 和記;白澤 徹郎;清水 康司;中村 直人;渡邊 聡;清水 亮太;一杉 太郎
  • 通讯作者:
    一杉 太郎
商業統計にみる小売構造の変化
商业统计中零售结构的变化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2004
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Fumio Takahashi;Fumio Takahashi;伊藤 文雄;吉田 耕作;須田 敏子;清水 康司;岩井 千明;伊藤文雄;懸田豊
  • 通讯作者:
    懸田豊

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    2024
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    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
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    24K08251
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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