| 研究課題/領域番号 |
20K15013
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分26010:金属材料物性関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
清水 康司 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (00838378)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 機械学習ポテンシャル / 第一原理計算 / 水素脆化 / 水素 / アルミニウム / アルミナ / 量子効果 / 分子動力学計算 / 荷電欠陥 / 計算物理 / 材料劣化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、水素社会の実現に向けた取り組みが加速する中、水素関連部材の材料劣化の抑制は一層重要な課題となってきている。そこで本研究では、理論計算により欠陥と水素を含む系の動的過程を解析し、材料劣化過程を追跡することで水素脆化の包括的な理解を目指す。その過程で計算モデルの規模が問題となるため、第一原理計算と機械学習を組み合わせた手法開発にも取り組む。これらの取り組みから、材料中での水素の振る舞いに対する新たな学理構築を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、密度汎関数理論に基づく第一原理計算データをもとに作成した機械学習原子間ポテンシャルを用いて、水素による材料劣化機構を原子スケールから明らかにすることを目指したものである。具体的にはまず、アルミニウム中での水素拡散の予測精度を検証し、その後、水素の原子核の量子効果を考慮した動的計算を行った。さらに、比較的大規模な計算モデルを用いた分子動力学計算による引っ張り試験を実施し、アルミニウム中において水素が凝集することで材料破壊を促進するという結果を得た。さらに、アルミナ-アルミニウム系についても解析を進め、界面近傍における水素挙動について予備的な知見を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
水素による材料劣化機構の理解は水素社会の実現に向けた重要な課題であり、材料中における水素の拡散や凝集、欠陥との相互作用等について原子レベルでの解析をより一層推し進める必要がある。本研究では、アルミニウム系材料に着目しそこでの水素の動的過程を調査するために、機械学習を用いた計算手法の開発と応用に取り組んだ。本計算手法を用いた多角的な水素挙動の解析によって、材料劣化につながる要因について様々な知見を得ることができた。
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